A evolução das habilidades cognitivas de raciocínio lógico em tecnologia da informação

Abstract

O mercado tecnológico, especialmente o de tecnologia da informação, tem apresentado um ótimo crescimento nos últimos anos. O Brasil é o 5º maior mercado interno de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e ocupa o 7º lugar em Tecnologia de Informação (TI), de acordo com a BRASSCOM (Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação). De acordo com estudos realizados pela BRASSCOM, até 2014 seriam abertas 78 mil vagas para profissionais especializados em tecnologia da informação no Distrito Federal e em sete estados – São Paulo, Rio de Janeiro, Paraná, Rio Grande do Sul, Minas, Bahia e Pernambuco. Mas, segundo o mesmo estudo, nem mesmo a metade das vagas seria atendida, uma vez que apenas 33 mil estudantes teriam concluído o curso naquelas localidades, e ocorreria um aumento da falta de profissionais de TI, sendo o déficit de 130 mil profissionais no ano de 2013. A disciplina de Lógica de Programação é oferecida sempre no primeiro período dos diversos cursos existentes na área de tecnologia da informação, sejam eles do nível médio técnico, ou superior (bacharelado ou tecnológico). Os cursos são oferecidos sob diversos títulos, dentre eles técnico em informática, técnico em tecnologia da informação, técnico em programação Web, superior em análise de sistemas, superior em ciência da computação, tecnólogo em análise e desenvolvimento de sistemas. Em comum, todos estes cursos têm um alto nível de desistência e repetência, gerando altos índices de evasão. Apesar de ter havido um aumento na quantidade de cursos na área de computação (entre 2001 e 2011 – dados do INEP), aumentando assim o número de vagas oferecidas, de candidatos inscritos nos processos seletivos, de matrículas e de concluintes, percebe-se que a quantidade de vagas oferecidas é sempre superior ao número de ingressos. Também de acordo com dados do INEP, o número de ingressantes é superior ao número de concluintes (diplomados) para o período considerado, o que mostra que o número de evadidos é superior ao número de concluintes em todos os anos considerados e para todos os cursos da área de computação. Um dos gargalos destes cursos é o alto índice de reprovação e/ou evasão, desde o início do curso, em disciplinas de algoritmo e programação. Este é um dos fatores que faz com que a quantidade de egressos concluintes seja consideravelmente inferior à quantidade de ingressantes nesses cursos. A presente pesquisa tem como objetivo investigar a evolução das habilidades relacionadas aos conteúdos de matemática e estrutura de programação, na disciplina de lógica de programação, em um curso técnico em informática, ao longo do ano letivo, assim como identificar os possíveis preditores que possam influenciar esta evolução. Para analisar a evolução do desenvolvimento das habilidades pelos alunos, construímos um sistema categórico (Taxonomia de Complexidade de Habilidades – TCH) baseado nas habilidades levantadas no material didático dos professores de lógica da escola em que foi desenvolvida a pesquisa e na estrutura de complexidade da Teoria de Habilidades Dinâmicas. Com base neste sistema categórico, construímos instrumentos de coleta de dados (testes de conhecimento) que foram validados e aplicados durante o ano letivo de 2014, em duas turmas do ensino médio técnico do curso de Tecnologia da Informação na modalidade integrada, com 71 alunos ao todo. Tanto o sistema categórico quanto os testes foram construídos com base na concepção da complexidade hierárquica. A respostas dos alunos foram tabuladas conforme categorias em uma matriz de respostas, que foi submetida à modelagem Rasch, cujo objetivo é acessar variáveis latentes, fornecendo uma escala intervalar de proficiência dos indivíduos, além dos parâmetros de dificuldade dos itens. Tanto a proficiência dos alunos quanto a dificuldade dos itens são medidos na mesma unidade (logit) e formam uma “régua” que proporciona mensurar as diferenças entre as medidas nas habilidades investigadas nesta pesquisa, durante o ano letivo de 2014. O sistema categórico utilizado para a construção dos testes de conhecimento foi baseado em um modelo psicométrico de conteúdos, que, após análise da adequação dos dados empíricos ao modelo teórico inicial, se transformou em um novo modelo de duas facetas: de conteúdo e de complexidade. Esta mudança ocorreu devido ao agrupamento resultante dos itens, nas análises fatoriais. A construção deste modelo psicométrico teve grande importância do ponto de vista metodológico, por ter dado melhor suporte à investigação dos traços latentes. De acordo com os nossos resultados, com relação à dimensão de complexidade, os nossos alunos, ao final do ano letivo, aprenderam melhor os itens menos complexos, tiveram uma trajetória mais ou menos estável nos itens de média complexidade, sem muitos ganhos, e um comportamento bastante oscilante nos itens de maior complexidade, o que já é esperado para assuntos mais complexos. Já com relação à dimensão de conteúdo, os alunos tiveram menos dificuldade nos conteúdos de conhecimento matemático, seguido pelos conteúdos de estrutura de programação, e, maior dificuldade nos conteúdos híbridos, que abarcam soluções de problemas matemáticos com a utilização de algoritmos. Este resultado é um primeiro indício da dificuldade dos alunos transferirem os conhecimentos de determinado nível de complexidade de uma área para outra, pois os mesmos problemas envolvendo conhecimento matemático, ao serem levados para a área de implementação de algoritmos, parecem se tornar bem mais difíceis. Com relação aos conteúdos de estruturas de programação, os alunos conseguiram aprender melhor o conteúdo de estruturas de decisão, que, além de ser ensinado na primeira unidade, proporcionando um maior tempo de contato com o conteúdo durante todo o ano, não tem o mesmo nível de abstração encontrado nos conteúdos relativos a laço e matrizes unidimensionais e bidimensionais. Os itens de estrutura de decisão também têm uma característica bastante intuitiva, pois esta estrutura está mais presente no dia-a-dia dos alunos. Com relação aos possíveis preditores que possam influenciar a evolução dos alunos nas habilidades de conhecimento matemático e estrutura de programação, utilizamos os preditores sexo, turno, repetência escolar, gosto por matemática, gosto por leitura e escola anterior. Os resultados da análise de preditores indicaram que os preditores turno, repetência escolar e gosto pela leitura não fizeram diferença para a aprendizagem dos alunos. Também indicaram que os preditores sexo, escola anterior e gosto por matemática podem fazer diferença na aprendizagem. De acordo com os resultados, o preditor que indicou diferenças mais significativas foi o de gosto por matemática: os alunos que se auto-declararam gostar muito de matemática tiveram uma proficiência diferenciada do restante dos alunos, ou seja, tiveram uma média superior aos outros. Consideramos que a identificação das dificuldades dos alunos em algumas habilidades específicas ou no desenvolvimento de certas habilidades nos deu indícios mais consistentes sobre a realidade que acomete a grande maioria dos alunos de lógica de programação, identificando melhor a origem das repetências e evasões, e contribuindo assim para o melhor entendimento sobre esses processos.

The technological market, especially the information technology market, has presented a great growth in recent years. Brazil has the 5th largest market in Information and Communication Technology (ICT) and occupies the 7th place in Information Technology (IT), according to BRASSCOM (Brazilian Association of Information and Communication Technology Companies). According to studies carried out by BRASSCOM, up to 2014, 78,000 job vacancies would be created for information technology professionals in the Federal District and in seven Federal States of Brazil - São Paulo, Rio de Janeiro, Paraná, Rio Grande do Sul, Minas Gerais, Bahia and Pernambuco. Moreover, according to the same study, not even half the vacancies would be met, since only 33,000 students would have completed the course in those localities. Thus, there would be an increase in the lack of IT professionals, with a deficit of 130,000 professionals in the year of 2013. The subject of Programming Logic is always offered in the first period of the various courses in the area of information technology, be they of the technical level, or higher (baccalaureate or technological). The courses are offered under various titles, such as: computer technician, information technology technician, Web programming technician, undergraduate in systems analysis, undergraduate in computer science, technologist in analysis and systems development. In common, all these courses have a high level of dropouts and repetitions. In spite of the increase in the number of courses in computing (between 2001 and 2011 - INEP data), thus increasing the number of places offered, candidates enrolled in selective processes, enrollments and graduates, it is noticed that the number of places offered is always higher than the number of candidates. Furthermore, according to INEP data, the number of candidates is higher than the number of graduates over the period considered for all courses of 17 the area of computation. It also shows that the number of dropouts is higher than the number of graduates. One of the big problems of these courses is the high rate of failure and/or dropouts in algorithm and programming subjects. This is one of the factors that causes the number of graduates to be considerably less than the number of students enrolled in these courses. This research aims to investigate the evolution of skills related to mathematical and programming structure contents and to identify the possible predictors that may influence this evolution in the subject of programming logic in a technical course in computing, throughout a school year. In order to analyze the development of students’ skills, we created a categorical system (Skills Complexity Taxonomy - TCH) based on two aspects: the complexity structure of Dynamic Skills Theory; and the abilities identified in the didactic material provided by the teachers of programming logic subject who work in the school studied. From this categorical system, we created data gathering instruments (knowledge tests) which were validated and applied, during the 2014 academic year, to 71 students in two classes of the technical high school course of Information Technology in the integrated modality. Both the categorical system and the tests were created based on the conception of hierarchical complexity. The students' answers were tabulated according to categories in an answer matrix, which was submitted to Rasch modeling. The objective of this modeling is to access latent variables to provide an interval scale of proficiency of the individuals, besides the parameters of difficulty of the items. Both student proficiency and item difficulty are measured in the same unit (logit) and form a "ruler" which allows calculating the differences between the measures in the skills investigated in this research during the 2014 school year. The categorical system used to create the knowledge tests was based on a psychometric model of contents. After analyzing the adequacy of the empirical data to the initial theoretical 18 model, this psychometric model became a new model of two facets: content and complexity. This change occurred due to the resulting grouping of the items in the factorial analyzes. The creation of this psychometric model was of great importance from the methodological point of view as it gave better support to the investigation of latent traits. According to our results, in relation to the complexity dimension, by end of the school year: 1) our students learned better the less complex items; 2) they had a more or less stable trajectory in the items of medium complexity without many proficiency gains; 3) and they had a quite oscillating behavior in the items of greater complexity, which was already expected for more complex subjects. Regarding the content dimension, the students had less difficulty in the contents of mathematical knowledge and a higher degree of difficulty in the contents of the programming structure. In addition to this, the hybrid contents, which encompass solutions of mathematical problems with the use of algorithms, were the most difficult for the students. This result is a first indication of the difficulty for students to transfer knowledge of a certain level of complexity from one area of knowledge to another. We observed that the same problems of mathematical knowledge seem to become much more difficult when involving algorithm implementation. With regard to the contents of programming structures, students were able to learn better the content of decision structures which are taught in the first unit, providing a longer contact time with this content throughout the year. Furthermore, decision structures does not have the same level of abstraction found in the contents related to loops and unidimensional and two-dimensional arrays. The decision structure items also have a very intuitive characteristic as this structure is more present in the students’ daily life. Regarding the possible predictors that may influence students’ progress in skills of mathematical knowledge and programming structure, we used the predictors as sex, shift, school repetition, interested in mathematics, interested in reading and previous school. The result of the predictor analysis indicated that shift, repetition, and interested in reading made 19 no difference to student learning. This result also indicated that predictors as sex, previous school and interested in mathematics can make a difference in learning. The predictor that indicated the most significant differences was the interested in mathematics: students who declared themselves to like mathematics a lot had a differentiated proficiency from the rest of the students, that is, they had a higher average than the others. We consider that the identification of students’ difficulties in some specific skills or in the development of certain skills has given us more consistent evidence on the reality that affects the great majority of students in programming logic. It also allowed us to better identify the origin of repetitions and dropouts and to better understand these processes.