Um estudo sobre a aceitação do uso da linguagem R em disciplinas de Matemática e Estatística
Palavras-chave:
Ensino de estatística, Ensino de matemática, Linguagem de programação, Estatística aplicadaResumo
O R é uma linguagem de programação de código aberto que permite, além de procedimentos estatísticos, operações matemáticas simples, manipulação de vetores e matrizes, dentre outros diversos procedimentos. Devido a essas características, o R tem sido utilizado como apoio em diversas disciplinas de Matemática e Estatística do Centro de Ciências Agrárias da Universidade Federal de São Carlos, dentre elas as de “Fundamentos e Programação de Computadores”, “Tópicos em Matemática II” e “Noções de Probabilidade e Estatística”, as quais são ofertadas para os cursos de Biotecnologia e Engenharia Agronômica do Centro. O intuito de utilizar o R nas disciplinas é facilitar a compreensão dos conteúdos abordados, sendo que o objetivo do trabalho foi avaliar a aceitação dos alunos das disciplinas supracitadas sobre o uso da linguagem R durante as aulas. O trabalho utilizou métodos descritivos exploratórios com o auxílio do R para analisar a aceitação dos estudantes na utilização dessa linguagem, por meio da análise das respostas dadas a uma pesquisa de satisfação realizada após a conclusão de cada disciplina. Os índices de aprovação do uso do R nas aulas foram de 100% em Fundamentos e Programação e Computadores, 78% em Tópicos em Matemática II, e 95% em Noções de Probabilidade e Estatística, o que mostra que para essas disciplinas o uso do R concomitantemente aos conteúdos se torna um recurso promissor para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem.
Referências
AHO, K. asbio: A Collection of Statistical Tools for Biologists. R package version 1.8-3. 2022. Disponível em: https://CRAN.R-project.org/package=asbio.
ALMEIDA, W.Q. Dificuldades dos alunos no aprendizado de Cálculo Diferencial e Integral I: uma reflexão. Monografia (Especialização em Matemática para professores) – Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2016.
BARROS, J.V.; PACHECO, J.A.D. O uso de softwares educativos no ensino de matemática. Revista de Estudos Culturais e da Contemporaneidade, n.8, p.5-13, 2013.
BLASS, L.; GOERGEN, G.; IRALA, V.B. Análise das percepções e desempenhos discentes com a utilização do software R em uma disciplina de graduação de natureza multicurso. Revista Prática Docente, v.5, n.3, p.1568-1592, 2020.
CARBONNELLE, P. PYPL - Popularity of Programming Language Index. Disponível em: https://pypl.github.io/PYPL.html. Acesso em: 19 jan. 2023.
CARDOSO, M.G. Ensino de Estatística: o estudo de conceitos potencializado pelo software Rstudio. 2019. Dissertação (Mestrado) - Curso de Matemática, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2019.
CRAWLEY, M.J. The R book. 2.ed. Wiley, 2012. 1080p.
DALL’AGNOL, R.W.; BETZEK, N.M.; BAZZI, C.L. Aplicação do software R para análise geoestatística, interpolação de dados por krigagem ordinária e geração de mapas temáticos de produtividade agrícola. Revista de Computação aplicada ao Agronegócio, v.1, n.1, p.24-37, 2018.
EASTWOOD, B. The 10 Most Popular Programming Languages to Learn in 2021. Disponível em: https://www.northeastern.edu/graduate/blog/most-popular-programming-languages/. Acesso em: 19 jan. 2023.
GIORGI, F.M.; CERAOLO, C.; MERCATELLI, D. The R Language: An Engine for Bioinformatics and Data Science. Life, v.12, n.5, p.648, 2022.
GLADCHEFF, A.P.; SILVA, D.M.; ZUFFI, E.M. Um instrumento para avaliação da qualidade de softwares educacionais de matemática para o ensino fundamental. In: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2001. Fortaleza. Anais [...] Fortaleza: VII Workshop de Informática na Escola, 2001. p.1-12.
PASSOS, I.C. Análise de dados qualitativos com o R: uma introdução ao pacote RQDA. Inter-Legere, v.4, n.30, p.1-19, 2021.
R CORE TEAM (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponível em: https://www.R-project.org.
R STUDIO TEAM (2020). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA. Disponível em: http://www.rstudio.com/.
ROSA, O.; RODRIGUES, C.; SILVA, P. Aspectos Motivacionais na Disciplina de Cálculo Diferencial e Integral. Revista Eletrônica TECCEN, v.4, n.2, p.49-62, 2011.
SILVA, J.B.; ANDRADE, M.H.; OLIVEIRA, R.R.; SALES, G.L.; ALVES, F.R.V. Tecnologias digitais e metodologias ativas na escola: o contributo do Kahoot para gamificar a sala de aula. Revista Thema, v.15, n.2, p.780-791, 2018.
VENTURA, J.P.C.; GOMES, C.R. Softwares no ensino de matemática: um olhar sobre a BNCC. Boletim Cearense de Educação e História da Matemática, v.8, n.23, p.846-860, 2021.
WUERTZ, D.; TOBIAS, S.; YOHAN, C.; MARTIN, M. fBasics: Rmetrics - Markets and Basic Statistics. Rpackage version 4021.93. 2022. Disponível em: https://cran.r-project.org/web/packages/fBasics/index.html.
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