APRENDIZAGEM BASEADA EM PROBLEMAS (ABP) E PENSAMENTO COMPUTACIONAL: UMA APLICAÇÃO COM PYTHON E GOOGLE COLAB EM DISCIPLINAS DE INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17408101

Resumo

A Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP) configura-se como uma metodologia ativa eficaz para promover a autonomia e o pensamento crítico dos estudantes. Este artigo analisa a aplicação da ABP integrada às ferramentas Python e Google Colab em uma disciplina introdutória de programação – Introdução à Ciência da Computação (ICC) da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). O estudo, de natureza aplicada e com abordagem qualitativa, envolveu 182 alunos, utilizando um ciclo de ABP que incluiu a apresentação de problemas contextualizados, trabalho em grupo, pesquisa e desenvolvimento de soluções no Google Colab. A coleta de dados combinou pré e pós-testes, análise de notebooks e questionários de percepção. Os resultados demonstram um aumento significativo na proficiência em programação, com a média de acertos evoluindo de 58% para 76%, além de maior engajamento, desenvolvimento do pensamento computacional e valorização do aprendizado colaborativo. A experiência evidenciou a efetividade da ABP, apoiada por ferramentas interativas, para criar uma aprendizagem significativa e alinhada às demandas da formação em computação, ainda que desafios como a adaptação inicial ao método e à ferramenta tenham sido identificados. Conclui-se que a abordagem é uma estratégia pedagógica promissora para o ensino de programação.