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INTEGRATING SOFT COMPUTING AND ACTIVE LEARNING STRATEGIES IN UNIVERSITY-LEVEL ROBOTICS EDUCATION INTEGRANDO COMPUTAÇÃO SOFT E ESTRATÉGIAS DE APRENDIZAGEM ATIVA

Este estudo apresenta a implementação do ensino de robótica no curso de Engenharia Mecatrônica da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Brasil, destacando a integração de sistemas computacionais inteligentes e metodologias ativas de aprendizagem. A abordagem proposta surgiu como uma resposta aos desafios pedagógicos impostos pela pandemia da COVID-19. Embora nenhuma análise estatística abrangente da satisfação dos alunos tenha sido conduzida, observações qualitativas sugerem um alto nível de engajamento e interesse dos alunos. Isso é evidenciado pelo início de vários projetos de tese de graduação que se originaram de discussões em seminários dentro do curso. A metodologia adotada concentra-se na aprendizagem baseada em problemas, apoiada pela apresentação e explicação de modelos computacionais, que os alunos então aplicaram em seus próprios experimentos. É importante notar que a aplicação de sistemas inteligentes não foi obrigatória para todos os problemas discutidos, permitindo flexibilidade metodológica. Resultados e reflexões individuais são explorados ao longo do artigo. O artigo conclui com considerações finais e direções para trabalhos futuros.
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INTEGRATING SOFT COMPUTING AND ACTIVE LEARNING STRATEGIES IN UNIVERSITY-LEVEL ROBOTICS EDUCATION INTEGRANDO COMPUTAÇÃO SOFT E ESTRATÉGIAS DE APRENDIZAGEM ATIVA

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.5832531034

  • Palavras-chave: Robótica, sistemas de computadores inteligentes, aprendizagem baseada em projetos.

  • Keywords: Robotics, intelligent computer systems, project-based learning

  • Abstract: This study presents the implementation of robotics instruction within the undergraduate Mechatronics Engineering program at the Federal University of Technology – Paraná (UTFPR), Brazil, emphasizing the integration of intelligent computational systems and active learning methodologies. The proposed approach emerged as a response to the pedagogical challenges posed by the COVID-19 pandemic. While no comprehensive statistical analysis of student satisfaction was conducted, qualitative observations suggest a high level of student engagement and interest. This is evidenced by the initiation of several undergraduate thesis projects that originated from seminar discussions within the course. The methodology adopted focuses on problem-based learning, supported by the presentation and explanation of computational models, which students then applied in their own experiments. It is important to note that the application of intelligent systems was not mandated for all problems discussed, allowing for methodological flexibility. Individual results and reflections are explored throughout the paper. The article concludes with final considerations and directions for future work.

  • Marcio Mendonca
  • Júnior Cândido Mendonça
  • Angelo Feracin Neto
  • Vicente de Lima Gongora
  • Edinei Aparecido Furquim dos Santos
  • Eduardo Pegoraro Heinemann
  • Francisco de Assis Scannavino Junior
  • Fabio Rodrigo Milanez
  • Gabriel Henrique Oliveira Uliam
  • Andressa Haiduk
  • Carlos Alberto Paschoalino
  • Henrique Cavalieri Agonilha
  • Antônio Marcos Fontes Darienço
  • João Maurício Hypólito
  • Fabio Nogueira de Queiroz
  • Vera Adriana Huang Azevedo Hypólito
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