SIG-TESTE

Número de Registro: 125/2025

Título: Ciência de dados na escola

Programa de Extensão: (indefinido)

Resumo da Proposta: Esse projeto de extensão está vinculado ao projeto "Ciência de Dados e o Pioneirismo Feminino: Uma Trilha Formativa com Abordagem STEAM", financiado pela FAPEMIG no âmbito da chamada Nº 013/2024 e com duração entre 04/08/2025 e 03/08/2028. O projeto foi inspirado nas contribuições de Florence Nightingale (1820-1910), que revolucionou o atendimento hospitalar em sua época por meio do uso adequado de dados de saúde. Remetendo ao impacto de seu trabalho na era vitoriana, propomos a criação de uma trilha formativa para o ensino de Ciência de Dados no Ensino Médio. O conteúdo abordará conceitos básicos de Estatística, Saúde Pública e Epidemiologia, linguagens de programação e questões éticas relacionadas ao uso de dados. A proposta também prevê o uso de linguagens de programação e ferramentas gratuitas e de código aberto, garantindo acesso amplo e reprodutibilidade do material. Essa proposta, alinhada aos princípios de educação aberta, tem como um dos pontos fortes o seu potencial de alcance, permitindo sua adaptação em diferentes contextos e sua aplicação por diversas escolas. Dessa forma, esperamos despertar nos estudantes, especialmente nas meninas, o interesse em aprofundar seus conhecimentos em Ciência de Dados, enquanto promovemos uma formação acessível e conectada às necessidades do mundo atual

Área Temática: Educação

Instituições Parceiras: FAPEMIG (Edital Nº 013/2024 - PESQUISA PARA TRANSFORMAÇÃO DA EDUCAÇÃO BÁSICA - CIÊNCIA, TECNOLOGIA, ENGENHARIA, ARTES E MATEMÁTICA)

Número Estimado de Participantes: 7

Locais de Realização: UFLA, Escola Estadual João Melo Gomide (Perdões, MG) e Escola Estadual Firmino Costa (Lavras, MG).

Data de Início: 01/10/2025

Data de Término: 03/08/2028

Justificativa: Em se tratando de ciência e o avanço da sociedade, uma área do conhecimento que merece destaque é a Estatística. Ela é a base do que hoje conhecemos como Ciência de Dados, que tem recebido muita atenção na era de grandes volumes de dados e da Inteligência Artificial (IA). Por meio de métodos estatísticos, é possível extrair informações a partir de conjuntos de dados, o que é essencial para o desenvolvimento científico e industrial. Além disso, o letramento estatístico é de grande relevância para o desenvolvimento do senso crítico e exercício da cidadania. Dessa forma, o cerne desse projeto está em contribuir para a formação de cidadãos conscientes sobre a aquisição, gestão e uso adequado de dados. Para isso, serão utilizados, principalmente, dados de saúde pública.

Caracterização dos Beneficiários: Os principais beneficiários desse projeto serão os estudantes de ensino médio das duas escolas parceiras onde a trilha formativa será implementada (em 2027). Além deles, os beneficiários diretos são os bolsistas desse projeto, a saber: um estudante de ensino médio da Escola Estadual João Melo Gomide (Perdões, MG) (Bolsa de desenvolvimento CT& I - nível VII por 18 meses), dois professores da rede básica de ensino, um de cada escola parceira (Bolsa de desenvolvimento CT& I - nível I 50% por 18 meses) e um estudante do curso de bacharelado em Estatística da UFLA (Bolsa de desenvolvimento CT& I - nível VI por 18 meses)

Objetivos:

Objetivo Geral: Desenvolver e implementar uma metodologia para ensino de Ciência de Dados no ensino médio baseada no uso de tecnologias digitais e da abordagem STEAM, a fim de promover a capacidade analítica, o pensamento crítico e o letramento estatístico de estudantes e docentes da educação básica.

Objetivos Específicos: i. Elaborar uma trilha para ensino-aprendizagem de Ciência de Dados, envolvendo conceitos introdutórios de Estatística, pré-processamento e visualização de dados e comunicação eficaz de resultados; ii. Promover oportunidades de aprendizado sobre programação e acesso à tecnologias de informação a partir de problemas reais e de relevância social; iii. Criar atividades que envolvem a análise e interpretação de dados reais visando o aumento da criatividade e engajamento dos estudantes; iv. Aplicar a busca, sumarização e análise de dados compilando registros de incidência de agravos infecto parasitários de importância em saúde pública presentes na comunidade dos(as) estudantes e v. Estimular a formação, ingresso e ascensão de meninas e mulheres nas carreiras de Ciências Exatas, Engenharias e Tecnologia.

Metas:

1 - Desenvolver 100% da trilha de aprendizagem de Ciência de Dados
2 - Ter implementado 100% da trilha de aprendizagem desenvolvida em ambas as escolas parceiras durante o ano letivo de 2027
3 - Realizar pelo menos 1 aplicação piloto da trilha em cada escola parceira e treinar 100% dos professores que serão responsáveis pela implementação da trilha no ano letivo de 2027
4 - Realização de 1 evento do tipo “hackathon de dados” tendo como público-alvo estudantes de ensino médio de escolas da rede pública de Lavras e região e ter 1 artigo científico submetido

Fundamentação Teórica: O desenvolvimento da trilha formativa é baseado na abordagem STEAM, que reforça a necessária interdisciplinaridade para a compreensão do mundo e exercício pleno da cidadania. Na composição dessa proposta em Educação STEAM, as Ciências contribuem com os conceitos de epidemiologia, saúde pública e sistematização do trabalho investigativo; a Tecnologia se relaciona a Ciência de Dados, linguagens de programação e a criação de “dashboards”; a Engenharia indica os processos de planejamento e design de soluções; as Artes é a componente humanística fundamental para empatia na abordagem do problema apresentado, trazendo o contexto artístico, literário e a sociedade na época de Florence Nightingale. Finalmente, a Matemática traz os conceitos estatísticos e os abstratos representados para interpretar e intervir na realidade.

Metodologia:

A metodologia será proposta em um formato de trilha de aprendizagem (formação) contendo conjuntos de atividades (módulos) que permitirão o aprendizado ativo dos(as) estudantes e em que os docentes atuarão como facilitadores e orientadores da aprendizagem. Os módulos da trilha incluem material de leitura, vídeos de programação (“live coding videos”), tarefas, tutoriais, estudos de caso com dados reais e projetos guiados. O conteúdo da trilha será voltado para Ciência de Dados, contemplando, pelo menos, os seguintes tópicos: i) Conceitos introdutórios de estatística: coleta, organização, resumo e visualização de dados; ii) Aplicação prática em epidemiologia de doenças infecto parasitárias de importância em saúde pública presentes, sobretudo, na comunidade dos(as) estudantes; conceitos de prevalência e incidência; iii) Ética em Ciência de Dados: deturpação na visualização de dados e na interpretação de conceitos estatísticos; LGPD e privacidade de dados; vieses de algoritmos, especialmente vieses de gênero e raça; iv) Introdução à programação: Fundamentos de programação aplicados à análise descritiva de dados; a IA como ferramenta auxiliar em programação; v) Comunicação em Ciência de Dados: Visualização por meio de gráficos, acessibilidade, comunicação eficaz por relatórios e dashboards interativos. Como um projeto prático ao final da trilha, será proposto que o estudante desenvolva um dashboard interativo a partir de uma base de dados escolhida por ele. A referência para escolha das bases serão os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU. Os dados poderão ser limitados ao estado de Minas Gerais ou ao município de origem do estudante.

Bases de dados: A trilha de aprendizagem terá um caráter prático, voltado para análise de dados reais para ilustração de conteúdo e treinamento dos estudantes. Com base nas contribuições de Florence Nightingale para a sociedade usando dados de saúde, as principais bases de dados a serem utilizadas serão da área de Saúde Pública. Para isso, dados de casos registrados de doenças serão prospectados no SINAN, um banco de dados público vinculado ao Ministério da Saúde. Os agravos em potencial para análise e presentes nos municípios de realização do projeto são leishmanioses e arboviroses. Isto configura uma aplicação prática e de apelo aos estudantes visto que há casos destas doenças em seu entorno. A depender do conteúdo tratado nos módulos, bases de dados de outras áreas serão utilizados. Nesses casos, serão usadas apenas bases públicas e gratuitas, priorizando dados ou estatísticas brasileiras e de relevância social.

Infraestrutura computacional: Essa proposta será desenvolvida usando o Quarto (POSIT, 2023), um sistema de código aberto para publicação técnica e científica, e que permite a combinação de texto em Markdown com códigos de linguagens de programação. Essa ferramenta permite a criação de documentos reproduzíveis, slides, websites, dashboards, blogs e livros em diversos formatos como PDF e HTML. Para a gravação e edição dos vídeos da trilha será utilizado o programa Descript.

A princípio, será utilizada a linguagem R (R Core Team, 2022), por ser uma ferramenta gratuita, de livre acesso, e de grande relevância para os estatísticos. A linguagem será executada por meio do RStudio, um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), que tem várias características importantes no processo de ensino-aprendizagem da linguagem. Dentre elas, está a possibilidade dos estudantes utilizarem o ambiente de nuvem, sem a necessidade de instalação do programa. Dessa forma, eles podem usar a linguagem de programação e realizar as atividades da trilha em diferentes ambientes . Para acesso e reprodutibilidade, um repositório no GitHub será criado para a manutenção do curso e compartilhamento dos códigos utilizados. A trilha de aprendizagem e todo o material de suporte serão hospedados em um servidor web para acesso gratuito. Dada a flexibilidade do sistema Quarto e a capacidade técnica da equipe, a metodologia pode ser ajustada para acomodar outras linguagens, como Python. Além disso, outras tecnologias de informação podem ser introduzidas em algumas etapas, como o Looker Studio para a elaboração dos dashboards interativos e o Canva.

Impactos na Formação Discente:

Em relação à bolsista de graduação participante do projeto, ela participará do desenvolvimento da trilha de aprendizagem, especialmente no que diz respeito à organização do material nos módulos criados e criação do website utilizando da infraestrutura computacional planejada (Linguagens de programação R e Python e sistema Quarto). Ela também auxiliará na hospedagem do material desenvolvido e nos testes de acessibilidade antes da implementação nas escolas. Na segunda etapa do projeto, participará da preparação de material de apoio para treinamento dos professores nas escolas parceiras e para divulgação dos resultados do projeto. Todas essas atividades irão contribuir para sua formação técnica em Estatística e nas linguagens programação. Além disso, devido à natureza do projeto, ele também contribuirá para a formação cidadã da discente envolvida.

O projeto também pode receber outros estudantes de graduação de forma voluntária ou por meio dos programas institucionais de bolsas. Além das atividades de extensão, planeja-se o desenvolvimento de projetos de pesquisa que poderão ter a participação de outros estudantes da UFLA.

Relação Ensino, Pesquisa e Extensão:

Esse projeto tem forte atuação em ensino e extensão, dado que o objetivo é contribuir com o ensino de ciência de dados na rede básica de ensino. Além disso, como produtos previstos tem-se a apresentação de trabalhos em congressos científicos da área de Estatística ou Educação, publicação de resumos científicos e publicação de artigo em um periódico especializado. Esses produtos demonstram a relação que pretendemos fazer com a Pesquisa.

Finalmente, é importante destacar que planejamos desenvolver projetos de pesquisa como parte desse projeto de extensão. Uma ideia é avaliar a implementação da trilha nas escolas por meio de pesquisa com os estudantes e aplicação de testes do tipo antes x depois.

Relação com a Sociedade e Impacto Social: Esse projeto envolve duas escolas parceiras, uma de Lavras, onde está localizada a UFLA, e outra de Perdões, município próximo. Especificamente, a participação da E.E João Melo Gomide, localizada na cidade de Perdões, distante 30Km, do município de Lavras, revela o alcance pretendido com este projeto. Perdões, diferente da cidade de Lavras, onde projetos de extensão e em parceria com a UFLA acontecem com maior frequência, não é uma cidade comumente assistida por projetos da universidade e isso fica mais claro quando olhamos para a realidade das escolas estaduais do município. Este projeto busca ampliar a atuação da universidade para além do município de Lavras. Essa ponte entre a universidade e a maior escola estadual de Perdões tem o potencial de gerar um impacto muito positivo na vivência dos estudantes, ampliando suas perspectivas de vida e de futuro. Isso ocorrerá devido ao contato com o conteúdo de Ciência de Dados, de saúde pública e humano, mas também com a possibilidade de vivenciar uma experiência acadêmica ainda no Ensino Médio com a bolsa de estudo que será destinada a um estudante da escola pública. Em termos mais gerais, pode-se dizer, que este projeto tem a possibilidade de impactar também um dos maiores desafios da educação pública atual, a evasão escolar. Ao propor uma trilha de aprendizagem, uma ferramenta de educação em que os saberes são apreendidos na prática, o projeto também demanda uma maior atividade e engajamento dos estudantes, o que poderá gerar um maior interesse dos estudantes na busca por um conhecimento pouco trabalhado no espaço escolar.

Resultados Esperados: O principal resultado desse projeto será o avanço no processo de ensino e aprendizagem de Ciência de Dados no ensino médio. Também planeja-se a publicação de artigos em revistas especializadas, participação em congressos e desenvolvimento de material didático-pedagógico.

Indicadores de Acompanhamento e Avaliação:

- Porcentagem concluída do desenvolvimento da trilha formativa
- Quantidade de reuniões entre membros da equipe do projeto
- Quantidade de visitas às escolas parceiras durante o treinamento dos professores
- Quantidade de trabalhos apresentados em congressos científicos

Cronograma:

Etapa 1: Agosto de 2025 a Julho de 2026 - 12 meses
Atividades: Desenvolvimento da trilha (conteúdo técnico, textos de leitura/estudo, podcasts e/ou vídeos, tutoriais na linguagem de programação)

Etapa 2: Agosto de 2026 a Janeiro de 2027 - 6 meses
Atividades: Hospedagem da trilha, testes de acessibilidade, aplicação “piloto” e treinamento de docentes das escolas parceiras

Etapa 3: Fevereiro de 2027 a Dezembro de 2027 - 11 meses
Atividades: Implementação e acompanhamento da metodologia na(s) escola(s) parceira(s)

Etapa 4: Janeiro de 2028 a Julho de 2028 - 7 meses
Atividades: Hackathon de dados (evento World Creativity Day) , verificação e ajustes na trilha implementada. Relatórios finais. Divulgação científica.

Descrição Resumida: Esse projeto de extensão está vinculado ao projeto "Ciência de Dados e o Pioneirismo Feminino: Uma Trilha Formativa com Abordagem STEAM", financiado pela FAPEMIG. O projeto foi inspirado nas contribuições de Florence Nightingale (1820-1910). Remetendo ao impacto de seu trabalho na era vitoriana, propomos a criação de uma trilha formativa para o ensino de Ciência de Dados no Ensino Médio usando a abordagem STEAM.

Equipe:

Alunos de Graduação:

• LUIZA HELENA PEREIRA LÚCIO - Tipo: Voluntário - Início: Não definido. - Término: Não definido - Vínculo: Ativo
• MARIA RITA OLIVEIRA NOGUEIRA - Tipo: Voluntário - Início: Não definido. - Término: Não definido - Vínculo: Ativo

Docentes:

• SIDNEY DE ALMEIDA FERREIRA - Início: 01/10/2025 - Término: Não definido - Vínculo: Ativo

Técnicos Administrativos:

Nenhum

Alunos de Pós-Graduação:

Nenhum

Outros Usuários:

• Juliana de Andrade Santiago - Início: 01/10/2025 - Término: Não definido - Vínculo: Ativo
• Gabriel Garcêz Bertolin - Início: 01/10/2025 - Término: Não definido - Vínculo: Ativo

Renovações de Projetos:

Coordenador do Projeto: IZABELA REGINA CARDOSO DE OLIVEIRA

Setor: DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA

E-mail Institucional: izabela.oliveiraufla.br

E-mail Alternativo: izabela.rcogmail.com

Situação de Aprovação: Registrado

Submetido pelo Coordenador do Projeto em: 17/09/2025 - 23:11:29

Aprovado pelo Conselho Departamental (Lavras) ou pelo Colegiado de Extensão (Paraíso) em: 18/09/2025 - 09:55:33

Aprovado pelo Colegiado de Extensão (Lavras) ou pelo Diretor da UA (Paraíso) em: Nenhuma

Histórico de Coordenação:

• IZABELA REGINA CARDOSO DE OLIVEIRA: De 17/09/2025 em diante.