Formação de professores de computação: por que a prática precisa acompanhar a teoria

Uma crença comum sobre ensinar computação é que basta o professor aprender a programar para conseguir levar o conteúdo à escola. As pesquisas recentes sobre formação docente em diferentes países tornam essa ideia mais complexa: saber computação importa, mas também é preciso transformar esse conhecimento em situações de aprendizagem, lidar com dúvidas e praticar decisões pedagógicas.

Os estudos não apontam uma receita única. Eles investigam desde estágios em cursos de programação até projetos com sensores, avaliação de conceitos e confiança para ensinar. Em conjunto, ajudam a fazer uma pergunta útil para qualquer professor: como aproximar o que se aprende na formação daquilo que será preciso fazer diante de uma turma real?

O que é a formação de futuros professores de computação e por que importa para o professor?

Formar futuros professores de computação significa prepará-los para compreender conceitos e ensiná-los a estudantes da educação básica. Isso inclui conhecimentos de computação, mas também escolhas sobre atividades, explicações, acompanhamento de tentativas e formas de avaliar a aprendizagem. Na rotina escolar, esse preparo aparece quando o professor propõe uma tarefa de programação, ajuda a turma a interpretar um erro ou conecta um conceito computacional a outro conteúdo.

Os estudos apresentados aqui tratam de contextos distintos: formação inicial, professores em exercício, educação infantil, anos iniciais, ensino médio e integração com matemática. Alguns investigam atividades específicas; outros analisam percepções, autoeficácia ou preparação para implementar um currículo. Não são todos estudos sobre a mesma etapa nem sobre o mesmo modelo de formação. Ainda assim, juntos ajudam a discutir uma questão comum: o que pode apoiar o professor para ensinar computação com mais segurança e intenção pedagógica?

O que a pesquisa recente mostra sobre preparar professores para ensinar computação?

Conhecimento computacional e confiança para ensinar caminham juntos

Uma pesquisa nacional australiana examinou professores em exercício e futuros professores para entender quais fatores se relacionavam à autoeficácia para ensinar tecnologias digitais. Entre os fatores analisados estavam capacidade pessoal de computação, valores e crenças sobre computação, expectativa de resultados e percepção de letramento digital. A capacidade pessoal de computação apresentou a associação mais forte com a autoeficácia em todos os grupos. A expectativa de resultados também se associou significativamente à autoeficácia, enquanto valores e crenças sobre computação não tiveram associação significativa nos grupos estudados (Blannin, 2026).

Há uma diferença importante entre os grupos: a percepção de letramento digital se associou significativamente à autoeficácia entre professores em exercício, mas não entre futuros professores. O estudo sugere que a formação inicial e a continuada deem atenção ao desenvolvimento das capacidades de computação, em vez de se concentrarem em valores e crenças relacionados ao tema. Para a conversa entre colegas, isso reforça uma ideia concreta: sentir-se preparado pode depender, em parte, de ter oportunidades para praticar o conteúdo, e não apenas de considerar a computação importante.

Essa relação não significa que dominar ferramentas, por si só, resolva os desafios pedagógicos. Outros estudos olham justamente para as experiências em que futuros professores precisam usar conceitos para criar, explicar ou apoiar uma aprendizagem. A conexão entre confiança e conhecimento é um ponto de partida, não uma definição completa do que é estar preparado para ensinar.

Experiências práticas aproximam conteúdo e decisões pedagógicas

Na Suíça, futuros professores do ensino médio atuaram como assistentes em cursos de ciência da computação para estudantes do ensino médio. Os cursos envolviam programação com tecidos inteligentes. O estudo comparou esses participantes a um grupo de controle e investigou conhecimentos pedagógicos do conteúdo, atitudes em relação ao ensino, crenças sobre eficácia da aprendizagem, apoio dos pares e experiências emocionais. Os autores relatam dois efeitos moderados que ajudaram a explicar diferenças entre grupos nas medidas de crença na eficácia da aprendizagem e apoio dos pares ao longo do tempo. Também houve diminuição de emoções negativas associadas à experiência (Smit, 2025).

O resumo não descreve a experiência como prova de que qualquer estágio terá o mesmo efeito. O que ele oferece é uma possibilidade de formação: participar de uma situação de ensino, ainda que como assistente, pode colocar o futuro professor em contato com questões que não aparecem da mesma forma em uma atividade puramente teórica. É uma oportunidade para observar interações, acompanhar dúvidas e experimentar o papel docente num contexto de computação.

Em Taiwan, uma atividade de formação para futuros professores dos anos iniciais combinou programação visual com Scratch e microcontroladores micro:bit. Em um projeto de computação física, os participantes criaram um jogo educativo sobre energia com sensor de movimento. No estudo preliminar, conseguiram colaborar e desenvolver jogos considerados adequados a estudantes dos anos iniciais. Também apresentaram melhorias significativas em conhecimentos de pensamento computacional e nas pontuações de conhecimentos sobre energia; a maioria manifestou satisfação com a atividade (Tsai, 2023).

O valor dessa experiência está na integração: os futuros professores não trabalharam apenas com comandos de programação, mas com um projeto que envolvia um conteúdo temático e uma produção destinada a crianças. O resultado é promissor dentro do contexto estudado, mas não deve ser lido como garantia de que todo projeto com tecnologia produzirá os mesmos efeitos. A pergunta pedagógica continua central: o que os estudantes devem aprender, e como a atividade ajuda a chegar lá?

Alinhar teoria, prática e currículo é um desafio de preparação

Um estudo realizado em Gana investigou como estudantes de formação inicial de professores estavam preparados para implementar o currículo de Computação nas escolas de educação básica. Os autores encontraram alinhamento entre o currículo das instituições de formação e o currículo escolar, tanto em conteúdo quanto em implementação. Ao mesmo tempo, identificaram uma diferença entre compreensão teórica sólida e lacunas significativas na formação prática. O estudo recomenda revisão contínua desse alinhamento e mais oportunidades práticas e recursos para os futuros professores (Gyamfi, 2025).

Esse achado ajuda a separar duas perguntas que às vezes ficam misturadas: o curso aborda os conteúdos previstos? E os futuros professores têm oportunidades suficientes para praticar como ensiná-los? A resposta positiva à primeira não elimina a necessidade da segunda. Planejar, testar uma explicação, perceber onde surgem dificuldades e ajustar a atividade são ações que exigem preparação própria.

Um estudo brasileiro sobre objetos de aprendizagem em matemática baseada no pensamento computacional acrescenta outra perspectiva. A pesquisa desenvolveu e avaliou recursos relacionados à programação de um jogo do dinossauro no Scratch para a educação infantil. Os objetos foram avaliados por 57 professores em formação inicial e receberam avaliação de alta qualidade. O trabalho enfatiza que o recurso precisa se alinhar aos objetivos pedagógicos, aos resultados matemáticos esperados e à compreensão dos conceitos de pensamento computacional, além de considerar o processo pelo qual o professor ajuda os alunos a resolver o problema (Dobgenski, 2025).

Esse estudo é particularmente útil para pensar que um recurso digital não substitui a decisão de ensino. A qualidade do objeto de aprendizagem está relacionada ao uso pedagógico que se pretende fazer dele: que problema será proposto, que aprendizagem matemática se busca e como o professor pode apoiar o raciocínio dos estudantes. A pesquisa investigou e validou recursos, não uma fórmula universal de aula.

A avaliação e o apoio durante a programação também fazem parte da formação

Como perceber se futuros professores compreendem conceitos de pensamento computacional? Uma pesquisa com 146 estudantes de licenciatura para os anos iniciais investigou uma atividade de classificação de cartões chamada “Match it”. Os participantes relacionaram cenários, palavras e imagens a cinco conceitos: pensamento algorítmico, abstração, decomposição, padrões e generalização, e avaliação. O estudo concluiu que a atividade foi útil como método de avaliação, mas os estudantes apontaram problemas no design e no conteúdo, indicando necessidade de revisão da ferramenta (Allsop, 2024).

O resultado é instrutivo para quem acompanha uma formação ou planeja uma avaliação: uma atividade pode abrir uma janela para o raciocínio dos participantes e, ao mesmo tempo, precisar de ajustes para representar melhor os conceitos. Avaliar não é apenas atribuir uma nota. Também é observar como alguém interpreta uma situação, que associações faz e onde a proposta pode estar induzindo confusão.

Já a depuração — encontrar e corrigir erros em um programa — foi investigada a partir das experiências de professores do ensino médio com programação baseada em texto. Em nove entrevistas, os autores identificaram o “problema das mãos levantadas”: muitos estudantes pedem ajuda ao professor durante a depuração. Professores mais experientes e confiantes relataram estratégias para lidar com a situação, enquanto os menos confiantes descreveram consequências negativas. Os autores recomendam mais pesquisa sobre conhecimento pedagógico específico de depuração e desenvolvimento profissional para apoiar professores menos confiantes (Gale, 2026).

O estudo não apresenta uma sequência pronta de intervenções para cada sala de aula, mas nomeia um desafio reconhecível: quando cada erro leva a um pedido imediato de ajuda, o professor pode ficar sobrecarregado e o estudante pode ter menos espaço para investigar. Para a formação, isso mostra que praticar programação e aprender a ensinar a depuração são tarefas relacionadas, mas não idênticas.

O que os estudos sobre formação docente em computação investigaram lado a lado?

A tabela resume o foco e os resultados dos estudos citados. Os contextos ajudam a perceber que as pesquisas tratam de etapas, participantes e propostas diferentes; por isso, seus resultados não devem ser comparados como se fossem avaliações de um único programa de formação.

O que os estudos têm em comum e onde divergem?

Um ponto comum é que ensinar computação envolve mais do que conhecer termos ou ferramentas. As pesquisas sobre autoeficácia, projetos, estágio, avaliação e depuração, por caminhos diferentes, chamam atenção para a relação entre conhecimento e ação pedagógica. A capacidade de computação aparece associada à confiança para ensinar; experiências práticas oferecem situações de participação; e atividades de avaliação ajudam a observar como os conceitos são compreendidos.

Há também uma tensão importante: a formação pode apresentar conteúdo alinhado ao currículo e ainda deixar lacunas na preparação prática, como relata o estudo de Gana. Por outro lado, algumas experiências práticas mostram resultados promissores em contextos delimitados, como o projeto de computação física em Taiwan e a atuação como assistente na Suíça. Isso não permite concluir que uma única atividade resolva a distância entre teoria e prática. Os formatos, os participantes e os objetivos variam.

Outra diferença está no que cada pesquisa chama de preparo. Uma investiga autoeficácia; outra, atitudes e emoções; outra, qualidade de objetos de aprendizagem; outra, compreensão de conceitos; e outra, experiências com depuração. Ainda não fica resolvido qual combinação de conteúdo, prática supervisionada, recursos e desenvolvimento profissional é mais adequada para cada etapa escolar. Também importa investigar como os resultados se sustentam quando as propostas são usadas em escolas e rotinas diferentes.

Como aplicar essas ideias na sala de aula sem copiar um modelo de outro país?

As sugestões abaixo são aplicações possíveis para a escola, não resultados testados diretamente pelos estudos. A ideia é usar as perguntas levantadas pelas pesquisas para planejar atividades viáveis, adaptadas à turma e aos recursos disponíveis.

1. Comece pelo conceito, não pelo equipamento

Como aplicação, escolha primeiro o que a turma precisa compreender e só depois decida se uma ferramenta digital ajuda. Imagine uma turma de 6º ano trabalhando com a ideia de decompor um problema: antes de abrir um programa, o professor pode propor que os estudantes descrevam etapas para organizar uma tarefa cotidiana. Em seguida, podem relacionar essas etapas a uma atividade de programação. Essa sequência preserva o objetivo de aprendizagem e evita que a novidade do recurso tome o lugar da pergunta pedagógica.

2. Transforme um projeto em oportunidade para explicar escolhas

Como aplicação, proponha uma criação pequena, como um jogo simples ou uma animação, e peça aos estudantes que expliquem que problema resolveram e como dividiram o trabalho. O projeto de computação física estudado em Taiwan combinou programação, colaboração e um tema de energia. Uma adaptação sem microcontroladores pode manter o princípio de criar algo com propósito: os estudantes planejam, testam e revisam uma produção, enquanto o professor observa quais conceitos precisam de outra explicação.

3. Faça da tentativa um momento de aprendizagem, não só de correção

Como aplicação, ao surgir um erro, convide a turma a comparar o que esperava que acontecesse com o que ocorreu. Em vez de corrigir imediatamente o código, o professor pode perguntar qual parte da sequência vale testar primeiro ou que mudança permitiria identificar a causa. Essa estratégia é uma proposta de sala, não uma técnica validada pelo estudo de Gale. Ela responde ao desafio que a pesquisa nomeia: muitos pedidos de ajuda durante a depuração podem exigir formas de apoiar a investigação sem deixar o estudante sozinho.

4. Use avaliações que revelem o raciocínio

Como aplicação, peça que os estudantes classifiquem exemplos, expliquem uma associação ou mostrem como identificaram um padrão. A pesquisa de classificação de cartões sugere que esse tipo de atividade pode ser útil para avaliar conceitos, embora a ferramenta estudada tenha recebido críticas sobre design e conteúdo. Na prática, vale revisar se cada exemplo corresponde claramente ao conceito pretendido e permitir que os alunos justifiquem suas escolhas, em vez de avaliar apenas acertos e erros.

5. Ligue computação a conteúdos que já fazem parte do planejamento

Como aplicação, planeje uma tarefa em que o pensamento computacional ajude a explorar um conteúdo de outra área, sem supor que a tecnologia precise estar presente em toda aula. O estudo brasileiro de objetos de aprendizagem relaciona pensamento computacional à matemática e destaca a importância de objetivos pedagógicos claros. Imagine uma atividade em que a turma descreva etapas para resolver um problema matemático e depois compare diferentes estratégias. O professor pode tornar explícito o que é aprendizagem matemática e o que é raciocínio computacional.

6. Planeje o apoio para que a turma não dependa de uma única pessoa

Como aplicação, estabeleça combinados para pedir ajuda: por exemplo, explicar o que tentou, apontar onde surgiu a dificuldade e ouvir uma hipótese de colega antes de chamar o professor. Em uma turma de 7º ano, dois estudantes poderiam comparar as etapas de um programa e registrar a diferença que encontraram. Isso não substitui a orientação docente; cria uma estrutura para distribuir a investigação. A proposta conversa com o “problema das mãos levantadas”, mas é uma adaptação prática, não um resultado diretamente testado nas entrevistas.

7. Inclua momentos de prática acompanhada na formação e no trabalho coletivo

Como aplicação, escolas e formadores podem organizar microensinos: um professor apresenta uma atividade curta a colegas, recebe perguntas e revisa a proposta antes de levá-la à turma. A experiência de futuros professores como assistentes em cursos oferece um exemplo de contato com situações de ensino. Em uma escola, uma versão possível é observar uma atividade de um colega ou coconduzir uma etapa, com tempo posterior para conversar sobre o que funcionou e que dificuldades apareceram.

O que muda quando adaptamos essas pesquisas ao contexto brasileiro?

O contexto brasileiro não é intercambiável com o da Austrália, da Suíça, de Gana ou de Taiwan. Os estudos investigam currículos, participantes e atividades de lugares diferentes; os resumos não permitem afirmar que as mesmas condições estejam presentes em cada escola brasileira. Assim, vale aproveitar as perguntas e os princípios, não importar automaticamente um programa, uma ferramenta ou uma política estrangeira.

Há um estudo brasileiro entre os selecionados: o trabalho de Dobgenski e colegas trata de objetos de aprendizagem para matemática baseada em pensamento computacional na educação infantil e inclui avaliação de professores em formação inicial. Ele oferece uma referência mais próxima para pensar recursos pedagógicos, mas também não representa todas as redes, etapas ou condições de ensino do país. A aplicação precisa considerar o contexto da escola e os objetivos reais da turma.

Os demais estudos ajudam a formular cuidados úteis: observar se a formação oferece prática, conferir se o que se ensina dialoga com o que se espera levar à escola e apoiar o desenvolvimento do conhecimento computacional. Na realidade brasileira, isso pode significar começar com atividades sem equipamento especializado, quando necessário, ou adaptar projetos à infraestrutura disponível. Essa é uma possibilidade de aplicação, não uma recomendação que os estudos tenham testado especificamente no Brasil.

Também é importante não reduzir a formação a uma lista de ferramentas. Scratch, micro:bit, tecidos inteligentes e programação baseada em texto aparecem em contextos específicos. O que pode ser transferido com mais cuidado é a pergunta sobre o papel pedagógico da ferramenta: que aprendizagem ela permite explorar, que experiência o professor precisa ter antes e que apoio será necessário para os estudantes?

Quais são os limites desta leitura dos estudos?

Este artigo se baseia nos resumos de estudos recentes disponíveis na fonte indicada, e não na leitura integral dos trabalhos. Por isso, apresenta os objetivos e resultados relatados nos resumos, sem detalhar procedimentos, instrumentos ou interpretações que não estejam descritos ali. Os estudos têm métodos e participantes diferentes, o que impede tratar seus resultados como uma comparação direta entre modelos de formação.

Ficam em aberto perguntas importantes: quais experiências práticas têm efeitos duradouros? Como adaptar essas propostas a escolas com recursos e tempos diferentes? Que tipos de apoio ajudam professores com pouca confiança em programação? E como acompanhar o que os estudantes aprendem ao longo de uma sequência, não apenas durante uma atividade? Para responder a essas questões, faria sentido consultar os estudos completos, especialmente quando uma escola ou programa de formação estiver considerando adotar uma intervenção específica.

Como o GeraProva pode ajudar a transformar esse tema em avaliação?

As ideias sobre programação, pensamento computacional e integração com outras áreas também podem aparecer em atividades e avaliações, desde que as questões estejam alinhadas ao que foi ensinado. O gerador de provas do GeraProva pode ajudar o professor a preparar avaliações e atividades com apoio de IA, que depois devem ser revisadas para adequação à turma e aos objetivos da aula. Para conhecer a plataforma, faça o cadastro grátis.

Perguntas frequentes sobre formação de professores de computação

Aprender programação é suficiente para ensinar computação?

Os estudos sugerem que o conhecimento de computação é uma parte importante do preparo, mas não esgota a questão. Na pesquisa australiana, a capacidade pessoal de computação foi o fator mais fortemente associado à autoeficácia para ensinar tecnologias digitais. Outros trabalhos investigaram experiências pedagógicas, avaliação de conceitos e apoio durante a depuração. Em conjunto, eles indicam que ensinar também envolve criar atividades, observar o raciocínio dos estudantes e apoiá-los quando surgem dificuldades. Isso não significa que todos os cursos precisem seguir o mesmo formato.

Que tipo de experiência prática pode ajudar futuros professores?

As pesquisas descrevem formatos diferentes, sem estabelecer um modelo único. Na Suíça, futuros professores atuaram como assistentes em cursos de computação; em Taiwan, participaram de um projeto de computação física com programação visual e microcontroladores. O estudo de Gana, por sua vez, encontrou lacunas práticas apesar de uma compreensão teórica sólida. Uma experiência prática pode envolver criar, testar ou apoiar uma atividade, desde que esteja ligada a objetivos pedagógicos. A adaptação à realidade de cada formação precisa considerar tempo, recursos e etapa de ensino.

É possível trabalhar pensamento computacional sem equipamentos específicos?

Os estudos citados não comparam sistematicamente atividades com e sem equipamentos, então não permitem afirmar qual opção é melhor. Eles mostram exemplos com Scratch, micro:bit, tecidos inteligentes e objetos de aprendizagem digitais, mas o ponto pedagógico é mais amplo: definir o conceito e a aprendizagem pretendida. Como aplicação, um professor pode começar propondo que os alunos organizem etapas, encontrem padrões ou dividam um problema em partes, e depois avaliar se uma ferramenta digital acrescenta algo. Essa é uma possibilidade de adaptação, não uma conclusão experimental desses estudos.

Como avaliar se os estudantes compreenderam conceitos de pensamento computacional?

Uma pesquisa com estudantes de licenciatura examinou uma atividade de classificação de cartões que relacionava exemplos a conceitos como abstração, decomposição e pensamento algorítmico. Os autores consideraram a atividade útil para avaliação, embora participantes tenham apontado problemas no design e no conteúdo. Para a escola, uma aplicação possível é pedir que os estudantes classifiquem exemplos e expliquem suas escolhas. A justificativa pode revelar como estão pensando, mas as perguntas precisam ser claras e alinhadas ao conceito que o professor quer observar.

O que fazer quando muitos estudantes pedem ajuda ao programar?

Um estudo baseado em entrevistas com professores do ensino médio chamou essa situação de “problema das mãos levantadas”. Professores mais experientes e confiantes relataram estratégias para lidar com pedidos de ajuda durante a depuração; os menos confiantes discutiram consequências negativas. O resumo não oferece uma sequência universal de passos. Como aplicação, o professor pode combinar que o estudante mostre o que tentou e onde acredita que está o erro antes de pedir apoio, além de propor conversa entre colegas. A estratégia deve ser ajustada à turma e não substitui o acompanhamento docente.

Os resultados de outros países podem ser aplicados diretamente no Brasil?

Não é prudente transferir resultados sem considerar diferenças de contexto. Os estudos foram realizados em países e etapas distintos, com currículos e experiências específicas. Eles podem oferecer perguntas úteis — por exemplo, se há prática suficiente, se os recursos servem aos objetivos e como apoiar a confiança docente —, mas não comprovam que uma política ou atividade terá o mesmo efeito em escolas brasileiras. Um estudo brasileiro entre os citados avaliou objetos de aprendizagem ligados à matemática e ao pensamento computacional, mas também não representa todas as realidades escolares do país.

Referências dos estudos citados

As referências abaixo correspondem aos estudos mencionados no texto. Os títulos em português acompanham os títulos originais entre parênteses.

1. Allsop, Yasemin; Kalelioglu, Filiz; Aslan Unlu, Melike (2024). Avaliação do conhecimento de futuros professores dos anos iniciais sobre conceitos de pensamento computacional por meio de uma atividade de classificação de cartões (Evaluating the Primary Trainee Teachers' Knowledge of Computational Thinking Concepts Using a Card Sorting Activity). International Journal of Computer Science Education in Schools. Link.
2. Blannin, Joanne; Lee, Jihyun; Mason, Thembi; Rowston, Kim; Abril, Jan Michael Vincent; Bower, Matt; Redmond, Petrea (2026). Examinando os determinantes da autoeficácia docente para ensinar tecnologias digitais nas escolas australianas (Examining the Determinants of Teacher Self-Efficacy to Teach Digital Technologies in Australian Schools). Journal of Education for Teaching: International Research and Pedagogy. Link.
3. Dobgenski, Jeanne; Prado, Maria Elisabette Brisola Brito; Silva, Angélica da Fontoura Garcia (2025). Desenvolvimento e validação de objetos de aprendizagem voltados ao ensino de matemática baseado no pensamento computacional (Development and Validation of Learning Objects Aimed at Mathematical Instructions Based on Computational Thinking). International Electronic Journal of Mathematics Education. Link.
4. Gale, Laurie; Sentance, Sue (2026). O problema das mãos levantadas e como lidar com ele: experiências de professores do ensino médio com a depuração em sala de aula (The Hands-Up Problem and How to Deal with It: Secondary School Teachers' Experiences of Debugging in the Classroom). Informatics in Education. Link.
5. Gyamfi, Emmanuel Kwasi; Ghansah, Benjamin; Yidana, Issifu; Oppong, Stephen Opoku; Ananga, Patricia; Essibu, Einstein Kow; Essibu, Winston Kwamina (2025). Preparação dos estudantes de formação inicial de professores e implementação do currículo de Computação em Gana (Preservice Teacher Trainees' Preparedness and Implementation of Computing Curriculum in Ghana). Discover Education. Link.
6. Smit, Robbert; Waibel, Clemens; Schmid, Rahel (2025). Atuação como assistente em um Centro de Educação em Ciência da Computação como estágio de campo para professores em formação inicial (Assisting in a Computer Science Education Centre as a Field-Based Internship for Pre-Service Teachers). Computer Science Education. Link.
7. Tsai, Fu-Hsing (2023). Utilizando um projeto de computação física para preparar futuros professores dos anos iniciais do ensino fundamental para ensinar programação (Using a Physical Computing Project to Prepare Preservice Primary Teachers for Teaching Programing). SAGE Open. Link.

Se você está pensando em levar computação para suas aulas, escolha uma ideia pequena, experimente com a sua turma e observe o que os estudantes aprendem no caminho.