Revista Ciência em Evidência

A educação financeira na licenciatura em matemática

Rogério Luis Spagnolo da Silva, Ana Karina Cancian Baroni — Fri, 27 Jun 2025 00:00:00 -0300

O objetivo desta pesquisa é apresentar uma sequência didática composta por três atividades, para uma abordagem da Educação Financeira em um curso de Licenciatura em Matemática. Considerando as contribuições do Pensamento Computacional na elaboração destas atividades, de forma conectada com os problemas reais da vida financeira e segundo uma concepção de Educação Financeira embasada na Educação Matemática Crítica, foi usado o Scratch para a proposição de uma ação de formação em Educação Financeira aos futuros professores. Espera-se sugerir uma possibilidade e, possivelmente, incentivar outras, não apenas para a formação do professor, mas para a sua própria prática na Educação Básica.

Explorando o Uso do GeoGebraAR no Ensino de Geometria Espacial com Futuros Professores

Igor Rocha Siqueira, Dr. William Vieira, Dr. Roberto Seidi Imafuku — Fri, 06 Jun 2025 00:00:00 -0300

Discute-se, neste artigo, as respostas de estudantes de licenciatura em matemática acerca de uma atividade investigativa de geometria espacial com o uso da realidade aumentada e a avaliação dos licenciandos sobre o uso da realidade aumentada na educação básica por meio de um questionário avaliativo sobre a atividade. O objetivo da investigação foi o de identificar potencialidades do uso da realidade aumentada como recurso para o ensino de geometria. Para isso, foram gravadas as telas e áudios dos celulares dos participantes durante a realização de uma atividade investigativa proposta no GeoGebraAR. O referencial teórico adotado na análise é o raciocínio matemático e o desenvolvimento de seus processos. De maneira geral, observou-se que a realidade aumentada influencia nos processos de raciocínio matemático, favorecendo o desenvolvimento ou revelando dificuldades dos participantes. A avaliação geral dos licenciandos indicou potencialidades e interesses no uso dessa tecnologia em salas de aulas da educação básica.

Prevendo tendências no mercado de ações por meio de redes neurais recorrentes

Fabriciu Alarcão Veiga Benini, Victoria Barboza de Castro Cunha — Fri, 06 Jun 2025 00:00:00 -0300

Este trabalho propõe um curso de Ensino a Distância (EaD) gamificado, desenvolvido na plataforma Moodle com integração de Google Colab e Python, para ensinar a previsão de tendências no mercado de ações e, potencialmente em outros ativos de renda variável, utilizando Redes Neurais Recorrentes (Recurrent Neural Networks - RNNs). O objetivo é democratizar o acesso à educação financeira avançada, permitindo que não especialistas apliquem técnicas de análise financeira e programação para a tomada de decisões de investimento mais informadas. O curso foi estruturado em 14 seções, com material didático autoral, artigos complementares e atividades práticas gamificadas, incluindo a criação de templates de RNNs em Python para simulação de análises preditivas. Os resultados preliminares demonstram o potencial da abordagem para engajar alunos, mesmo sem conhecimento prévio em finanças ou programação, no aprendizado de conceitos complexos e na aplicação prática de técnicas avançadas de previsão. Acredita-se que o curso contribua para a disseminação do conhecimento sobre o uso de inteligência artificial no mercado financeiro, fomentando uma participação mais consciente e estratégica dos investidores.