O Poder da Criatividade no Pensamento Computacional
Imagine que você comprou uma nova estante de livros, que chegou pelo correio. Todas as peças vieram armazenadas em uma caixa. Ao desembalar tudo, você verifica as instruções para ter certeza de que todas as peças necessárias estão ali.
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Você passa algum tempo olhando o manual de instruções, e começa a montar a estante passo-a-passo.
Há uma ordem definida para o processo: primeiro separe e monte as peças principais, depois adicione os pinos e, por fim, organize a estante.
Depois de montá-la, você repara que uma das peças está um pouco solta. Você verifica as instruções novamente, e volta algumas etapas no manual. Você percebe que adicionou os pinos da estante muito cedo. Faz a correção rápida e garante que não deixou mais nenhum ponto para trás.
Ao montar sua nova estante de livros, você não apenas tem um local para armazenar todos os seus livros e documentos, mas também uma oportunidade de usar alguns algoritmos do dia-a-dia. Sem perceber, você se envolveu com o pensamento algorítmico, um componente do pensamento computacional.
Se há uma coisa compartilhada entre as habilidades do século XXI, é a criatividade. Assim como as palavras podem ser usadas para evocar novas imagens, figuras e fórmulas matemáticas podem evocar novas ideias. A matemática pode ser divertida, contando histórias através de números e variáveis. O método científico é uma estrutura para exploração.
Da mesma forma, o pensamento computacional não se limita a um único campo do conhecimento. Não é apenas uma tarefa STEAM (Ciências, Tecnologia, Engenharia, Artes e Medicina) apesar do nome. Seja ao participar de fases de diagramação de um site, ao criar storyboards para uma nova campanha publicitária ou ao procurar padrões de isolamento social durante a pandemia do COVID-19, o pensamento computacional aprimora o aprendizado transversalmente em todas essas disciplinas. Pensar computacionalmente é um ato criativo.
Pensamento Computacional e Pensamento Criativo
O pensamento computacional é uma lente de resolução de problemas, que constrói e reforça as habilidades do século XXI. Com sua base na ciência da computação, o pensamento computacional se concentra na decomposição de grandes ideias em partes menores, reconhecimento de padrões, abstração de informações essenciais e construção de algoritmos para iterar e aprimorar ações repetitivas. Embora existam outras maneiras de se envolver no pensamento computacional, muitos grupos concordam que essas quatro habilidades são vitais.
- Decomposição — decompor um problema em componentes menores para ficar mais simples;
- Reconhecimento de padrões — buscar maneiras pelas quais os objetos do problema são semelhantes e diferentes entre si;
- Abstração — ocultar detalhes menos importantes ou remover complexidade do problema, sem perder as informações essenciais para resolvê-lo;
- Pensamento Algorítmico — realizar uma sequência lógica de passos bem definida para atingir um objetivo.
Dito isto, embora o pensamento computacional seja corretamente visto como uma habilidade útil em relação ao desenvolvimento da força de trabalho, também é uma maneira de abordar problemas em um mundo cada vez mais complexo e digital. A abstração torna um fluxo de informações mais gerenciável. A decomposição torna as tarefas complexas em tarefas menores e menos assustadoras.
O pensamento computacional aplicado de maneira criativa envolve aprendizado e memória. A abstração, a capacidade de destilar algo em sua essência — como uma subcategoria, um tópico ou mesmo apenas uma parte de seu todo — é inerentemente criativa.
Decomposição e Abstração: As Sementes de uma Ideia
A decomposição pega um objeto ou ideia e os divide em partes. Essas partes não precisam ser abstraídas; eles podem ser partes reais de um todo, como as rodas de um carro. Mas a abstração combina bem com a decomposição; portanto, as duas são frequentemente usadas juntas. A decomposição pode ser usada para reinterpretar coisas não literais, sejam elas símbolos ou trabalhos criativos. Chefs do campo da gastronomia molecular, por exemplo, desconstroem pratos, oferecendo novas maneiras de explorar sabores reconhecíveis.
Quando usamos a decomposição para quebrar uma ideia em partes menores, as partes resultantes se tornam matérias-primas. Da mesma forma, uma frase desconstruída pode se tornar um modelo a construção de uma nova frase. Haikais? Alguém mais pira neles?
Reconhecimento de Padrões: Comparar, Contrastar, Criar
O reconhecimento de padrões examina as maneiras pelas quais os objetos de um problema são semelhantes e diferentes. Às vezes, existe uma metodologia discernível na maneira como eles são ordenados. Outras vezes, os objetos podem ter uma lógica para seu agrupamento, se não sua ordem. Dependendo do problema, descobrir qual ou quais são os padrões por trás da sua concepção podem te ajudar a avançar em uma boa estratégia para solucioná-lo. Em um sentido mais amplo, o reconhecimento de padrões procura determinar regras para adicionar novos objetos a um grupo existente, embora o simples reconhecimento de um padrão já possa ser muito valioso.
Assim como os números em um jogo de sudoku podem oferecer informações sobre a solução de um quebra-cabeça, os padrões também podem ajudar na solução e automação de problemas. Por exemplo, se o problema A foi resolvido usando uma ação específica e o problema B compartilha características semelhantes, a solução do problema A pode funcionar muito bem para o problema B. Dessa forma, os padrões frequentemente desencadeiam o pensamento algorítmico, e por isso, trabalham em conjunto dentro de uma cadeia de pensamento computacional.
Pra quem gosta de línguas, o aprendizado de uma língua nova pode te ajudar a reconhecer padrões linguísticos, sejam eles ortográficos, gramáticos ou de fala, sotaque, etc em outras línguas.
Algoritmos: Criatividade Iterativa
Os algoritmos estão profundamente incorporados às tecnologias cotidianas. As pesquisas do Google usam um algoritmo para exibir resultados, a Netflix usa uma série de algoritmos combinados para te indicar um novo conteúdo, e nós, meros mortais, usamos algoritmos todos os dias. Pensamento algorítmico nada mais é do que desenvolver uma sequência de passos lógica para atingir a um objetivo claro.
Dado que os algoritmos geralmente têm um começo e um fim conhecidos, a criatividade pode parecer um problema. Mas as etapas de um algoritmo não têm necessariamente uma forma fixa. Determinar a sequência desses passos, a construção do próprio algoritmo em si, faz parte do processo, e é uma tarefa que exige criatividade e pensamento crítico.
O pensamento algorítmico requer criatividade.
Faça o planejamento de uma viagem, por exemplo. A viagem precisa ser feita o mais rápido possível? (“Só tenho uma semana de férias… é melhor fazê-los render!”) A jornada é mais importante que o destino? (“Preciso me encontrar.”) Enquanto o início e o final da viagem são definidos, os diferentes requisitos criam uma experiência totalmente nova, e um conjunto de etapas totalmente diferente.
Uma forma simples de treinar o pensamento algorítmico é tentar escrever uma receita simples de forma a não deixá-la dúbia em nenhum momento. Nessas etapas, você deverá contar com muita criatividade — especialmente quando outras habilidades de pensamento computacional, como o reconhecimento de padrões e a abstração, para trocar ingredientes e medidas, forem necessárias.
Esse pai ensina pensamento algorítmico para os filhos 👇:
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