Para resolver problemas da vida real de forma completa e eficaz, será preciso desenhar algoritmos, executá-los e analisar os resultados obtidos, interpretando-os e comparando-os com a realidade observada. Hoje, não só podemos como devemos fazê-lo.

O mundo está em permanente mudança, “tomando sempre novas qualidades”. No livro «A revolução do algoritmo mestre», Pedro Domingos defende que estamos a viver na era dos algoritmos. Efetivamente, inúmeras situações da vida atual são governadas por algoritmos: a colocação de professores é baseada num algoritmo (pesado) que requer o uso de computadores poderosos; a marcação de viagens aéreas é governada por algoritmos; são algoritmos que conseguem preparar as declarações de IRS de cada vez mais contribuintes; as instituições bancárias estão pejadas de algoritmos, tanto para gerir as contas ou os empréstimos, como o multibanco, o MB Way ou as transações na bolsa, etc.
A escola deve preparar os estudantes para os desafios que, possivelmente, irão encontrar no futuro, pelo que a noção de ‘algoritmo’ deve ser um conceito com que deverão aprender a lidar. Já nos anos 60 do século passado, o matemático e pedagogo português José Sebastião e Silva escrevia que “entrámos na Era da Automação, em que o trabalho monótono do homem acabará por ser quase todo feito pela máquina.” Sublinho a expressão “trabalho monótono” pois esse é o trabalho fácil, por mais fisicamente pesado que possa ser. Então, para o que os estudantes devem ser preparados, claramente, é para a resolução de problemas.
O Perfil dos Alunos à saída da escolaridade obrigatória, atualmente em vigor, na sua área de competência de ‘Pensamento Crítico’, indica que essa competência requer “observar, identificar, analisar e dar sentido à informação, às experiências e às ideias e argumentar a partir de diferentes premissas e variáveis.” Além disso, exige “o desenho de algoritmos e de cenários que considerem várias opções, assim como o estabelecimento de critérios de análise para tirar conclusões fundamentadas e proceder à avaliação de resultados.”
Ou seja, para resolver problemas da vida real de forma completa e eficaz, será preciso desenhar algoritmos, executá-los e analisar os resultados obtidos, interpretando-os e comparando-os com a realidade observada.

Resolução de problemas. O que é exatamente o pensamento computacional?
A definição varia conforme os autores, mas um estudo de 2016 da Comissão Europeia avança que o pensamento computacional é uma metodologia de resolução de problemas associada a um conjunto de conceitos e competências como abstração, pensamento algorítmico e decomposição estruturada dos problemas. Não se trata de uma mera utilização de tecnologias digitais, mas de centrar as atenções no tipo de trabalho que se pode realizar, precisamente porque temos ferramentas digitais cada vez mais poderosas à nossa disposição.
A resolução de problemas com ferramentas digitais assume, assim, um papel central. Não se trata de obter apenas fórmulas que permitam resolver (eventualmente) os problemas, de treinar procedimentos e de se concentrar em cálculos rotineiros; trata-se, sim, de resolver os problemas de forma completa e de chegar a uma solução (mesmo aproximada) e explorar o significado da solução, refletir sobre o caminho bem sucedido que nos levou até à solução e pensar que lições se podem tirar deste sucesso que nos possa ajudar a encarar outros problemas novos no futuro.
Apenas alguns dos estudantes aprofundarão as técnicas de desenhar algoritmos, a otimização da execução dos algoritmos, refletindo sobre a sua complexidade e concebendo computadores cada vez mais eficazes na execução dos algoritmos desenhados, mas todos os jovens precisam de aprender a resolver problemas de forma eficaz com a ajuda de algoritmos.
O uso de algumas ferramentas básicas de programação aparece aqui como necessário, até para entender as limitações dos modelos estudados e dos algoritmos usados. Já Sebastião e Silva chamava a atenção para o facto de, tradicionalmente, o ensino apenas ensinar a resolver as equações polinomiais de 1o e 2o graus, deixando na penumbra o que se passaria com as equações polinomiais de grau superior. O que tem faltado são algoritmos que implementem métodos numéricos (como o da bisseção) e máquinas poderosas que permitam ver os resultados da programação dos algoritmos. Hoje, não só podemos, como devemos fazê-lo.

Jaime Carvalho e Silva