Computational thinking in primary education

effects of continuing education on teachers self-efficacy perception

Authors

  • Roberto Milman Azambuja Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos)
  • Sandro José Rigo Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos)
  • Caroline Medeiros Martins de Almeida Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos)

Abstract

This article aims to analyze the impact of the LetProg program on the self-efficacy of teachers in the municipal school system of Porto Alegre, investigating the extent to which participation in this in-service teacher training influences their perceived ability to integrate computational thinking into their pedagogical practices. This quantitative, quasi-experimental study examined self-efficacy levels among elementary school teachers by comparing two groups: those who participated in the LetProg training and those who did not. Data were collected using a questionnaire based on Bandura’s self-efficacy theory, adapted to the context of computational thinking. Statistical analysis was conducted using the independent samples t-test. The results revealed a statistically significant difference in one of the ten evaluated items, related to learning through observation, suggesting that LetProg contributes to strengthening teachers’ self-efficacy in this area.

Keywords: Computational thinking; In-service teacher training; Teacher self-efficacy; K–12 education.

Author Biographies

Roberto Milman Azambuja, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos)

Mestre em Gestão Educacional pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos). Professor de Filosofia na Rede Municipal de Porto Alegre/RS, atuando no Colégio Israelita Brasileiro.

Sandro José Rigo, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos)

Pós-Doutor na Friedrich-Alexander Universität Erlangen (Nuremberga/Alemanha). Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Professor da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos) nos cursos de Ciência da Computação e Sistemas de Informação. Decano da Escola Politécnica da Unisinos. Também é docente do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da Unisinos (PPGCA/Unisinos). Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora (DT-2) do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

Caroline Medeiros Martins de Almeida, Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos)

Pós-Doutora pelo PNPD/CAPES junto ao Programa de Pós-Graduação em Ensino de Ciências e Matemática pela Universidade Luterana do Brasil (Ulbra). Doutora em Ensino de Ciências e Matemática pela Universidade Luterana do Brasil, com período sanduíche pelo PDSE/CAPES na Universidade do Porto (Porto, Portugal). Professora e pesquisadora do Programa de Pós-Graduação em Gestão Educacional na Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), integrando a linha de pesquisa Gestão Escolar e Universitária. Participa do setor da Formação Docente na Unisinos.

References

AJZEN, Icek. The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, [S. l.], v. 50, n. 2, p. 179-211, 1991. DOI: https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T

APPLE, Michael W. Educação e poder. Tradução de Levindo Pereira. Petrópolis: Vozes, 2024.

BALL, Stephen J. Global Education Inc.: new policy networks and the neo-liberal imaginary. New York: Routledge, 2012.

BANDURA, Albert. Social foundations of thought and action: a social cognitive theory. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1986.

BANDURA, Albert. Guide for constructing self-efficacy scales, In: PAJARES, Frank; BANDURA, Albert. Self-efficacy: The exercise of control. New York: Freeman, 1997.

BARR, Valerie; STEPHENSON, Chris. Bringing computational thinking to K-12: what is involved and what is the role of the computer science education community? ACM Inroads, [S. l.], v. 2, n. 1, p. 48-54, 2011.

BOULDEN, David C. et al. Measuring in-service teacher self-efficacy for teaching computational thinking: development and validation of the T-STEM CT. Education and Information Technologies, v. 26, p. 5819–5839, 2021.

BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular. Brasília: MEC, 2018. Disponível em: http://basenacionalcomum.mec.gov.br/. Acesso em: 13 nov. 2024.

BRENNAN, Karen; RESNICK, Mitchel. New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. Proceedings of the International Conference on Learning Sciences, [S. l.], v. 1, n. 12, p. 75-84, 2012.

CENTRO DE INOVAÇÃO PARA A EDUCAÇÃO BRASILEIRA. Currículo de Referência em Tecnologia e Computação. São Paulo: CIEB, 2019. Disponível em: https://cieb.net.br/. Acesso em: 13 nov. 2024.

COMPUTER SCIENCE TEACHERS ASSOCIATION. K-12 Computer Science Standards. New York: CSTA, 2017. Disponível em: https://members.csteachers.org/documents/en-us/46916364-83ab-4f51-85fb-06b3b25b417c/1/. Acesso em: 19 nov. 2024.

COMPEAU, Deborah R.; HIGGINS, Christopher A. Computer self-efficacy: Development of a measure and initial test. MIS Quarterly, Minneapolis, v. 19, n. 2, p. 189-211, 1995.

CRESWELL, Jhon W. Research design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 4. ed. Thousand Oaks: Sage Publications, 2014.

DAVIS, Fred D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, [S. l.], v. 13, n. 3, p. 319-340, 1989. DOI: https://doi.org/10.2307/249008

DI FELICE, Massimo. A cidadania digital: a crise da ideia ocidental de democracia e a participação nas redes digitais. São Paulo: Paulus, 2021.

FARIAS, Adriano Fiad. Thinkingame: o desenvolvimento do pensamento computacional através de uma plataforma. 2023. Tese (Doutorado) — Programa de PósGraduação em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2023.

GATTI, Bernardete Angelita; BARRETO, Elba Siqueira de Sá. Professores do Brasil: impasses e desafios. Brasília: UNESCO, 2009.

GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2002.

GROVER, Shuchi; PEA, Roy. Computational Thinking in K-12: a review of the state of the field. Educational Researcher, [S. l.], v. 42, n. 1, p. 38-43, 2013.

INSTITUTO AYRTON SENNA. Letramento em Programação: orientações para planos de aula - 4º ano. São Paulo: Instituto Ayrton Senna, 2022.

JAIPAL-JAMANI, Kamini; ANGELI, Charoula. Effect of robotics on elementary preservice teachers’ self-efficacy, science learning, and computational thinking. Journal of Science Education and Technology, v. 25, p. 870–888, 2016.

KAYA, Eralp et al. Examining the impact of a computational thinking intervention on pre-service elementary science teachers’ computational thinking teaching efficacy beliefs, interest and confidence. Journal of Physics: Conference Series, v. 1283, art. 012028, 2019.

KLERING, Emily Haubert; TRARBACH, Mariana Vargas; KERSCH, Dorotea Frank. “Frustrante e animador": identidade, pensamento computacional e o professor na formação continuada. Trabalhos em Linguística Aplicada, Campinas, v. 62, n. 1, p. 1-15, Jan./Apr. 2023.

MARTINS, Danielle Juliana Silva; OLIVEIRA, Fábio Cristiano Souza. Pensamento computacional para crianças por meio do projeto de extensão Academia Hacktown. Cad. Cedes, Campinas, v. 43, n. 120, p. 33-44, Mai./Ago., 2023.

MISHRA Prabhaker et al. Application of student's t-test, analysis of variance, and covariance. Ann Card Anaesth, New Delhi, v. 22, n. 4, p. 407-411, 2019. 10.4103/aca.ACA_94_19

MISHRA, Punya; KOEHLER, Matthew J. Technological pedagogical content knowledge: a framework for teacher knowledge. Teachers College Record, v. 108, n. 6, p. 1017–1054, 2006.

MOREIRA, José António; SCHLEMMER, Eliane. Por um novo conceito e paradigma de educação digital onlife. Revista UFG, Goiânia, v. 20, n. 26, 63438, 2020. DOI: https://doi.org/10.5216/revufg.v20.63438

NOBRE, Naiara dos Santos. Pensamento computacional para crianças: uma proposta pedagógica para os anos iniciais do ensino fundamental. 2023. Dissertação (Mestrado) — Programa de PósGraduação em Ensino de Humanidades, Instituto Federal do Espírito Santo, Vitória, 2023.

NÓVOA, António. Para una formación de profesores construida dentro de la profesión. Revista de Educación, Lisboa, n. 350, p. 203-218, 2009.

OECD. Teaching as a Knowledge Profession: The Role of the Digital Environment. OECD Publishing, 2022.

PAPERT, Seymour. Mindstorms: children, computers, and powerful ideas. New York: Basic Books, 1980.

PRATES, Jorge Marques et al. Inserção do pensamento computacional em alunos do ensino fundamental e médio. Revista Barbaquá, Dourados, v. 5, n. 9, p. 70–84, 2023. DOI: https://doi.org/10.61389/bbq.v5i9.7231

RICH, Peter J.; MASON, Scott L.; O’LEARY, R. Ryan. Measuring the effect of continuous professional development on elementary teachers’ self-efficacy to teach coding and computational thinking. Computers & Education, v. 169, art. 104196, 2021.

RUSHKOFF, Douglas. Program or Be Programmed: Ten Commands for a Digital Age. New York: OR Books, 2010. https://doi.org/10.2307/j.ctt207g7rj

SELWYN, N. Should Robots Replace Teachers? AI and the future of education. Cambridge: Polity Press, 2020.

SILVA, Vladimir; SILVA, Klebson; FRANÇA, Rozelma Soares de. Pensamento Computacional na Formação de Professores: Experiências e Desafios Encontrados no Ensino da Computação em Escolas Públicas. In: Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 6., 2017. Fortaleza, CE. Anais [...]. Fortaleza: UFPE, 2017.

STRAWHACKER, Amanda; LEE, Melissa; BERS, Marina Umaschi. Teaching Tools, Teachers’ Rules: exploring the impact of teaching styles on young children’s programming knowledge in scratchjr. International Journal of Technology And Design Education, [s. l.], v. 28, n. 2, p.347-376, 2018

SULLIVAN, Amanda; BERS, Marina Umaschi. Robotics in the early childhood classroom: Learning outcomes from an 8-week robotics curriculum in pre-kindergarten through second grade. International Journal of Technology and Design Education, v. 26, n. 1, p. 3-20, 2016.

VALENTE, José Armando. Integração do pensamento computacional no currículo da educação básica: diferentes estratégias usadas e questões de formação de professores e avaliação do aluno. Revista e-Curriculum, São Paulo, v. 14, n. 3, p. 864-897, 2016.

VIEIRA, Kayenne Dias; HAI, Alessandra Arce. O pensamento computacional na educação para um currículo integrado à cultura e ao mundo digital. Acta Scientiarum. Education, Maringá, v.45, e52908, 2023.

VOOGT, Joke et al. Computational thinking in compulsory education: towards an agenda for research and practice. Education and Information Technologies, [s. l.], v. 20, n. 4, p. 715-728, 2015. https://doi.org/10.1007/s10639-015-9412-6

WILLIAMSON, B. Big Data in Education: The digital future of learning, policy and practice. London: SAGE Publications, 2017.

WING. Jeannette. M. Computational Thinking. Communications Of The Acm, New York, v. 49, n. 3, p. 33-35, 2006.

YUAN, Chun-Yu et al. Innovative ongoing support within a multifaceted computational thinking professional learning program improves teachers’ self-efficacy and classroom practices. Computers & Education, v. 213, art. 105174, 2025.

ZIMMERMAN, Barry J. Self-efficacy And Educational Development. In: Bandura, Albert (ed.). Self-efficacy in Changing Societies. Cambridge: Cambridge University Press, 1995. p. 149-176.

Published

2025-12-05

How to Cite

Milman Azambuja, R. ., José Rigo, S., & Almeida, C. M. M. de. (2025). Computational thinking in primary education: effects of continuing education on teachers self-efficacy perception. Redin - Revista Educacional Interdisciplinar, 14(1), 62–80. Retrieved from https://seer.faccat.br/index.php/redin/article/view/4041