Uso do NumPy e Matplotlib programado em Python no Ensino de Funções Matemáticas no Ciclo Básico da Engenharia
Palavras-chave:
Ensino de Engenharia, Visualização Computacional, Python, Funções Matemáticas, Matplotlib, NumPy, Engenharia ABIResumo
Este artigo apresenta uma proposta metodológica para o ensino de conceitos matemáticos fundamentais em cursos de Engenharia com modelo ABI (Área Básica de Ingresso), por meio da visualização gráfica de funções utilizando a linguagem de programação Python. A iniciativa visa enfrentar os altos índices de evasão e dificuldades nas disciplinas do ciclo básico, especialmente em matemática, integrando conteúdos teóricos a práticas computacionais. A proposta consiste na utilização de bibliotecas como NumPy e Matplotlib para construir visualizações de funções lineares, polinomiais, trigonométricas e exponenciais, permitindo aos estudantes explorar suas representações algébricas e gráficas de forma comparativa e interativa. A metodologia sugere atividades teóricas, oficinas de programação e projetos de aplicação contextualizados na engenharia, com potencial para melhorar o engajamento e a compreensão dos estudantes. Recomenda-se sua implementação experimental e a realização de pesquisas futuras para avaliação da efetividade pedagógica.
Referências
SANTOS, J. N.; CARVALHO, L. S.; SILVEIRA, R. S.; PINHEIRO, J. M. L. Ensino de funções através de softwares: uma abordagem prática para a sala de aula. Revista Brasileira de Educação em Ciências e Educação Matemática, 2021. Disponível em: https://saber.unioeste.br/index.php/rebecem/article/download/27791/20483. Acesso em: 14 maio 2025.
BRASIL. Ministério da Educação. Conselho Nacional de Educação. Resolução CNE/CES nº 2, de 24 de abril de 2019. Diretrizes Curriculares Nacionais do Curso de Graduação em Engenharia. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 26 abr. 2019.
CHRISTO, M. M. S.; RESENDE, G.; KUHN, T. C. G. Por que os alunos de engenharia desistem de seus cursos – um estudo de caso. Nuances: Estudos sobre Educação, v. 29, n. 1, p. 154-168, 2018.
SILVA, A. A. R.; DIDIER, M. A. C.; BONFIM, S. C. Construção de modelos matemáticos com Python: uma abordagem motivadora para o ensino de cálculo. Revista Sergipana de Matemática e Educação Matemática, v. 5, n. 1, p. 1-15, 2021. Disponível em: https://periodicos.ufs.br/ReviSe/article/download/16811/15422/64727. Acesso em: 14 maio 2025.
MILLMAN, K. J.; AIVAZIS, M. Python for Scientists and Engineers. Computing in Science & Engineering, v. 13, n. 2, p. 9-12, 2011.
CIRILO, R. P.; SILVA, I. M.; LEÃO, M. B. C. A construção de soluções por meio do Design Thinking: uma revisão sistemática no ensino de engenharia. Revista de Ensino de Engenharia, v. 40, 2021. Disponível em: https://revista.abenge.org.br/index.php/abenge/article/view/1813. Acesso em: 14 maio 2025.
PERC, M. The Matthew effect in empirical data. Journal of The Royal Society Interface, v. 11, n. 98, p. 20140378, 2014.
SILVA, M. L.; OLIVEIRA, S. C.; SANTOS, M. M.; SCALCO, A. R. An analysis of student dropout in Engineering courses at a Brazilian Public University. Revista de Sistemas e Desenvolvimento, v. 9, n. 8, p. 194-196, 2020. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/5159. Acesso em: 14 maio 2025.
VIALI, L. O ensino de estatística e probabilidade nos cursos de licenciatura em matemática.Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/280446511_O_Ensino_de_Estatistica_e_Probabilidade_nos_Cursos_de_Licenciatura_em_Matematica. Acesso em: 14 maio 2025.
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