Algoritmos Evolutivos e Gamificão: uma proposta de atividade para a educação básica

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dc.contributor.advisorVargas, Dênis Emanuel da Costa
dc.contributor.advisor-coOliveira, Jônathas Douglas Santos de
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/2028729291621090
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6717376475817937
dc.contributor.authorTavares, Lucas Amaral
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6240072255767395
dc.contributor.refereeVargas, Dênis Emanuel da Costa
dc.contributor.refereeOliveira, Jônathas Douglas Santos de
dc.contributor.refereeCastro, Lemonge, Afonso Celso de
dc.contributor.refereeWanner, Elizabeth Fialho
dc.contributor.refereeD’Afonseca, Luis Alberto
dc.date.accessioned2026-07-29T13:21:56Z
dc.date.available2026-07-29T13:21:56Z
dc.date.issued2023-08-23
dc.description.abstractA Base Nacional Comum Curricular (BNCC) menciona a importância dos algoritmos no desenvolvimento do Pensamento Computacional com estudantes da Educação Básica, além de salientar que eles podem ser objetos de estudo nas aulas de Matemática. Duas habilidades da BNCC para o Ensino Médio estão diretamente relacionadas ao Pensamento Computacional: EM13MAT315, que propõe investigar um algoritmo que resolve um problema, e EM13MAT405, que propõe utilizar conceitos iniciais de uma linguagem de programação na implementação de algoritmos. Entre as possibilidades de se trabalhar essas habilidades estão os Algoritmos Evolutivos (AEs), os quais são baseados em mecanismos da evolução biológica que resolvem problemas de otimização. Apesar desses problemas serem discutidos frequentemente em dissertações do PROFMAT, o uso de AEs ainda é pouco explorado. Nesta dissertação apresenta-se aspectos teóricos de otimização e AEs, além de uma revisão da literatura. A maior contribuição deste trabalho é um produto educacional onde AEs são usados para resolver problemas de otimização em diversos contextos, implementados na linguagem de programação Python e trabalhados através de sequências didáticas sob a óptica do Pensamento Computacional e da perspectiva da gamificação. A proposta inclui a organização de uma competição de AEs, inspirada em Maratonas de Programação, com foco nos Algoritmos Genéticos (AG) e na Evolução Diferencial (ED), visando aprimorar as soluções obtidas pelos competidores. Uma simulação de competição é realizada em que os resultados obtidos são discutidos. A ideia é fazer com que os competidores consigam desenvolver variações do AG e da ED que obtenham soluções cada vez mais próximas do ótimo dos problemas. A utilização de AEs para resolver problemas de otimização se mostrou promissora como uma excelente oportunidade para o desenvolvimento do Pensamento Computacional pelos estudantes do Ensino Médio. O presente material visa tanto oferecer ao professor um embasamento teórico consistente e, ao mesmo tempo, de fácil acesso, além dos próprios trechos de códigos já implementados para facilitar a replicação.
dc.description.abstractotherThe Brazilian National Common Curricular Base (BNCC) highlights the significance of algorithms in fostering Computational Thinking among students in Basic Education while emphasizing their potential as study subjects within Mathematics classes. Two specific skills outlined in the BNCC for High School education are directly linked to Computational Thinking: EM13MAT315, which involves investigating algorithms to solve problems, and EM13MAT405, which focuses on utilizing basic concepts of a programming language for algorithm implementation. Among the various possibilities for incorporating these skills, Evolutionary Algorithms (EAs) stand out. EAs employ techniques inspired by biological evolution to solve optimization problems. Despite being a frequently discussed topic in PROFMAT dissertations, the use of EAs remains relatively unexplored. This dissertation addresses theoretical aspects of optimization and EAs while also providing a literature review. The primary contribution of this work is an educational product that employs EAs to solve optimization problems across different contexts. The product uses Python and adopts a pedagogical approach that integrates Computational Thinking and gamification. The proposed educational product includes an EA competition inspired by Programming Contests focused on Genetic Algorithms (GA) and Differential Evolution (DE). The competition aims to enhance participants’ problem-solving solutions by developing variations of GA and DE algorithms to achieve solutions that increasingly approximate the optimal solution. The results obtained with a performed simulation are analyzed and discussed. Solving optimization problems with EAs demonstrates a remarkable potential for fostering Computational Thinking among students in Secondary School. This material equips teachers with a solid theoretical foundation and provides effortless access to pre-implemented code snippets, simplifying replication.
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Códigode Financiamento 001
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2863
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.publisher.programPrograma de Mestrado Profissional em Matemática
dc.subjectEducação básica – Teses
dc.subjectComputação – Teses
dc.subjectOtimização – Teses
dc.subjectAlgoritmos evolutivos – Teses
dc.subjectGamificação – Teses
dc.titleAlgoritmos Evolutivos e Gamificão: uma proposta de atividade para a educação básica
dc.typeDissertação

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