Robótica e resolução de problemas: por que o desenho da tarefa muda o caminho

Uma tarefa aberta de busca de caminhos pode levar crianças a recorrer cada vez mais à tentativa e erro; uma atividade mais estruturada de simulação pode mobilizar outro perfil de resolução de problemas. Ao mesmo tempo, pesquisas com robótica relatam avanços em habilidades e interesse, enquanto outras encontram mudanças que não são estatisticamente significativas em alguns resultados. Isso não é uma contradição simples: indica que o que se propõe fazer, como se acompanha a atividade e qual habilidade se observa fazem diferença.

Para o professor, a pergunta prática não é apenas se a robótica funciona. É: funciona para quê, com que tipo de tarefa e em quais condições? A seguir, separamos o que cada conjunto de estudos investigou e relatou, distinguindo resultados promissores de conclusões que ainda pedem cautela. A ideia é ajudar você a planejar atividades em que o robô seja parte de um problema de aprendizagem, e não apenas um objeto interessante sobre a mesa.

O que é resolução de problemas e desenvolvimento de habilidades com robótica e por que importa para o professor?

Resolução de problemas com robótica é o processo de compreender um desafio, imaginar ou planejar uma sequência de ações, programar ou orientar um robô, observar o resultado e decidir o que ajustar. Em sala, esse processo pode aparecer quando uma criança tenta fazer um robô chegar a um ponto, quando uma dupla testa uma solução para uma simulação ou quando a turma usa uma construção robótica para trabalhar um conteúdo curricular.

A habilidade não está apenas em apertar botões ou fazer o robô se mover. A atividade pode envolver formular uma estratégia, prever o que vai acontecer, comparar tentativas, explicar decisões e colaborar com outras pessoas. Dependendo da proposta, também podem entrar em jogo pensamento computacional, raciocínio espacial, pensamento crítico, reflexão e conhecimentos de uma disciplina. Os estudos analisados observam combinações diferentes dessas dimensões; por isso, não convém tratar “robótica” como uma intervenção única e uniforme.

Para o professor, isso importa porque a mesma tecnologia pode servir a objetivos bem diferentes. Uma tarefa muito guiada pode ajudar a turma a conhecer comandos e experimentar uma primeira sequência. Um desafio mais aberto pode oferecer escolhas, mas também exigir que o aluno consiga organizar o problema. O desenho da atividade, a idade dos estudantes e o apoio durante as tentativas ajudam a definir que tipo de participação e aprendizagem se torna visível.

O que a pesquisa recente mostra sobre robótica e resolução de problemas?

O desenho da tarefa orienta as estratégias que as crianças usam

Um estudo com 16 duplas de crianças de 8 e 9 anos examinou falas e ações durante a programação de robôs em dois contextos: uma simulação mais estruturada e uma tarefa mais aberta de busca de caminhos. Na busca de caminhos, as crianças passaram a usar etapas de resolução de problemas menos complexas e recorreram mais à tentativa e erro. Na simulação, os autores observaram um perfil contrastante. A pesquisa relaciona essas diferenças ao desenho das tarefas e a fatores contextuais, sem afirmar que uma proposta seja sempre superior à outra (Tscholl, 2025).

Esse achado ajuda a evitar uma interpretação apressada: se uma criança testa muitas vezes, isso não prova, por si só, que esteja aprendendo mais ou menos. O comportamento pode estar relacionado ao tipo de desafio que recebeu. Os autores defendem estudos sobre atividades de sala de aula que ajudem as crianças a construir modelos do pensamento computacional e que apoiem professores e designers na escolha de tarefas alinhadas aos objetivos pedagógicos.

Uma revisão sistemática sobre educação primária também chama atenção para a variedade de abordagens. Ela abrange pesquisas publicadas entre 2006 e 2021 e observa diferenças entre turmas K–3 e 4–5, sendo a robótica educacional e as atividades desplugadas mais frequentes nos primeiros anos. Segundo a revisão, atividades baseadas em tarefas predominam, mas sua eficácia se limita ao primeiro contato com atividades de ciência da computação, sobretudo para melhorar autoeficácia e reduzir ansiedade de aprendizagem. Os autores identificam também modelos de resolução de problemas e estratégias que buscam uma aprendizagem mais significativa (Ugolini, 2024).

Engajamento, persistência e estratégias aparecem junto da aprendizagem

Em um programa informal de contraturno com robótica LEGO, estudantes predominantemente negros do 5º e 6º anos participaram de tarefas durante dez semanas, em uma escola pública na periferia urbana de uma grande cidade do leste dos Estados Unidos. O estudo encontrou evidências de pensamento computacional em nove estudantes focais; a participação computacional, ausente na linha de base, estava evidente ao final do programa. Seis dos nove demonstraram habilidades de raciocínio espacial, e os estudantes focais persistiram na resolução de problemas ao longo do programa (Leonard, 2023).

Os autores também relatam que o raciocínio espacial observado se correlaciona com maior desempenho em matemática e sucesso acadêmico. Essa relação não deve ser confundida com prova de que a robótica causou esses resultados acadêmicos. O estudo é um caso qualitativo, situado em um programa específico e apoiado por uma pedagogia culturalmente relevante; seu valor está em mostrar como participação, persistência e raciocínio podem ser observados em uma experiência concreta.

Entre estudantes nigerianos do ensino médio, outro estudo investigou a relação entre interação estudante-robô, habilidade matemática e resultados de aprendizagem. A habilidade matemática não moderou a relação entre interação e resultados. O engajamento afetivo influenciou significativamente o pensamento crítico; os engajamentos afetivo e cognitivo puderam predizer a capacidade de resolver problemas. Os autores concluem que a aprendizagem de robótica pode ser um instrumento potencial para desenvolver pensamento crítico e resolução de problemas, ressaltando o papel de professores e pais no apoio ao engajamento dos estudantes (Ojetunde, 2025).

Os resultados podem alcançar conteúdos e faixas etárias diferentes

A robótica também foi investigada como recurso para ensinar História. Em um estudo piloto com estudantes de nove anos de uma escola pública de educação básica, as atividades usaram LEGO WeDo 2.0. Os estudantes que participaram da experiência com robótica tiveram melhor desempenho nas aulas de História e demonstraram mais interesse pela disciplina do que aqueles ensinados por métodos convencionais, conforme o resumo do estudo (Aslanoglou, 2025).

Na Educação Infantil, uma pesquisa aplicada com 21 crianças de quatro anos integrou robótica ao desenvolvimento de relações lexicais. Os resultados relatam alto grau de integração conceitual no estabelecimento dessas relações e indicam que as crianças colocaram em prática competências transversais, entre elas resolução de problemas e pensamento crítico (Campos, 2023). Em outra pesquisa qualitativa, duas professoras de pré-escola relataram que crianças de 3 a 5 anos usavam visualização física, verbalização e múltiplos percursos para direcionar um BlueBot. Segundo as professoras, as crianças compreendiam e aplicavam conceitos básicos de programação mesmo sem necessariamente expressá-los verbalmente (Shi, 2025).

Os dois estudos da Educação Infantil apontam possibilidades, mas observam aspectos diferentes: um aborda relações lexicais e competências mobilizadas em uma intervenção; o outro analisa percepções docentes sobre estratégias, compreensão e relações com colegas e com a robótica. Para essa etapa, a atividade não precisa depender de explicações técnicas longas. A ação, a antecipação do percurso e a conversa durante a exploração podem ser sinais relevantes para observar o que a criança está fazendo.

Resultados positivos não significam que toda habilidade avance do mesmo modo

Um estudo com 36 estudantes de 8 a 14 anos avaliou uma formação de oito semanas que combinou programação, robótica, design 3D e desenvolvimento de jogos. Houve aumento nas habilidades de resolução de problemas e na consciência metacognitiva, mas esse aumento não foi estatisticamente significativo. Já as habilidades de pensamento reflexivo para resolver problemas aumentaram de forma estatisticamente significativa entre os participantes de 8 a 10 anos (Pakman, 2023).

Esse resultado é útil justamente por não transformar “melhora” em uma afirmação geral. A intervenção reuniu várias atividades tecnológicas, ocorreu em um curso organizado por uma instituição de ensino superior e teve participantes de duas faixas etárias. Não é possível atribuir todos os resultados à robótica isoladamente. O estudo mostra por que é importante dizer qual habilidade foi avaliada e diferenciar uma tendência de aumento de uma diferença estatisticamente significativa.

Uma metanálise de 124 estudos sobre educação STEM integrada na educação básica, abrangendo pesquisas de 2010 a 2022, encontrou efeitos de magnitude média na aquisição de conhecimentos e efeitos pequenos nas percepções dos estudantes para os três tipos de intervenção analisados. A adoção de STEM integrado teve efeito grande sobre habilidades cognitivas; estratégias adicionais produziram efeito médio sobre habilidades cognitivas e resolução de problemas; tecnologias específicas de aprendizagem tiveram efeito pequeno sobre o desempenho em tarefas de resolução de problemas. Tipo de tarefa e duração do programa podem influenciar os resultados (Chen, 2026).

A metanálise não trata apenas de robótica: aborda educação STEM integrada e diferentes tipos de intervenção. Por isso, ela oferece contexto mais amplo, não uma estimativa isolada do efeito de robôs. Sua contribuição para o planejamento é lembrar que inserir tecnologia não garante, por si só, o mesmo resultado de uma estratégia pedagógica adicional ou de uma tarefa bem alinhada ao objetivo.

O professor e sua preparação fazem parte das condições de uso

Em Ontário, no Canadá, um estudo de métodos mistos acompanhou professores em formação inicial durante uma intervenção com robótica educacional. Os resultados quantitativos indicaram melhora estatisticamente significativa na autoeficácia para ensinar com robótica, com tamanho de efeito grande, e nas competências de resolução de problemas, com tamanho de efeito pequeno. A análise qualitativa encontrou processos semelhantes aos de especialistas em STEM, mas também observou que o conhecimento prévio de STEM limitou os tipos de decisão considerados pelos grupos (Jaipal-Jamani, 2024).

O foco desse estudo são professores em formação, não uma avaliação direta de resultados de alunos em sala. Ainda assim, ele traz uma questão prática: saber operar um recurso não é a única preparação necessária. O professor também precisa se sentir capaz de conduzir a atividade e prever como o conhecimento prévio pode influenciar as decisões dos estudantes. Isso não exige dominar toda a engenharia; exige planejar o problema e preparar formas de apoiar diferentes caminhos de solução.

O que os estudos mostram lado a lado?

A tabela resume o foco e os resultados de cada pesquisa citada. Os contextos aparecem apenas quando estão indicados nos resumos; “não especificado” significa que essa informação não está disponível na descrição consultada.

Quais são os pontos em comum e as divergências entre os estudos?

Um ponto em comum é que robótica e programação podem criar ocasiões para os estudantes planejar, testar, ajustar e colaborar. Isso aparece em idades e atividades distintas: das estratégias observadas na pré-escola à persistência em tarefas LEGO no contraturno e à resolução de problemas em atividades de STEM. Mas os estudos não medem sempre as mesmas habilidades nem usam o mesmo desenho de pesquisa. Alguns observam interações; outros comparam resultados, recolhem percepções docentes ou sintetizam pesquisas anteriores.

A divergência mais importante está no tipo de resultado. Há estudos que relatam diferenças favoráveis em desempenho ou interesse, outros identificam avanços em dimensões específicas, e há resultados sem significância estatística para algumas medidas. Não é adequado resumir tudo como “a robótica melhora a resolução de problemas”. É mais fiel dizer que certas atividades se associaram a resultados promissores, mas a magnitude e a habilidade observada variam.

Também não está resolvido qual desenho de tarefa funciona melhor em cada contexto. A busca aberta de caminhos e a simulação estruturada mobilizaram perfis diferentes; a metanálise aponta que tipo de tarefa e duração podem influenciar resultados. Isso sugere que a escolha depende do objetivo, da etapa e do apoio disponível. Os resumos não permitem estabelecer uma receita única nem atribuir a um componente isolado os efeitos de intervenções que combinaram diferentes tecnologias.

Como levar esses achados para a sala de aula?

Uma forma de aplicar os achados é planejar primeiro a aprendizagem desejada e escolher depois o desafio robótico. As sugestões abaixo são possibilidades de aplicação, não resultados testados exatamente dessa forma pelos estudos.

1. Defina uma habilidade observável antes de escolher o robô

Como aplicação, escolha uma ação que você queira observar: explicar uma sequência, comparar duas estratégias, antecipar um movimento ou rever uma solução após um teste. Imagine uma turma que precisa fazer um robô contornar obstáculos: em vez de avaliar apenas se chegou ao destino, registre se os grupos planejaram o trajeto e justificaram mudanças. Isso torna mais claro o que a atividade pretende desenvolver e evita confundir o funcionamento do equipamento com a aprendizagem.

2. Combine desafios estruturados e abertos

Como aplicação, comece com uma tarefa curta e guiada para familiarizar a turma com os comandos e depois ofereça um problema com mais de uma rota possível. Uma turma hipotética pode primeiro programar três movimentos definidos e, em seguida, escolher como atravessar um percurso com obstáculos. A progressão permite observar como os alunos passam de uma instrução explícita a decisões próprias. Os perfis diferentes observados em tarefas estruturadas e abertas reforçam a importância de não esperar a mesma estratégia em ambas.

3. Trate a tentativa e erro como algo a investigar

Como aplicação, não interrompa automaticamente cada tentativa que falha. Convide o grupo a prever o resultado do próximo comando e a dizer o que mudou desde o teste anterior. Em uma atividade hipotética, o robô vira para o lado errado; a dupla pode comparar o comando planejado com o movimento real e alterar apenas uma parte da sequência. Assim, você coleta pistas sobre o raciocínio, sem concluir que toda repetição seja produtiva ou que o erro, sozinho, prove aprendizagem.

4. Ofereça maneiras diferentes de planejar e comunicar

Como aplicação, especialmente com crianças pequenas, aceite que o planejamento seja demonstrado por fala, gesto, deslocamento de uma peça ou escolha de caminhos. Imagine crianças de 4 anos antecipando o trajeto de um robô ao caminhar pelo percurso antes de programá-lo. As professoras ouvidas por Shi relataram visualização física, verbalização e uso de múltiplos percursos; reconhecer formas variadas de participação pode ajudar a observar compreensão que nem sempre aparece em uma explicação verbal.

5. Integre a robótica a um conteúdo curricular com intenção clara

Como aplicação, vincule o movimento do robô a uma questão que a turma já esteja estudando. Por exemplo, em uma proposta hipotética de História, os alunos poderiam programar um percurso entre pontos de uma narrativa e explicar a relação entre a sequência de movimentos e o conteúdo trabalhado. O estudo piloto de ensino de História encontrou resultados favoráveis nesse contexto específico; a sugestão aqui é adaptar a lógica de integração, sem presumir que o mesmo ganho ocorrerá em qualquer disciplina ou turma.

6. Planeje papéis de colaboração e observe quem decide

Como aplicação, distribua responsabilidades que possam alternar: uma pessoa propõe a sequência, outra opera os comandos e as duas revisam o resultado. Em uma dupla hipotética, os papéis mudam a cada tentativa. Isso oferece ao professor uma oportunidade de perceber participação e colaboração, não só o produto final. Os estudos mostram relações entre engajamento e resultados e relatam competências transversais em atividades com robótica, mas a organização de papéis sugerida aqui é uma escolha pedagógica, não uma conclusão experimental dessas pesquisas.

7. Registre um antes, um durante e um depois

Como aplicação, peça aos alunos que indiquem o que pretendem fazer, anotem ou expliquem uma decisão durante o teste e depois comparem o plano com o resultado. Para crianças pequenas, o registro pode ser oral ou feito com peças representando o caminho. Esse acompanhamento permite separar compreensão do conteúdo, estratégia, persistência e interesse. A variedade de resultados encontrados nos estudos mostra por que avaliar apenas “o robô conseguiu?” pode deixar de fora aprendizagens que eram o objetivo da atividade.

O que muda quando aplicamos essas pesquisas ao contexto brasileiro?

Os estudos vêm de contextos diversos: há pesquisas realizadas na Nigéria, no Canadá e nos Estados Unidos, além de resumos que não especificam o país. Os resultados ajudam a formular perguntas para o planejamento brasileiro, mas não devem ser apresentados como prova direta de que uma atividade terá o mesmo efeito em qualquer escola daqui. Etapa, experiência docente, recursos disponíveis, currículo local e características da turma precisam entrar na decisão.

Uma adaptação possível é começar pela tarefa e pelos materiais que a escola consegue usar, em vez de assumir que é necessário adquirir um conjunto específico. As pesquisas incluem robôs comerciais, LEGO e atividades de programação, mas não comparam todas as alternativas nem demonstram que um equipamento seja indispensável. Como aplicação, um professor pode testar uma sequência simples com recursos disponíveis e verificar se ela permite observar o objetivo escolhido.

Também vale ajustar o nível de abertura ao que os alunos já sabem e ao tempo disponível. Uma tarefa aberta pode ser interessante, mas os resultados sobre busca de caminhos mostram que ela pode levar a estratégias menos complexas e mais tentativa e erro. No Brasil, isso não é uma razão para evitá-la: é um convite a prever mediações, perguntas e etapas de apoio. Se o objetivo for integrar robótica a outro conteúdo, explicite a relação entre o desafio e a aprendizagem curricular para que a tecnologia não vire uma atividade desconectada.

Por fim, considere a preparação do professor e a participação dos estudantes. O estudo canadense aponta mudança na autoeficácia de professores em formação e influência do conhecimento prévio de STEM sobre decisões. Isso não estabelece uma exigência para o sistema brasileiro, mas sinaliza que formação e planejamento importam. Uma equipe docente pode começar compartilhando desafios, critérios de observação e dúvidas comuns, sem esperar que cada professor seja especialista em programação.

Quais são os limites desta leitura?

Este artigo se baseia nos resumos de estudos recentes disponíveis na fonte indicada, não na leitura integral dos artigos. Os resumos permitem apresentar objetivos, contextos e resultados informados, mas não detalham todos os instrumentos, análises, condições de implementação ou limitações de cada pesquisa. Por isso, as conclusões foram mantidas no alcance descrito e não se transformaram em garantias de eficácia para qualquer turma.

Ficam em aberto perguntas importantes: que tipo de tarefa é mais adequado a cada objetivo e idade? Quanto tempo de prática é necessário para observar mudanças sustentadas? Como comparar atividades com diferentes robôs e formas de mediação? E como os resultados se transferem para escolas brasileiras com condições variadas? Para responder a essas perguntas ou planejar uma intervenção, faz sentido consultar os estudos completos, especialmente os que se aproximam da sua etapa de ensino, do conteúdo e dos recursos disponíveis.

Como o GeraProva ajuda com robótica e resolução de problemas?

O GeraProva pode apoiar o professor na elaboração de questões para verificar se os alunos compreenderam conceitos trabalhados em atividades de robótica, ou na preparação de avaliações ligadas ao conteúdo curricular. A ferramenta não substitui a observação do processo de planejamento, colaboração e tentativa durante a atividade, mas pode ajudar a organizar perguntas de acompanhamento. Você pode conhecer o gerador de provas do GeraProva ou fazer o cadastro grátis.

Perguntas frequentes sobre robótica e resolução de problemas

A robótica melhora a resolução de problemas de todos os alunos?

Os estudos não permitem afirmar que a robótica melhora igualmente a resolução de problemas de todos os alunos. Há pesquisas que relatam resultados favoráveis em contextos específicos, enquanto outras encontraram aumentos que não foram estatisticamente significativos para determinadas medidas. A idade, o tipo de tarefa, a duração e o objetivo avaliado variam entre os trabalhos. Para a sala de aula, é mais prudente definir uma habilidade observável, planejar uma atividade coerente com ela e acompanhar como os alunos resolvem o desafio, sem prometer um efeito uniforme.

Qual é a melhor tarefa: uma atividade guiada ou um desafio aberto?

Os resumos não apontam uma opção universalmente melhor. Em um estudo com crianças de 8 e 9 anos, uma busca aberta de caminhos esteve associada a etapas menos complexas de resolução e mais tentativa e erro, enquanto uma tarefa de simulação apresentou um perfil contrastante. Isso não significa que a atividade aberta deva ser descartada. Como aplicação, você pode combinar uma primeira etapa guiada com outra mais aberta e observar como a turma responde, considerando o objetivo pedagógico e o apoio necessário.

Crianças pequenas conseguem participar de atividades de programação com robôs?

Uma pesquisa baseada nas percepções de duas professoras de pré-escola relata que crianças de 3 a 5 anos usaram estratégias como visualização física, verbalização e múltiplos percursos para direcionar um BlueBot. As professoras também perceberam que as crianças aplicavam conceitos básicos de programação sem necessariamente explicá-los verbalmente. Outro estudo com crianças de quatro anos integrou robótica ao trabalho com relações lexicais e relatou mobilização de competências transversais. São resultados situados, mas sugerem considerar formas diversas de demonstrar compreensão.

É possível usar robótica para ensinar outras disciplinas?

Sim, há estudos que investigaram a integração com conteúdos curriculares. Um estudo piloto com estudantes de nove anos relatou melhor desempenho em História e maior interesse entre aqueles que participaram de atividades com robótica. Uma pesquisa com crianças de quatro anos trabalhou relações lexicais. Esses resultados não garantem que qualquer integração produza o mesmo efeito. Como aplicação, formule primeiro o objetivo da disciplina e escolha um desafio robótico que ajude os alunos a explorar ou explicar esse conteúdo, em vez de acrescentar o robô sem uma ligação clara.

Preciso avaliar apenas se o robô completou o percurso?

Não necessariamente. O resultado final informa se a sequência executada chegou ao destino, mas pode deixar de mostrar como os estudantes pensaram. Os estudos investigam dimensões como engajamento, pensamento crítico, raciocínio espacial, reflexão e estratégias de resolução. Como aplicação, você pode observar o planejamento inicial, as decisões durante os testes, as mudanças feitas e a explicação final. Isso não exige uma avaliação complexa: algumas perguntas bem escolhidas podem ajudar a perceber se os alunos entenderam o problema e como justificaram a solução.

O que fazer quando os alunos tentam muitas vezes sem avançar?

Os estudos não oferecem uma regra única para esse momento, mas mostram que o tipo de tarefa pode influenciar o uso de tentativa e erro. Como aplicação, convide o grupo a interromper por um instante e comparar o que previa com o que aconteceu. Pergunte qual comando pretende mudar e por quê; se necessário, reduza o desafio ou ofereça uma etapa mais estruturada. O objetivo não é eliminar tentativas, mas apoiar os alunos para que cada novo teste possa ser relacionado a uma decisão, em vez de repetir movimentos sem observação.

Referências

1. Aslanoglou et al. (2025). Utilização da robótica educacional no ensino fundamental para promover habilidades de resolução de problemas e aprimorar o ensino de História (Utilizing Educational Robotics in Elementary School to Foster Problem-Solving Skills and Enhance the Teaching of History). Pedagogical Research. Link.
2. Campos, Verónica Moreno; Muñoz, Francisco José Rodríguez (2023). Concepção e aplicação piloto de uma proposta de intervenção com robótica educacional para o desenvolvimento de relações lexicais na Educação Infantil (Design and Piloting of a Proposal for Intervention with Educational Robotics for the Development of Lexical Relationships in Early Childhood Education). Smart Learning Environments. Link.
3. Chen et al. (2026). Efeitos da educação STEM integrada no desempenho de estudantes da educação básica: uma metanálise (The Effects of Integrated STEM Education on K12 Students' Achievements: A Meta-Analysis). Review of Educational Research. Link.
4. Jaipal-Jamani, Kamini (2024). Robótica Educacional e Professores em Formação Inicial: Habilidades de Resolução de Problemas em STEM e Autoeficácia para Ensinar (Educational Robotics and Preservice Teachers: STEM Problem-Solving Skills and Self-Efficacy to Teach). Canadian Journal of Learning and Technology. Link.
5. Leonard et al. (2023). Promovendo o Pensamento Computacional, a Participação Computacional e o Raciocínio Espacial com Robótica LEGO (Promoting Computational Thinking, Computational Participation, and Spatial Reasoning with LEGO Robotics). Canadian Journal of Science, Mathematics and Technology Education. Link.
6. Ojetunde, Segun Michael; Ramnarain, Umesh (2025). Como objetos ou como sujeitos? Efeitos da interação estudante-robô (SRI) e da habilidade matemática nos resultados de aprendizagem dos estudantes (Like Objects or Like Subjects? Effects of Student-Robot Interaction (SRI) and Mathematical Ability on Students Learning Outcomes). Smart Learning Environments. Link.
7. Pakman, Aylin; Pakman, Nabi; Samur, Yavuz (2023). Os efeitos do ensino de programação, robótica, design 3D e desenvolvimento de jogos nas habilidades do século XXI de estudantes do Ensino Fundamental (The Effects of Coding, Robotics, 3D Design and Game Design Education on 21st Century Skills of Primary School Students). Turkish Online Journal of Educational Technology - TOJET. Link.
8. Shi, Lehong; Hill, Roger (2025). Crianças de 3 a 5 anos podem aprender a programar? Percepções de professores sobre práticas, conceitos e perspectivas dos estudantes (Can Children Aged 3-5 Years Learn to Code: Teacher Perceptions of Student Practices, Concepts, and Perspectives). Journal of Technology Education. Link.
9. Tscholl et al. (2025). O papel do desenho das tarefas nos processos de resolução de problemas e pensamento computacional na educação escolar básica (The Role of Task Designs on Problem-Solving and Computational Thinking Processes in Elementary School Education). Education and Information Technologies. Link.
10. Ugolini, Francesco C.; Kakavas, Panagiotis (2024). Estratégias de ensino eficazes para o desenvolvimento do pensamento computacional na educação primária: uma revisão sistemática da literatura (Effective Instructional Strategies for the Development of Computational Thinking in Primary Education: A Systematic Literature Review). Research on Education and Media. Link.

Se você está planejando uma atividade com robótica, comece por uma pergunta simples: que raciocínio quero tornar visível? A partir daí, escolha o desafio, teste com a turma e ajuste o percurso. Conte com o GeraProva para apoiar também a avaliação do que seus alunos aprenderam.