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Uma Ferramenta Computacional para Suporte nos Processos de Ensino e Aprendizagem de Equações Diferenciais Parciais

DOI: http://dx.doi.org/10.15552/2236-0158/abenge.v35n1p65-73

http://www.abenge.org.br/revista/index.php/abenge/index 

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Walber M. Lima1, Moisés D. dos Santos2, Waldir L. Roque3, Rômulo da S. Lima4, Raul R. M. de Sá4 & Diego A. Meira4

 

Resumo: As equações diferenciais parciais (EDPs) constituem parte fundamental na formação dos estudantes das áreas de exatas e engenharias, representando um instrumento de grande potencial para modelagem de problemas. Uma característica que as tornam particularmente complexas para os alunos, principalmente os iniciantes, é o fato de terem que lidar com conceitos teóricos que demandam grande capacidade de abstração, e muitos não conseguem correlacionar esses conceitos à modelagem e a aplicações práticas. Como consequência, observam-se elevados índices de desmotivação e repetência nesse componente curricular. Neste trabalho, será apresentada e discutida uma ferramenta computacional com interface gráfica no GUIDE do MATLAB®, como recurso didático, visando melhorar o processo de ensino-aprendizagem das EDPs. A ferramenta permite realizar simulações específicas para visualização com uso de gráficos 2D e 3D, como no caso da distribuição de calor em uma barra finita, utilizando os métodos da separação de variáveis e das diferenças finitas. Embora a ferramenta ainda esteja sendo desenvolvida, a aplicação da mesma em sala de aula já mostrou que houve uma maior motivação e interesse dos alunos pela disciplina, permitiu uma maior capacidade de assimilação dos conceitos e, por conseguinte, conduziu os alunos a uma aprendizagem significativa, reduzindo o tempo de maturação desses conceitos, contribuindo, assim, para uma menor taxa de reprovação e evasão.

Palavras-chave: Ferramenta computacional; ensino-aprendizagem; Equações Diferenciais Parciais; MATLAB.

 

Abstract: Partial differential equations (PDE’s) constitute a fundamental part of the student formation in the fields of science and engineering, representing an instrument with great potential for modeling real problems. One characteristic that make them particularly complex for the students is the fact that they deal with theoretical concepts that are abstractly difficult, mainly for the beginners, when most of them do not have the capacity yet of correlating these concepts with the modeling and practical applications. As a consequence, there is a high index of demotivation and failure in the subject. In this work it will be presented and discussed a computational tool, with a graphic interface in MATLAB® GUIDE, as a teaching resource aiming at improving the teaching and learning processes of PDE's. The computational tool allows simulations and visualizations in 2D and 3D, as in the case of the heat distribution in a finite bar, using the methods of separation of variables and finite differences. Although the computational tool is still in development, the use of it in classes has shown to improve the students motivation and interest in the subject, provided a better capacity of concepts understanding and, furthermore, has lead the students to sustainable learning, dropping down the time necessary to mature the concepts, which has contributed to lessen the course failure and abandonment rates.

Key words: Computational tool; Teaching and Learning; Partial Differential Equations; MATLAB.

 

1 Professor Assistente, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Campus Caraúbas, Departamento de Ciências Exatas e Naturais; walber@ufersa.edu.br
2 Professor Adjunto, Universidade Federal da Paraíba, Departamento de Computação Científica, Centro de Informática; mdantas@ci.ufpb.br
3 Professor Titular, Universidade Federal da Paraíba, Departamento de Computação Científica, Centro de Informática; mdantas@ci.ufpb.br
4 Graduandos em Matemática Computacional, Universidade Federal da Paraíba, Departamento de Computação Científica, Centro de Informática: romulo_dasilva@hotmail.com; raulrennerm@gmail.com; diegoalbertim@hotmail.com

 

Literatura Citada

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