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Alunos paraenses criam nova Linguagem de Programação com foco no ensino de Matemática e Metodologia

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Linguagem Egua de Programação (LEP) é o tema do artigo publicado no livro Matemática, Tecnologia e Engenharia da Série Educar da Editora Poisson, Belo Horizonte – MG. A publicação ocorreu neste mês de maio e projeta a pesquisa e metodologia de ensino desenvolvidos pelo Instituto Federal do Pará (IFPA), campus Ananindeua, em âmbito nacional.

LEP. (Foto:Divulgação/IFPA)


O uso da computação é uma possibilidade para oferecer oportunidade aos alunos desenvolverem a capacidade do pensamento lógico e habilidades em programação. No Campus Ananindeua, o grupo de pesquisa Gradiente de Modelagem Matemática e Simulação Computacional (GM²SC) vem desenvolvendo diversas pesquisas com base na LEP como metodologia para ultrapassar barreiras para a promoção do ensino e aprendizagem. A linguagem é baseada nos algoritmos matemáticos e facilita que até alunos de 8, 9 a 10 anos possam usá-la. A forma como foi desenvolvida permite a execução em diversos sistemas operacionais como Microsoft Windows, Linux, Mac OS e Android.

A LEP é simples e facilita o processo de programação, tem baixo consumo de dados na internet, conta com uma estrutura dinâmica, em que a alocação de memória não necessita de indicação de tipos por meio do usuário, sendo mais direta e altamente elegível. Para conhecer a LEP basta acessar: https://egua.tech .

LEP. (Foto:Divulgação/IFPA)

Professor Denis Carlos Lima Costa explica que a publicação do artigo ratifica a eficiência da LEP e valida por outros pesquisadores a aplicação dela no ensino de programação. "Professores de outros Ifs já nos contactaram desejando implementar a linguagem", ressalta.

O artigo foi escrito por Heictor Alves de Oliveira, Lucas Pompeu Neves, Denis Carlos Lima Costa, Lair Aguiar de Meneses. Está disponível no Volume 35 da coletânea de artigos sobre educação, desafios e experiências na forma de ensino. O trabalho completo e o livro podem ser baixados em: https://poisson.com.br/2018/produto/serie-educar-volume-35-matematica-tecnologia-engenharia/ e lido on-line em: https://www.poisson.com.br/livros/serie_educar/volume35/.


Facilidade para o ensino-aprendizagem

Equipe de desenvolvimento da LEP. (Foto:Divulgação/IFPA)

Nas chamadas inteligências artificiais ou programação computacional, os algoritmos são muito utilizados. Tratam-se de esquemas, compostos de passo a passo sequenciais e lógicos, de resolução de problemas ou funções. Este esquema é elaborado com base em uma linguagem de programação de difícil compreensão para quem está iniciando nesta área.


Diante dessa dificuldade, foi trabalhado o conteúdo de forma a facilitar o processo de ensino e aprendizagem por meio de uma nova linguagem regional. Como a pesquisa coincidiu com a ocorrência da pandemia causada por Covid-19, os estudantes foram desafiados a desenvolver um modelo de inteligência artificial para otimizar o sequenciamento de bases nitrogenadas que compõe o material genético de organismos ou patógenos composto por bases nitrogenadas.

Para isso o GM²SC propôs aos alunos do curso técnico integrado em Informática ofertado pelo IFPA, campus Ananindeua, auxiliados pelos estudantes do curso técnico em Meio Ambiente, do mesmo campus, integralizando as disciplinas de Matemática, Lógica de Programação, Linguagem de Programação e Biologia, a desenvolverem o algoritmo Merge Sort com uma linguagem Egua para superar as barreiras de idioma.

"O algoritmo Merge Sort é um algoritmo de Ordenação. A utilidade dele é conseguir reorganizar dados, como números, em uma ordem desejada.
Nós aplicamos esse processo de etapas lógicas por meio da nossa linguagem na área da Biologia, mais especificamente com as bases nitrogenadas", explica o estudante Heictor Alves de Oliveira Costa, 20 anos.

A Linguagem Egua de Programação (LEP), livre e gratuita, criada pelos alunos Heictor e Lucas Pompeu Neves, foi adotada pelos pesquisadores como recursos didático e metodológico da Matemática e das Ciências Naturais mediante as aplicações computacionais no IFPA, campus Ananindeua. Os pesquisadores afirmam que essa linguagem permite aos alunos, de forma socioconstrutivista, observar o algoritmo em sua execução com as operações aritméticas promovendo maior interesse, maior compreensão, propiciando melhores análises e reflexões sobre ela. "Criar o Egua exigiu, e continua exigindo, que nós tenhamos a teoria computacional sempre em mente para forjar uma ferramente computacionalmente correta e eficiente. É um projeto que agrupa os elementos que aprendi durante a graduação e abre caminho para pós-graduações por sempre possibilitar melhorias e inovações", explica Costa.

A aplicação da linguagem Egua em sequenciamento de bases nitrogenadas se deve ao ajustamento da pesquisa ao contexto atual. "Estávamos realizando a implementação do algoritmo de ordenação Merge Sort como forma de testar o potencial da linguagem Egua. Depois, começamos a elaborar uma aplicação prática para avaliar a eficiência do algoritmo. Devido ao contexto atual, todos concordamos que aplicar na área de virologia seria o ideal, então começamos a desenvolver um trabalho para o sequenciamento de bases nitrogenadas a partir de um algoritmo que consiga ordenar dados dispostos de forma aleatória, que é o Merge Sort", relembra o professor de Informática do IFPA, campus Ananindeua, Msc. Lair Aguiar de Meneses.

Sobre a LEP, Msc. Meneses afirma que a ideia era criar uma linguagem de fácil acesso e entendimento, por isso foi feita com comandos em português e de sintaxe simples. "Tivemos muita influência da linguagem Potigol criada pelo professor Leonardo Lucena do Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN). Foram necessários dois meses para lançar a versão inicial da linguagem. Entretanto, ela está em constante evolução e aprimoramento das suas funcionalidades com foco nas aplicações científicas, e a velocidade dessas melhorias tem aumentado na medida que adicionamos mais colaboradores para auxiliar no desenvolvimento do Egua".

Costa comenta que uma pesquisa na área biológica exige mais recursos e equipamentos, mas isto não os impediu de desenvolver um trabalho com potencial de realizar o sequenciamento das bases nitrogenadas."Por falta de recursos e parceiros para efetuar as pesquisas em situações reais, a simulação matemática e computacional foram muito importantes para conseguir realizar os testes. Esse algoritmo possui várias possibilidades, basta conseguir incorporar as informações da área de estudo em questão aos moldes do algoritmo. Como, nosso caso, os dados são as bases nitrogenadas, definimos valores de identificação para cada base para que fosse possível simular tudo", ressalta.

Msc. Meneses avalia, ainda, que esta pesquisa é importante diante de um cenário onde a linguagem computacional está conquistando cada vez mais espaço principalmente no momento atual. Para sequenciar as bases nitrogenadas, o algoritmo requer dados adequados simultaneamente ao conhecimento da Biologia e da Matemática. "Esse algoritmo otimizará o processo de sequenciamento, viabilizando estudos mais precisos e antecipando curas e vacinas para eventos como, por exemplo, o Covid-19, o Coronavírus. A partir de modelos matemáticos foi possível desenvolver um programa de ordenação capaz de agrupar os nucleotídeos de forma a sequenciá-los corretamente", explica.

O líder do GM²SC, o professor Dr. Denis Carlos Lima Costa, destaca que o objetivo principal do grupo é modelar matemática e computacionalmente as diversas áreas do conhecimento. "Entendemos que a Matemática poderá quantificar vários fenômenos naturais e sociais. E a Computação é capaz de acelerar as análises e interpretações desses resultados. Diante disso, a pesquisa sobre o algoritmo Merge Sort teve como premissa o reconhecimento de padrões usado nos algoritmos matemáticos. Os modelos foram implementados computacionalmente, em linguagem Egua, para agilizar os processos e resultados. Para avalizar a metodologia, aplicamos na Biologia, pois entendemos que havia a necessidade do sequenciamento das bases nitrogenadas. Contudo, os equipamentos que trabalhamos não nos permitiu incorporar um maior banco de dados ao código".

Diante dos resultados, os pesquisadores trabalham para melhorar a funcionalidade e a estrutura da LEP para que possa ser útil na realização de operações mais complexas e se torne uma ferramenta mais completa, com novos módulos, principalmente na parte de análise de dados. Nas próximas etapas da pesquisa, pretendem aprimorar o código fonte para que rode em outras linguagens de programação, como Python e o R. "Dessa forma, ampliaremos a quantidade de pesquisadores que poderão aprimorar o Merge Sort e usá-lo em outras pesquisas. Também queremos comparar os resultados computacionais como os obtidos em laboratórios de Biologia", ressalta o professor Dr. Denis Costa.

Desenvolvida por Heictor Costa, Lucas Pompeu Neves, Sabrina Cruz, Nalanda M. dos Santos; sob a orientação de Dr. Denis Costa, Msc. Lair Meneses e Dra. Larissa L. Gomes. Esta pesquisa rendeu um artigo que foi submetido ao XL Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC2020) - previsto para ser realizado em Cuiabá (MT), no período de 12 a 16 de julho de 2020 -.


O trabalho está disponível no site do campus: http://ananindeua.ifpa.edu.br/images/Ananindeua/2020/EVENTOS/PROJETO-PESQUISA/CSBC_2020.pdf

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