2 Pensamento Computacional
O Pensamento Computacional é uma habilidade que envolve a resolução de problemas de maneira sistemática, utilizando conceitos e métodos consolidados da ciência da computação.
O termo foi popularizado com a publicação do artigo Computational Thinking, de Jeannette Wing (Wing 2006) (Figura Figura 2.1), que descreve o uso de princípios básicos de computação para resolver problemas, construir estruturas e compreender o comportamento humano.
Nesse contexto, o Pensamento Computacional não se limita à programação ou ao uso de computadores, mas envolve um conjunto de habilidades cognitivas, como a decomposição de problemas complexos, o reconhecimento de padrões, a abstração e a construção de algoritmos. Essas habilidades permitem estruturar soluções de forma lógica e eficiente, podendo ser aplicadas em diferentes áreas do conhecimento.
2.1 Pensamento Computacional e a História da Computação
O Pensamento Computacional foi descrito inicialmente como um termo genérico que se refere a um conjunto de ideias computacionais utilizadas para representar o trabalho por meio do projeto de sistemas de hardware, software e computação.
Posteriormente, passou a ser compreendido como um processo de pensamento procedural e probabilístico, relacionado à definição da relação entre:
- um problema,
- sua solução,
- e a estruturação dos dados envolvidos.
A história da computação, por sua vez, delimita o desenvolvimento dessas ideias desde suas origens até o surgimento e a expansão do Pensamento Computacional como uma habilidade universal.
A seguir, será apresentado um resumo histórico dos principais marcos da computação e o surgimento do Pensamento Computacional como competência essencial na formação contemporânea.
2.2 Início da Computação
A década de 1940 marcou o início da computação eletrônica moderna. Um dos primeiros marcos foi o ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), construído entre 1943 e 1945 e apresentado publicamente em 1946, sendo considerado um dos primeiros computadores eletrônicos de uso geral. Este, apresentado na Figura 2.2, ocupava uma grande sala e utilizava milhares de válvulas eletrônicas para seu funcionamento.
O ENIAC foi projetado principalmente para realizar cálculos balísticos durante a Segunda Guerra Mundial. Ele era capaz de executar aproximadamente cinco mil operações de adição por segundo, algo extraordinário para a época.
O ENIAC podia resolver equações diferenciais numéricas, calcular trajetórias de projéteis, realizar simulações matemáticas complexas e executar cálculos científicos que anteriormente demandariam dias ou semanas de trabalho manual.
Poucos anos depois, em 1951, o UNIVAC I (Universal Automatic Computer) tornou-se o primeiro computador comercial produzido nos Estados Unidos, sinalizando a transição da computação experimental para aplicações comerciais e governamentais.
A Figura 2.3 ilustra o UNIVAC I em operação, evidenciando sua aplicação em ambientes institucionais.
O UNIVAC I, ampliou significativamente as aplicações da computação. Diferentemente do ENIAC, que era voltado principalmente a fins militares e científicos, o UNIVAC I foi utilizado para processamento de dados comerciais e governamentais.
Ele permitia processar grandes volumes de dados administrativos, como censos populacionais, estatísticas econômicas, folhas de pagamento e análises contábeis. Um de seus feitos mais conhecidos foi a previsão correta do resultado das eleições presidenciais dos Estados Unidos em 1952, demonstrando o potencial da computação para análise estatística e tomada de decisão baseada em dados.
Paralelamente aos avanços tecnológicos, desenvolvimentos teóricos fundamentais já haviam sido estabelecidos. Em 1936, Alan Turing publicou o artigo On Computable Numbers (Turing 1936), no qual apresentou o modelo da Máquina de Turing, formalizando os conceitos de algoritmo e computabilidade. Essa formalização tornou-se a base teórica da ciência da computação.
Em 1950, Turing publicou Computing Machinery and Intelligence (Turing 1950), propondo o que ficou conhecido como Teste de Turing, uma abordagem para avaliar se uma máquina poderia demonstrar comportamento inteligente.
Em 2014, o programa Eugene Goostman foi anunciado como tendo superado o teste durante um evento organizado na University of Reading (University of Reading 2014). O sistema foi desenvolvido por Vladimir Veselov, Eugene Demchenko e Sergey Ulasen, e simulava ser um adolescente ucraniano de 13 anos. Em uma rodada específica, cerca de 33% dos juízes teriam acreditado estar conversando com um humano.
Apesar da ampla repercussão midiática, diversos pesquisadores contestaram o resultado (Sample 2014; Copeland 2014). Entre as principais críticas estavam: o tempo reduzido das interações, o perfil específico do personagem adotado pelo programa e a ausência de critérios científicos padronizados para definir formalmente quando o teste é “superado”.
Com os avanços recentes em modelos de linguagem baseados em redes neurais profundas, a discussão tornou-se ainda mais atual. O Teste de Turing permanece como um marco histórico e conceitual na área da Inteligência Artificial, influenciando debates científicos, filosóficos e tecnológicos até hoje.
A década de 1950 também foi marcada por avanços no armazenamento de dados, como a Memória de Núcleo Magnético, e pela introdução do disco rígido (1956), ampliando a capacidade e confiabilidade dos sistemas computacionais.
Nesse período, também surgiram linguagens que permitiram maior abstração da programação, como Assembly e, posteriormente, Fortran (1957), reduzindo a dependência direta do código binário.
Esses avanços tecnológicos e teóricos estabeleceram os fundamentos que possibilitariam, décadas depois, a formulação explícita do Pensamento Computacional.
2.3 Consolidação da Ciência da Computação
Nas décadas de 1960 e 1970, a Ciência da Computação consolidou-se como uma disciplina acadêmica independente. Nesse período, diversos departamentos específicos passaram a ser criados em universidades, refletindo o reconhecimento da computação como um campo científico próprio, distinto da matemática e da engenharia elétrica.
Paralelamente, organizações científicas passaram a desempenhar papel fundamental na organização da comunidade acadêmica e na disseminação do conhecimento. Entre elas destaca-se a ACM — Association for Computing Machinery Association for Computing Machinery (1947) (Associação para Máquinas de Computação), fundada em 1947 nos Estados Unidos e atualmente considerada uma das principais sociedades científicas internacionais na área da computação.
A ACM promove conferências, publica periódicos científicos e estabelece diretrizes curriculares para cursos de computação, contribuindo significativamente para o desenvolvimento e a consolidação da área.
O artigo de Edsger W. Dijkstra, Go To Statement Considered Harmful (1968) (Dijkstra 1968), marcou a defesa da programação estruturada, enfatizando clareza, rigor e organização lógica — elementos centrais para o desenvolvimento do raciocínio algorítmico — ao criticar o uso indiscriminado da instrução goto e propor a utilização de estruturas de controle bem definidas, como sequências, decisões e repetições, para melhorar a legibilidade e a manutenção dos programas.
Nesse período também surgiram linguagens fundamentais:
- ALGOL (1960)
- BASIC (1964)
- C (1972)
Essas linguagens introduziram conceitos como escopo, modularidade e controle estruturado, refinando a capacidade de abstração — um dos pilares do Pensamento Computacional.
Donald Knuth, com a série The Art of Computer Programming (Knuth 1968), sistematizou o estudo de algoritmos. Já Stephen Cook, ao formalizar o conceito de NP-completude em 1971 (Cook 1971), contribuiu decisivamente para a teoria da complexidade computacional, classificando problemas para os quais não se conhece algoritmo eficiente e cuja solução pode ser verificada rapidamente.
Esses desenvolvimentos reforçaram a centralidade do algoritmo como instrumento para resolução sistemática de problemas.
2.4 Ensino da Computação e Formação Cognitiva
A partir da década de 1980, a computação começou a ser incorporada ao ambiente educacional. Seymour Papert, em Mindstorms (Papert 1980), defendeu que a programação poderia ser utilizada como ferramenta cognitiva, permitindo que crianças desenvolvessem formas estruturadas de pensar.
A linguagem Logo, desenvolvida no final da década de 1960, foi projetada para ensinar conceitos matemáticos e computacionais por meio da interação prática.
A popularização do IBM PC (1981) e do Apple Macintosh (1984) representou um marco importante na disseminação dos computadores pessoais. Esses sistemas tornaram a computação mais acessível a empresas, escolas e usuários domésticos, contribuindo para a democratização do acesso às tecnologias digitais.
O IBM PC (Figura 2.5), lançado pela IBM em 1981, estabeleceu um padrão arquitetural que influenciaria grande parte da indústria de computadores pessoais nas décadas seguintes. Seu modelo relativamente aberto permitiu o desenvolvimento de inúmeros softwares e periféricos compatíveis, impulsionando a expansão do mercado de computadores.
Já o Apple Macintosh (Figura 2.6), lançado em 1984, destacou-se pela introdução de uma interface gráfica baseada em janelas, ícones e uso do mouse, tornando o computador mais intuitivo para usuários não especialistas.
Esses computadores contribuíram significativamente para ampliar o contato de estudantes e jovens com o uso de computadores pessoais e com a programação, criando um ambiente favorável ao desenvolvimento de habilidades relacionadas ao Pensamento Computacional.
Ainda que o termo “Pensamento Computacional” não fosse amplamente utilizado à época, as habilidades desenvolvidas — decomposição, abstração, reconhecimento de padrões e construção de algoritmos — já estavam presentes nas práticas educacionais.
2.5 Expansão do Pensamento Computacional
O termo ganhou notoriedade com o artigo de Jeannette Wing, Computational Thinking (2006) (Wing 2006), no qual defende que o Pensamento Computacional é uma habilidade fundamental para todos, não apenas para cientistas da computação.
Wing argumenta que pensar computacionalmente envolve formular problemas de maneira que suas soluções possam ser executadas por humanos ou máquinas, enfatizando abstração e automação.
A partir dos anos 2000, iniciativas educacionais globais passaram a incorporar explicitamente esse conceito. Ferramentas como Scratch, desenvolvida pelo MIT, tornaram o ensino de programação mais acessível.
Movimentos como o Hour of Code (2012) ampliaram a alfabetização computacional em escala internacional.
O termo ganhou ampla notoriedade com o artigo Computational Thinking, publicado por Jeannette M. Wing em 2006 na revista Communications of the ACM (Wing 2006). Nesse trabalho, Wing argumenta que o Pensamento Computacional deve ser considerado uma habilidade fundamental para todos, e não apenas para cientistas da computação.
Segundo a autora, pensar computacionalmente envolve formular problemas e estruturar suas soluções de maneira que possam ser executadas por humanos ou máquinas, enfatizando processos como abstração, decomposição de problemas, reconhecimento de padrões e automação.
A partir dos anos 2000, diversas iniciativas educacionais passaram a incorporar explicitamente o Pensamento Computacional em seus currículos e práticas pedagógicas. Entre elas destaca-se o Scratch, uma linguagem de programação visual desenvolvida no MIT Media Lab, que permite a crianças e jovens aprender conceitos computacionais por meio da criação de histórias, jogos e animações (Resnick et al. 2009).
Outro movimento de grande impacto foi o Hour of Code, lançado em 2012 pela organização Code.org, que promove atividades introdutórias de programação e pensamento computacional para estudantes em todo o mundo, contribuindo para ampliar a alfabetização digital e o interesse pela computação.
Esse movimento educacional rapidamente se expandiu internacionalmente. Diversos países passaram a incorporar o Pensamento Computacional em seus currículos nacionais de educação, reconhecendo a importância dessas habilidades para a formação de cidadãos em uma sociedade cada vez mais digital.
Exemplos incluem iniciativas curriculares nos Estados Unidos, no Reino Unido — onde a computação foi incorporada ao currículo nacional em 2014 — e na Austrália, que incluiu conceitos de Pensamento Computacional em seu currículo de tecnologias digitais (The Royal Society 2012; Grover e Pea 2013).
No Brasil, esse movimento também influenciou políticas educacionais. A Base Nacional Comum Curricular (BNCC), publicada em 2017, incorpora o Pensamento Computacional como uma competência associada ao desenvolvimento do raciocínio lógico e da resolução de problemas, especialmente no ensino de Matemática e nas competências relacionadas à cultura digital (Ministério da Educação 2017). A inclusão desse conceito representa um marco importante na consolidação do Pensamento Computacional como parte da formação básica dos estudantes brasileiros.
2.6 Pensamento Computacional na Educação Brasileira
No Brasil, a Base Nacional Comum Curricular (BNCC), publicada em 2017, incorpora explicitamente o Pensamento Computacional como competência associada ao letramento matemático (Ministério da Educação 2017).
A BNCC destaca que processos como resolução de problemas, investigação, modelagem e tradução entre diferentes linguagens (tabelas, gráficos, fórmulas e textos) favorecem o desenvolvimento do pensamento computacional.
Essa inclusão representa um marco importante na institucionalização do conceito na educação básica brasileira, reforçando sua relevância transversal para diferentes áreas do conhecimento.
2.7 Linha do Tempo da Computação e do Pensamento Computacional
Marcos Históricos da Computação e do Pensamento Computacional
Máquina de Turing
Formalização da computabilidade.
ENIAC
Primeira geração de computadores eletrônicos.
Teste de Turing
Inteligência artificial emergente.
Conferência de Dartmouth
Marco inicial da Inteligência Artificial.
Computational Thinking (Wing)
Consolidação do conceito moderno.
BNCC (Brasil)
Inclusão do Pensamento Computacional na educação básica.
A trajetória histórica apresentada demonstra que o Pensamento Computacional não surgiu de forma repentina, mas como resultado de décadas de evolução científica, tecnológica e educacional. Desde a formalização da computabilidade por Alan Turing até sua incorporação nos currículos educacionais contemporâneos, observa-se um movimento contínuo de refinamento das ferramentas cognitivas que permitem à humanidade resolver problemas de maneira sistemática e estruturada.
No contexto atual, marcado por avanços em inteligência artificial e ciência de dados, o Pensamento Computacional consolida-se como habilidade essencial para a cidadania digital e para a atuação profissional em múltiplas áreas do conhecimento.