Campus Camaçari Trabalhos de Conclusão de Cursos (TCCs) - Camaçari
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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Questões sociocientíficas e inteligência artificial na modelagem do consumo: uma abordagem com funções polinomiais do primeiro grau
Título(s) alternativo(s): Socio-scientific issues and artificial intelligence in modeling consumption: an approach using first-degree polynomial functions
metadata.dc.creator: Oliveira, Glauco Felipe Cerqueira
metadata.dc.contributor.advisor1: Barreto, Maria Raidalva Nery
metadata.dc.contributor.referee1: Barreto, Maria Raidalva Nery
metadata.dc.contributor.referee2: Lopo, Alexandre Boleira
metadata.dc.contributor.referee3: Coelho, Carla Danúbia Santos de Santana
metadata.dc.description.resumo: RESUMO A aprendizagem da Matemática ainda representa um desafio para muitos estudantes, em razão da complexidade dos conteúdos, da necessidade de conhecimentos prévios e da predominância de práticas pedagógicas centradas na reprodução de procedimentos e na manipulação simbólica. O estudo de funções polinomiais do primeiro grau é um dos conteúdos os quais os estudantes têm dificuldades. Desse modo, o objetivo dessa pesquisa é analisar se uma proposta fundamentada em Questões Sóciocientíficas (QSC) pode favorecer o estudo das funções polinomiais do primeiro grau, por meio da modelação do consumo de energia elétrica e de água associado ao uso da inteligência artificial. Para isso, temos como objetivos específicos compreender o contexto Ciência, Tecnologia, Sociedade e Ambiente e como se constrói uma proposta de ensino baseada em QSC; em seguida entender as dificuldades relacionadas ao estudo de funções polinomiais do primeiro grau e de equação polinomial do primeiro grau; e por fim construir uma proposta de QSC envolvendo IA. Nesse contexto, o estudo foi fundamentado na abordagem Ciência, Tecnologia, Sociedade e Ambiente (CTSA), articulada às Questões Sociocientíficas (QSC), visto que ambas se apresentam como uma alternativa para promover uma aprendizagem mais contextualizada e significativa. A pesquisa desenvolvida é de natureza qualitativa e foi conduzida a partir dos pressupostos da pesquisa bibliográfica, tendo como base a análise de produções científicas relacionadas à temática investigada. Bem como a partir da construção da proposta de estudo com QSC realizamos uma validação por pares para aperfeiçoamento da proposta. Os resultados obtidos a partir da validação apontam que a proposta de QSC desenvolvida buscou favorecer o desenvolvimento do pensamento crítico, da capacidade de argumentação e da tomada de decisões fundamentadas, além de ampliar a compreensão da utilidade da Matemática na interpretação e na resolução de desafios contemporâneos, possibilitando diferentes abordagens para o estudo de funções e equações polinomiais do primeiro grau. Assim, a integração entre os conteúdos matemáticos, a perspectiva CTSA e as Questões Sociocientíficas contribui para uma formação mais crítica, participativa e cidadã. Palavras-chave: matemática; QSC; funções polinomiais do primeiro grau; equações; inteligência artificial.
Resumo: ABSTRACT Mathematics learning continues to pose a challenge for many students due to the complexity of its concepts, the requirement for prior knowledge, and the predominance of pedagogical practices focused on the reproduction of procedures and symbolic manipulation. The study of first-degree polynomial functions is one of the mathematical topics with which students frequently experience difficulties. Therefore, the aim of this research is to analyze whether an instructional proposal grounded in Socioscientific Issues (SSI) can support the study of first-degree polynomial functions through the modeling of electricity and water consumption associated with the use of artificial intelligence (AI). To achieve this objective, the specific goals are: to understand the Science, Technology, Society, and Environment (STSE) context and the construction of an SSI-based teaching proposal; to investigate the difficulties related to the study of first-degree polynomial functions and first-degree polynomial equations; and, finally, to develop an SSI proposal involving AI. In this context, the study was grounded in the Science, Technology, Society, and Environment (STSE) approach, articulated with Socioscientific Issues (SSI), as both provide an alternative framework for promoting more contextualized and meaningful learning. This qualitative research was conducted based on the principles of bibliographic research, drawing on the analysis of scientific publications related to the investigated topic. Furthermore, the proposed SSI-based instructional framework was subjected to peer validation in order to refine and improve the proposal. The results obtained from the validation process indicate that the developed SSI proposal sought to foster critical thinking, argumentation skills, and evidence-based decision-making, while also expanding students’ understanding of the usefulness of Mathematics in interpreting and solving contemporary challenges. Additionally, it enabled multiple approaches to the study of first-degree polynomial functions and equations. Thus, the integration of mathematical content, the STSE perspective, and Socioscientific Issues contributes to a more critical, participatory, and citizenship-oriented education. Keywords: mathematics; socioscientific issues (SSI); First-Degree polynomial functions; equations; artificial Intelligence.
Palavras-chave: Matemática - Ensino
Mathematics - Education
Funções Polinomiais
Polynomial Functions
Inteligência artificial
Artificial intelligence
QSC
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO::ENSINO-APRENDIZAGEM::METODOS E TECNICAS DE ENSINO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editor: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia
metadata.dc.publisher.initials: IFBA
metadata.dc.publisher.department: Departamento de Ensino Superior/Licenciatura
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifba.edu.br/jspui/handle/123456789/1320
Data do documento: 19-Ago-2026
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