Portfolios archivo | Ada Lovelace Day

O que vamos ver hoje? A Netflix já decidiu

Portfolios

Área

Matemática / Estatística

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Atividade lúdica para explorar como funcionam os sistemas de recomendação a partir de dados.

Nesta oficina exploramos como a Netflix faz para nos recomendar um filme ou série. Por meio de um jogo com cartas, as participantes organizam informação, detectam padrões nos dados que geramos como usuárias e constroem seu próprio sistema de recomendação. Depois competem com o algoritmo real da Netflix e, no final, o usam para prever se vão gostar de títulos que ainda não viram.

Avaliar filmes ou séries segundo suas preferências
Comparar suas escolhas com as de outros colegas
Organizar a informação em tabelas de dados
Detectar padrões nas escolhas do grupo
Simular um sistema de recomendação
Colocar à prova seus resultados diante de outros grupos

Como funcionam os algoritmos de recomendação
Uso de dados para tomar decisões
Identificação de padrões e relações
Construção e leitura de tabelas
Pensamento crítico sobre plataformas digitais

Informação para as sedes:
Para baixar os materiais, as sedes devem entrar (login)

Você se interessa por esta atividade?

Se você quer implementar esta proposta em sua instituição educativa, escreva-nos para receber assessoria e o material completo: fichas de trabalho, guia passo a passo e videotutorial.

Você também pode se registrar como sede e fazer parte desta rede que cresce a cada ano em toda a América Latina!

extraPola FIQ-UNL

Departamento de Matemática. Faculdade de Engenharia Química.
Universidad Nacional del Litoral. Santa Fe, Argentina.

Itatí Zocola
Licenciada em Matemática Aplicada. Bolsista de doutorado em Matemática no CONICET. Docente do Departamento de Matemática (FIQ-UNL). Pesquisa métodos estabilizados para problemas de advecção dominante. Faz parte do extraPola, participa de divulgação matemática e de projetos de extensão com perspectiva de gênero.

Pablo Quijano

Marcelo Actis
Doutor em Matemática (UNL). Professor Adjunto no Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia Química da UNL. Pesquisador Adjunto do CONICET.

Ana de Orellana

Brenda Rivera
Licenciada em Design da Comunicação Visual (FADU-UNL). Estudante da escola 42 Madrid, Fundación Telefónica. Faz parte do extraPola, coletivo de divulgação matemática (FIQ-UNL). Apaixonada pela interseção entre tecnologia, design e comunicação científica.

Andrea Bergesio
Doutora pela UBA, área de Ciências Matemáticas. Professora Adjunta no Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia Química da UNL.

Arturito e o caminho para a Millennium Falcon

Portfolios

Área

Computação

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Programar é dar instruções claras para resolver um desafio passo a passo.

Nesta atividade, as meninas resolvem três desafios para ajudar Arturito a chegar à Millennium Falcon. Por meio de diferentes trajetos e consignas, deverão seguir e criar sequências de instruções para cumprir um objetivo específico. Desta maneira, descobrem como funciona o pensamento computacional e compreendem que, para resolver um problema, é necessário organizar passos claros, precisos e em ordem.

Resolver desafios para ajudar Arturito.
Seguir trajetos com instruções dadas.
Criar novos caminhos passo a passo.
Trabalhar em equipe para testar soluções.
Entender como pensa um computador.

O que é um algoritmo.
Como ordenar passos de forma lógica.
A importância de dar instruções claras.
Como resolver problemas passo a passo.
Como funcionam os programas de computador.

Informação para as sedes:
Para baixar os materiais, as sedes devem entrar (login)

Você se interessa por esta atividade?

Se você quer implementar esta proposta em sua instituição educativa, escreva-nos para receber assessoria e o material completo: fichas de trabalho, guia passo a passo e videotutorial.

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M. Soledad Fernández.
Doutora em Ciências Biológicas (UBA). Professora Adjunta no Instituto de Cálculo da Faculdade de Ciências Exatas e Naturais (UBA). Pesquisadora Adjunta do CONICET.

Pablo Turjanski.
Doutor em Ciências da Computação (UBA). Professor Adjunto no Departamento de Computação da Faculdade de Ciências Exatas e Naturais (UBA). Pesquisador Adjunto do CONICET.

Esta atividade é uma adaptação da proposta de Bordignon, F. e Iglesias, A. (2020) intitulada Introdução ao Pensamento Computacional, publicada por Educar e UNIPE. Corresponde à Tarefa 1: “Por onde vai?”, páginas 55 a 57.
Recomenda-se a leitura da atividade original para uma compreensão mais profunda da abordagem didática.

Treinando Arboris Vol. I

Portfolios

Área

Química

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Como plantar e cuidar de árvores na cidade?

Nesta atividade, as meninas ajudam Arboris, um robô social, a aprender como plantar e cuidar de árvores nativas na cidade. A partir de perguntas, experimentos e observações, descobrem do que as plantas precisam para crescer: água, luz e bons nutrientes no solo. Depois, com essa informação, constroem instruções para treinar Arboris e ensiná-lo a tomar boas decisões.

Resolver desafios para treinar Arboris.
Fazer experimentos com água, luz e solo.
Observar como as plantas crescem.
Registrar e ordenar dados importantes.
Criar instruções claras para o robô.

O que é a inteligência artificial.
Como se treina uma IA com dados.
A importância de dar instruções claras.
De que as árvores precisam para crescer.
Como resolver problemas passo a passo.

Informação para as sedes:
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Você se interessa por esta atividade?

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Romina Biotti
Também conhecida como GaBiOTa. Professora de Química (FIQ-UNL), Especialista em Educação em Ciências Naturais (Universidad de San Andrés) e estudante do Mestrado em Docência Universitária (FHUC-UNL). Brinca com terra no Laboratório de Química Vegetal e do Solo (FIQ-UNL). Docente do Laboratório de Ciências na Escola Primária UNL, um espaço criativo onde meninas e meninos aprendem ciências de forma lúdica e experimental. Apaixonada por semear vocações científicas em meninas e adolescentes por meio da química, da tecnologia e da divulgação.

Eve Araujo Sola
Licenciada em Biodiversidade (FHUC-UNL) e estudante do Doutorado em Ciências Biológicas (FBCB-UNL). Menina FIQ (UNL), JTP no Laboratório de Microbiologia. Fascinada pela vida em toda a sua diversidade, do invisível ao imponente. Guiada pela curiosidade, minha missão é contagiar o amor pela ciência e pela natureza em meninas e adolescentes, ainda que os lagartinhos ainda não me tenham agradecido.

Brenda Rivera
Licenciada em Design da Comunicação Visual (FADU-UNL). Estudante da escola 42 Madrid, Fundación Telefónica. Faz parte do extraPola, coletivo de divulgação matemática (FIQ-UNL). Apaixonada pela interseção entre tecnologia, design e comunicação científica.

O que você vê quando vê?

Portfolios

Área

Física

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Descobrir como a luz se transforma em cores

Nesta atividade, as meninas exploram o que é a luz e como ela é formada por diferentes ondas eletromagnéticas. Por meio da observação de um prisma ou de um disco compacto, descobrem como a luz branca pode se decompor em diferentes cores, como acontece em um arco-íris. Depois, constroem um espectroscópio caseiro para investigar como funciona este fenômeno e aprender a observar a luz de outra maneira.

Observar como a luz se decompõe.
Experimentar com prismas e discos compactos.
Identificar cores do espectro visível.
Construir um espectroscópio caseiro.
Analisar diferentes fontes de luz.

O que é uma onda eletromagnética.
Como é formada a luz branca.
O que é o espectro visível.
Como funciona um espectroscópio.
Como observar a luz de forma científica.

Informação para as sedes:
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Você se interessa por esta atividade?

Se você quer implementar esta proposta em sua instituição educativa, escreva-nos para receber assessoria e o material completo: fichas de trabalho, guia passo a passo e videotutorial.

Você também pode se registrar como sede e fazer parte desta rede que cresce a cada ano em toda a América Latina!

Jorge Luis Navarro
Licenciado em Física (Universidad Distrital, Bogotá Colômbia), doutor em Física (UNR), Mestre em Engenharia Biomédica (UNER), estudante do mestrado em docência universitária da FHUC UNL. Docente pesquisador do departamento de Física da FIQ UNL desde 2018.

Brenda Rivera
Licenciada em Design da Comunicação Visual (FADU-UNL). Estudante da escola 42 Madrid, Fundación Telefónica. Faz parte do extraPola, coletivo de divulgação matemática (FIQ-UNL). Apaixonada pela interseção entre tecnologia, design e comunicação científica.

María Cecilia Bertero
Especialista em Didática da Matemática (FHUC – UNL). Professora de Matemática (FHUC – UNL). Docente na UNRaf, UCSE – DAR e ISP N°2 (Rafaela). Responsável pela área de Matemática e Estatística da Faculdade de Tecnologias e Inovação para o Desenvolvimento da Universidad Nacional de Rafaela. Bolsista do CONICET (Doutorado em Educação em Ciências Experimentais FBCB – UNL).

Ana María Falchini
Engenheira em Construções (UTN -FRSF). Pós-graduação Internacional em “Cidade e Município” (EPOCA – Universidad de Firenze e Universidad Carlos III). Ex-docente da UTN-FRR. Participante da área de Matemática e Estatística da Faculdade de Tecnologias e Inovação para o Desenvolvimento da Universidad Nacional de Rafaela, por meio da execução de Projetos de Articulação com a Comunidade.

Emilio Moscardo
Bioengenheiro (UNER). Mestrado em Prevenção de Riscos Laborais. Mestrado em Big Data e e-health. Professor na “Licenciatura em Gestão da Tecnologia”, na “Lic. em Automação e Robótica” e Pós-graduação em “Inteligência artificial e transformação organizacional” (UNRAF). Professor em Gestão de Engenharia Clínica (UNAJ). Professor na Lic. em Segurança e Higiene (ITEC).

Leandro Sarmiento

O computador também pode aprender!

Portfolios

Área

Computação

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Ensinar um computador a reconhecer objetos.

Nesta atividade, as meninas usam o KinderNet, um aplicativo interativo que permite tirar fotos de diferentes objetos para treinar uma inteligência artificial. Por meio de imagens e testes, descobrem como um computador pode aprender a reconhecer objetos a partir de exemplos, assim como em um processo de treinamento. Também exploram o que acontece quando a IA se engana e como melhorar essa aprendizagem adicionando mais dados ou mais neurônios.

Tirar fotos de diferentes objetos.
Treinar uma inteligência artificial.
Testar se o computador reconhece bem.
Corrigir erros e treinar novamente.
Descobrir como aprende uma IA.

O que é a inteligência artificial.
Como aprende uma rede neural.
A importância de treinar com bons dados.
Que um computador aprende com exemplos.
Que a IA também pode se enganar.

Informação para as sedes:
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Você se interessa por esta atividade?

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Você também pode se registrar como sede e fazer parte desta rede que cresce a cada ano em toda a América Latina!

Georgina Stegmayer
Doutora em Engenharia (Politecnico di Torino-IT). Professora Adjunta no Departamento de Informática da Faculdade de Engenharia e Ciências Hídricas da Universidad Nacional del Litoral. Pesquisadora Principal do CONICET.

Pamela Llop
Doutora em Matemática (UNL). Professora Associada no Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia Química da Universidad Nacional del Litoral. Pesquisadora Adjunta do CONICET.

Diego Milone
Bioengenheiro (UNER) e Doutor pela Universidad de Granada. É Professor Titular da UNL e Pesquisador Principal do CONICET. Foi Diretor do Departamento de Informática e Secretário de Ciência e Técnica na FICH-UNL. Foi fundador e primeiro Diretor do Instituto de Pesquisa em Sinais, Sistemas e Inteligência Computacional, sinc(i) (UNL-CONICET).

Leandro Bugnon

Engenheiras aeronáuticas por um dia

Portfolios

Área

Estatística

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Projetar e testar aviões como uma engenheira aeronáutica.

Nesta atividade, as meninas exploram como trabalham as engenheiras aeronáuticas por meio do projeto e teste de aviões de papel. A partir da observação, da comparação e do registro de dados, descobrem quais características influem no voo e como pequenas mudanças podem modificar os resultados. Assim, aprendem a analisar informação e a tomar decisões baseadas na evidência.

Construir aviões de papel.
Testar diferentes projetos de voo.
Medir distâncias e resultados.
Comparar quais aviões voam melhor.
Registrar dados e tirar conclusões.

Como trabalha uma engenheira aeronáutica.
A importância de observar e medir.
Como comparar resultados com dados.
Que pequenas mudanças modificam o voo.
Como tomar decisões com evidência.

Informação para as sedes:
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Mariela Sued
Doutora em Matemática pelo Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (Brasil). Professora Associada na Faculdade de Ciências Exatas e Naturais (UBA) e Professora Associada da Universidad de San Andrés. Pesquisadora Independente do CONICET.

Constanza Sánchez de la Vega
Guillermo Solovey.

Enviando fotos sem WhatsApp

Portfolios

Área

Matemática

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Descobrir como uma imagem viaja usando zeros e uns.

Nesta atividade, as meninas exploram como é possível enviar fotos de um lugar a outro pelo celular. A partir do jogo Quem é quem?, descobrem estratégias para fazer melhores perguntas e reduzir opções de forma mais eficiente. Depois, relacionam esse processo com a transmissão digital de imagens, compreendendo como uma foto pode se transformar em informação binária que um computador pode interpretar.

Jogar o Quem é quem?
Criar perguntas de sim ou não.
Buscar estratégias para ganhar melhor.
Descobrir o que é um bit.
Entender como se enviam imagens.

O que é uma estratégia vencedora.
Como fazer melhores perguntas.
O que é o sistema binário.
Como uma imagem se converte em dados.
Como as fotos viajam digitalmente.

Informação para as sedes:
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Você se interessa por esta atividade?

Se você quer implementar esta proposta em sua instituição educativa, escreva-nos para receber assessoria e o material completo: fichas de trabalho, guia passo a passo e videotutorial.

Você também pode se registrar como sede e fazer parte desta rede que cresce a cada ano em toda a América Latina!

extraPola FIQ-UNL

Departamento de Matemática. Faculdade de Engenharia Química.
Universidad Nacional del Litoral. Santa Fe, Argentina.

Marcelo Actis
Doutor em Matemática (UNL). Professor Adjunto no Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia Química da UNL. Pesquisador Adjunto do CONICET.

Andrea Bergesio
Doutora pela UBA, área de Ciências Matemáticas. Professora Adjunta no Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia Química da UNL.

Tomás Gerbazoni

María José Llop
Licenciada em Matemática (UNL). Chefe de trabalhos práticos no Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia Química da Universidad Nacional del Litoral. Bolsista de doutorado do CONICET.

Mariel Lovatto
Mestre em Estatística (UNR). Chefe de trabalhos práticos no Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia Química da Universidad Nacional del Litoral. Bolsista de doutorado do CONICET.

Pablo Quijano
Mara Pérez

Brenda Rivera
Licenciada em Design da Comunicação Visual (FADU-UNL). Estudante da escola 42 Madrid, Fundación Telefónica. Faz parte do extraPola, coletivo de divulgação matemática (FIQ-UNL). Apaixonada pela interseção entre tecnologia, design e comunicação científica.

Agustín Riveros
Estudante das licenciaturas em Matemática Aplicada e Ciência de Dados. Faz parte do ExtraPola, com quem busca divulgar conceitos matemáticos ao público em geral de forma criativa.

Uma Tedesco
Teo Valencia

Itatí Zocola
Licenciada em Matemática Aplicada. Bolsista de doutorado em Matemática no CONICET. Docente do Departamento de Matemática (FIQ-UNL). Pesquisa métodos estabilizados para problemas de advecção dominante. Faz parte do extraPola, participa de divulgação matemática e de projetos de extensão com perspectiva de gênero.

Desenhos sem desenhar

Portfolios

Área

Matemática

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Criar desenhos com instruções claras e precisas.

Nesta atividade, as meninas trabalham em equipes para reproduzir um desenho sem vê-lo diretamente. Um grupo recebe a imagem original e deve escrever as instruções para que outra equipe possa desenhá-la seguindo apenas essas indicações. Por meio deste jogo, descobrem como funciona um algoritmo e como um computador precisa de passos ordenados, claros e precisos para realizar uma tarefa corretamente.

Trabalhar em equipes.
Escrever instruções para um desenho.
Seguir regras e passos ordenados.
Reproduzir imagens sem vê-las.
Testar como pensa um computador.

O que é um algoritmo.
Como dar instruções claras.
A importância da ordem nos passos.
Que todo programa tem início e fim.
Como funciona um programa de computador.

Informação para as sedes:
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Você se interessa por esta atividade?

Se você quer implementar esta proposta em sua instituição educativa, escreva-nos para receber assessoria e o material completo: fichas de trabalho, guia passo a passo e videotutorial.

Você também pode se registrar como sede e fazer parte desta rede que cresce a cada ano em toda a América Latina!

M. Soledad Fernández.
Doutora em Ciências Biológicas (UBA). Professora Adjunta no Instituto de Cálculo da Faculdade de Ciências Exatas e Naturais (UBA). Pesquisadora Adjunta do CONICET.

Pablo Turjanski.
Doutor em Ciências da Computação (UBA). Professor Adjunto no Departamento de Computação da Faculdade de Ciências Exatas e Naturais (UBA). Pesquisador Adjunto do CONICET.

Atividade adaptada para o nível primário a partir de outra já desenvolvida na disciplina “A programação e sua didática”, da FCEyN-UBA. Faculdade de Ciências Exatas e Naturais, Universidad de Buenos Aires.

Que densos esses líquidos!

Portfolios

Área

Química

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Descobrir por que alguns líquidos se misturam e outros não.

Nesta atividade, as meninas experimentam com água, óleo e álcool para observar o que acontece quando se combinam. Por meio da comparação entre massa e volume, descobrem que cada substância tem uma densidade diferente e que isso influi em como se ordenam ou se misturam. Também analisam como mudam esses resultados ao modificar quantidades ou combinações de líquidos.

Misturar água, óleo e álcool.
Observar quais líquidos se separam.
Comparar qual líquido pesa mais.
Testar mudanças nas misturas.
Descobrir o que é a densidade.

O que é a densidade.
Como se relacionam massa e volume.
Por que alguns líquidos não se misturam.
Como mudam as misturas ao variar as quantidades.
Como observar fenômenos de forma científica.

Informação para as sedes:
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Você se interessa por esta atividade?

Se você quer implementar esta proposta em sua instituição educativa, escreva-nos para receber assessoria e o material completo: fichas de trabalho, guia passo a passo e videotutorial.

Você também pode se registrar como sede e fazer parte desta rede que cresce a cada ano em toda a América Latina!

María Cecilia Bertero
Especialista em Didática da Matemática (FHUC – UNL). Professora de Matemática (FHUC – UNL). Docente na UNRaf, UCSE – DAR e ISP N°2 (Rafaela). Responsável pela área de Matemática e Estatística da Faculdade de Tecnologias e Inovação para o Desenvolvimento da Universidad Nacional de Rafaela. Bolsista do CONICET (Doutorado em Educação em Ciências Experimentais FBCB – UNL).

Emilio Moscardo

Ana María Falchini
Engenheira em Construções (UTN -FRSF). Pós-graduação Internacional em “Cidade e Município” (EPOCA – Universidad de Firenze e Universidad Carlos III). Ex-docente da UTN-FRR. Participante da área de Matemática e Estatística da Faculdade de Tecnologias e Inovação para o Desenvolvimento da Universidad Nacional de Rafaela, por meio da execução de Projetos de Articulação com a Comunidade.

Treinando Arboris Vol. II

Portfolios

Área

Química

Idade

10 a 12 anos

Duração

60 min.

Quantidade

30 a 35 meninas

DO QUE SE TRATA

Como cuidar de árvores na cidade?

Nesta atividade, as meninas ajudam Arboris, um robô social, a resolver novos desafios para aprender a plantar e cuidar de árvores nativas. Por meio de experimentos, observação e registro de dados, descobrem de quais condições uma planta precisa para crescer bem e como essa informação serve para treinar uma inteligência artificial. Depois, transformam esses dados em instruções claras para que Arboris possa tomar decisões corretas.

Resolver desafios com Arboris.
Observar como as plantas crescem.
Registrar dados importantes.
Analisar água, luz e solo.
Criar instruções para o robô.

O que é a inteligência artificial.
Como se treina uma IA com dados.
A importância de observar e registrar.
De que as árvores precisam para crescer.
Como dar instruções claras e ordenadas.

Informação para as sedes:
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Você também pode se registrar como sede e fazer parte desta rede que cresce a cada ano em toda a América Latina!

Romina Biotti
Também conhecida como GaBiOTa. Professora de Química (FIQ-UNL), Especialista em Educação em Ciências Naturais (Universidad de San Andrés) e estudante do Mestrado em Docência Universitária (FHUC-UNL). Brinca com terra no Laboratório de Química Vegetal e do Solo (FIQ-UNL). Docente do Laboratório de Ciências na Escola Primária UNL, um espaço criativo onde meninas e meninos aprendem ciências de forma lúdica e experimental. Apaixonada por semear vocações científicas em meninas e adolescentes por meio da química, da tecnologia e da divulgação.

Eve Araujo Sola
Licenciada em Biodiversidade (FHUC-UNL) e estudante do Doutorado em Ciências Biológicas (FBCB-UNL). Menina FIQ (UNL), JTP no Laboratório de Microbiologia. Fascinada pela vida em toda a sua diversidade, do invisível ao imponente. Guiada pela curiosidade, minha missão é contagiar o amor pela ciência e pela natureza em meninas e adolescentes, ainda que os lagartinhos ainda não me tenham agradecido.

Brenda Rivera
Licenciada em Design da Comunicação Visual (FADU-UNL). Estudante da escola 42 Madrid, Fundación Telefónica. Faz parte do extraPola, coletivo de divulgação matemática (FIQ-UNL). Apaixonada pela interseção entre tecnologia, design e comunicação científica.

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