A robótica no desenvolvimento do pensamento computacional e interação social em crianças com perturbação do espectro do autismo

Abstract

A evolução da neurociência, permite hoje perceber melhor o funcionamento da mente de pessoas com perturbações do espectro do autismo (PEA). Os alunos com PEA manifestam dificuldades na comunicação e interação social, mas também demonstram interesse pelos artefactos tecnológicos, nomeadamente robôs. Com este estudo pretende-se analisar como a robótica pode alavancar o pensamento computacional e as competências de interação social de alunos do 1.º Ciclo com PEA. Para isso foram delineadas as seguintes questões de investigação: (1) Que práticas do pensamento computacional são ativadas? (2) Como se caracteriza o envolvimento dos alunos? (3) Como se caracteriza a interação social entre os alunos? O estudo seguiu o paradigma qualitativo, com design de estudo de caso múltiplo, em que os participantes são 3 crianças do 1.º ciclo do EB com PEA. Foi realizado na Sala Especializada em Ensino Estruturado (SEEE) onde se implementaram seis atividades, nas quais se utilizaram ou desenvolveram pequenos robôs para utilização na resolução dos desafios. Para a recolha de dados recorreu-se à observação, através de grelhas de observação, registo de imagens e vídeo; à inquirição, nomeadamente recorrendo a entrevista aos alunos e pais. A análise dos dados recolhidos permitiu evidenciar que algumas atividades de robótica ativaram práticas do pensamento computacional e influenciam positivamente o envolvimento dos alunos nas tarefas, com alavancagem na comunicação e competências pessoais. Apesar de alguns momentos de desinteresse, observou-se um forte envolvimento comportamental e afetivo por parte dos três participantes. Mesmo perante dificuldades de comunicação e interação, a colaboração revelou-se efetiva, com a ajuda mútua particularmente evidente durante as etapas de montagem dos robôs. No que respeita ao envolvimento cognitivo, observou-se, na maior parte das tarefas propostas, interesse dos três participantes em resolvê-las. Verificou-se ainda que o pensamento computacional foi ativado durante a resolução de problemas, destacando-se as práticas de identificação padrões e algoritmia.

Abstract The evolution of neuroscience now allows for a better understanding of the functioning of the minds of individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD). Students with ASD experience difficulties in communication and social interaction but also demonstrate an interest in technological artifacts, particularly robots. This study aims to analyze how robotics can leverage computational thinking and social interaction skills in first-cycle primary school students with ASD. To achieve this, the following research questions were outlined: (1) Which computational thinking practices are activated? (2) How is student engagement characterized? (3) How is social interaction among students characterized? The study followed a qualitative paradigm with a multiple case study design, involving three children from the first cycle of basic education with ASD. It was conducted in the Specialized Room for Structured Teaching (SRST), where six activities were implemented, utilizing or developing small robots to solve challenges. Data collection involved observation using observation grids, image and video recording, and inquiry, specifically through interviews with students and parents. The analysis of the collected data highlighted that some robotics activities activated computational thinking practices and positively influenced students' engagement in tasks, leveraging their communication and personal skills. Despite some moments of disinterest, a strong behavioral and affective engagement was observed among the three participants. Even in the face of communication and interaction difficulties, collaboration proved effective, with mutual assistance particularly evident during the robot assembly stages. Regarding cognitive engagement, most of the proposed tasks elicited interest from the three participants in solving them. It was also found that computational thinking was activated during problem-solving, with practices such as pattern identification and algorithmic thinking standing out.