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Lógica de Programação: O que é e Por que é Importante?

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Veja neste artigo as principais informações sobre a Lógica de Programação, seus conceitos, usos e aplicações, como no desenvolvimento de algoritmos. Leia!

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Atividade do Fórum sobre Lógica Computacional

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Atividade do Fórum sobre Lógica Computacional

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Qual a importância do pensamento computacional na aprendizagem?

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Em uma sociedade que convive com constantes avanços tecnológicos e que tem a conectividade como algo natural, o setor de educação precisa estar conectado com as novidades que a tecnologia oferece. O pensamento computacional assume, então, papel relevante na aprendizagem e formação das crianças e jovens, pois permite explorar os elementos que esses recursos oferecem.

Neste artigo, vamos entender o que é o pensamento computacional e qual a importância dele. Além disso, entenderemos as principais características desse modo de pensar. Confira conosco!

O que é pensamento computacional?

Podemos definir o pensamento computacional como uma estratégia para modelar soluções e resolver problemas de forma eficiente, usando a tecnologia como base. Apesar de o nome oferecer tal interpretação, ele não significa que os princípios de programação são o único modo de aprendê-lo.

A intenção é reformular tarefas que parecem ser de difícil resolução e transformá-las em algo capaz de ser compreendido. Para tal, foca-se em cada uma de suas fases, a fim de lidar com suas incertezas. Resumidamente, seria a capacidade criativa, crítica e estratégica de utilizar os conceitos computacionais nas diferentes áreas de conhecimento para a resolução de problemas.

Durante a realização de nossas tarefas cotidianas costumamos, mesmo que inconscientemente, utilizar estruturas lógicas, como sequencial, causa e consequência ou repetições. Portanto, a lógica computacional não é tão complexa como pode se imaginar, muito menos restrita à programação.

Ensinar essa lógica para as crianças desde cedo é fundamental para que elas aprendam a utilizar em seu benefício esses princípios, seja qual for a carreira escolhida. Entender essa estrutura de pensamento facilita a rotina e o processo de tomada de decisões, independente da profissão escolhida.

Além disso, ela traz o que chamamos de letramento tecnológico, a construção de uma compreensão mais facilitada da tecnologia. Dessa forma, as crianças deixam de ser consumidores passivos da tecnologia e passam a entender a aplicação dela em suas atividades mais simples, estimulando sua inteligência criativa.⠀⠀

Qual a importância do pensamento computacional na aprendizagem?

O desenvolvimento do pensamento computacional é importantíssimo para a formação de crianças e jovens. Muitas habilidades são obtidas como resultado do processo de desenvolvimento e aprendizado do indivíduo.

As metodologias que utilizam atividades ligadas à ciência da computação são importantes para o desenvolvimento dessas competências. O ensino conhecido como STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts and Mathematics), por exemplo, visa desenvolver habilidades relacionadas às Ciências, Tecnologias, Engenharias, Artes e Matemática.

Essa metodologia foca na aplicação de princípios e conceitos ligados à computação, como lógica, algoritmos, abstrações ligadas à ciência etc. Além disso, atua com o desenvolvimento de atividade práticas que analisam os problemas. Para alcançar o objetivo, tecnologias são aplicadas a fim de tornar a criança mais familiarizada com esse tipo de ensino.

As habilidades estão relacionadas com o desenvolvimento cognitivo e lógico, além de trazer benefícios para a autonomia dos alunos. Vamos conhecer algumas competências que são desenvolvidas!

O desenvolvimento cognitivo está ligado às maneiras como o ser humano percebe o mundo, ou seja, de que forma adquire conhecimento, representa, convive com outras pessoas, utiliza a linguagem, a imaginação e a memória. A lógica computacional contribui para o crescimento nessa forma de pensar e enxerga o mundo, facilitando o aprendizado e a resolução de problemas.

A construção de um raciocínio lógico também é uma das principais competências adquiridas. Desse modo, é possível entender existem padrões que ajudam a definir determinadas ações. Com esse entendimento, passam a solucionar problemas de maneira lógica, sempre considerando um pensamento racional para determinar as ações para os diferentes desafios do cotidiano.

As crianças precisam ser protagonistas das metodologias de aprendizado, ou seja, precisam desenvolver autonomia. Com o estímulo do pensamento computacional, elas deixam de ser somente consumidoras das tecnologias criadas e produzidas e passam também a ser produtoras de recursos digitais. Como consequência disso, elas ficam preparadas para o mundo em que diferentes tecnologias são inseridas diariamente.

Mesmo não se restringindo a aspectos tecnológicos, o pensamento computacional também aborda esse universo, proporcionando o que chamamos de alfabetização digital. Quando convivem desde a infância com jogos e outras atividades ligadas ao ambiente digital, as crianças são capazes de solucionar problemas de modo estratégico e eficaz.

Quais são as características do pensamento computacional?

Entender quais são as características do pensamento computacional é importante para que ele seja desenvolvido de maneira correta. Podemos dizer que ele é divido em quatro etapas. Vamos conhecê-las!

A decomposição é simplesmente dividir os problemas em partes menores, que possam ser gerenciáveis. Ou seja, um problema complexo dividido em pequenas partes, é mais fácil de ser solucionado.

É identificar o padrão ou os padrões que são comuns nos processos, o que facilita a percepção de algo que pode estar sendo a causa de um determinado problema.

Analisar os elementos que são mais relevantes para a solução do problema, deixando de lado detalhes que não fazem tanta diferença.

Usar as etapas anteriores para estabelecer uma ordem ou sequência de passos para resolver o problema. Envolve também a criação de um grupo de regras para se chegar a solução.

Como vimos durante o texto, o pensamento computacional é importante na aprendizagem infantil, pois contribui para que as crianças formem um raciocínio lógico e consigam resolver problemas. O contato com a tecnologia permite que elas consigam encontrar padrões, o que pode ser extremamente útil em suas carreiras e no cotidiano.

Fica claro que utilizar metodologias modernas facilitam o aprendizado das crianças, preparando-as para dominarem esse universo e entenderem os princípios que ajudam a criar a lógica digital. Neste ambiente único de aprendizado o letramento digital também é necessário para incorporar a criança nesta sociedade que usa constantemente dispositivos tecnológicos em diversas atividades diárias.

Gostou de conhecer mais sobre esse tema? Então, entre em contato conosco e veja como a Fuzzy Makers incentiva e oferece a vivência com os recursos tecnológicos durante a aprendizagem!

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Qual a importância do pensamento computacional na aprendizagem? -

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Em uma sociedade que convive com constantes avanços tecnológicos e que tem a conectividade como algo natural, o setor de educação precisa estar conectado com as novidades que a tecnologia oferece. O pensamento computacional assume, então, papel relevante na aprendizagem e formação das crianças e jovens, pois permite explorar os elementos que esses recursos oferecem.

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A lógica na ciência da computação cobre a sobreposição entre o campo da lógica e o da ciência da computação. O tema pode ser essencialmente dividido em três áreas principais:

Fundamentos teóricos e análise

Uso de tecnologia de computador para ajudar os lógicos

Uso de conceitos da lógica para aplicativos de computador

A lógica desempenha um papel fundamental na ciência da computação. Algumas das principais áreas da lógica que são particularmente significativas são a teoria da computabilidade (anteriormente chamada de teoria da recursão), a lógica modal e a teoria das categorias . A teoria da computação é baseada em conceitos definidos por lógicos e matemáticos como Alonzo Church e Alan Turing . Church mostrou pela primeira vez a existência de problemas algoritmicamente insolúveis usando sua noção de definibilidade lambda. Turing deu a primeira análise convincente do que pode ser chamado de procedimento mecânico e Kurt Gödel afirmou que achou a análise de Turing "perfeita". Além disso, algumas outras áreas importantes de sobreposição teórica entre lógica e ciência da computação são:

O teorema da incompletude de Gödel prova que qualquer sistema lógico poderoso o suficiente para caracterizar a aritmética conterá afirmações que não podem ser provadas nem refutadas dentro desse sistema. Isso tem aplicação direta a questões teóricas relacionadas à viabilidade de provar a completude e correção do software.

O problema do quadro é um problema básico que deve ser superado ao usar a lógica de primeira ordem para representar os objetivos e o estado de um agente de inteligência artificial.

A correspondência Curry-Howard é uma relação entre sistemas lógicos e software. Essa teoria estabeleceu uma correspondência precisa entre provas e programas. Em particular, mostrou que os termos no cálculo lambda simplesmente tipado correspondem a provas da lógica proposicional intuicionista.

A teoria das categorias representa uma visão da matemática que enfatiza as relações entre as estruturas. Está intimamente ligado a muitos aspectos da ciência da computação: sistemas de tipos para linguagens de programação, teoria dos sistemas de transição, modelos de linguagens de programação e teoria da semântica das linguagens de programação.

Uma das primeiras aplicações a usar o termo inteligência artificial foi o sistema Logic Theorist desenvolvido por Allen Newell, JC Shaw e Herbert Simon em 1956. Uma das coisas que um lógico faz é pegar um conjunto de declarações em lógica e deduzir as conclusões (declarações adicionais) que devem ser verdadeiras pelas leis da lógica. Por exemplo, se dado um sistema lógico que afirma "Todos os humanos são mortais" e "Sócrates é humano", uma conclusão válida é "Sócrates é mortal". Claro que este é um exemplo trivial . Em sistemas lógicos reais, as declarações podem ser numerosas e complexas. Percebeu-se desde cedo que esse tipo de análise poderia ser significativamente auxiliado pelo uso de computadores. O Logic Theorist validou o trabalho teórico de Bertrand Russell e Alfred North Whitehead em seu influente trabalho sobre lógica matemática chamado Principia Mathematica . Além disso, sistemas subsequentes foram utilizados por lógicos para validar e descobrir novos teoremas e provas lógicas.

Sempre houve uma forte influência da lógica matemática no campo da inteligência artificial (IA). Desde o início do campo percebeu-se que a tecnologia para automatizar inferências lógicas poderia ter um grande potencial para resolver problemas e tirar conclusões a partir de fatos. Ron Brachman descreveu a lógica de primeira ordem (FOL) como a métrica pela qual todos os formalismos de representação de conhecimento de IA devem ser avaliados. Não há método conhecido mais geral ou poderoso para descrever e analisar informações do que o FOL. A razão pela qual o próprio FOL simplesmente não é usado como linguagem de computador é que ele é realmente muito expressivo, no sentido de que o FOL pode facilmente expressar declarações que nenhum computador, não importa o quão poderoso, poderia resolver . Por essa razão, toda forma de representação do conhecimento é, em certo sentido, uma troca entre expressividade e computabilidade. Quanto mais expressiva for a linguagem, quanto mais próxima estiver de FOL, mais provável será que ela seja mais lenta e propensa a um loop infinito.

Por exemplo, as regras SE ENTÃO usadas em sistemas especialistas se aproximam de um subconjunto muito limitado de FOL. Em vez de fórmulas arbitrárias com toda a gama de operadores lógicos, o ponto de partida é simplesmente o que os lógicos chamam de modus ponens . Como resultado, os sistemas baseados em regras podem suportar computação de alto desempenho, especialmente se tirarem vantagem de algoritmos de otimização e compilação.

Outra área importante de pesquisa para a teoria lógica foi a engenharia de software. Projetos de pesquisa como os programas Knowledge Based Software Assistant e Programmer's Apprentice aplicaram a teoria lógica para validar a exatidão das especificações de software. Eles também os usaram para transformar as especificações em código eficiente em diversas plataformas e provar a equivalência entre a implementação e a especificação. Essa abordagem orientada à transformação formal costuma ser muito mais trabalhosa do que o desenvolvimento de software tradicional . No entanto, em domínios específicos com formalismos apropriados e templates reutilizáveis, a abordagem ta se mostrado viável para produtos comerciais. Os domínios apropriados são geralmente aqueles como sistemas de armas, sistemas de segurança e sistemas financeiros em tempo real, onde a falha do sistema tem um custo humano ou financeiro excessivamente alto. Um exemplo de tal domínio é o projeto VLSI (Very Large Scale Integrated) - o processo para projetar os chips usados para as CPUs e outros componentes críticos de dispositivos digitais. Um erro em um chip é catastrófico. Ao contrário do software, os chips não podem ser corrigidos ou atualizados. Como resultado, há justificativa comercial para o uso de métodos formais para provar que a implementação corresponde à especificação.

Outra aplicação importante da lógica para a tecnologia de computadores tem sido na área de linguagens de quadros e classificadores automáticos. Linguagens de quadros como KL-ONE têm uma semântica rígida. As definições em KL-ONE podem ser mapeadas diretamente para a teoria dos conjuntos e o cálculo de predicados. Isso permite que provadores de teoremas especializados chamados classificadores analisem as várias declarações entre conjuntos, subconjuntos e relações em um determinado modelo. Desta forma, o modelo pode ser validado e quaisquer definições inconsistentes sinalizadas. O classificador também pode inferir novas informações, por exemplo, definir novos conjuntos com base em informações existentes e alterar a definição de conjuntos existentes com base em novos dados. O nível de flexibilidade é ideal para lidar com o mundo em constante mudança da Internet. A tecnologia do classificador é construída sobre linguagens como a Web Ontology Language para permitir um nível semântico lógico na Internet existente. Essa camada é chamada de web semântica.

A lógica temporal é usada para raciocinar em sistemas concorrentes .

Leitura adicional

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Lógica na ciência da computação - Wikipédia, a enciclopédia livre

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A lógica na ciência da computação cobre a sobreposição entre o campo da lógica e o da ciência da computação. O tema pode ser essencialmente dividido em três áreas principais: Fundamentos teóricos e análise Uso de tecnologia de computador para ajudar os lógicos Uso de conceitos da lógica para aplicativos de computador A lógica desempenha um papel fundamental na ciência da computação.