CIÊNCIA DE DADOS NA EDUCAÇÃO BÁSICA: UM FRAMEWORK BASEADO EM EVIDÊNCIAS QUE INTEGRA APRENDIZAGEM E AVALIAÇÃO

Autores

  • Cedma Ranielly Santos Firmino
  • Jorge Ubirajara Pedreira Júnior
  • Lynn Rosalina Gama Alves
  • Karla Patricia Santos Oliveira Rodríguez Esquerre

DOI:

https://doi.org/10.56238/revgeov17n1-180

Palavras-chave:

Ciência de Dados na Educação, Avaliação Formativa, Aprendizagem Baseada em Evidências, Educação Básica

Resumo

Em uma sociedade cada vez mais orientada por dados, é essencial preparar novas gerações com competências robustas em ciência, tecnologia, engenharia, artes e matemática (STEAM). Nesse contexto, a educação em Ciência de Dados exige o desenvolvimento de conceitos matemáticos fundamentais, terminologia específica e estruturas cognitivas que sustentem a progressão dos estudantes de níveis introdutórios a avançados. As abordagens pedagógicas devem possibilitar que os estudantes não apenas compreendam os dados, mas também apliquem o conhecimento de forma criativa e eficaz em tarefas como coleta, pré-processamento, análise e visualização de dados. Este artigo identifica lacunas persistentes no desenho e na avaliação de iniciativas de ensino de Ciência de Dados na Educação Básica, particularmente o desalinhamento entre estratégias de ensino, progressões de aprendizagem e práticas avaliativas, e propõe um framework pedagógico baseado em evidências para enfrentar esses desafios. O estudo adota uma abordagem qualitativa e exploratória, fundamentada em uma revisão narrativa da literatura e em uma síntese integrativa de pesquisas provenientes da psicologia cognitiva, das ciências da aprendizagem e da avaliação educacional, orientada pela seguinte questão: quais estratégias de ensino e modelos avaliativos podem apoiar de forma eficaz a institucionalização da Ciência de Dados na Educação Básica? Ancorado na literatura internacional, o framework proposto integra princípios consolidados de aprendizagem, como a prática distribuída, a aprendizagem baseada em recuperação e atividades iterativas baseadas em projetos, a instrumentos de avaliação formativa voltados ao fortalecimento da retenção, da transferência do conhecimento, da metacognição e do engajamento dos estudantes. A análise demonstra que a ausência de modelos avaliativos coerentes fragiliza a institucionalização da Ciência de Dados como componente curricular e limita sua efetividade pedagógica. Ao articular sistematicamente estratégias de ensino, progressões de aprendizagem e instrumentos de avaliação formativa, o framework oferece uma estrutura operacional e adaptável para implementação em sala de aula. Sustentado por evidências empíricas reportadas na literatura, o estudo conclui que promover o letramento em dados na Educação Básica por meio de práticas pedagógicas baseadas em evidências é um passo fundamental para o fortalecimento da equidade educacional, da cidadania digital e da capacidade dos estudantes de interpretar e atuar em ambientes contemporâneos ricos em informação.

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Referências

Adesope, O.O., Trevisan, D.A., Sundararajan, N. (2017). Rethinking the Use of Tests: A Meta-Analysis of Practice Testing. Review of Educational Research, 87, 659–701. https://doi.org/10.3102/0034654316689306

Adisa, I.O., Herro, D., Abimbade, O., Arastoopour Irgens, G. (2024). Engaging elementary students in data science practices. Information and Learning Sciences, 125, 513–544. https://doi.org/10.1108/ILS-06-2023-0062

Andrade, H. (2005). Teaching with rubrics: The good, the bad, and the ugly. College Teaching, 53(1), 27–30. https://doi.org/10.3200/CTCH.53.1.27-31

Andrade, H. & Cizek, G. J. (2010). Handbook of formative assessment. Routledge.

Barany, A., Scarola, A.D., Acquah, A., Reza, S.M., Johnson, M.A., Walker, J. (2024). Learning designs that empower: navigating sandbox data science at the intersection of computing, big data and social media. Information and Learning Sciences, 125, 794–812. https://doi.org/10.1108/ILS-12-2023-0211

Barnett, S.M., Ceci, S.J. (2002). When and where do we apply what we learn?: A taxonomy for far transfer. Psychological Bulletin, 128, 612–637. https://doi.org/10.1037/0033-2909.128.4.612

Bhattacharyya, R. (2023). Annual Status of Education Report (ASER 2023: Beyond Basics).

Black, P., & Wiliam, D. (2010). Inside the black box: Raising standards through classroom assessment. Phi Delta Kappan, 92(1), 81–90. https://doi.org/10.1177/003172171009200119

Boaler, J., Conte, K., Cor, K., Dieckmann, J.A., LaMar, T., Ramirez, J., Selbach-Allen, M. (2024). Studying the Opportunities Provided by an Applied High School Mathematics Course: Explorations in Data Science. Journal of Statistics and Data Science Education, 1–20. https://doi.org/10.1080/26939169.2024.2333735

Boaler, J., Dieckmann, J.A., Pérez-Núñez, G., Sun, K.L., Williams, C. (2018). Changing Students Minds and Achievement in Mathematics: The Impact of a Free Online Student Course. Frontiers in Education, 3 https://doi.org/10.3389/feduc.2018.00026

Brookhart, S. M. (2013). Grading. In J. H. McMillan (Ed.), SAGE handbook of research on classroom assessment (pp.357–372). SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781452218649.n15

Carpenter, S.K., Pan, S.C., Butler, A.C. (2022). The science of effective learning with spacing and retrieval practice. Nature Reviews Psychology, 1, 496–511. https://doi.org/10.1038/s44159-022-00089-1

Cepeda, N.J., Vul, E., Rohrer, D., Wixted, J.T., Pashler, H. (2008). Spacing effects in learning: A temporal ridgeline of optimal retention. Psychological Science, 19(11), 1095–1102. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2008.02209.x

Chen, O., Paas, F., Sweller, J. (2021). Spacing and Interleaving Effects Require Distinct Theoretical Bases: a Systematic Review Testing the Cognitive Load and Discriminative-Contrast Hypotheses. Educational Psychology Review. https://doi.org/10.1007/s10648-021-09613-w

Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). SAGE Publications.

DataScience4Everyone, (2024). About our coalition [WWW Document]. https://www.datascience4everyone.org/about.

Darling-Hammond, L., Hyler, M. E., & Gardner, M. (2017). Effective teacher professional development. Learning Policy Institute.

De Campos, D. S., & Ferreira, D. J. (2024). Learning strategy regulation processes with rubrics for learning assessment. Revista Científica Sistemática, 14(4), 932–947. https://doi.org/10.56238/rcsv14n4-013

Desimone, L. M., & Garet, M. S. (2015). Best practices in teacher's professional development. Physics Teacher, 52(3), 38–47

Duflo, A., Kiessel, J., Lucas, A. (2020). Experimental Evidence on Alternative Policies to Increase Learning at Scale (NBER Working Paper No. 27298). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w27298

Duflo, E., Glennerster, R., Kremer, M. (2007). Chapter 61 Using Randomization in Development Economics Research: A Toolkit. In Handbook of development economics (Vol. 4, pp. 3895–3962). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S1573-4471(07)04061-2

Dunlosky, J., Rawson, K.A., Marsh, E.J., Nathan, M.J., Willingham, D.T., (2013). Improving students’ learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58. https://doi.org/10.1177/1529100612453266

Firmino, C. R. S., Bijos, J. C. B. de F., Vasconcelos, C. F., Ardigó, R. M., & Oliveira-Esquerre, K. P. (2025). Meninas na ciência de dados: Empoderamento e equidade. Revista de Educação Pública. 4(3). https://doi.org/10.18264/repdcec.v4i3.348

Frans, N., & Wahani, V. (2025). Beyond the Classroom: Transformative Approaches in Learning Methods. Journal of English Language and Education, 10(3), 597–602. https://doi.org/10.31004/jele.v10i3.977

Freitas, L. C. (2018). A avaliação como mediação pedagógica. Cortez.

Freitas, L. C. (2020). Avaliação da aprendizagem: Um campo em disputa. Unesp.

Gertler, P., Martinez, S., Rawlings, L.B., Premand, P., Vermeersch, C.M.J., (2016). Impact Evaluation in Practice (2nd ed.). World Bank. https://doi.org/10.18235/0006529

Gould, R., Machado, S., Ong, C., Johnson, T., Molyneux, J., Nolen, S., Tangmunarunkit, H., Trusela, L., Zanontian, L. (2016). Teaching data science to secondary students: the mobilize introduction to data science curriculum. In: Promoting Understanding of Statistics about Society IASE Roundtable Conference. International Associatin for Statistical Education. https://doi.org/10.52041/SRAP.16402

Lloyd, K., Graesser, A., & Nye, B. D. (2022). Foundations for NLP-assisted formative assessment feedback for short-answer tasks. arXiv preprint arXiv:2205.02800. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.02829

Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81–112. https://doi.org/10.3102/003465430298487

Heinemann, B., Opel, S., Budde, L., Schulte, C., Frischemeier, D., Biehler, R., Podworny, S., Wassong, T. (2018). Drafting a Data Science Curriculum for Secondary Schools. In: Proceedings of the 18th Koli Calling International Conference on Computing Education Research. ACM. https://doi.org/10.1145/3279720.3279737

Hopkins, R.F., Lyle, K.B., Hieb, J.L., Ralston, P.A.S., (2016). Spaced Retrieval Practice Increases College Students’ Short- and Long-Term Retention of Mathematics Knowledge. Educational Psychology Review. 28, 853–873. https://doi.org/10.1007/s10648-015-9349-8

Kenney, J. L., Schroeder, C. M., & Carter, J. K. (2022). Developing formative assessment practices in instruction. Practical Assessment, Research & Evaluation, 27(1), 1–17. https://doi.org/10.7275/21376184

Kim, Y.M., (2021). The effects of pbl-based data science education program using app inventor on elementary students’ computational thinking and creativity improvement. İlköğretim Online 20. https://doi.org/10.17051/ilkonline.2021.01.124

Komatsu, T., (2024). Evaluation, in: Education and Social Cohesion in a Post-Conflict and Divided Nation. Springer Nature Singapore, Singapore, pp. 143–146. https://doi.org/10.1007/978-981-99-6519-9_13

Latimier, A., Peyre, H., Ramus, F., (2021). A Meta-Analytic Review of the Benefit of Spacing out Retrieval Practice Episodes on Retention. Educational Psychology Review 33, 959–987. https://doi.org/10.1007/s10648-020-09572-8

Martínez, M. E., & Gómez, V. (2025). Active Learning Strategies: A Mini Review of Evidence-Based Approaches. Acta Pedagogia Asiana, 4(1), 43–54. https://doi.org/10.53623/apga.v4i1.555

Mayne, J., (2017). Theory of Change Analysis: Building Robust Theories of Change. Canadian Journal of Program Evaluation 32, 155–173. https://doi.org/10.3138/cjpe.31122

Mogboh, V., & Okoye, A. C. (2019). Formative and Summative Assessment: Trends and Practices in Basic Education. Journal of Education and Practice, 10(27), 39–45. https://www.iiste.org/Journals/index.php/JEP/article/download/49709/51356

Narkhede, K., Patil, R., Kasat, A., Gawas, A., & More, P. (2024). Unveiling the Art of Effective Learning through Spaced Repetition and Evidence-Based Techniques. In 2024 IEEE International Conference on Intelligent Techniques in Control, Optimization and Signal Processing (INCOS) (pp. 1–6). IEEE.. https://doi.org/10.1109/inc460750.2024.10649261

Oakley, B., Rogowsky, B., Sejnowski, T.J., (2021). Uncommon Sense Teaching: Practical Insights in Brain Science to Help Students Learn. Penguin Publishing Group.

Oakley, B.A., Sejnowski, T.J., (2019). What we learned from creating one of the world’s most popular MOOCs. NPJ Science of Learning. https://doi.org/10.1038/s41539-019-0046-0

OECD, (2023). PISA 2022 Results (Volume I), PISA. OECD. https://doi.org/10.1787/53f23881-en

Olari, V., Romeike, R., (2024). Data-related concepts for artificial intelligence education in K-12. Computers and Education, 7, 100196. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100196

Panadero, E., & Jonsson, A. (2013). The use of scoring rubrics for formative assessment purposes revisited: A review. Educational Research Review, 9, 129–144. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2013.01.002

QEdu. (2024). Brasil – Resultados do PISA 2022. Fundação Lemann; Fundação Roberto Marinho; Instituto Natura. Disponível em https://qedu.org.br/brasil

Rawson, K.A., Dunlosky, J., (2011). Optimizing schedules of retrieval practice for durable and efficient learning: How much is enough? Jounal of Experimental Psychology: General, 140, 283–302. https://doi.org/10.1037/a0023956

Sadler, D. R. (1989). Formative assessment and the design of instructional systems. Instructional Science, 18(2), 119–144. https://doi.org/10.1007/BF00117714

Schanzer, E., Pfenning, N., Denny, F., Dooman, S., Politz, J.G., Lerner, B.S., Fisler, K., Krishnamurthi, S., (2022). Integrated Data Science for Secondary Schools, in: Proceedings of the 53rd ACM Technical Symposium on Computer Science Education. ACM, New York, NY, USA, pp. 22–28. https://doi.org/10.1145/3478431.499311

Sharma, T., LePendu, P., (2022). Broadening Participation, in: Proceedings of the 54th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 2. ACM. https://doi.org/10.1145/3545947.3576250

Soares, A. O., Diniz, G. K. S. da F., Dantas, M. L. F., Gundim, M. K. de M., & Almeida, E. (2025). Impactos e desafios das avaliações formativas e somativas no ensino à saúde. Revista Multidisciplinar Em Saúde, 6(3), 95–104. https://doi.org/10.51161/integrar/rems/4555

Walker, J.T., Barany, A., Acquah, A., Reza, S.M., Barrera, A., Del Rio Guzman, K., Johnson, M.A. (2023). Coding Like a Data Miner: A Sandbox Approach to Computing-Based Data Science for High School Student Learning. In 2023 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). IEEE, pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/FIE58773.2023.10343283

Wissman, K. T., & Leontyev, A. (2024). Awareness and Implementation of Evidence-Based Learning Strategies Among STEM Faculty. The Journal of College Science Teaching, 1–10. https://doi.org/10.1080/0047231x.2024.2363118

Wolff, A., Gooch, D., Cavero Montaner, J.J., Rashid, U., Kortuem, G. (2016). Creating an Understanding of Data Literacy for a Data-driven Society. The Journal of Community Informatics 12. https://doi.org/10.15353/joci.v12i3.3275

World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025 (Insight Report). Recuperado de https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2025/

Yang, C., Luo, L., & Li, B. (2022). Testing (quizzing) boosts classroom learning: A systematic and meta-analytic review. Psychological Bulletin, 148(6), 464–483. https://doi.org/10.1037/bul0000313

YeckehZaare, I., Resnick, P., Ericson, B. (2019). A spaced, interleaved retrieval practice tool that is motivating and effective. In Proceedings of the 2019 ACM Conference on International Computing Education Research. ACM,. https://doi.org/10.1145/3291279.3339411

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Publicado

2026-01-31

Como Citar

Firmino, C. R. S., Pedreira Júnior, J. U., Alves, L. R. G., & Esquerre, K. P. S. O. R. (2026). CIÊNCIA DE DADOS NA EDUCAÇÃO BÁSICA: UM FRAMEWORK BASEADO EM EVIDÊNCIAS QUE INTEGRA APRENDIZAGEM E AVALIAÇÃO. Revista De Geopolítica, 17(1), e1475. https://doi.org/10.56238/revgeov17n1-180