Como países comparam o ensino de matemática: escalas válidas não medem tudo igual

Uma crença comum é que, se dois países aplicam uma escala válida sobre matemática, os resultados podem ser colocados lado a lado como se medissem exatamente a mesma coisa. A pesquisa recente torna essa ideia mais complexa: instrumentos podem ser confiáveis e, ainda assim, captar dimensões diferentes, responder a contextos distintos ou deixar aspectos importantes do ensino fora do campo de observação.

Os estudos reunidos aqui investigam desde confiança dos alunos e eficácia docente até tarefas de casa, geometria, tecnologia e decisões tomadas durante a aula. Em vez de oferecer um ranking simples entre países, eles ajudam a fazer uma pergunta mais útil para professores: o que, exatamente, está sendo medido — e o que essa medida permite concluir sobre a aprendizagem e o ensino?

O que é ensino de matemática em outros países e medidas psicométricas de comparação e por que importa para o professor

Ensino de matemática em outros países é o conjunto de práticas, instrumentos e experiências investigados em contextos educacionais diferentes do brasileiro. Medidas psicométricas são ferramentas construídas para avaliar características que não se observam diretamente, como atitudes, confiança, percepção de eficácia, motivação ou formas de organizar o trabalho docente. Em sala, essas características aparecem em escolhas cotidianas: como o aluno enfrenta um problema, como o professor interpreta uma resposta e que papel a tarefa de casa ou a tecnologia assume.

Uma escala não é uma prova de conteúdo. Ela reúne perguntas ou itens e verifica se as respostas se organizam de modo coerente para representar determinada característica. Já um questionário sobre prática docente pode buscar descrever escolhas de ensino, enquanto um teste de prontidão pode verificar conhecimentos prévios. Os estudos deste conjunto também incluem intervenções de ensino e análises de aulas; nem todos são comparações internacionais ou pesquisas psicométricas em sentido estrito. Juntos, porém, mostram como diferentes métodos podem iluminar partes distintas do ensino de matemática.

Para o professor, a diferença é prática. Uma medida de atitude em relação à tecnologia não informa, por si só, se o estudante resolve melhor uma equação. Uma escala de autoeficácia para a tarefa de casa não equivale a uma medida direta de aprendizagem. E um resultado de aula observado em um contexto específico não se transfere automaticamente para outra turma. Conhecer o alcance de cada medida evita transformar um indicador parcial em diagnóstico completo.

O que a pesquisa recente mostra

Os estudos mostram que comparar ensino de matemática exige combinar perguntas e evidências: instrumentos podem ser validados para um uso específico, enquanto pesquisas qualitativas e intervenções revelam processos que uma escala isolada não captura. As pesquisas abaixo se organizam em quatro ideias: qualidade e adaptação das medidas; experiências ligadas à tarefa de casa e à tecnologia; observação do pensamento matemático; e influência do contexto e dos materiais didáticos.

Uma escala confiável precisa dizer qual dimensão está captando

Na Grécia, uma pesquisa com 621 professores da educação infantil avaliou a estrutura e as propriedades psicométricas da Escala de Eficácia no Ensino de Matemática. Os autores compararam uma estrutura de dois fatores com um modelo bifatorial. Ambos tiveram ajuste aceitável, mas o modelo bifatorial apresentou melhor ajuste e explicou melhor a variância observada. A análise também examinou a invariância entre professores da educação regular e especial, com bom ajuste dos modelos avaliados. A responsabilidade percebida pelo desempenho dos alunos foi apontada como preditora da expectativa de resultados do ensino de matemática mais forte do que a crença na eficácia pessoal e a eficácia no ensino (Charitaki, 2026).

O achado não significa que professores gregos sejam mais ou menos eficazes do que professores de outros lugares. O estudo testa como uma escala se estrutura e se comporta entre dois grupos naquele contexto. Para uma comparação internacional, seria preciso verificar se os itens têm significado equivalente em outras línguas e sistemas educacionais; a validação descrita não autoriza, por si só, uma comparação direta com docentes brasileiros.

Outra pesquisa, agora voltada ao trabalho de professores de Geometria, elaborou e validou um questionário de escolha forçada. A estrutura geral foi mantida após avaliação de especialistas e análises de consistência; a versão final reúne 23 itens em três dimensões fundamentadas teoricamente. O instrumento foi proposto para caracterizar como professores organizam sua prática geométrica, não para medir diretamente o que os alunos aprenderam (Henríquez-Rivas, 2025). É uma distinção importante: medir uma prática e medir seu efeito são tarefas diferentes.

Adaptação de instrumentos revela semelhanças — e diferenças — entre contextos

Na Colômbia, dois estudos instrumentais avaliaram a versão em espanhol de uma escala sobre atitudes em relação à matemática e à tecnologia. O primeiro reuniu 573 estudantes do ensino médio e identificou três dimensões: atitude em relação à aprendizagem de matemática com tecnologia, autoconceito em matemática e confiança na tecnologia. A consistência interna global foi considerada adequada. O segundo estudo, com 400 estudantes, encontrou evidências de validade convergente, pois as subescalas se relacionaram diretamente com construtos semelhantes (Ávila-Toscano, 2025).

Esse resultado dá ao professor uma maneira de pensar sobre tecnologia sem reduzi-la a “usar ou não usar”. Um estudante pode gostar da ideia de aprender matemática com recursos tecnológicos, mas ter baixa confiança para utilizá-los; outra pessoa pode se sentir segura com a tecnologia e, ao mesmo tempo, duvidar da própria capacidade matemática. A escala validada trata essas dimensões separadamente. Ela não prova que a tecnologia melhora o desempenho: investiga atitudes e oferece uma ferramenta para estudá-las.

Os dois estudos realizados na Turquia sobre tarefas de casa também ajudam a separar dimensões que muitas vezes são agrupadas. Um adaptou cinco escalas sobre gestão da tarefa, esforço, envolvimento do professor, feedback e apoio parental. Com 1.698 estudantes do 5º ao 8º ano de seis escolas públicas de Istambul, os autores encontraram resultados de análise fatorial semelhantes aos das escalas originais e evidências para considerar as versões turcas válidas e confiáveis no contexto investigado (Avci, 2024).

O outro estudo turco adaptou escalas de expectativa-valor, motivação, interesse, atitude afetiva e finalidades da tarefa de matemática, além de desenvolver uma escala de autoeficácia para a tarefa. Participaram 1.555 alunos do 5º e do 8º ano. As análises apoiaram a validade de construto das escalas; a escala de motivação apresentou uma terceira dimensão diferente da original. Os autores consideraram adequados os instrumentos para pesquisas sobre tarefa de casa no ensino fundamental II naquele contexto (Avci, 2024).

Há uma lição metodológica direta: adaptar uma escala não é apenas traduzir palavras. As dimensões podem se manter ou se reorganizar. O resultado sobre a terceira dimensão da escala de motivação mostra que a estrutura que funciona em um contexto pode não se repetir exatamente em outro. E, como ambos os trabalhos turcos são do mesmo ano e têm os mesmos autores, a citação no texto identifica os estudos pelo sobrenome e ano; os títulos e links nas referências distinguem cada pesquisa.

Indicadores de percepção não substituem a observação do raciocínio

Um levantamento com 225 alunos do 5º ano de Cebu, nas Filipinas, validou um instrumento sobre fatores de proficiência autopercebida ligados à resolução de problemas em aulas gamificadas de matemática. A análise identificou conhecimento prévio, reforço positivo, feedback e recompensas, autoconsciência e definição de metas como preditores estatisticamente significativos das habilidades de resolução de problemas dos alunos. Como o desenho foi transversal e baseado em levantamento, o resultado relata associações preditivas no modelo estudado; não deve ser apresentado como prova de que cada fator, isoladamente, causa melhora (Amar, 2025).

Já uma pesquisa qualitativa na África do Sul acompanhou nove professores de matemática em um contexto de Lesson Study, observando a apresentação da aula e a reflexão posterior. Os professores conseguiam perceber aspectos do pensamento matemático dos estudantes, mas essa percepção era com frequência superficial. As decisões didáticas seguintes também tendiam a não responder adequadamente ao pensamento percebido, e a reflexão pós-aula foi descrita como superficial (Moremi, 2026).

Os dois trabalhos não medem a mesma coisa: um valida um instrumento e examina fatores associados à proficiência autopercebida; o outro acompanha como docentes interpretam o pensamento dos estudantes e decidem o que fazer em seguida. Lidos em conjunto, sugerem que é útil distinguir o que o aluno relata sobre si do que efetivamente mostra ao resolver um problema — e também do que o professor consegue perceber nessa resolução. Uma resposta correta, uma escala de confiança e uma explicação oral podem oferecer pistas diferentes.

Contexto, conhecimento prévio e materiais mudam as oportunidades de aprender

Uma pesquisa com estudantes do 6º ano investigou o ensino de números primos e decomposição em fatores primos por meio da Educação Matemática Realística. O estudo de caso qualitativo selecionou três participantes com níveis diferentes de conhecimento prévio e analisou o processo de ensino e entrevistas. Os resultados indicaram que os participantes conceituaram os números primos e a decomposição como objetos. A coordenação entre divisor, múltiplo, números pares e ímpares, árvore de fatores, critérios de divisibilidade e processos algorítmicos teve papel fundamental nessa conceituação (Keyik, 2026).

Nas Filipinas, uma intervenção com aulas de probabilidade contextualizadas por conceitos agrícolas envolveu 36 alunos do 8º ano, de famílias ligadas à agricultura. O estudo encontrou melhora significativa entre pré-teste e pós-teste nos quatro níveis de proficiência considerados. Ainda assim, os alunos no nível em desenvolvimento tiveram dificuldades, especialmente na simplificação de frações, que afetaram o desempenho geral. Os autores relacionam a contextualização a melhora de engajamento, desempenho e compreensão, mas destacam a necessidade de apoio adicional para esse grupo (Saga, 2026).

Na China, a análise de duas edições de livros didáticos e 24 aulas filmadas de geometria do 8º ano examinou a relação entre oportunidades de raciocínio e demonstração nos materiais e as práticas em sala. Houve forte congruência entre o que os livros ofereciam e o que os professores implementavam; eles recorreram principalmente aos livros didáticos, com foco em demonstrações e formulação de conjecturas. As oportunidades para avaliar argumentos foram limitadas, e outros tipos de raciocínio e demonstração estavam ausentes (Zhang, 2026).

Esses estudos não oferecem uma receita universal. Eles mostram, por caminhos diferentes, que a aprendizagem se apoia em relações entre conhecimentos prévios, tarefas, materiais e decisões do professor. Um contexto familiar pode favorecer o envolvimento, mas não elimina uma dificuldade conceitual. Um livro pode oferecer oportunidades de demonstração, mas não garante que os alunos avaliem argumentos. E uma atividade realística pode apoiar a construção de conceitos quando as relações matemáticas são coordenadas.

Os estudos lado a lado

A tabela resume o foco e o alcance dos estudos citados. “O que relata” sintetiza os resultados presentes nos resumos; não equivale a uma avaliação completa da qualidade ou da aplicabilidade de cada pesquisa.

O que os estudos têm em comum e onde divergem?

Um ponto comum é a atenção à validade da interpretação. Os estudos de escalas perguntam se os itens se organizam de maneira coerente e se o instrumento serve ao uso proposto. As pesquisas de sala de aula, por outro caminho, mostram que conhecer uma característica não basta: é preciso observar como ela se manifesta em tarefas, explicações, materiais e decisões pedagógicas.

Também aparece uma tensão entre medidas amplas e situações concretas. Uma escala pode organizar respostas de muitos participantes e facilitar a investigação de dimensões como confiança ou motivação. Um estudo de caso, uma observação de aula ou uma intervenção contextualizada pode acompanhar processos e dificuldades específicos, mas seus resultados não autorizam generalizações automáticas para todos os estudantes. São evidências com alcances diferentes, não concorrentes que precisem produzir um vencedor.

As diferenças entre contextos importam. Os estudos incluem professores gregos, estudantes colombianos, filipinos e turcos, professores sul-africanos e aulas chinesas, além de pesquisas cujo país não está indicado no resumo. As etapas também variam. O conjunto não estabelece uma escala comum que permita classificar os países nem identifica um modelo nacional superior. O que ainda fica em aberto é como instrumentos adaptados se comportariam em amostras brasileiras, como as dimensões se comparariam entre línguas e quais práticas teriam efeitos semelhantes em realidades escolares distintas.

O que isso significa para a sala de aula?

Os estudos não prescrevem uma sequência didática brasileira. As sugestões a seguir são aplicações possíveis das ideias investigadas, não resultados testados diretamente por todas essas pesquisas.

1. Separe o que o aluno sente do que ele consegue fazer

Aplicação possível: ao propor um problema, peça que os estudantes indiquem antes de começar o quanto se sentem confiantes e, depois, recolha a resolução e uma explicação. Imagine uma turma de 7º ano em que um aluno declara pouca confiança, mas apresenta uma estratégia consistente; outro se sente seguro, mas não justifica o procedimento. As duas informações são úteis, mas respondem a perguntas diferentes. A pesquisa sobre atitudes ligadas à tecnologia reforça justamente que autoconceito matemático e confiança tecnológica são dimensões distintas, não substitutos de uma medida de desempenho (Ávila-Toscano, 2025).

2. Observe o raciocínio antes de decidir o próximo passo

Aplicação possível: durante a resolução, anote que estratégia o aluno usou, qual relação matemática parece compreender e onde a justificativa se interrompe. Em uma turma hipotética trabalhando com divisibilidade, uma resposta errada pode resultar de confusão entre divisor e múltiplo, não de desatenção. O estudo sul-africano alerta que a percepção docente pode permanecer superficial e que isso afeta as decisões seguintes; uma rotina curta de observação e reflexão pode tornar mais explícita a ponte entre resposta e intervenção (Moremi, 2026).

3. Use o contexto familiar sem deixar a matemática escondida

Aplicação possível: parta de uma situação próxima dos estudantes, mas identifique com clareza a ideia matemática que a situação deve ajudar a compreender. Uma turma hipotética pode estimar probabilidades a partir de uma atividade agrícola ou de outro contexto local; depois, o professor pode perguntar quais frações, relações ou representações estão sendo usadas. O estudo filipino encontrou melhora em uma intervenção com agricultura, mas também registrou dificuldade com simplificação de frações entre estudantes no nível de proficiência em desenvolvimento. Contextualizar não dispensa ensinar os conhecimentos necessários para trabalhar com o contexto (Saga, 2026).

4. Trate o erro como pista sobre conhecimentos prévios

Aplicação possível: antes de uma unidade, proponha uma tarefa breve que revele o que a turma já sabe e use as respostas para escolher exemplos e apoios. Imagine estudantes que compreendem a ideia de número primo, mas ainda confundem múltiplos e divisores. O estudo de caso sobre primos e fatoração destaca o papel da coordenação entre várias relações matemáticas, em vez de reduzir a aprendizagem a memorizar um algoritmo (Keyik, 2026). Essa leitura ajuda a planejar retomadas pontuais sem presumir que todos partem do mesmo lugar.

5. Dê feedback que ajude o estudante a orientar a próxima tentativa

Aplicação possível: em vez de marcar apenas certo ou errado, indique uma etapa da estratégia que merece revisão e peça uma nova tentativa. Uma turma hipotética pode receber um problema gamificado com metas individuais, mas o professor pode verificar se as recompensas e os retornos ajudam a pensar ou apenas incentivam a concluir rapidamente. O levantamento nas Filipinas identificou feedback, reforço positivo, recompensas, conhecimento prévio, autoconsciência e metas como preditores significativos no modelo estudado; isso não prova uma relação causal isolada, mas oferece questões úteis para planejar e observar a atividade (Amar, 2025).

6. Ao usar tecnologia, pergunte também como a turma se sente ao usá-la

Aplicação possível: depois de uma atividade digital de matemática, recolha comentários breves sobre facilidade de uso, confiança e aprendizagem percebida, sem confundir essas respostas com acerto conceitual. Imagine que parte da turma goste da ferramenta, mas hesite em explicar uma solução matemática; outra parte pode preferir resolver sem recurso digital. A escala colombiana estudou atitudes em relação à matemática com tecnologia, autoconceito e confiança tecnológica separadamente. A aplicação em sala é usar essas dimensões como perguntas de reflexão, não como selo de que uma ferramenta funciona para todos (Ávila-Toscano, 2025).

7. Faça da tarefa de casa uma experiência observável, não uma suposição

Aplicação possível: acompanhe, em períodos curtos, se a tarefa foi feita, quanto tempo exigiu e que tipo de apoio ou feedback os alunos receberam. Uma turma hipotética pode relatar que a atividade de matemática levou tempos muito diferentes; isso pode motivar uma revisão da quantidade, da clareza ou do apoio oferecido. As pesquisas turcas mostram que gestão, esforço, envolvimento docente, feedback, apoio parental, motivação e autoeficácia podem ser investigados como dimensões distintas. Os instrumentos citados foram validados naquele contexto, portanto a sugestão é observar essas dimensões, não importar as escalas sem adaptação (Avci, 2024).

8. Amplie as formas de raciocinar além da demonstração pronta

Aplicação possível: em geometria, combine tarefas em que os estudantes formulem conjecturas com momentos para justificar, comparar argumentos e avaliar se uma conclusão decorre das premissas. Imagine uma turma que repete uma demonstração apresentada, mas tem dificuldade para decidir se um argumento de colega é suficiente. A análise chinesa encontrou oportunidades limitadas para avaliar argumentos, apesar do foco em demonstrações e conjecturas. Uma aplicação possível é revisar as tarefas para incluir explicitamente essa avaliação, sem supor que a sequência dos livros brasileiros seja igual à estudada na China (Zhang, 2026).

O que muda quando trazemos esses estudos para o Brasil?

Os estudos foram realizados em contextos educacionais de outros países, como Grécia, Colômbia, Turquia, Filipinas, África do Sul e China. Isso significa que seus resultados não descrevem automaticamente as escolas brasileiras. Língua, organização escolar, materiais, experiências dos alunos e formas de participação podem influenciar tanto as respostas a uma escala quanto a implementação de uma atividade. Mesmo quando uma prática parece familiar, o que ela mede e como funciona precisa ser investigado no contexto local.

Para o professor brasileiro, a contribuição mais segura é usar os estudos como lentes para formular perguntas, não como ranking ou receita importada. Ao planejar uma tarefa contextualizada, vale verificar se o contexto faz sentido para a turma e que conhecimentos matemáticos ele exige. Ao adotar uma escala, é preciso saber se houve adaptação e validação para a população em que será aplicada. E, ao interpretar uma pesquisa de outro país, convém distinguir resultados observados naquele grupo de hipóteses que podem ser testadas localmente.

Também importa não confundir validade de um instrumento com equivalência entre países. Os estudos turcos apoiam o uso de versões adaptadas de escalas naquele contexto; o estudo colombiano oferece evidências para uma versão em espanhol. Nenhum desses resultados, sozinho, estabelece que as respostas de estudantes brasileiros possam ser comparadas diretamente às respostas originais. Uma adaptação para o Brasil exigiria verificar linguagem, dimensões e funcionamento dos itens com participantes brasileiros.

Quais são os limites desta leitura?

Este artigo se baseia nos resumos de dez estudos recentes, não na leitura integral dos trabalhos. Os resumos permitem identificar objetivos, participantes e resultados principais, mas não oferecem todos os detalhes necessários para julgar instrumentos, procedimentos, análises ou limites com profundidade. Além disso, os estudos têm métodos e perguntas diferentes: validação psicométrica, levantamento, estudo de caso, observação de aulas e intervenção não produzem o mesmo tipo de conclusão.

Ficam em aberto perguntas como: os instrumentos funcionariam de forma equivalente em escolas brasileiras? Quais itens precisariam de adaptação cultural e linguística? Os resultados de uma intervenção se manteriam em turmas com outros contextos e conhecimentos prévios? Para responder a essas questões, faz sentido consultar os estudos completos, sobretudo quando se pretende usar uma escala, reproduzir uma intervenção, orientar uma política escolar ou comparar resultados entre países. A leitura integral também permite examinar detalhes metodológicos que não aparecem nos resumos.

Como o GeraProva ajuda com este assunto

Uma forma prática de levar essas ideias para a rotina é preparar atividades e avaliações que revelem não só a resposta final, mas também estratégias, justificativas e dificuldades dos estudantes. O gerador de provas do GeraProva pode apoiar a elaboração de questões para esse trabalho; a escolha do conteúdo, a revisão das questões e a interpretação das respostas continuam sendo decisões do professor. Para conhecer a plataforma, você pode fazer o cadastro grátis.

Perguntas frequentes sobre comparação do ensino de matemática

Uma escala validada em outro país pode ser aplicada diretamente no Brasil?

Não é prudente presumir que sim. Os estudos mostram que adaptar uma escala pode produzir resultados diferentes dos da versão original: na pesquisa turca sobre motivação para tarefas de matemática, por exemplo, uma dimensão da escala diferiu da estrutura original. A validação de uma versão em espanhol na Colômbia ou de versões turcas apoia o uso nos contextos investigados, não uma equivalência automática com estudantes brasileiros. Antes de usar um instrumento no Brasil, é importante verificar sua adaptação linguística e cultural e se suas dimensões fazem sentido para o grupo avaliado.

Psicometria mede se um aluno sabe matemática?

Nem sempre. Psicometria reúne métodos para estudar a qualidade de instrumentos que medem características como atitudes, confiança, motivação ou eficácia percebida. A escala colombiana, por exemplo, separou atitude diante da matemática com tecnologia, autoconceito matemático e confiança na tecnologia. Essas dimensões podem ajudar a entender a experiência do estudante, mas não substituem uma avaliação de conhecimentos ou de resolução de problemas. Para avaliar aprendizagem, é preciso escolher evidências adequadas ao objetivo, como respostas a tarefas e explicações matemáticas.

Os estudos provam que gamificação melhora a resolução de problemas?

O estudo filipino citado investigou fatores preditores da proficiência autopercebida em ensino gamificado com alunos do 5º ano. Foram identificados como preditores significativos conhecimento prévio, reforço positivo, feedback e recompensas, autoconsciência e definição de metas. Como o resumo descreve um levantamento quantitativo transversal, não é adequado transformar essa associação em prova de que a gamificação, ou cada fator isolado, causa melhora. O resultado pode orientar perguntas para o planejamento e a observação, mas não garante o mesmo efeito em qualquer turma.

O que os estudos sobre tarefas de casa podem orientar?

As pesquisas turcas mostram que a tarefa de casa pode ser investigada por diferentes dimensões: gestão, esforço, feedback, envolvimento do professor, apoio parental, motivação, interesse e autoeficácia. Os instrumentos foram adaptados ou desenvolvidos e avaliados para estudantes daquele contexto. Para o professor brasileiro, isso pode inspirar uma análise mais específica do que significa “a tarefa não funcionou”: foi o tempo, a compreensão do enunciado, o apoio disponível ou a motivação? A aplicação dessas escalas em outra população exigiria adaptação e validação, não apenas tradução.

Contextualizar a matemática garante que todos aprendam melhor?

Não garante. O estudo filipino sobre probabilidade e agricultura encontrou melhora entre pré e pós-teste em todos os níveis de proficiência analisados, mas também registrou dificuldades com simplificação de frações entre os estudantes no nível em desenvolvimento. O resultado mostra que um contexto prático pode ser útil no grupo estudado e que as necessidades dos alunos continuam diferentes. Ao planejar uma atividade contextualizada, vale identificar quais conhecimentos ela exige e prever apoio para as dificuldades que possam impedir o estudante de trabalhar com a ideia matemática.

É possível usar esses resultados para comparar países?

O conjunto de estudos não fornece um ranking nem uma medida comum de desempenho entre países. Os trabalhos investigam populações, etapas e perguntas variadas: propriedades de escalas, práticas docentes, tarefas de casa, atitudes, aulas e intervenções. Mesmo instrumentos com nomes ou propósitos semelhantes podem ter dimensões diferentes quando adaptados a outra língua e contexto. Para uma comparação internacional válida, seria necessário verificar equivalência entre medidas e interpretar os resultados considerando amostras e sistemas educacionais. Aqui, a comparação mais útil é entre o que cada estudo mediu e o alcance de suas conclusões.

Referências

As referências abaixo correspondem aos estudos citados no texto. Os títulos em português acompanham os títulos fornecidos; o título original aparece entre parênteses.

1. Charitaki, G., Vretudaki, H. e Kypriotaki, M. (2026). Reexaminando a estrutura fatorial da eficácia no ensino de matemática por meio de uma abordagem bifatorial em uma amostra grega de professores da educação infantil regular e especial (Revisiting the Factor Structure of the Mathematics Teaching Efficacy through a Bifactor Approach in a Greek Sample of Special and Typical Preschool Education Teachers). Mathematics Education Research Journal. Link.
2. Amar, K. M. C. et al. (2025). Desenvolvimento e Validação de Instrumento de Fatores de Proficiência Autopercebida que Afetam as Habilidades de Resolução de Problemas dos Alunos no Ensino Gamificado de Matemática (Development and Validation of Instrument of Self-Perceived Proficiency Factors Affecting Students' Problem-Solving Skills on Gamified Mathematic Instruction). International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology. Link.
3. Ávila-Toscano, J. H. et al. (2025). Atitudes em relação à aprendizagem de matemática com tecnologia: propriedades psicométricas da Escala de Atitudes em relação à Matemática e à Tecnologia (Attitudes toward Learning Mathematics with Technology: Psychometric Properties of the Mathematics and Technology Attitudes Scale). International Journal of Education in Mathematics, Science and Technology. Link.
4. Henríquez-Rivas, C. e Vergara-Gómez, A. (2025). Elaboração e validação de um questionário para explorar o trabalho geométrico de professores de Matemática (Design and Validation of a Questionnaire to Explore the Geometric Work of Mathematics Teachers). European Journal of Science and Mathematics Education. Link.
5. Avci, S. e Özgenel, M. (2024). Adaptação e Avaliação Psicométrica das Escalas de Gestão de Tarefas de Casa, Envolvimento do Professor e dos Pais para Estudantes do Ensino Fundamental II na Turquia (Adaptation and Psychometric Evaluation of Homework Management, Teacher and Parent Involvement Scales for Middle Schoolers in Turkey). International Journal of Psychology and Educational Studies. Link.
6. Avci, S. e Özgenel, M. (2024). Explorando as propriedades psicométricas de escalas de tarefas de casa de matemática no contexto educacional turco (Exploring the Psychometric Properties of Mathematics Homework Scales in the Turkish Educational Context). International Journal of Psychology and Educational Studies. Link.
7. Keyik, N. e Yilmaz, R. (2026). Construção dos conceitos de número primo e de decomposição em fatores primos com a Educação Matemática Realística: o caso de alunos do 6º ano (Constructing Prime Number and Prime Factorization with Realistic Mathematics Education: The Case of 6th Grade Students). International Electronic Journal of Mathematics Education. Link.
8. Moremi, K. C. e Sekao, D. (2026). Percepção Profissional de Professores de Matemática sobre o Pensamento Matemático dos Estudantes e Suas Decisões Didáticas Subsequentes: Um Estudo de Caso em Lesson Study (Mathematics Teachers' Professional Noticing of Learners' Mathematical Thinking and Their Subsequent Instructional Decisions: A Case of Lesson Study). International Journal for Lesson and Learning Studies. Link.
9. Saga, A. et al. (2026). Contextualizando a Matemática por meio da Agricultura: Análise dos Efeitos nos Níveis de Proficiência dos Alunos em Probabilidade (Contextualizing Mathematics through Agriculture: Examining the Effects on Students' Proficiency Levels in Probability). Journal of Education and Learning (EduLearn). Link.
10. Zhang, D. (2026). Até Onde os Professores Vão além dos Livros Didáticos de Matemática para Ensinar Raciocínio e Demonstração em Salas de Aula de Geometria do Oitavo Ano? (How Far Do Teachers Go beyond Mathematics Textbooks to Teach Reasoning and Proof in Eighth-Grade Geometry Classrooms?). European Journal of Education. Link.

Que tal escolher uma ideia deste texto e observá-la na próxima atividade de matemática? Uma pequena pergunta sobre estratégias, confiança ou dificuldade já pode abrir uma conversa produtiva com a turma.