Quando devemos usar estratégias de generalização em algoritmos?
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Construir e simular algoritmos, de forma independente ou em colaboração, que resolvam problemas simples e do cotidiano com uso de sequências, seleções condicionais e repetições de instruções.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Quando devemos usar estratégias de generalização em algoritmos?
- A) Quando precisamos de uma solução específica.
- B) Quando o problema é complexo e repetitivo.
- C) Ao desenvolver sistemas únicos.
- D) Quando não existe código prévio.
- E) Quando todos os dados são irrelevantes.
✅ Resposta correta: alternativa B
Resolução passo a passo
- A questão pergunta em que situação devemos usar estratégias de generalização em algoritmos. Generalizar, no pensamento computacional, significa reconhecer padrões em problemas semelhantes e criar uma solução que sirva para toda a classe de problemas, e não apenas para um caso isolado.
- Generalizar é útil quando o problema é complexo e se repete em diferentes situações. Nesse caso, escrever uma solução geral evita refazer o trabalho a cada ocorrência, reduz erros e facilita a manutenção. Por isso a alternativa B é a correta, e o gabarito oficial está de acordo com essa análise.
- A alternativa A está errada, pois generalização serve justamente para evitar soluções específicas demais, que só funcionam para um caso.
- A alternativa C está errada, pois sistemas únicos, feitos para um contexto particular, não exigem generalização para serem reutilizados.
- A alternativa D está errada, pois a existência ou não de código prévio não determina a necessidade de generalizar; a generalização é uma estratégia de projeto do algoritmo.
- A alternativa E está errada, pois generalizar consiste em identificar quais dados são essenciais e abstrair os detalhes irrelevantes, e não em considerar que todos os dados são irrelevantes.
💡 Dica: Pense em exemplos de algoritmos que utilizam generalização.
Alternativa por alternativa
O aluno entendeu que um algoritmo bem feito deve resolver exatamente um caso particular, confundindo solução específica com solução precisa. Generalização, ao contrário, busca abranger uma classe de problemas.
Por que engana: Confundir a aplicacao de generalizacao com casos especificos, escolhendo alternativas que indicam solucao unica ou irrelevancia dos dados.
Problemáticas repetitivas se beneficiam de soluções generalizadas.
O aluno associou generalização a sistemas genéricos ou grandes, mas não percebeu que a generalização é uma estratégia para reaproveitar soluções em problemas repetitivos, e não uma característica de sistemas únicos.
O aluno supôs que a generalização só faz sentido quando não há nada pronto, confundindo a estratégia de abstrair padrões com a ausência de código existente.
O aluno leu a palavra 'generalização' como desconsiderar dados, quando na verdade ela exige identificar os dados relevantes e abstrair os detalhes irrelevantes, sem descartar todos os dados.
Raio-X da questão
estratégias de generalização
avaliacao
conceito de algoritmo · estrutura de repeticao
Revisar os conceitos de algoritmos e suas estratégias de implementação.
Confundir a aplicacao de generalizacao com casos especificos, escolhendo alternativas que indicam solucao unica ou irrelevancia dos dados.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
abstrato
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