Programação Python e Ensino de Matemática: Uma Proposta Interdisciplinar com Engenharia Didática

Autores/as

DOI:

10.37618/PARADIGMA.1011-2251.2026.e2026004.id1761

Palabras clave:

Programación en Python, Ingeniería Didáctica, Secuencia Didáctica

Resumen

Contexto: Investigar como a linguagem de programação Python pode contribuir para o ensino e aprendizagem da Matemática na Educação Básica, tomando como referência metodológica a Engenharia Didática e a Teoria das Situações Didáticas. Objetivo: Analisar sob uma perspectiva teórica, uma sequência didática que articule comandos de programação a conceitos matemáticos, tais como funções, sequências numéricas e geometria analítica. Justificativa: A importância da integração entre programação e Matemática pode favorecer a compreensão conceitual, estimular o raciocínio lógico e aproximar os estudantes de práticas de resolução de problemas. Metodologia: Estudo teórico. Analisada as duas primeiras fases da Engenharia Didática: a análise preliminar e a análise a priori, por meio da construção e interpretação de problemas matemáticos hipotéticos. Resultados: Consistem na elaboração e análise teórica de uma proposta de sequência didática que relaciona elementos fundamentais de programação com conteúdos matemáticos. Como Considerações Finais, espera-se que a articulação entre Engenharia Didática e Teoria das Situações Didáticas forneça um quadro teórico para orientar professores na elaboração de propostas didáticas que integrem programação e Matemática.

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Biografía del autor/a

Jailson França dos Santos, Universidade Federal do Oeste da Bahia

Es licenciado en Matemáticas, con especialización en Modelado Matemático y Computacional, máster en Modelado Computacional y doctor en Ciencias Mecánicas. Actualmente, es miembro de la Red Nacional de Maestrías Profesionales en Matemáticas (PROFMAT) de la Universidad Federal del Oeste de Bahía (UFOB). Forma parte del grupo de investigación Modelado Aplicado y Simulación Computacional (MASC), con enfoque en matemáticas aplicadas, trabajando específicamente en métodos numéricos para simulación computacional. También es miembro del Laboratorio de Innovación e Investigación en Educación Matemática (LIPEM), donde trabaja como programador en Python con foco en Tecnologías Digitales de Información y Comunicación (TDIC). Su investigación en LIPEM explora la integración interdisciplinaria de las matemáticas, la programación y la robótica, buscando desarrollar metodologías innovadoras que promuevan la interacción entre estas áreas en el contexto educativo.

Mercedes Bêtta Quintano de Carvalho Pereira dos Santos, Universidade Federal de Alagoas

Mercedes Carvalho tiene un posdoctorado de la Universidad de Lisboa, un doctorado en Educación Matemática (2009) y una maestría en Educación: Currículo (2002) de la Pontificia Universidad Católica de São Paulo. Tiene un posgrado en Supervisión Escolar de la Universidad de São Paulo (1996), una licenciatura en Pedagogía, con un título en Administración Escolar y Docencia de II Grado, de las Facultades Integradas de Osasco-SP (1994) y en Administración de Empresas, de la Universidad de São Francisco (1982). Es profesora titular de la Universidad Federal de Alagoas (UFAL), donde imparte programas de grado en Pedagogía y Matemáticas. Como profesora e investigadora, trabaja en el Programa de Posgrado en Educación de la UFAL, en la línea de investigación "Procesos Educativos", donde desarrolla investigación en el área de Educación Matemática. Es miembro de dos grupos de investigación, coordinando estudios en Educación Matemática: a) líder del Grupo de Investigación en Educación Matemática (GPEM), que investiga currículo, planificación, formación docente y práctica en el aula; b) GHEMAT - UNIFESP-SP: contribuye a la investigación sobre la Historia de la Enseñanza de las Matemáticas en Alagoas. En 2019, durante su Permiso de Práctica, completó una pasantía en la Escuela de Educación de Lisboa - Instituto Politécnico, donde tuvo la oportunidad de experimentar la rutina de la formación de futuros maestros para la educación básica y también aprendió sobre el trabajo de las escuelas que atienden la educación infantil y los años iniciales de la escuela primaria. Comenzó su carrera docente en 1983, trabajando durante cuatro años en Educación Infantil. Entre 1986 y 1996, trabajó en los grados iniciales de la Escuela Primaria y, entre 1995 y 1996, enseñó en el Programa de Maestro. Entre 1997 y 2002, trabajó en coordinación y dirección pedagógica, concluyendo su labor en Educación Básica como coordinadora pedagógica de los primeros grados de la Enseñanza Primaria. Paralelamente a su carrera docente, también brindó asesoramiento pedagógico a los ayuntamientos del estado de São Paulo, donde desarrolló trabajos sobre planificación, currículo, formación docente para educación infantil y de primera infancia, y la enseñanza y el aprendizaje de contenidos y prácticas matemáticas. En Educación Superior, comenzó a impartir docencia en 2002, impartiendo Didáctica General y Estructura y Funcionamiento de la Enseñanza, Políticas Públicas, Investigación Educativa y Didáctica de las Matemáticas. En 2009, obtuvo el primer puesto en el proceso de selección pública para una plaza docente a tiempo completo en una universidad pública.

Francisco Régis Vieira Alves, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará

Beca de Productividad en Investigación Nivel PQ2 - del CNPq (2020-2023) y (2023-2026) y supervisa proyectos posdoctorales en POLO RENOEN - UFAL. Es licenciado en Matemáticas por la Universidad Federal de Ceará (1998), licenciado en Matemáticas por la Universidad Federal de Ceará (1997), máster en Matemáticas Pura por la Universidad Federal de Ceará (2001) y máster en Educación, con énfasis en Educación Matemática, por la Universidad Federal de Ceará (2002). Doctorado con énfasis en Enseñanza de las Matemáticas (UFC - 2011). Actualmente es profesor titular en el Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología del estado de Ceará / IFCE - 40h/a con DE, del curso de Licenciatura en Matemáticas y Beca de Productividad en Investigación CNPq - Nivel 2 (2020 - 2026). Profesor del Doctorado en la Asociación Red de Posgrado en Docencia (RENOEN) y de la Maestría Académica en Enseñanza de Ciencias y Matemáticas de la Maestría Profesional en Educación Profesional Tecnológica (PROEPT-IFCE) (2017-2023). Tiene experiencia en Matemáticas, trabajando principalmente en los siguientes temas: Didáctica de las Matemáticas, Historia de las Matemáticas, Análisis Real, Filosofía de las Matemáticas y Tecnologías aplicadas a la enseñanza de las matemáticas para la educación superior. Su investigación se centra en la enseñanza de Cálculo I, II, III, Análisis Complejo, EDO y Teoría de Números. También enseña matemáticas a distancia en la Universidad Abierta de Brasil. Desarrolla investigaciones centradas en la enseñanza del Cálculo Multivariable y su transición interna. También trabaja en la Maestría Profesional en Enseñanza de Ciencias y Matemáticas (ENCIMA) - UFC (2013-2021). Revisor ad hoc y árbitro para las siguientes revistas: Vydya Educação, Sinergia - IFSP, Rencima - Revista de Enseñanza de Ciencias y Matemáticas, Revista del Instituto Geogebra de São Paulo, Tear - Revista de Educación, Ciencia y Tecnología, Boletín Online de Educación Matemática - BoEM y revista REMAT: Revista Electrónica de Matemáticas. Comité editorial del Boletín Cearense de Educación e Historia de las Matemáticas (BOCEHM) y Coordinador del Programa de Posgrado en Enseñanza de Ciencias y Matemáticas - PGECM / IFCE (académico). en el período 2015/2020 y Miembro del Consejo Científico de la revista ForSCience - IFMG. Revisor de la Revista EURASIA de Educación en Matemáticas, Ciencia y Tecnología y de la Revista Electrónica Internacional de Educación Matemática. Miembro del Consejo Editorial de la revista CONTEMPORARY MATHEMATICS AND SCIENCE EDUCATION. Miembro del consejo editorial de la Revista Prática Docente. Revisor de proyectos para las convocatorias CNPqN 09/2020, CNPq n.º 4/2021 y CNPq n.º 9/2022 - Becas de Productividad en Investigación - PQ. Participó en la coordinación e implementación del primer doctorado en el Instituto Federal de Ciencia y Tecnología del Estado de Ceará. Coordinador del PRIMER doctorado en el Instituto Federal de Ciencia y Tecnología del Estado de Ceará - IFCE (2022-2025). Miembro Titular del Consejo de Docencia, Investigación y Extensión del Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología de Ceará (2021/2022), designado por la Resolución n.º 48/2021. Miembro Titular del Consejo Editorial de la Editorial del Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología de Ceará - EDIFCE (2021/2022). Miembro del Comité Responsable de la Creación del Reglamento del Portal de Revistas del IFCE. Evaluador Externo de Proyectos de Investigación para el Doctorado (profesional) en Didáctica de la Ciencia y la Tecnología en la Universidad de Trás-os-Montes (UTAD) (2024-2025), Portugal. Editor en Jefe de la Revista Ensino em Debate (REDE), la revista oficial vinculada al Doctorado en Enseñanza - Rede Nordeste de Ensino (RENOEN) y al Programa de Maestría en Enseñanza de Ciencias y Matemáticas (PGECM/IFCE). Primer Coordinador del Programa de Doctorado académico RENOEN - POLO IFCE (2021-2025).

Citas

ARTIGUE, M. (1985). Modélisation et reproductibilité en didactique des mathématiques. IREM, Université Paris VII.

ARTIGUE, M. (1988). Ingénierie didactique. Recherches en didactique des mathématiques, 9(3), 281–308.

ARTIGUE, M. (1989). Épistémologie et didactique. IREM de Paris.

ARTIGUE, M. (1996). Engenharia didáctica. In J. Brun (Org.), Didáctica das matemáticas (pp. 193–217). Instituto Piaget.

AUCCAHUASI, W., SANTIAGO, G. B., NÚÑEZ, E. O., & SERNAQUE, F. (2018). Interactive online tool as an instrument for learning mathematics through programming techniques, aimed at high school students. In Proceedings of the 6th International Conference on Information Technology: IoT and Smart City (pp. 70–76). DOI: https://doi.org/10.1145/3301551.330158.

BINOTTO, R. R., Maltempi, M. V., & da Silva, R. A. B. (2023). Potencialidades da programação em python para o desenvolvimento do pensamento criativo em matemática. Zetetike, 31, e023015-e023015. DOI: 10.20396/zet.v31i00.8672180.

BRANDSAETER, A., & Berge, R. L. (2025). Promoting mathematical competence development through programming activities. Educational Studies in Mathematics, 119(2), 225–247. DOI: https://doi.org/10.1007/s10649-024-10380-y.

BRASIL. (2018). Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular: Educação é a Base (BNCC). Brasília, DF.

BROUSSEAU, G. (1986). Fondements et méthodes de la didactique des mathématiques. Recherches en didactique des mathématiques (Revue), 7(2), 33-115. Disponível em: https://revue-rdm.com/1986/fondements-et-methodes-de-la/. Acesso em: 15 jun. 2025.

BROUSSEAU, G. (2008). Introdução ao estudo das situações didáticas: Conteúdo e métodos de ensino. Ática.

CHONGCHITNAN, S. (2023). Exploring University Mathematics with Python. Springer.

FARID, M., YAHYA, M., & ATMASANI, D. (2021). The correlation between digital simulation learning, basic programming, mathematics and students’ knowledge: Optimizing students’ skill program for learning results. Journal of Educational Science and Technology (EST), 7(3), 298–306. DOI:10.26858/est.v7i3.24538.

HARRIS, C. R., MILLMAN, K. J., VAN DER WALT, S. J., GOMMERS, R., VIRTANEN, P., COURNAPEAU, D., ... & OLIPHANT, T. E. (2020). Array programming with NumPy. Nature, 585(7825), 357–362. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2.

HUMBLE, N., MOZELIUS, P., & SÄLLVIN, L. (2020). Remaking and reinforcing mathematics and technology with programming: Teacher perceptions of challenges, opportunities and tools in K-12 settings. The International Journal of Information and Learning Technology, 37(5), 309–321. DOI:10.1108/IJILT-02-2020-0021.

KRULIK, S., & RUDNICK, J. A. (1989). Problem solving: A handbook for senior high school teachers. Allyn & Bacon.

LEÓN, J. M., ROBLES, G., & ROMÁN-GONZÁLEZ, M. (2016). Code to learn: Where does it belong in the K-12 curriculum? Journal of Information Technology Education: Research, 15, 283–303. DOI: https://doi.org/10.28945/3521.

LIU, Z., GEARTY, Z., RICHARD, E., ORRILL, C. H., KAYUMOVA, S., & BALASUBRAMANIAN, R. (2024). Bringing computational thinking into classrooms: A systematic review on supporting teachers in integrating computational thinking into K-12 classrooms. International Journal of STEM Education, 11(1), 51. DOI: https://doi.org/10.1186/s40594-024-00510-6.

LOCKWOOD, J., & MOONEY, A. (2017). Computational thinking in education: Where does it fit? A systematic literary review. arXiv preprint arXiv:1703.07659. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1703.07659.

LUTZ, M. (2013). Learning python: Powerful object-oriented programming. O'Reilly Media, Inc.

MACRIDES, E., MILIOU, O., & ANGELI, C. (2022). Programming in early childhood education: A systematic review. International Journal of Child-Computer Interaction, 32, 100396. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2021.100396.

MISFELDT, M., & EJSING-DUUN, S. (2015). Learning mathematics through programming: An instrumental approach to potentials and pitfalls. In CERME 9 - Ninth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (pp. 2524–2530). Disponível em: https://hal.science/hal-01289367v1. Acesso em: 25 jul. 2025.

MORAIS, A. D., BASSO, M. V. A., & FAGUNDES, L. C. (2017). Educação Matemática & Ciência da Computação na escola: Aprender a programar fomenta a aprendizagem de matemática? Ciência & Educação (Bauru), 23(2), 455–473. DOI: https://doi.org/10.1590/1516-731320170020011.

MEURER, A., SMITH, C. P., PAPROCKI, M., ČERTÍK, O., KIRPICHEV, S. B., ROCKLIN, M., ... & SCOPATZ, A. (2017). SymPy: Symbolic computing in Python. PeerJ Computer Science, 3, e103. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.103.

NYMAN, R., BRÅTING, K., & KILHAMN, C. (2025). Can programming support mathematics learning? An analysis of Swedish lower secondary textbooks. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 56(7), 1261–1279. DOI: https://doi.org/10.1080/0020739X.2024.2329345.

PAPERT, S. (1980). Mindstorms: children, computers, and powerful ideas.

RAIS, D., & XUEZHI, Z. (2023). Human cognitive: Learning mathematics through Python programming to support students’ problem-solving skills. Anatolian Journal of Education, 8(2), 85–98. DOI: https://doi.org/10.29333/aje.2023.826a.

RESNICK, M., MALONEY, J., MONROY-HERNÁNDEZ, A., RUSK, N., EASTMOND, E., BRENNAN, K., MILLNER, A., ROSENBAUM, E., SILVER, J., SILVERMAN, B., & KAFAI, Y. (2009). Scratch: Programming for all. Communications of the ACM, 52(11), 60–67. DOI: https://doi.org/10.1145/1592761.1592779.

SAHA, A. (2015). Doing math with Python: Use programming to explore algebra, statistics, calculus, and more! No Starch Press.

REFERÊNCIA DO AUTOR (xxx)

SIMONOT, M., HOMPS, M., & BONNOT, P. (2012). Teaching abstraction in mathematics and computer science: A computer-supported approach with Alloy. In CSEDU (2) (pp. 239–245). DOI:10.5220/0003898302390245.

Todos Pela Educação (TPE). (2024). Anuário brasileiro da educação básica 2024. https://anuario.todospelaeducacao.org.br/capitulo-12-infraestrutura.html.

VIRTANEN, P., GOMMERS, R., OLIPHANT, T. E., HABERLAND, M., REDDY, T., COURNAPEAU, D., ... & VAN MULBREGT, P. (2020). SciPy 1.0: Fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nature Methods, 17(3), 261–272. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2.

VOSKOGLOU, M. G., & BUCKLEY, S. (2012). Problem solving and computational thinking in a learning environment. arXiv preprint arXiv:1212.0750. DOI:

https://doi.org/10.48550/arXiv.1212.0750.

WING, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. DOI: https://doi.org/10.1145/1118178.1118215.

WU, W. R., & YANG, K. L. (2022). The relationships between computational and mathematical thinking: A review study on tasks. Cogent Education, 9(1), 2098929. DOI: https://doi.org/10.1080/2331186X.2022.2098929.

YE, H., LIANG, B., NG, O. L., & CHAI, C. S. (2023). Integration of computational thinking in K-12 mathematics education: A systematic review on CT-based mathematics instruction and student learning. International Journal of STEM Education, 10(1), 3. DOI: https://doi.org/10.1186/s40594-023-00396-w.

YUSUF, A., & NOOR, N. M. (2024). Modeling students’ algorithmic thinking growth trajectories in different programming environments: An experimental test of the Matthew and compensatory hypothesis. Smart Learning Environments, 11(1), 38. DOI: https://doi.org/10.1186/s40561-024-00324-7.

ZHANG, Y., & SAVARD, A. (2023). Defining computational thinking as an evident tool in problem-solving: Comparative research on Chinese and Canadian mathematics textbooks. ECNU Review of Education, 6(4), 677–699. DOI: https://doi.org/10.1177/20965311231158393.

ZIATDINOV, R., & VALLES Jr, J. R. (2022). Synthesis of modeling, visualization, and programming in GeoGebra as an effective approach for teaching and learning STEM topics. Mathematics, 10(3), 398. DOI: https://doi.org/10.3390/math10030398.

Publicado

05-01-2026

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Cómo citar

Santos, J. F. dos, Santos, M. B. Q. de C. P. dos, & Alves, F. . R. V. (2026). Programação Python e Ensino de Matemática: Uma Proposta Interdisciplinar com Engenharia Didática. PARADIGMA, 47(1), e2026004. https://doi.org/10.37618/PARADIGMA.1011-2251.2026.e2026004.id1761

Número

Sección

Artículos

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