Ensino de matemática e desempenho: por que saber calcular não basta

Uma crença comum é que, se o aluno aprendeu a fazer as contas, então aprendeu matemática. Mas pesquisas recentes desenham um quadro mais complexo: desempenho também envolve interpretar problemas, raciocinar, reconhecer relações e usar conceitos em situações concretas. Em alguns estudos, estudantes foram bem em tarefas simbólicas e tiveram dificuldade quando precisaram aplicar a mesma ideia com objetos ou em um contexto prático.

Isso não significa abandonar o cálculo ou escolher uma única metodologia. Os estudos apontam que diferentes formas de ensinar podem se relacionar a habilidades distintas, e que fatores cognitivos, atitudinais e contextuais também entram nessa conversa. Para o professor, a pergunta útil deixa de ser apenas “acertou a conta?” e passa a incluir “que ideia compreendeu, como chegou à resposta e consegue transferi-la para outro problema?”.

O que é desempenho e ensino de matemática e por que importa para o professor?

Desempenho em matemática é o que o estudante consegue demonstrar ao mobilizar conhecimentos e habilidades: desde identificar números e contar até resolver problemas, raciocinar e aplicar conceitos. Ensino de matemática é o conjunto de escolhas que organiza oportunidades para desenvolver e observar essas aprendizagens. Na rotina, isso aparece quando se decide se a turma vai praticar um procedimento, analisar um exemplo, manipular materiais ou explicar uma estratégia.

Os estudos reunidos abordam etapas e competências variadas, não uma única definição de sucesso. Há pesquisas sobre habilidades numéricas na educação infantil, frações no sétimo ano, desempenho no sexto ano e resolução de problemas no ensino secundário. Outras investigam raciocínio matemático, pensamento computacional, atitudes e contextos instrucionais. Em vez de tratar “matemática” como uma capacidade indivisível, esse conjunto permite olhar para o que os estudantes fazem em tarefas específicas e para as condições em que aprendem.

Essa distinção importa na avaliação. Uma resposta correta pode mostrar domínio de um procedimento, mas não necessariamente revelar se o estudante compreende a situação, seleciona uma estratégia adequada ou consegue explicar por que ela funciona. Da mesma forma, uma dificuldade em uma tarefa não prova que o aluno não possui toda a habilidade: a forma de representação, o enunciado e o contexto também podem influenciar o desempenho observado.

O que a pesquisa recente mostra sobre desempenho e ensino de matemática?

Calcular, representar e resolver situações não são sempre a mesma coisa

Uma das tensões mais concretas aparece em um estudo com 385 alunos do sétimo ano. Os pesquisadores compararam uma tarefa manipulativa de divisão de bolo, usada para avaliar a compreensão situacional de frações, com uma tarefa correspondente de divisão de frações no papel e lápis. Cerca de 81,60% resolveram com sucesso a tarefa simbólica, enquanto aproximadamente 13,87% na Pontuação A e 32,27% na Pontuação B resolveram a tarefa manipulativa. Os autores interpretam essa diferença como uma discrepância entre os desempenhos, não como prova de que uma modalidade deva substituir a outra (Lyu, 2026).

O achado convida a conferir se o estudante consegue transitar entre representações. Imagine, como aplicação hipotética, uma turma que calcula corretamente uma divisão de frações, mas não consegue explicar como repartir uma quantidade em porções. Nesse caso, repetir apenas contas semelhantes talvez não revele onde está a dificuldade. Uma tarefa concreta pode tornar visível uma compreensão diferente daquela observada no exercício simbólico.

Na educação infantil, outro estudo investigou identificação de números, contagem e cardinalidade em atividades gamificadas realizadas por 51 crianças de três escolas públicas chilenas ao longo de seis semanas. Níveis mais altos de sequência no aplicativo estiveram associados a melhores escores médios nas tarefas; a identificação de números, por exemplo, passou de 0,17 no nível de sequência zero para 0,74 no nível cinco. As associações entre tarefas numéricas e problemas aplicados também foram positivas. Como o delineamento é transversal, os autores indicam que não se pode concluir que a sequência tenha causado a melhora (Sepú, 2026).

Estratégias de ensino podem favorecer resultados diferentes

Um estudo quase experimental comparou dois formatos de exemplos resolvidos com 29 estudantes do sexto ano de uma escola pública. No método com desvanecimento explicativo, o apoio explicativo é reduzido ao longo dos exemplos; no outro, os estudantes trabalham com exemplos de respostas corretas e incorretas. O grupo do primeiro formato melhorou significativamente nas pontuações gerais, mas não apresentou mudança significativa em alguns subtemas. Já o grupo de exemplos corretos e incorretos melhorou em propriedade distributiva, notação exponencial e divisibilidade; após ajuste pelas pontuações do pré-teste, também superou o outro grupo em ordem das operações e divisibilidade. Estudantes dos dois grupos consideraram os métodos úteis (Yavas, 2026).

O resultado mostra por que não basta perguntar qual método é “melhor” em termos gerais. A resposta depende do resultado observado: pontuação geral, um subtema específico ou a percepção dos estudantes. Em uma aplicação hipotética, o professor pode apresentar um exemplo resolvido e pedir que a turma localize um erro possível, explicando o raciocínio. Isso é uma sugestão de aplicação inspirada no formato estudado, não uma conclusão de que a mesma atividade produzirá os mesmos resultados em qualquer turma.

Na Espanha, uma pesquisa comparou estudantes dos anos finais do ensino fundamental em contextos que usavam o método Aberto Baseado em Números (ABN) e em contextos sem essa metodologia. Os estudantes dos contextos ABN tiveram pontuações mais altas na maioria das habilidades avaliadas. Fatores cognitivos apresentaram correlação positiva com competência matemática, enquanto a predisposição negativa em relação à matemática teve correlação negativa; em conjunto, as variáveis cognitivas e atitudinais explicaram 48,7% da variância na competência geral. Como o desenho é associativo, não se deve interpretar a comparação como prova de que a metodologia, por si só, causou as diferenças (Porras, 2026).

Raciocínio, contexto e apoio também entram na aprendizagem

Uma metanálise reuniu 16 estudos primários sobre aprendizagem baseada na etnomatemática na Indonésia. Os autores encontraram um efeito classificado como forte sobre as habilidades de raciocínio matemático, com tamanho de efeito combinado de 1.161 e intervalo de confiança de 95% entre 0.898 e 1.424. Na análise apresentada, não foram encontradas variáveis moderadoras da eficácia. O resultado é relevante para pensar como contextos culturais podem se conectar ao raciocínio, mas não equivale a uma receita pronta para qualquer escola ou comunidade brasileira (Pratama, 2026).

Uma revisão sobre pensamento computacional e matemática no ensino médio destaca decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e elaboração de algoritmos como componentes que ajudam a organizar a resolução de problemas complexos. A revisão diferencia ferramentas de IA conversacional, que podem apoiar a exploração de problemas, de programas matemáticos especializados, que calculam ou visualizam com base nos dados de entrada. Entre os temas destacados estão a integração de IA, o engajamento em aprendizagem baseada em jogos apoiada por IA e a contribuição do pensamento computacional para o raciocínio. É uma revisão da literatura, não um experimento único com uma turma específica (Baez, 2026).

Também importa saber se uma intervenção planejada chega à sala como foi prevista. Em uma escola rural do Meio-Oeste dos Estados Unidos, um estudo examinou apoios para manter a fidelidade de implementação de uma prática baseada em evidências de nível 2, voltada à resolução de problemas matemáticos apresentados em enunciados. Os resultados ressaltam a importância de compreender o contexto rural e oferecer apoios estruturados a quem implementa a prática. O foco aqui não é comparar uma técnica com outra, mas estudar as condições necessárias para executar uma intervenção de modo consistente (Zhang, 2026).

Desempenho se relaciona a fatores da escola e do entorno

Um estudo descritivo-correlacional com 1.200 estudantes do ensino secundário em Manipur, na Índia, encontrou correlação positiva moderada entre capacidade de resolver problemas e desempenho em matemática nos grupos demográficos analisados. A maioria dos estudantes apresentou níveis médios nas duas medidas, independentemente de gênero, tipo de família ou localização da escola. O tipo de escola apareceu associado ao desempenho: 39% dos estudantes de escolas particulares tiveram pontuações médias, enquanto 43% dos estudantes de escolas públicas ficaram abaixo da média. Os dados não autorizam atribuir automaticamente essas diferenças a uma única causa (Singh, 2026).

Na Turquia, uma pesquisa baseada nas avaliações de 48 professores regentes da região central de Ağrı investigou habilidades matemáticas do ensino fundamental. Segundo os professores, o desempenho em outras disciplinas foi o fator mais significativo associado ao desempenho em matemática, e gênero não foi uma variável significativa. O estudo também relata diferenças por renda familiar e local de moradia; maior escolaridade dos pais foi associada a desempenho mais alto. Como a fonte são avaliações de professores, o resultado deve ser entendido dentro desse recorte, não como uma medida direta e universal dos estudantes (Gökalp, 2025).

Nas Filipinas, um estudo de métodos mistos investigou uma intervenção tecnológica com cenários da vida real para estudantes do quinto ano. O grupo experimental apresentou melhora significativa e média percentual de acerto de 90,4%, classificada pelos autores como domínio alto; as entrevistas também registraram percepções positivas sobre engajamento, confiança e domínio do conteúdo. Os participantes foram 24 alunos selecionados intencionalmente e divididos entre grupo de controle e experimental. O resultado sugere potencial daquela intervenção no contexto estudado, mas não garante que uma ferramenta tecnológica qualquer produza o mesmo efeito (Santos, 2026).

O que os estudos de matemática investigaram lado a lado?

Os estudos abaixo mostram que “desempenho” foi medido de maneiras diferentes: por tarefas, testes, avaliações de professores, comparações de métodos e sínteses de pesquisas. Essa variedade ajuda a ampliar a conversa, mas pede cuidado ao colocar resultados lado a lado.

Quais pontos em comum e divergências aparecem nas pesquisas?

Um ponto em comum é que o desempenho matemático aparece ligado a mais do que a execução de contas. Os estudos investigam raciocínio, resolução de problemas, representação situacional, atitudes, contexto instrucional e condições de implementação. Em diferentes recortes, tarefas e formas de ensino se relacionam com resultados específicos. Isso sustenta uma visão ampla da aprendizagem, sem reduzir matemática a uma única nota ou habilidade.

Há também resultados que apontam para associações positivas entre certas condições e desempenho: resolução de problemas com desempenho em matemática, fatores cognitivos com competência e níveis de sequência no aplicativo com resultados numéricos. A metanálise sobre etnomatemática relata efeito forte no raciocínio, enquanto o estudo filipino registra melhora significativa após uma intervenção tecnológica. Mas os desenhos e as perguntas são diferentes: correlação, comparação de grupos, metanálise, revisão e intervenção não fornecem o mesmo tipo de evidência.

As divergências não são necessariamente contradições. Em exemplos resolvidos, um formato teve melhora em pontuação geral e outro apresentou resultados favoráveis em determinados subtemas. Em frações, a maioria foi bem no papel e lápis, mas uma proporção bem menor resolveu a tarefa manipulativa. O que cada avaliação pede muda o retrato do conhecimento. Também não há uma única resposta sobre tecnologia: os estudos tratam de aplicativos e intervenções específicos, e a revisão de pensamento computacional discute usos distintos de ferramentas.

O que ainda não está resolvido inclui a transferência das aprendizagens para tarefas novas, a duração dos efeitos, as diferenças de resposta entre estudantes e a influência de condições locais. Alguns estudos mencionam explicitamente a necessidade de pesquisas longitudinais ou de contextos regionais mais amplos. Para o professor, a consequência não é esperar por uma resposta definitiva, mas observar habilidades diversas e testar escolhas pedagógicas com avaliação coerente.

Como aplicar essas ideias na sala de aula?

As sugestões a seguir são aplicações pedagógicas possíveis, não resultados garantidos pelas pesquisas. A ideia é transformar os achados em perguntas observáveis para a prática cotidiana, respeitando o conteúdo e as condições da turma.

1. Avalie a mesma ideia em mais de uma representação

Uma forma de aplicar a diferença observada em frações é propor uma tarefa simbólica e outra com objetos ou uma situação concreta. Imagine uma turma que resolve operações no caderno: além do cálculo, os estudantes podem repartir peças ou representar porções e explicar a relação entre as duas formas. Compare as estratégias e identifique se a dificuldade está no procedimento, na interpretação da situação ou na passagem de uma representação para outra. Isso amplia a evidência sobre o que cada aluno compreendeu, sem tratar uma tarefa isolada como diagnóstico completo.

2. Peça que os alunos expliquem o caminho, não só o resultado

Como aplicação, após um problema, convide os estudantes a descrever por que escolheram determinada operação e como verificariam a resposta. Em uma turma hipotética, dois alunos chegam ao mesmo resultado por caminhos diferentes; discutir os raciocínios torna visíveis estratégias que uma correção apenas numérica deixaria escondidas. Essa prática conversa com os estudos sobre resolução de problemas e raciocínio, mas a recomendação de usá-la nessa rotina é uma proposta didática, não um efeito medido diretamente por todos os estudos.

3. Use exemplos corretos e incorretos como material para análise

Uma aplicação possível do formato investigado por Yavas e Özcan é apresentar uma resolução correta junto de uma resolução com erro e pedir que os alunos localizem o ponto em que o raciocínio se desvia. Por exemplo, em uma atividade de ordem das operações, a turma pode comparar duas sequências de passos e justificar qual respeita as operações envolvidas. O estudo encontrou resultados distintos por subtema; portanto, vale observar se a escolha ajuda no objetivo específico da aula, em vez de supor que funcione igualmente para toda habilidade.

4. Escolha o recurso digital pelo que ele permite observar

Um aplicativo pode oferecer prática, retorno imediato ou uma situação interativa, mas a decisão pedagógica deve começar pelo objetivo. Como aplicação, o professor pode usar uma atividade digital curta para observar identificação de números ou contagem e depois retomar as estratégias em conversa ou tarefa não digital. A pesquisa chilena encontrou associação entre níveis de sequência e desempenho, sem estabelecer causalidade. Assim, gamificação pode ser uma alternativa a experimentar, não uma garantia de aprendizagem nem substituto automático para acompanhamento docente.

5. Conecte problemas a situações reconhecíveis pelos estudantes

Uma forma de aplicação inspirada nos cenários da vida real estudados nas Filipinas é propor uma situação de medida, temperatura, volume ou probabilidade relacionada a objetos e decisões que façam sentido para a turma. Imagine estudantes comparando recipientes para discutir volume e registrando como estimaram antes de calcular. O objetivo é tornar a aplicação do conceito discutível e observável. A pesquisa de Santos relata resultado positivo para uma intervenção específica; isso não permite afirmar que qualquer problema contextualizado terá o mesmo efeito ou a mesma média de acertos.

6. Inclua perguntas que exijam decompor um problema

Como aplicação do pensamento computacional descrito na revisão, um problema mais longo pode ser dividido em informações, relações e etapas. Uma turma hipotética do ensino médio pode primeiro identificar o que se sabe, depois procurar padrões e só então escolher uma estratégia. Se houver IA ou software matemático, peça que os alunos comparem a resposta gerada com o próprio raciocínio e verifiquem os dados inseridos. O estudo diferencia ferramentas conversacionais de programas especializados; a proposta de uso crítico em aula é uma aplicação, não um resultado experimental relatado pela revisão.

7. Observe a implementação e ajuste o apoio oferecido

Se uma atividade ou intervenção for aplicada por mais de uma pessoa, vale combinar previamente os passos essenciais e registrar o que foi realizado. Por exemplo, em um apoio dirigido a estudantes com dificuldades em problemas escritos, a equipe pode alinhar como apresentar o enunciado e como acompanhar o raciocínio. Essa sugestão de organização parte do tema da fidelidade de implementação investigado por Zhang, que ressalta a importância de apoio estruturado e atenção ao contexto rural. A adaptação para uma escola brasileira deve considerar seus próprios recursos e rotinas.

O que muda ao levar essas pesquisas para o contexto brasileiro?

Os estudos foram conduzidos em contextos diversos: Chile, Índia, Indonésia, Turquia, Espanha, Filipinas e Estados Unidos, além de pesquisas cujo resumo não informa o país. As condições de currículo, formação docente, recursos, língua e organização escolar podem diferir das brasileiras. Uma abordagem que aparece associada a resultados em outro país não deve ser tratada como política ou solução automaticamente transferível para nossas escolas.

O valor mais imediato para o professor brasileiro está nas perguntas que as pesquisas ajudam a formular: os alunos resolvem apenas no papel ou também em uma situação concreta? Conseguem explicar a estratégia? Uma atividade favorece o resultado geral ou uma habilidade específica? A ferramenta digital está acessível a todos? Essas perguntas podem orientar observações e avaliações locais, sem pressupor que os números de uma amostra estrangeira descrevam a realidade da turma.

Também é importante evitar leituras simplistas de diferenças por renda, escola ou localização. Os resultados de Manipur e da Turquia pertencem a populações e métodos específicos; não provam que os mesmos fatores atuem do mesmo modo no Brasil. Do mesmo jeito, a comparação entre contextos ABN e não ABN na Espanha é associativa e não estabelece uma relação causal. Uma adoção de práticas deve considerar o conhecimento profissional da equipe e as necessidades observadas, e não apenas importar o nome de um método.

Como aplicação, uma escola pode começar com tarefas que revelem diferentes dimensões de uma mesma aprendizagem e discutir os resultados entre professores. Se a turma acerta exercícios simbólicos e hesita em situações concretas, isso é uma pista para investigar como conectar as representações. Se um grupo responde bem a exemplos, mas não transfere a estratégia, uma nova avaliação pode ajudar a localizar o ponto de apoio necessário. São decisões situadas, não promessas de resultados idênticos aos relatados nos estudos.

Quais são os limites desta leitura das pesquisas?

Este artigo se baseia nos resumos de dez estudos recentes indexados no ERIC, e não na leitura integral dos trabalhos. Os resumos permitem conhecer objetivos, alguns aspectos do desenho e os resultados destacados pelos autores, mas nem sempre oferecem informações suficientes para avaliar em profundidade os instrumentos, os procedimentos, as características completas das amostras ou todos os limites de cada pesquisa.

Os estudos também não são diretamente comparáveis. Há amostras pequenas e específicas, pesquisas correlacionais, delineamentos quase experimentais, intervenções, revisões e uma metanálise. Uma associação não confirma causa; um resultado de uma escola não representa todos os estudantes de um país; e uma intervenção tecnológica específica não descreve toda aprendizagem com tecnologia. Quando o resumo não informa um dado contextual, não é adequado completá-lo por suposição.

Ficam em aberto questões como a duração dos efeitos, a transferência para conteúdos e tarefas diferentes, quais estudantes se beneficiam mais de cada formato e como as intervenções funcionam em escolas brasileiras com condições diversas. Ler os estudos completos faz sentido para quem pretende adotar um método, planejar formação, desenhar uma intervenção ou citar seus resultados em decisões institucionais. Para uma reflexão inicial sobre a prática, os resumos oferecem pistas, mas não substituem essa leitura aprofundada.

Como o GeraProva ajuda a trabalhar habilidades matemáticas?

O gerador de provas do GeraProva pode ajudar o professor a preparar questões e avaliações de matemática para observar diferentes aprendizagens, como cálculo, interpretação e resolução de problemas. A ferramenta não substitui o julgamento docente: cabe ao professor conferir se os itens correspondem ao que foi ensinado, se são adequados à turma e se a avaliação permite enxergar o raciocínio, além do acerto. Para conhecer a plataforma, você pode fazer o cadastro grátis.

Perguntas frequentes sobre ensino e desempenho em matemática

O desempenho em matemática depende só de saber calcular?

Não. Os estudos analisam também resolução de problemas, raciocínio, habilidades numéricas, aplicação em situações concretas e fatores cognitivos e atitudinais. A pesquisa com alunos do sétimo ano encontrou uma discrepância entre o desempenho em uma tarefa de frações no papel e lápis e uma tarefa manipulativa correspondente. Isso sugere que uma única forma de avaliação pode não mostrar tudo o que o estudante sabe fazer. Cálculo continua sendo importante, mas vale observar também como o aluno interpreta, representa e explica uma situação matemática.

Usar jogos ou aplicativos melhora a aprendizagem de matemática?

Os estudos apresentados trazem resultados promissores para intervenções específicas, não uma garantia geral para todo jogo ou aplicativo. Na pesquisa chilena, níveis mais altos de sequência em um aplicativo estiveram associados a melhores escores em tarefas numéricas, mas o delineamento não permite concluir que a sequência tenha causado a diferença. Nas Filipinas, uma intervenção tecnológica com cenários da vida real apresentou melhora significativa no grupo experimental. Ao escolher um recurso, o professor pode considerar o objetivo, a tarefa proposta e o que conseguirá observar depois da atividade.

Qual método de ensino de matemática é melhor?

Os estudos não oferecem uma resposta única. Na comparação de exemplos resolvidos, os resultados variaram conforme a pontuação geral ou o subtema avaliado. Na Espanha, estudantes de contextos com método ABN tiveram pontuações mais altas na maioria das habilidades analisadas, mas o estudo é associativo e não prova que o método causou as diferenças. A metanálise sobre etnomatemática encontrou efeito forte no raciocínio, em estudos primários selecionados na Indonésia. O mais prudente é relacionar a estratégia à habilidade que se quer desenvolver e acompanhar a resposta dos estudantes.

Por que propor atividades práticas se os alunos já acertam no caderno?

Uma atividade prática pode mostrar se o estudante consegue usar o conceito fora da forma simbólica. No estudo sobre frações, a proporção de alunos que resolveu com sucesso a tarefa no papel e lápis foi muito maior do que a proporção que resolveu a tarefa manipulativa. Isso não significa que a atividade prática seja sempre superior, mas que as duas formas podem revelar desempenhos diferentes. Como aplicação, compare uma tarefa concreta e outra simbólica e peça que os alunos expliquem como as representações se conectam.

Como avaliar resolução de problemas sem olhar só para a resposta final?

Uma possibilidade é observar como o aluno interpreta os dados, escolhe uma estratégia e verifica se a resposta faz sentido. O estudo realizado em Manipur encontrou correlação positiva moderada entre capacidade de resolução de problemas e desempenho em matemática. A revisão sobre pensamento computacional também destaca decomposição, reconhecimento de padrões, abstração e elaboração de algoritmos como componentes úteis para organizar problemas complexos. Como aplicação, peça que o estudante registre ou explique etapas do raciocínio. Isso oferece evidências adicionais, embora cada avaliação precise corresponder ao conteúdo trabalhado.

Posso aplicar no Brasil os resultados de pesquisas feitas em outros países?

Os resultados podem inspirar perguntas e possibilidades, mas devem ser interpretados considerando o contexto. Os estudos ocorreram em países e sistemas escolares diferentes, e alguns se baseiam em amostras pequenas ou métodos que não permitem atribuir causalidade. Por isso, não é adequado presumir que uma intervenção produza o mesmo efeito em uma escola brasileira. Uma aplicação cuidadosa é testar uma proposta em pequena escala, observar o que os estudantes conseguem fazer e adaptar o planejamento às condições locais. Para decisões mais amplas, vale consultar os estudos completos e outras evidências pertinentes.

Referências dos estudos sobre desempenho e ensino de matemática

1. Sepúlveda, F., Varas-Pavez, A., & Peake, C. (2026). Impacto do recurso de sequência em um aplicativo gamificado nas habilidades numéricas de crianças da educação infantil (Impact of Streak Feature in Gamified App on Kindergarten Numeracy Skills). Education and Information Technologies. Link.
2. Singh, L. N., Singh, L. S., & Thokchom, J. (2026). Impacto do gênero, da família e da escola na capacidade de resolução de problemas e no desempenho em matemática (Impact of Gender, Family and School on Problem-Solving Ability and Mathematics Achievement). Journal of Education and Learning (EduLearn). Link.
3. Pratama, R. A., & Setarta, N. (2026). A eficácia da aprendizagem baseada na etnomatemática na capacidade de raciocínio matemático dos estudantes na Indonésia: um estudo de metanálise (The Effectiveness of Ethnomathematics-Based Learning on Students' Mathematical Reasoning Ability in Indonesia: A Meta-Analysis Study). Educational Practice and Theory. Link.
4. Yavas, Ö., & Özcan, Z. Ç. (2026). Comparação dos efeitos dos métodos de exemplos resolvidos com desvanecimento explicativo e exemplos resolvidos com respostas corretas e incorretas sobre o desempenho em matemática de estudantes do sexto ano (Comparison of the Effects of Explanatory Faded Worked Examples and Correct-Incorrect Worked Examples Methods on Sixth-Grade Students' Mathematics Performance). Mathematics Teaching Research Journal. Link.
5. Lyu, J., Shen, C., Liu, Y., Bao, C., & Zhou, X. (2026). A discrepância entre o desempenho dos estudantes em matemática manipulativa e em matemática no papel e lápis (The Discrepancy between Students' Performance in Hands-On and Paper-and-Pencil Mathematics). European Journal of Psychology of Education. Link.
6. Santos, M. A. D. (2026). MATHeractive 5: Aprendizagem Potencializada por Tecnologia (TEL) no Desenvolvimento de Habilidades Matemáticas por meio de Cenários da Vida Real (MATHeractive 5: Technology-Enhanced Learning (TEL) in Developing Mathematical Skills through Real-Life Scenarios). Journal of Educational Technology Systems. Link.
7. Baez, R., Sanchez, H., & Pllana, D. (2026). Pensamento computacional na matemática do ensino médio (Computational Thinking in High School Mathematics). International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology. Link.
8. Porras, M. M., Canto López, M. C., Mateo Ramos, L., Reguera Lozano, S., Mera Cantillo, C., & Aragón Mendizábal, E. (2026). Desempenho em matemática na educação básica: contexto instrucional e fatores cognitivos e atitudinais (Mathematical Performance in Primary Education: Instructional Context and Cognitive and Attitudinal Factors). European Journal of Psychology of Education. Link.
9. Zhang, J., Xin, Y. P., Olenchak, R. R., Smith, J., Mims, P. J., & Borosh, A. (2026). Apoios à fidelidade de implementação de uma prática matemática baseada em evidências de nível 2 em uma escola rural (Fidelity Supports for Tier 2 Mathematics EBP Implementation in a Rural School). Rural Special Education Quarterly. Link.
10. Gökalp, M., & Mentese, S. (2025). Análise das habilidades matemáticas de estudantes do Ensino Fundamental com base em diversas variáveis (Analysis of Elementary School Students' Math Skills Based on Various Variables). Turkish Online Journal of Educational Technology - TOJET. Link.

Que tal escolher uma habilidade matemática para observar com mais atenção na próxima aula? Uma boa pergunta ou tarefa pode revelar caminhos que a resposta final, sozinha, não mostra.