Atividades Exploratórias com o Geogebra para a construção do
Transcrição
Atividades Exploratórias com o Geogebra para a construção do
Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ciências Exatas e Biológicas Departamento de Matemática Mestrado Profissional em Educação Matemática ATIVIDADES EXPLORATÓRIAS COM O GEOGEBRA PARA A CONSTRUÇÃO DO CONCEITO DE INTEGRAL DE RIEMANN NO ENSINO DE ANÁLISE REAL Autor: Prof. Ms. João Lucas de Oliveira Orientador: Prof. Dr. Frederico da Silva Reis Ouro Preto 2016 Ao Professor de Análise Real em cursos de Licenciatura ou Bacharelado em Matemática Caro(a) colega Professor(a) de Análise Real, Este material contém uma sugestão de atividades exploratórias utilizando o software GeoGebra para o ensino do conceito de Integral de Riemann em disciplinas de Análise Real. Ele se constitui num Produto Educacional gerado a partir de nossa Dissertação do Mestrado Profissional em Educação Matemática, dentro do programa de Pós-Graduação em Educação Matemática da Universidade Federal de Ouro Preto, intitulada “A utilização de softwares dinâmicos no ensino de Análise Real: um estudo sobre a construção do conceito de Integral de Riemann”, sob a orientação do Prof. Dr. Frederico da Silva Reis. As atividades exploratórias aqui apresentadas foram aplicadas e avaliadas por 4 (quatro) Professores de Cálculo Diferencial e Integral e Análise Real, todos eles Doutores ou Doutorandos em Matemática ou Educação Matemática, com ampla experiência docente em Universidades Federais de Minas Gerais. Nosso objetivo aqui é oferecer a você, Professor de Análise Real I e/ou Análise Real II, um material que apresenta atividades de exploração e conjecturação relacionadas aos conceitos que alicerçam a Integral de Riemann, tais como Somas Inferiores, Somas Superiores, Integral Inferior, Integral Superior e Função Integrável a Riemann. Tais atividades utilizam as Tecnologias da Informação e Comunicação em Educação Matemática – TICEM como uma possibilidade metodológica para a formação complementar de Licenciandos e Bacharelandos em Matemática, a partir da construção dos conceitos trabalhados tradicionalmente na sala de aula. Inicialmente, apresentamos uma breve discussão sobre o papel da visualização proporcionada pelos softwares na cognição. A seguir, apresentamos 4 (quatro) atividades exploratórias relacionadas ao conceito de Integral de Riemann que podem ser implementadas utilizando o GeoGebra ou outros softwares gráficos. Esperamos que esse produto possa contribuir para sua prática pedagógica de Análise Real e para motivar a utilização das TICEM no Ensino Superior de Matemática. Prof. Ms. João Lucas de Oliveira LISTA DE FIGURAS Figura 1: Gráficos da integral...........................................................................................5 Figura 2: Conjuntos numéricos.........................................................................................8 Figura 3: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função Quadrática........................................................................................................................11 Figura 4: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função Quadrática........................................................................................................................11 Figura 5: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função Cúbica..............................................................................................................................14 Figura 6: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função Cúbica..............................................................................................................................14 Figura 7: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função Escada..............................................................................................................................17 Figura 8: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função Escada..............................................................................................................................17 Figura 9: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função de Dirichlet...........................................................................................................................20 Figura 10: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função de Dirichlet...........................................................................................................................20 SUMÁRIO 1. A visualização proporcionada pelos softwares e sua relação com os aspectos cognitivos.......................................................................................................................4 2. Apresentando as Atividades Exploratórias com o uso do GeoGebra ................9 2.1. Atividade 1: Integral Inferior e Superior da “Função Quadrática”......9 2.1.1. Algumas figuras relacionadas à Atividade 1...........................11 2.2. Atividade 2: Integral Inferior e Superior da “Função Cúbica”.............12 2.2.1. Algumas figuras relacionadas à Atividade 2...........................14 2.3. Atividade 3: Integral Inferior e Superior da “Função Escada” ...........15 2.3.1. Algumas figuras relacionadas à Atividade 3...........................17 2.4. Atividade 4: Integral Inferior e Superior da “Função de Dirichlet”.....18 2.4.1. Algumas figuras relacionadas à Atividade 4...........................20 3. Algumas considerações para Professores de Análise Real ..................................21 Referências / Bibliografia Recomendada ................................................................... 24 4 1. A visualização proporcionada pelos softwares e sua relação com os aspectos cognitivos Em ambientes computacionais, no que diz respeito à utilização de softwares de maneira exploratória, Borba e Villareal (2005) acreditam em um rápido feedback proporcionado pelas mídias em seus aspectos visuais. Os autores ressaltam a importância desses processos no condicionamento do pensamento matemático dos estudantes. Essa abordagem visual é caracterizada na Educação Matemática, principalmente pelos seguintes fatos: - Visualização constitui um meio de acesso alternativo ao conhecimento matemático; - A compreensão de conceitos matemáticos, requer múltiplas representações, e representações visuais podem transformar o entendimento deles; - Visualização é parte da atividade matemática e uma maneira de resolver problemas. (BORBA e VILLAREAL, 2005, p.96) Assim, acreditamos que a utilização do computador em atividades de exploração com as tecnologias (sob o aspecto experimental), visualização e feedbacks, pode contribuir para a constituição de um ambiente propício ao aparecimento de insights. A partir disso, Tall (2000) enfatiza que ambientes educacionais devem incentivar experimentações que podem lançar luz sobre um dado fenômeno e, assim, indica os potencias das máquinas para o desenvolvimento cognitivo dos sujeitos, pois elas: [...] podem executar quaisquer algoritmos de forma rápida e eficiente, além de exibir o resultado final com uma gama de representações. Por exemplo, os resultados podem ser representados visualmente e manipulados fisicamente. Utilizando um mouse é possível ao estudante construir relações corporificadas que fazem parte de uma estrutura conceitual mais rica e ampla. (TALL, 2000, p. 10, tradução nossa) De acordo com Zimmerman e Cunningham (1991), o raciocínio visual auxilia a aprendizagem e a descoberta matemática. Esse processo de obtenção de imagens pode ser obtido de forma mental, com lápis e papel ou com a tecnologia. Diante dessa perspectiva, em relação aos aspectos cognitivos e visuais, Guzman (2002) investigou como as características intuitivas advindas da visualização contribuíram para um melhor ensino, aprendizagem e compreensão de conceitos da 5 Matemática, em particular, da Análise Matemática. Diante disso, relacionou-se a capacidade cognitiva e sintética dos especialistas em determinado campo de pesquisa possuírem uma variedade de imagens visuais, com a habilidade na manipulação, percepção de conceitos e produção de significados. Assim, o autor argumentou a necessidade de profissionais da área de Análise, em seu ensino e uma futura inserção dos jovens na profissão, utilizando-se não apenas do rigor matemático presente nas estruturas abstratas da teoria, mas sim e mais interessantemente, o aguçamento desses jovens a respeito das estratégias um dia aprendidas pelos especialistas. Ele defendeu que a visualização matemática é um processo natural e que sua utilização adequada, podendo ser evocada com ou sem o auxílio do computador, propicia um melhor entendimento e manipulação de certas estruturas matemáticas. Com isso, os diferentes tipos de visualizações encontrados foram classificados em: Isomórfica, Homeomórfica, Analógica e Diagramática. Em particular, o autor afirma que “uma grande parte das nossas visualizações em Análise Matemática é do tipo isomórfica” (GUZMAN, 2002, p.4). Com isso, essa visualização propicia a possibilidade de uma “exata” correspondência entre os objetos e suas respectivas representações, propiciando uma formalização da Matemática. Como exemplos, ele apresentou a visualização dos números reais sobre o eixo do reais e o “Young’s Theorem”, o qual segue: Seja y = f (x) uma função real definida em [0, ∞) de modo que f(0) = 0, f(x) é positiva para cada x positivo, f é contínua e estritamente crescente no intervalo [0, ∞) e f(x) tende ao infinito quando x tende ao infinito. Considere g(x) a função inversa de f(x), para cada x no intervalo [0, ∞). Então, se a e b são números positivos, têm-se , onde segundo o pesquisador, uma prova formal desse resultado, pode ser obtida ao se inspecionar a figura 1 a seguir. Figura 1: Gráficos da integral . Fonte: Guzman (2002) Por fim, ele apresentou alguns exemplos visuais e suas potencialidades na construção de conceitos e resultados na Análise Matemática. Dentre os assuntos 6 abordados nesses exemplos, encontram-se: Teorema de Dini, continuidade e limite de uma função em um ponto, função uniformemente contínua, funções contrativas e ponto fixos, etc. Tall (1993) investigou como os computadores podem auxiliar as pessoas a compreenderem tópicos avançados de Matemática, em especial, no ensino de Cálculo e Análise. As ideias exploradas nesse trabalho advêm de uma aplicação com estudantes de Análise Real, cujo propósito seria tornar-se professores. A motivação da pesquisa germinou diante da dificuldade encontrada por estudantes em Análise. Com isso, foram convidados alguns discentes do ano anterior e, após certo período de instruções da teoria formal na disciplina, foi solicitada a eles a escrita da definição formal do limite de uma sequência. Porém, nenhum dos estudantes foi capaz de fazer isso. Assim, a ideia central do curso passou pela importância da abordagem visual, além do incentivo de técnicas de discussões para a construção de conceitos. Diante desse contexto, Tall (1993, p. 17) afirmou que a “discussão sobre a Matemática era raro e, às vezes, havia a sensação de alienação do assunto, como se isso pertencesse a um universo diferente”. Para o pesquisador, o ensino de conceitos avançados em Matemática, envolve uma responsabilidade que, por sua vez, perpassa por dois aspectos: o conhecimento das definições formais e as complexas imagens mentais desenvolvidas por cada indivíduo para dar suporte aos conceitos. Em alguns casos, os professores podem utilizar-se de exemplos motivadores para introduzirem determinados conceitos mas, quando isso é feito de maneira inapropriada, pode-se gerar analogias incorretas com o conceito. Como exemplos, Tall (1993, p. 1) apresenta o caso de uma sequência, ressaltando que elas são “geralmente apresentadas por fórmulas que têm a propriedade de que a sequência ‘fica cada vez mais perto’ do limite”, o que pode levar muitos estudantes a acreditarem que o valor limite nunca será igual ao valor da sequência. Em outro exemplo, ele adverte para as definições de funções contínuas que, se utilizadas de maneiras inapropriadas, podem levar a considerações equivocadas e de difícil entendimento na construção da teoria formal. Em relação ao uso efetivo dos computadores como ferramentas úteis ao desenvolvimento de aspecto cognitivo sobre tópicos avançados em Matemática, Tall (1993) afirma que a utilização adequada da máquina propicia ao sujeito a possibilidade de desenvolvimento de sua imaginação e auxilia no processo de habilidade da teoria formal. Entretanto, visto a finitude (inclusive a plotagem de números racionais) das representações por parte dos computadores, esses podem apresentar imagens restritivas e não representativas o suficiente para a construção de determinado conceito 7 matemático. Com isso, o pesquisador buscou um algoritmo capaz de diferenciar os números racionais dos irracionais, visto a finitude da maioria dos softwares em plotar gráficos “lisos” e/ou de apenas uma sentença. Coadunando com Tall (1993) em relação à finitude de alguns softwares de aprendizagem matemática e suas diversas representações computacionais para o ensino, Giraldo, Carvalho e Tall (2002, p. 3) afirmam que “muitas das limitações das representações computacionais para os conceitos matemáticos são decorrentes da estrutura finita dos algoritmos empregados”. Para esse caso, Tall (1993) considerou a função: = , 1− , ∈ − . Quanto à exploração visual do gráfico dessa função com a distinção dos números racionais e irracionais, o pesquisador baseou-se no que os gregos da antiguidade faziam, ao utilizarem um algoritmo para calcular a aproximação decimal de qualquer número real. Esse método é conhecido por frações contínuas. Essa distinção baseia-se no fato de que todo número racional possui uma representação em fração contínua finita, ao contrário dos números irracionais que possuem uma representação infinita. Com isso, o comportamento da função é “diferente para x racional (onde a sequência termina por igualar a x) e x irracional (onde os denominadores crescem ilimitadamente)” (TALL, 2000, p.17). Essa distinção no computador ocorreu pela definição de uma espécie de dois conjuntos numéricos disjuntos: (e,K)-racionais – “pseudo-racionais” e (e,K)-irracionais - “pseudo-irracionais”. Em alguns casos, utilizou-se da plotagem aleatória dos pontos para esboço do gráfico da função correspondente, conforme figura 2 a seguir: 8 Figura 2: Conjuntos numéricos Fonte: Tall (1993) A partir da criação desse programa (ou atividade), observou-se um melhor entendimento por parte dos estudantes em relação a alguns conceitos da Análise, como por exemplo, aqueles relacionados a áreas sob gráficos (TALL 1993, 2000). Assim: Quando a plotagem aleatória estava sendo usada, outro estudante sugeriu que os pontos aleatórios eram mais prováveis de serem irracionais, e assim os valores da função nos números racionais são menos importantes quando métodos aleatórios foram utilizados para calcular a área pela função em questão. (TALL, 1993, p.17, tradução nossa) Para o pesquisador, essas discussões geraram a possibilidade dos estudantes adquirirem insights visuais e verbalizações sobre uma possível transição da Integral de Riemann para a Integral de Lebesgue, além de tornarem-se muito mais ricas e significativas do que quando apresentadas em cursos de Análise tradicionais anteriores. (TALL 1993, 2000). 9 2. Apresentando as Atividades Exploratórias com o uso do GeoGebra 2.1.ATIVIDADE 1: Integral Inferior e Superior da “Função Quadrática” Objetivos: Obter as Somas Inferiores e Superiores da função, a partir dos gráficos construídos no GeoGebra; Intuir os valores da Integral Inferior e Integral Superior; Concluir se a função é integrável. Sequência Didática: 1) Construa o gráfico da função no GeoGebra: f(x) = Se [–1 <= x <= 1, x^2+1] 2) Caso necessário, ajuste a área de visualização do gráfico para o intervalo [−1,1] 3) Defina as constantes: a = –1 e b = 1 (extremidades da partição) 4) Crie um seletor k = [1,10] com incremento 1 5) Defina a constante: n = 2^k (número de retângulos) 6) Defina a constante: ∆ = (base dos retângulos) 7) Defina as Somas Inferiores: Sinf = SomaDeRiemannInferior[f, a, b, n] 8) Defina as Somas Superiores: Ssup = SomaDeRiemannSuperior[f, a, b, n] 9) Na Janela de Álgebra, verifique as Somas Inferiores e as Somas Superiores k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Sinf Ssup 10) Repita o procedimento fazendo o arredondamento para 3 casas decimais 10 10 k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sinf Ssup Questões para Debate: - O que você observa em relação aos valores obtidos com 2 e 3 casas decimais e tente inferir sobre o que aconteceria se o arredondamento fosse feito com 10 casas decimais? - Quais seriam, intuitivamente, os valores da Integral Inferior e da Integral Superior? ! = "#$ = - Compare com o valor exato de & & % 1 = - O que podemos concluir com base na definição de função integrável? 11 2.1.1.Algumas figuras relacionadas à Atividade 1 Figura 3: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função Quadrática Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFJF Figura 4: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função Quadrática Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFOP 12 2.2.ATIVIDADE 2: Integral Inferior e Superior da “Função Cúbica” Objetivos: Obter as Somas Inferiores e Superiores da função, a partir dos gráficos construídos no GeoGebra; Intuir os valores da Integral Inferior e Integral Superior; Concluir se a função é integrável. Sequência Didática: 1) Construa o gráfico da função no GeoGebra: f(x) = Se [–1 <= x <= 1, x^3] 2) Caso necessário, ajuste a área de visualização do gráfico para o intervalo [−1,1] 3) Defina as constantes: a = –1 e b = 1 (extremidades da partição) 4) Crie um seletor k = [1,10] com incremento 1 5) Defina a constante: n = 2^k (número de retângulos) 6) Defina a constante: ∆ = (base dos retângulos) 7) Defina as Somas Inferiores: Sinf = SomaDeRiemannInferior[f, a, b, n] 8) Defina as Somas Superiores: Ssup = SomaDeRiemannSuperior[f, a, b, n] 9) Na Janela de Álgebra, verifique as Somas Inferiores e as Somas Superiores k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Sinf Ssup 10) Repita o procedimento fazendo o arredondamento para 3 casas decimais 10 13 k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sinf Ssup Questões para Debate: - O que você observa em relação aos valores obtidos com 2 e 3 casas decimais e tente inferir sobre o que aconteceria se o arredondamento fosse feito com 5 casas decimais? - Quais seriam, intuitivamente, os valores da Integral Inferior e da Integral Superior? ! = "#$ = - Compare com o valor exato de & & ' = - O que podemos concluir com base na definição de função integrável? 14 2.2.1.Algumas figuras relacionadas à Atividade 2 Figura 5: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função Cúbica Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFJF Figura 6: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função Cúbica Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFOP 15 ATIVIDADE 3: Integral Inferior e Superior da “Função Escada” Objetivos: Obter as Somas Inferiores e Superiores da função, a partir dos gráficos construídos no GeoGebra; Intuir os valores da Integral Inferior e Integral Superior; Concluir se a função é integrável. Sequência Didática: 1) Construa o gráfico da função no GeoGebra: f(x) = Se[2<=x<=4,2,Se[4<x<=6,4]] 2) Caso necessário, ajuste a área de visualização do gráfico para o intervalo [2,6] 3) Defina as constantes: a = 2 e b = 6 (extremidades da partição) 4) Crie um seletor k = [1,10] com incremento 1 5) Defina a constante: n = 2^k (número de retângulos) 6) Defina a constante: ∆ = (base dos retângulos) 7) Defina as Somas Inferiores: Sinf = SomaDeRiemannInferior[f, a, b, n] 8) Defina as Somas Superiores: Ssup = SomaDeRiemannSuperior[f, a, b, n] 9) Na Janela de Álgebra, verifique as Somas Inferiores e as Somas Superiores k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Sinf Ssup 10) Repita o procedimento fazendo o arredondamento para 3 casas decimais 10 16 k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sinf Ssup * Compare com o Exemplo 4 (págs. 309 e 310) de Lima (2009). Questões para Debate: - Quais seriam, intuitivamente, os valores da Integral Inferior e da Integral Superior? ! = "#$ = - O valor que f assume no ponto x = 4 afeta os valores das Integrais? Justifique! - Compare com o valor exato de * % = - O que podemos concluir com base na definição de função integrável? 17 2.3.1.Algumas figuras relacionadas à Atividade 3 Figura 7: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função Escada Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFOP Figura 8: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função Escada Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFOP 18 ATIVIDADE 4: Integral Inferior e Superior da “Função de Dirichlet” Objetivos: Obter as Somas Inferiores e Superiores da função, a partir dos gráficos construídos no GeoGebra; Intuir os valores da Integral Inferior e Integral Superior; Concluir se a função é integrável. Sequência Didática: 1) Construa o gráfico da função no GeoGebra: f(x) = floor(x 1024) - 2floor(x 512) 2) Caso necessário, ajuste a área de visualização do gráfico para o intervalo [0,2] 3) Defina as constantes: a = 0 e b = 2 (extremidades da partição) 4) Crie um seletor k = [1,10] com incremento 1 5) Defina a constante: n = 2^k (número de retângulos) 6) Defina a constante: ∆ = (base dos retângulos) 7) Defina as Somas Inferiores: Sinf = SomaDeRiemannInferior[f, a, b, n] 8) Defina as Somas Superiores: Ssup = SomaDeRiemannSuperior[f, a, b, n] 9) Na Janela de Álgebra, verifique as Somas Inferiores e as Somas Superiores k Sinf Ssup 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 19 10) Repita o procedimento fazendo o arredondamento para 3 casas decimais k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sinf Ssup * Compare com o Exemplo 1 (pág. 307) de Lima (2009). Questões para Debate: - Quais seriam, intuitivamente, os valores da Integral Inferior e da Integral Superior? ! = "#$ = - Relacione os valores com a questão da densidade dos racionais e irracionais nos reais! - O que podemos concluir com base na definição de função integrável? 20 2.4.1.Algumas figuras relacionadas à Atividade 4 Figura 9: Somas Superiores e Inferiores com duas casas decimais para a Função de Dirichlet Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFOP Figura 10: Somas Superiores e Inferiores com três casas decimais para a Função de Dirichlet Fonte: Dados de pesquisa (2015) – Dupla UFJF 21 3. Algumas considerações para Professores de Análise Real A partir de nossa pesquisa (OLIVEIRA, 2016) e das atividades exploratórias aqui apresentadas, que foram aplicadas e avaliadas por 4 (quatro) Professores de Cálculo Diferencial e Integral e Análise Real, tecemos algumas considerações que gostaríamos de compartilhar com Professores de Cálculo e de Análise Real. 3.1. As relações entre Rigor e Intuição Nossa pesquisa apontou para uma contribuição dos aspectos intuitivos na construção de alguns conceitos oriundos das explorações das atividades, abrindo-se assim, algumas possibilidades de serem trabalhados rigorosamente conceitos subjacentes à Integral no ensino de Análise. Logo, conceitos trabalhados anteriormente no Cálculo podem ser retomados em Análise, visando a construção rigorosa do conceito de Integral de Riemann. Além disso, pode-se explorar alguns conceitos como a não integrabilidade a Riemann que abre espaço para se motivar o conceito de Integral de Lebesgue. Outro ponto a ser destacado foram as observações e experimentações, pelos quais os participantes puderam conjecturar os valores de somas superiores e inferiores, relacionando-os sob o ponto de uma verdade passível a demonstração de um teorema e, em um caso, à conclusão lógica por definição. Assim, acreditamos que o bom uso da inserção do trabalho com a intuição no ensino e aprendizagem de conceitos de Análise, favorece um afloramento de suas categorias, principalmente a intuição visual, em questões a serem submetidas a provas formais. Além disso, um aprofundamento de teorias torna-se possível, relacionando-se o rigor em função das ideias intuitivas visuais e conceituais geradas nesse contexto. 3.2. Os processos do Pensamento Matemático Avançado Nossa pesquisa relacionou-se aos processos de ensino e aprendizagem de Cálculo e de Análise, mais especificadamente na abstração / construção do conceito de Integral na Análise, em consonância com o desenvolvimento teórico apresentado por Lima (2009). 22 Destacaram-se também a possibilidade do entrelaçamento dos processos de intuição e rigor (REIS, 2001, 2009) na via de mão dupla entre o Cálculo e a Análise, inseridos e interrelacionados na ótica de algumas ideias defendidas por Dreyfus (1991) dentro do Pensamento Matemático Avançado. Especificamente, defendemos o uso das intuições, separadamente ou em conjunto, nos diversos processos do ensino e aprendizagem de Cálculo e de Análise, oportunizando uma interrelação com os aspectos rigorosos desenvolvidos, especialmente na prática do professor de Matemática. Isso coaduna com Dreyfus (1991, p. 40) ao destacar as possíveis relações entre os principais processos com os de: intuir, definir, provar, visualizar, descobrir, entre outros. Defendemos também que, independentemente da formação do aluno, seja ela de Bacharelado ou Licenciatura em Matemática, o entendimento dos conteúdos deve se sobrepor, em grau de importância, ao conhecimento técnico simplista. Dessa maneira, concordamos com Dreyfus (1991) que os processos de abstração e representação são complementares, sendo que o processo de abstração é construído, a partir do isolamento de certas estruturas do objeto / conceito, observando-se suas propriedades e relações de tópicos em comum, sintetizando os diferentes conceitos que oportunizam a abstração. Segundo Dreyfus (1991) essas abstrações de conceitos ocorrem devido a momentos pedagógicos nos quais ocorre uma discussão entre professor e aluno, em estágios da construção desses conceitos. 3.3. As contribuições e limitações do software GeoGebra Esta categoria de análise apontou para a possiblidade do uso efetivo de softwares, mesmo com suas limitações, na construção de conceitos relacionados à Integral de Riemann. Além disso, oportunizou-se um avanço da teoria, de acordo com o que constatamos na implementação das atividades exploratórias. Essas atividades, vistas na forma de applets no GeoGebra, caracterizaram-se como organizadores genéricos eficientes no aparecimento de discussões matemáticas acerca do conceito requerido de Integral (TALL, 1986, 2000). Nesse caso, é importante ressaltar que tais contribuições, se trabalhadas de forma inequívoca, podem propiciar o aparecimento de imagens favoráveis à construção de conceitos. Entretanto, o uso do software apresentou uma limitação de finitude que pode levar à formação de intuições errôneas. Assim, lembramos a importância do trabalho com representações diversas de 23 um conceito em outras mídias, inclusive lápis, papel, livro, dentre outras que podem contribuir para a construção desse conceito. Outros pontos a serem destacados foram os significados gerados pelas imagens e quadros em nossa pesquisa. As ideias intuitivas possibilitaram a refutação da ideia única de Integral como área, dada a negatividade do valor das somas em algumas atividades. Ainda nesse viés, acreditamos que a visualização do conceito de somas superiores e inferiores, trabalhados de maneira acumulativa, pode possibilitar a inserção do rigor já no Cálculo, como forma de suavizar uma futura transição para a Análise. Portanto, defendemos o bom uso de softwares como uma opção pedagógica ao professor de Análise e também de Cálculo. Destacamos que, independente da formação profissional do estudante de Matemática, o ponto chave é a compreensão das ideias inseridas na construção de conceitos, em particular, nos conceitos subjacentes ao de Integral. Para isso, faz-se necessário uma discussão, intermediada por diferentes mídias, sobressaindo a que for mais conveniente no contexto. 24 Referências / Bibliografia Recomendada ALDON, G. Une Voiture à la Dérive. Perpes – IREM, nº 21, Lyon, 1995. ALVES, F. R. V. Exploração de noções topológicas na transição do Cálculo para a Análise Real com o GeoGebra. Revista do Instituto Geogebra Internacional de São Paulo, São Paulo, v. 1, p. 165-179, 2012. ALVES, F. R. V.; BORGES NETO, H. Interpretação Geométrica de definições e teoremas: o caso da análise real. In: Conferência Latinoamericana de GeoGebra, Montevidéu. Anais.Editora Universitária, 2012. p. 322–329. ALVES-MAZZOTTI, A. J. O método nas Ciências Naturais. In: ALVESMAZZOTTI, A. J.; GEWANDSZNAJDER, F. (Orgs. ). O método nas Ciências Naturais e Sociais: Pesquisa Quantitativa e Qualitativa. São Paulo: Pioneira, 1999. p. 107-188. AMORIM, L. I. F.; REIS, F. S. A (Re)construção do conceito de limite do Cálculo para a Análise. In: FROTA, M. C. R.; BIANCHINI, L. B.; CARVALHO, A. M. F. (Orgs.) Marcas da Educação Matemática no Ensino Superior. Campinas,SP: Papirus, 2013. p. 277-305. ARAÚJO, J. L.; BORBA, M. C. Construindo Pesquisas Coletivamente em Educação Matemática. In: BORBA, M. C.; ARAÚJO, J. L. (Orgs.) Pesquisa Qualitativa em Educação. Belo Horizonte: Autêntica, 2004. ARTIGUE, M. Computer environments and learnig theories in Mathematics Education. Equipe DIDIREM. Université Paris 7 & IUFM de Reims. France, 1995. ARTIGUE, M.; BATANERO, C.; KENT, P. Mathematical thinking and learning at post-secondary level. In F. Lester (Ed.), Second handbook of research on 25 mathematics teaching and learning, Greenwich, CT:Information Age Publishing, Inc., and NCTM., p. 1011-1049, 2007. ATTORPS, I.; BJÖRK, K.; RADIC, M. The use of mathematics software in university mathematics teaching. The Seventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education - CERME7. Rzeszów, Poland, 2011. BARBOSA, J. C. Modelagem Matemática: Concepções e Experiências de Futuros Professores. São Paulo: UNESP, 2001. Tese (Doutorado em Educação Matemática), Instituto de Geociências e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista, Rio Claro, 2001. BARONI, R. L. S.; OTERO-GARCIA, S. C. Análise Matemática no Século XIX. Campinas: Sbhmat, 2013. BOGDAN, R.; BIKLEN, S. Investigação Qualitativa em Educação: uma introdução à teoria e aos métodos. Portugal: Porto Editora, 1994. BOGDAN, R.; BIKLEN, S. Qualitative Research for Education: an introduction for theory and methods. Boston: Allyn and Bacon, 1998. BORBA, M. C. Tecnologias informáticas na Educação Matemática e reorganização do pensamento. In: BICUDO, M. A. D. V. (Orgs.) Pesquisa em Educação Matemática: concepções & perspectivas. São Paulo, Unesp: [s.n.], 1999. p. 285-295. BORBA, M. C. Coletivos seres-humanos-com-mídias e a produção matemática. I SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PSICOLOGIA DA EDUCAÇÃO MATEMÁTICA. Anais.Curitiba: [s.n.]. 2001. BORBA, M. C.; PENTEADO, M. G. Informática e Educação Matemática. 5ª. ed. Belo Horizonte: Autêntica, 2012. 26 BORBA, M. C.; VILLARREAL, M. E. Humans-With-Media and the Reorganization of Mathematical Thinking: information and communication technologies, modeling, experimentation and visualization. New York: Springer, v. 39, 2005. BOYER, C. B. História da Matemática. São Paulo: Edgar Blucher, 1974. BRITO, A. B. Questionando o Ensino de Conjuntos Numéricos em disciplinas de Fundamentos de Análise Real: Da abordagem de livros didáticos para a sala de aula em cursos de Licenciatura em Matemática, Dissertação de Mestrado.Programa Profissional de Pós-Graduação em Educação Matemática – Universidade Federal de Ouro Preto-UFOP, Ouro Preto, 2010. CORTAZZI, M. Narrative analysis. London: The Falmer Press, 1993. CRESWELL, J. W. Projeto de pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto. 3ª ed. Porto Alegre: Artmed, Tradução de Magda França Lopes. 2010. CRISOSTOMO, E.S. Idoneidad de procesos de estudio del Cálculo Integral en la formación de profesores de matemática: una aproximación desde las investigaciones en Didáctica del Cálculo y el conocimiento profesional, 2012. Tese (Doctorado en Didáctica de la Matemática). Departamento de Didáctica de la Matemática. Universidade de Granada, 2012. DE VILLIERS, M. The value of experimentation in mathematics. In: NATIONAL CONGRESS OF AMESA 9, 2003, Cape Town. Anais. Cape Town: University of the Western Cape, 2003. Disponivel em: <http://mysite.mweb.co.za/residents/profmd/experiment.pdf> Acesso em: 15 Junho 2014. DOMINGUES, H. A Demonstração ao Longo dos Séculos. Bolema. Boletim de Educação , v. 18, p. 55-67, 2002. 27 DREYFUS, T. Advanced Mathematical Thinking Processes. In: TALL, D. (Ed.) Advanced Mathematical Thinking. Londres: Kluwer Academic Publisher, 1991. p. 25-41. EVES, H. Introdução à História da Matemática. Campinas: Universidade Estadual de Campinas,1995. GIRALDO, V. Magnificação Local e Conflitos Téorico-Computacionais. Rio de Janeiro, Brasil: COPPE/UFRJ. Exame de Qualificação, 2001. GIRALDO, V. Descrições e conflitos computacionais: o caso da derivada. Tese (Doutorado em Ciências) - COPPE. UFRJ. Rio de Janeiro: [s.n.], 2004. GIRALDO, V.; CARVALHO, L. M.; TALL, D. Conflitos teóricocomputacionais e a formação da imagem conceitual de derivada, 2002. Disponivel em http://homepages.warwick.ac.uk/staff/David.Tall/pdfs/dot2003bgiraldo-carv-rj.pdf . Acesso em: 12 Setembro 2015. GODINO, J. D.; BATANERO, C. Clarifying the meaning of mathematical objects as a priority area of research in mathematics education. In: SIERPINSKA, A.; KILPATRICK, J. Mathematics Education as a research domain: A search for identity. Dordrecht: Kluwer, A. P., 1998. p. 177-195. GODINO, J. D.; BATANERO, C.; FONT, V. The onto-semiotic approach to research in mathematics education. ZDM. The International Journal on Mathematics Education, v. 39 (1-2), p. 127-135, 2007. GODINO, J. D.; CONTRERAS, A.; FONT, V. Análisis de procesos de instrucción basado en el enfoque ontológico-semiótico de la cognición matemática. Recherches en Didactiques des Mathematiques, v. 26 (1), p. 3988, 2006. GOLDENBERG, M. A arte de pesquisar: como fazer pesquisa qualitativa em Ciências Sociais. Rio de Janeiro: Record, 2004. 28 GRAVINA, M. A.; SANTAROSA, L. M. Aprendizagem da Matemática em Ambientes Informatizados. Congresso Ibero-Americana de Informática na Educação, IV, Anais. Brasília: RIBIE, 1998. GUZMÁN, M. The role of visualization in the teaching and learning of Mathematical Analysis. In 2nd International Conference on the Teaching of Mathematics at the Undergraduate Level, Hersonissos: University of Crete, p.124,2002.Disponivelemhttp://www.math.uoc.gr/~ictm2/Proceedings/invGuz.p df. Acesso em: 14 Maio 2015. HAREL, G.; SELDEN, A.; SELDEN, J. Advanced mathematical thinking. In: GUTIÉRREZ, Angel. BOERO, Paolo. Handbook of research on the psychology of mathematics education: Past, present, future, Rotterdam: Sense publishers, p. 147-172, 2006. HERCEG, D.; HERCEG, D. The definite integral and computers. The teaching of mathematics, Vol XII, p. 33-44, 2009. Disponivel em: http://elib.mi.sanu.ac.rs/files/journals/tm/22/tm1215.pdf . Acesso em: 21 Janeiro 2015. HOHENWARTER, M.; PREINER, J. Dynamic mathematics with GeoGebra. The Journal of Online Mathematics and its Applications, Vol 7, 2007. IGLIORI, S. B. C. Considerações sobre o ensino do cálculo e um estudo sobre os números. In: FROTA, M. C. R.; NASSER, L. O. (Orgs.) Educação Matemática no Ensino Superior: Pesquisas e Debates. Recife: SBEM, 2009. Cap. 1, p. 11-26. KAPUT, J. J. PME 11 Algebra papers: A Representacional Framework. Proceedings of PME11. Montréal: [s.n.]. 1987. p. 345-354. KAWASAKI, T. F. Tecnologias na sala de aula de matemática: resistência e mudanças na formação continuada de professores, (Tese de Doutorado)- 29 Programa de Pós-graduação em Educação. Faculdade de Educação. Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2008. KOUROPATOV, A.; DREYFUS, T. Integrals as accumulation: a didactical perspective for school mathematics. In Tzekaki, M., Kaldrimidou, M. & Sakonidis, H. (Eds.). Proceedings of the 33rd Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education.. Thessaloniki, Greece: PME. Vol. 3, 2009. p. 417-424. LACHINI, J.; LAUDARES, J. B.; (ORGS.). Educação Matemática: A prática educativa sob o olhar de professores de Cálculo. Belo Horizonte: FUMARC, 2001. LAKOFF, G.; NÚÑEZ, R. E. The metaphorical structure of Mathematics: sketching out cognitive foundations for a mind-based. In: ENGLISH, M. L. D. Mathematical Reasoning: Analogies, Metaphors and Images. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publishers, 1997. Cap. 2, p. 21-89. LÉVY, P. As tecnologias da inteligência: o futuro do pensamento na era da informática. Rio de Janeiro: Editora 34, 1993. LIMA, E. L. Análise Real: Funções de Uma Variável Real. 8ª. ed. Rio de Janeiro: IMPA, v. 1, 2006. LIMA, E. L. Curso de Análise. Rio de Janeiro: Associação Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada, v. 1. 431 p.12ª Ed., 2009. LOYES, C. C. La Matematica: creación y descubrimiento. Madrid: Universidad Pontificia Comillas, 1993. LÜDKE, M.; ANDRÉ, M. E. D. Pesquisa em Educação: abordagens qualitativas. São Paulo: EPU, 1986. 30 MARIN, D. Professores de Matemática que usam tecnologia de informação e comunicação no ensino superior, 162f. Dissertação (Mestrado em Educação Matemática) - Universidade Estadual Paulista – UNESP. Instituto de Geociências e Ciências Exatas. Campus de Rio Claro, 2009. MARTINES, P. T. O papel da disciplina de Análise segundo professores e coordenadores., 2012. 115 f. Dissertação (Mestrado em Educação Matemática) - Universidade Estadual Paulista. MAZZI, L. C. Experimentação-com-o-Geogebra: revisitando alguns conceitos da análise real. 2014. 136 f. Dissertação (Mestrado em Educação Matemática) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Geociências e Ciências Extas. Rio Claro, 2014. MELO, J. M. R. Conceito de Integral. Uma proposta computacional para seu ensino e aprendizagem, 180f. Dissertação (Mestrado em Educação Matemática) – Pontifícia Universidade Católica de São Paulo – PUCSP, São Paulo, 2002. MOREIRA, P. C.; CURY, H. N.; VIANNA, C. R. Por que Análise Real na Licenciatura? Zetetiké, Campinas, n.23, p. 11-42, 2005. MOREIRA, P. C.; DAVID, M. M. M. S. A Formação Matemática na Licenciatura e Três Questões sobre Números. In: ENCONTRO NACIONAL DE EDUCAÇÃO MATEMÁTICA. Recife. Anais.. Recife: SBEM. 2004. p. 115. MOREIRA, P. C.; DAVID, M. M. M. S. A Formação Matemática do Professor: licenciatura e prática docente escolar. Belo Horizonte: Autêntica, 2007. 116 p. NASSER, L. Ajudando a superar obstáculos na aprendizagem de Cálculo. Encontro Nacional de Educação Matemática, IX, Belo Horizonte, 2007, Recife: SBEM. p.1-10, 2007. 31 ORUM, A. M.; FEAGIN, J. R.; SJOBERG, G. Introduction: The nature of the case study. In: FEAGIN, J. R.; ORUM, A. M.; SJOBERG, G. (Ed. ). A case for the case study. [S.l.]: University of North Carolina Press, 1991. p. 1-26. OTERO-GARCIA, S. C. Uma Trajetória da Disciplina de Análise e um Estado do Conhecimento sobre seu Ensino, 2011. 2 v. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Educação Matemática, UNESP, Rio Claro, 2011. OTERO-GARCIA, S. C.; BARONI, R. L. S.; MARTINES, P. T. Uma trajetória para a disciplina de Análise e o seu papel para a formação do professor de matemática. Educação Matemática Pesquisa, São Paulo, v. 15, n.3, p. 692-717, 2013. PERMINOV, V. Y. On the realiability of mathematical proofs. Revue Internationale de Philosophie, v. 42 ( 167 ), p. 500-508, 1988. PIERPOINT, J. On the Arithmetization of Mathematics. Bulletin of the American Mathematic Society, 1989. p. 394-406. PINTO, M. M. F. Student’s Understanding of Real Analysis, Tese de Doutorado. University of Warwick. England, 1998. PINTO, M. M. F. Discutindo a transição dos Cálculos para a Análise Real. In: LACHINI, J.; LAUDARES, J. B. (Orgs.). Educação Matemática: A prática educativa sob o olhar de professores de Cálculo. Belo Horizonte: Fumarc, 2001. p. 123-145. POINCARÉ, H. O valor da ciência. Tradução de Maria Helena Franco Martins. Rio de Janeiro: Contraponto, 1995. PONTE, J. P. Perspectivas do desenvolvimento profissional de professores. Universidade de Lisboa, 2000. 32 PONTE, J. P. Estudos de caso em Educação Matemática. BOLEMA, v. 25, p. 105-132,2006.Disponivelem: http://www.periodicos.rc.biblioteca.unesp.br/index.php/bolema/article/viewFile/ 1880/1657. Acesso em: 12 Janeiro 2016. PREINER, J. Introducing Dynamic Mathematics Software to Mathematics Teachers: The Case of GeoGebra, 2008. Dissertation (Master). Faculty of Natural Sciences University of Salzburg, Salzburg, , 2008. REIS, F. S. A Tensão entre Rigor e Intuição no Ensino de Cálculo e Análise:A Visão de Professores-Pesquisadores e Autores de Livros Didáticos, 2001. 302f. Tese (Doutorado) – Programa de Pós-Graduação em Educação, UNICAMP, Campinas, 2001. REIS, F. S. Rigor e Intuição no Ensino de Cálculo e Análise. In: FROTA, M. C. R.; NASSER, L. (Orgs.). Educação Matemática no Ensino Superior: Pesquisas e Debates. Recife: SBEM, Cap. 5, p. 81-97, 2009. REZENDE, W. M. O ensino de Cálculo: dificuldades de natureza epistemológica.Tese de Doutorado. Faculdade de Educação. Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003. SCUCUGLIA, R. A investigação do teorema fundamental do cálculo com calculadoras gráficas. 2006. 145 f. Mestrado – Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Rio Claro, 2006. SKOVSMOSE, O. Cenários para investigação. BOLEMA – Boletim de Educação, Rio Claro – SP, n.14, p. 66-91, 2000. SOARES, E. F.; FERREIRA, M. C. C.; MOREIRA, P. C. Da Prática do Matemático para a Prática do Professor: mudando o referencial da formação matemática do licenciado. Zetetiké, Campinas, p. 25-36, v. 5, n. 7, 1997. 33 STEFFE, L.; THOMPSON, P. W. Teaching experiment methodology: underlying principles and essentials elements. In: LESH, R.; KELLY, A. E. (Ed.). Research design in mathematics and science education. Hillsdale: Erlbaum, p. 267–307, 2000. SWOKOWSKI, E. W. Cálculo com Geometria Analítica. São Paulo: McGrawHill, 1994. TALL, D. O. (Ed.) Advanced Mathematical Thinking. Londres: Kluwer Academic Publishers, 1991. TALL, D. O. Cognitive Development in Advanced Mathematics Using Technology. Mathematics Education Research Journal, 12, n.3, p. 210–230, 2000.Disponível em: http://homepages.warwick.ac.uk/staff/David.Tall/pdfs/dot2001b-merj-amt.pdf>. Acesso em: 10 Junho 2014. TALL, D. O. Building and Testing a Cognitive Approach to the Calculus Using Interactive Computer Graphics, 1986. 505 f. Tese (Doutorado em Educação Matemática) – University of Warnick, Inglaterra, , 1986. TALL, D. O. The psychology of advanced mathematical thinking. In: TALL, D. (Ed.) Advanced mathematical thinking. Dordrecht: Kluwer, 1991a. p. 3-21. TALL, D. O. Biological Brain, Mathematical Mind & Computational Computers (how the computer can support mathematical thinking and learning). In: Asian Technology Conference Proceedings…Blakwood: in Mathematics, ATCM Inc, 5, 2000. 2000, Chiang Disponivel Mai. em: <http://homepages.warwick.ac.uk/staff/David.Tall/pdfs/dot2000h-plenaryatcm2000.pdf> . Acesso em: 3 Abril 2015. TALL, D. O. Using Technology to Suport and Embodied Approach to Learning Concepts in Mathematics. In Primeiro Colóquio de História e Tecnologia no Ensino de Matemática na Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de 34 Janeiro, 2002. Disponivel em: <http://homepages.warwick.ac.uk/staff/David.Tall/pdfs/dot2003a-rioplenary.pdf>. Acesso em: 10 Maio 2015. TALL, D. O. How humans learn to think mathematically: exploring three worlds of mathematics. New York: Cambridge University Press, 2013. TALL, D. O. Real Mathematics, Rational Computers and Complex People. In: Annual International Conference on Technology in College Mathematics Teaching, 5,1993, Proceedings. Addison-Wesley, p. 243 – 258. Disponivel em: <http://homepages.warwick.ac.uk/staff/David.Tall/pdfs/dot1993h-real-ratcmplx.pdf>. Acesso em: 17 Abril 2015. TALL, D. O. Intuition and rigour: the role of visualization in the calculus. In: Visualization in Mathematics (Ed. Zimmermann & Cunningham), M.A.A., Notes No. 19, p. 105 –119, 1991b. Disponivel em: HYPERLINK " http://homepages.warwick.ac.uk/staff/David.Tall/pdfs/dot1991a-int-rigourmaa.pdf . Acesso em: 25 Agosto 2015. TALL, D. O. The blancmange function: continuous everywhere but differentiable. Mathematical Gazette, Vol 66, nº 435, p. 11-22, 1982. Disponivelem: http://homepages.warwick.ac.uk/staff/David.Tall/pdfs/dot1982ablancmange.pdf . Acesso em: 10 Julho 2015. TIKHOMIROV, O. K. The psychological consequences of computerization. In: WERTSCH, J. V. (Ed.) The concept of activity in soviet psychology. New York: M. E. Sharpe. Inc. 1981. p. 256-278. VALENTE, J. A. O computador na sociedade do conhecimento. Campinas: UNICAMP/NIED, 1999. VALENTE, J. A. Mudanças na sociedade, mudanças na educação: o fazer e o compreender. In: VALENTE, J. A. O computador na sociedade do conhecimento. Campinas: Unicamp, v. 1, 2002. p. 29-48. 35 YIN, R. K. Estudo de caso: planejamento e métodos. 2ª. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. ZABALA, A. Como trabalhar os conteúdos procedimentais em aula. Porto Alegre: Artmed, 1999. ZIMMERMANN, W.; CUNNINGHAM, S. Editor's Introduction: What is Mathematical Visualization? In: ZIMMERMANN, W.; CUNNINGHAM, S. (Ed.). Visualization in teaching and learning Mathematics. Washington: Mathematical Association of America: [s.n.], p. 1-8, 1991.
Documentos relacionados
UM RECURSO PARA O ENSINO DA DIFERENCIABILIDADE
no Cálculo e em Análise. A utilização criativa dos gráficos que plotam gráficos e das calculadoras gráficas tem permitido aos estudantes a lidar de maneira significativa com conceitos como a difere...
Leia maisII Seminário Internacional de Pesquisas Em Educação Matemática
Belfort & Guimarães (1998) observaram professores trabalhando em um ambiente de geometria dinâmica. Pediu-se a eles para encontrar empiricamente o retângulo com maior área e perímetro de 40m. Devid...
Leia maisabordagens de ensino para conceitos do cálculo diferencial e integral
foi investigar dificuldades de alunos, relacionadas ao conceito de função, observadas tanto na experiência de ensino desse conceito, por parte do pesquisador, quanto em outras pesquisas da área da ...
Leia mais