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Veja como a Matemática é fundamental nas indústrias e em diversos setores.

A Matemática é uma disciplina fundamental em diversos setores da sociedade, e nas indústrias não é diferente. Seja na produção, no controle de qualidade, no planejamento ou na análise de dados, a presença da Matemática é essencial para garantir o funcionamento eficiente e eficaz das indústrias.

Um dos principais aspectos em que a Matemática é fundamental é na otimização dos processos produtivos. Através de modelos matemáticos, é possível determinar a melhor forma de organizar a produção, diminuindo custos, aumentando a produtividade e reduzindo desperdícios. Algoritmos e equações matemáticas são utilizados para encontrar soluções ótimas, levando em consideração diferentes variáveis e restrições. Dessa forma, a Matemática ajuda as indústrias a se tornarem mais competitivas e eficientes.

Além disso, a Matemática também desempenha um papel importante no controle de qualidade dos produtos. Através de análises estatísticas, é possível determinar se um produto atende aos padrões estabelecidos, identificar possíveis desvios e tomar medidas corretivas. A estatística é utilizada para calcular indicadores de qualidade, como a taxa de defeitos, a capacidade do processo e a variabilidade. Dessa forma, a Matemática auxilia as indústrias a garantirem a excelência dos seus produtos e a satisfação dos clientes.

Outra área em que a Matemática é crucial é no planejamento estratégico das indústrias. Através de simulações e projeções matemáticas, é possível antecipar cenários futuros, identificar tendências e tomar decisões mais embasadas. Modelos matemáticos são utilizados para analisar o mercado, prever demandas e determinar a capacidade de produção necessária. Assim, a Matemática auxilia as indústrias a se prepararem para o futuro e a se adaptarem às mudanças do mercado.

Por fim, a Matemática também tem um papel importante na análise de dados nas indústrias. Com o avanço da tecnologia, cada vez mais dados são gerados, e saber como interpretá-los e extrair insights relevantes é fundamental. Através de técnicas estatísticas e algoritmos matemáticos, é possível analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões, realizar previsões e tomar decisões mais precisas. Dessa forma, a Matemática permite que as indústrias utilizem seus dados de forma estratégica, maximizando os resultados e reduzindo os riscos.

Em resumo, a Matemática desempenha um papel indispensável nas indústrias. Desde a otimização dos processos produtivos, passando pelo controle de qualidade, planejamento estratégico e análise de dados, a Matemática é fundamental para garantir o sucesso e a competitividade das indústrias. Por isso, é importante valorizar a Matemática nas empresas e investir em profissionais qualificados nessa área, pois são eles que irão contribuir para o crescimento e desenvolvimento das indústrias.

 Em uma sociedade tecnológica, com diversas plataformas que usamos diariamente baseadas em algoritmos, tornou-se comum pensar que a matemática e a computação estão diretamente conectadas. Mas qual é, de fato, a relação existente entre pensamento matemático e pensamento computacional?

De acordo com as pesquisadoras Lucy Rycraft-Smith e Cornelia Connolly, da Universidade de Cambridge, o primeiro envolve a aplicação de habilidades para resolver problemas matemáticos, enquanto o segundo é uma abordagem para resolver problemas que poderia ser implementada em um computador. Em comparação com o pensamento matemático, o pensamento computacional é uma área relativamente nova de pesquisa.

Ambos os pensamentos são processos inter-relacionados e complexos. Por isso, compartilhar informações sobre eles ajuda os estudantes a enxergar essas conexões. “O pensamento computacional está ligado ao desenvolvimento do raciocínio lógico”, aponta Mônica Mandaji, presidente do Instituto Conhecimento para Todos, parceiro da Fundação Telefônica Vivo.

“O estudante pode usar o pensamento computacional na matemática, na ciência, na física, na língua portuguesa, pois trata-se de uma forma de pensar, onde vou isolando partes para construir os conceitos. Quando se domina essas relações, a matemática fica muito mais simples, assim como outras disciplinas, porque o estudante consegue trabalhar com pequenos problemas, e não direto com problemas grandes”, afirma Mônica, que também é professora doutora na área de currículo e tecnologia.

Pensamento computacional na BNCC

No Brasil, os resultados de avaliações nacionais e internacionais – como o Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb) e o Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (PISA) – mostram que boa parte dos estudantes não apresenta o nível básico de proficiência em Matemática. Essas avaliações têm como foco a resolução de problemas, exigindo que os alunos possuam a capacidade de interpretar as situações problema e de definir estratégias para resolução de problemas a partir da utilização de conteúdos matemáticos.

Buscando modificar essa realidade, a Base Nacional Comum Curricular (BNCC), aprovada em dezembro de 2018, prevê o desenvolvimento de um conjunto de competências e habilidades ao longo da Educação Básica brasileira com o propósito de preparar os estudantes para compreender e solucionar problemas em situações cotidianas. Nesse sentido, na área da Matemática uma das habilidades previstas é o desenvolvimento do pensamento computacional desde o ensino fundamental.

“Na BNCC, o pensamento computacional está muito ligado à questão da matemática, mas existe um movimento para que esse pensamento seja utilizado de maneira transdisciplinar – não somente atrelado à matemática, mas às diferentes áreas do conhecimento.

Assim, diversos estudos têm sido conduzidos com o propósito de investigar os benefícios atrelados à integração do pensamento computacional como uma atividade transversal ao currículo das disciplinas desde a Educação Básica. Eles sugerem que a inserção deste modo de pensar contribui para a organização do pensamento e para a resolução de problemas.

Pensamento computacional na formação de docentes

Nesse cenário, é fundamental apoiar docentes a aprender mais sobre o pensamento computacional, além de também demonstrar como ele poderia apoiar a aprendizagem numa variedade de contextos.

Segundo Mônica, alguns elementos do pensamento computacional fazem parte da prática pedagógica de professores desde a educação infantil, porém não são nomeados dessa forma. “Por isso, talvez ele não tenha a clareza necessária para dar o próximo passo, mas o passo inicial ele já tem. No Instituto, temos trabalhado muito no processo de mostrar para o professor que ele já faz uso do pensamento computacional e de que forma a BNCC lhes dá novos elementos para aprofundar isso.”

O que os conecta?

Tanto pensamento matemático quanto computacional são metodologias de solução de problemas, pois envolvem o reconhecimento de padrões nas estruturas do problema. Eles também envolvem processos como decomposição, algoritmos e modelagem. Ainda têm em comum estratégias heurísticas e comportamentos mais gerais de solução de problemas, como pensamento abstrato e metacognição, tentativa e erro, ambiguidade, flexibilidade e a capacidade de considerar e avaliar múltiplas formas de solução. Por fim, ambos os tipos de pensamento podem ser desenvolvidos em qualquer idade.

Impacto nos estudantes e mercado de trabalho

A inserção do pensamento computacional nos currículos tem impacto direto no desenvolvimento do pensamento matemático dos estudantes desde os primeiros anos escolares. “A criança, principalmente nos anos iniciais, aprende brincando, de forma lúdica. Isso acaba sendo legal para o aprendizado da matemática”, reflete Mônica. “Então, o cérebro se acostuma a pensar desta forma, e esses estudantes terão um aproveitamento muito melhor ao avançarem em seu desenvolvimento.”

Também é necessário lembrar que um estudo, apoiado pela Fundação Telefônica Vivo, mostrou que 98% dos jovens brasileiros que estão hoje no ensino médio das redes públicas querem uma escola que os prepare para o mercado de trabalho, enquanto 92% esperam que ela os ajude a escolher em quais áreas pretendem aprofundar seus estudos. E as profissões ligadas ao setor de Tecnologia da Informação (TI) estão cada vez mais presentes no mercado de trabalho.

“A cada dia que passa, novas profissões vão exigir cada vez mais esse raciocínio lógico, envolvendo pensamento matemático e computacional aplicados em conjunto para a resolução de problemas”, finaliza Mônica.

Em entrevista ao FGV Notícias, o professor revelou a importância da Matemática Aplicada na capacidade de armazenamento de grande número de dados e na resolução de problemas que antes só eram possíveis com papel e caneta.

A matemática pode explicar tanto a raiz dos problemas quanto a solução para eles. Todo desafio seja ele de natureza financeira, política, de segurança ou saúde pode ser representado por modelos matemáticos. Hoje, 26 de outubro, é comemorado o dia do Matemático. Para homenageá-los, o FGV Notícias conversou com Vicent Guigues, professor da Escola de Matemática Aplicada (FGV EMAp).

A Matemática Aplicada é uma vertente dessa ciência que representa o eixo que colabora com os diversos setores do conhecimento como, por exemplo, bancos, varejo e empresas de internet com algoritmos para inovar.

Em entrevista ao FGV Notícias, o professor revelou a importância da Matemática Aplicada na capacidade de armazenamento de grande número de dados e na resolução de problemas que antes só eram possíveis com papel e caneta. Destacou também os novos algoritmos do Google, a linguagem de programação e a relevância do GPS como instrumento de impacto do setor na era digital.

Para ver a entrevista assista ao vídeo

 Como a aceleração digital impactou a Matemática Aplicada?
 

Para essa pergunta temos que definir primeiro a aceleração digital. Entendo como o desenvolvimento da internet, da computação e no crescimento de computadores, smartphones cada vez mais rápidos, de HDs capazes de armazenar grandes volumes de dados.

Em particular, a chegada dos computadores nos permitiu resolver problemas matemáticos que simplesmente não conseguíamos resolver, somente com papel e caneta.

O desenvolvimento de computadores cada vez mais rápidos possibilitou o desenvolvimento de problemas matemáticos de grande porte, como por exemplo nas áreas de equações diferenciais, otimização e estatística.

Quais são os diferenciais da aceleração digital aplicados à área?

Podemos hoje em dia usar computadores para resolver equações diferenciais que modelam a evolução do tempo. Além disso, é possível usar a tecnologia para resolver problemas de otimização de grande porte que vão modelar aplicações da vida real, como por exemplo em finanças para gestão de ativo passivo e em logística para problemas de roteamento.

A Amazon, por exemplo, tem um grande grupo de pesquisa operacional para modelar seus problemas de roteamento e determinar estratégias de entrega.

Quais os benefícios da aceleração digital para a área de Matemática Aplicada?

Diria que todas as áreas da Matemática Aplicada se beneficiaram com a aceleração digital que nos permitiu resolver problemas matemáticos de grande porte usando, em particular, computação em nuvem e programação GPU.

Hoje em dia podemos pensar em sistemas inteligentes que tratam os dados em tempo real. Um exemplo disso são os aplicativos de celular, como a Uber. Os novos desafios para o/a profissional da área ao aplicativo da Uber é desenvolver algoritmos de apressamento das corridas em tempo real. Assim, devem determinar estratégias de escolha dos carros e algoritmos de roteamento dos veículos. Em particular podem usar estratégias específicas da área para aprender, de forma automatizada, a existência de uma obra numa rua, possibilitando seu uso em um determinado período.

Como era a área antes da aceleração digital?

Antes da aceleração digital estávamos limitados ao tamanho dos problemas que conseguíamos resolver. Podemos ainda pensar nas áreas de equações diferenciais estatísticas e utilização antes da chegada dos computadores. Não podíamos resolver problemas de otimização de grande porte, somente de forma manual, problemas como as variáveis.

Qual foi o principal desafio e benefício da aceleração digital?

O principal desafio, tanto para o usuário quanto para o Matemático Aplicado, é acompanhar a chegada das novas tecnologias, identificar as tecnologias que seriam úteis e aprender a usá-las.

O principal benefício é conseguir resolver problemas mais realistas de porte maior, em particular, usando grande volume de dados e dados em tempo real.

Como a Matemática Aplicada contribui para a aceleração digital?

Desde o início da computação, a matemática teve um papel fundamental, como por exemplo em lógica, em desenvolvimento de gramáticas para compilação, matemática discreta, teoria dos autômatos, criptografia.

Podemos também fornecer vários exemplos específicos em que a Matemática Aplicada contribuiu para aceleração digital, como o desenvolvimento do algoritmo Page Rank que foi desenvolvido pelo Google. Esse algoritmo calcula um peso para cada página web e representa a importância dessa página. É uma interpretação de qual seria a probabilidade de um usuário entrar nesta página. O algoritmo vai calcular assim, um autovetor associado à matriz de transição.

Um segundo bom exemplo de impacto da Matemática Aplicada na era digital é o GPS. Sem dúvida, o GPS mudou as nossas vidas e está presente em muitos aplicativos. Por trás dele tem um método de mínimos quadrados, ou seja, para nos tirar do lugar onde estávamos, o GPS vai utilizar a informação dada por quatro satélites e, com isso, resolvemos um problema de mínimos quadrados para determinar a nossa localização.

O que muda na formação dos novos matemáticos?

Em primeiro lugar estamos dando ênfase maior para a probabilidade estatística. Isso é um fato que a nossa sociedade gera cada vez mais dados e conseguimos coletá-los em tempo real. Para explicá-los precisamos de modelos estatísticos, probabilísticos.

Em segundo lugar, também cresceu a importância de ter bons conhecimentos em programação. Então, hoje em dia, o Matemático Aplicado deve conhecer várias linguagens de programação.

Em terceiro lugar vejo como algo fundamental aprender a aprender e, em particular, é o reflexo de procurar informações online e termos uma quantidade quase infinita de informações na internet.

Em quarto lugar aponto o crescimento do ensino a distância, as aulas online. Então, hoje o Matemático Aplicado pode fazer disciplinas online e aprender sozinho.

Conheça o curso de graduação da FGV EMAp.

Essa matéria faz parte da série especial Conexões para o futuro: Dia do Profissional de Relações Internacionais iniciada em 22 de julho no Dia do Cientista Social.

 Fonte: FGV Educação 

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