Curso de aperfeiçoamento em BNCC Computação:

Este módulo introduz os fundamentos da BNCC Computação em articulação com os conceitos de Inteligência Artificial aplicada à educação. Seu objetivo é capacitar o professor para compreender os eixos estruturantes da Base, mapear habilidades e competências e elaborar unidades de ensino alinhadas às exigências curriculares e às diretrizes relacionadas ao VAAR. Como produto do módulo, cada participante desenvolverá um plano de unidade didática alinhado à BNCC Computação.

O segundo módulo dedica-se ao uso da Inteligência Artificial Generativa como ferramenta de apoio ao planejamento pedagógico. Os participantes aprenderão técnicas de engenharia de prompts para produzir materiais didáticos, atividades, recursos inclusivos e sequências de aprendizagem contextualizadas às diferentes etapas da Educação Básica. Ao final, cada cursista entregará uma sequência didática produzida com apoio de IA Generativa.

Neste módulo, os participantes desenvolverão competências para elaborar situações de aprendizagem baseadas na metodologia Problem-Based Learning (PBL), utilizando a IA como apoio ao planejamento e à integração curricular. O foco está na construção de experiências que articulem a Computação com componentes curriculares e temas transversais. Como produto, será elaborado um projeto interdisciplinar baseado em PBL.

O quarto módulo aborda o ensino de programação em diferentes níveis de escolaridade, explorando tanto ambientes de programação visual quanto linguagens textuais, sempre com apoio de assistentes inteligentes de código. O objetivo é capacitar o docente para selecionar estratégias adequadas às diferentes etapas de ensino e promover o desenvolvimento do pensamento computacional. O produto será uma atividade de programação criativa, pronta para aplicação em sala de aula.

Este módulo trata da avaliação da aprendizagem em uma perspectiva formativa, integrando rubricas avaliativas, indicadores de desempenho e técnicas de learning analytics para subsidiar intervenções pedagógicas baseadas em evidências. Ao término do módulo, os participantes produzirão um instrumento avaliativo estruturado por rubricas, acompanhado de estratégias para análise dos resultados.

O módulo final promove uma reflexão crítica sobre os aspectos éticos envolvidos no uso da Inteligência Artificial na educação, abordando temas como privacidade, proteção de dados, vieses algorítmicos, transparência e limites da automação. Paralelamente, os participantes consolidarão os conhecimentos desenvolvidos ao longo do curso na elaboração de um planejamento pedagógico completo. O produto final consistirá em um plano de ensino plenamente estruturado e aplicável, integrando os princípios da BNCC Computação e as práticas pedagógicas desenvolvidas durante a formação.