ALGORITMOS E SUA ANÁLISE:
UMA INTRODUÇÃO À CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

Valdemar W. Setzer
Uma palestra/aula do projeto Embaixadores da Matemática

Departamento de Ciência da Computação, IME-USP
www.ime.usp.br/~vwsetzer – esta versão: 9/11/17

AVALIAÇÕES DE PARTICIPANTES

Nesta página encontram-se, em ordem cronológica reversa, transcrições de avaliações de participantes desta palestra, conforme escreveram no One-minute paper no fim da mesma, respondendo: [1] Coisa mais importante aprendida; [2] Maior dúvida que ficou; [3] Comentários. As transcrições são literais (sic), inclusive com erros ortográficos e de redação; as partes ilegíveis são anotadas com [?]. Minhas observações estão entre colchetes: [...]. Os originais estão à disposição para exame. As avaliações começaram a ser coletadas a partir de 3/3/17. Ver o resumo da palestra, com detalhes como endereços do artigo (com mais detalhes do que a aula) e da apresentação em ppt na internet, requisitos etc. Respostas às dúvidas expressadas pelos alunos estão precedidas por RESP; infelizmente elas têm que ser breves.

4. 8/11/17, na 1ª Jornada do Instituto Federal de São Paulo em Cubatão, SP; info: Cláudia Cristina S. de Carvalho claudia.carvalho #at.arroba ifsp.edu.br

  • [1] Que um modelo universal aproximado da realidade pode ser escrito matematicamente como o algoritmo. Compreender que conceito é mais relevante que os cálculos em si. [2] Ao final da apresentação não tive nenhuma dúvida, principalmente com a matemática. [3] Palestra bastante satisfatória e gratificante, me despertou mais interesse em aprender sobre ciência da computação e linguagem de programação. RESP: O que eu disse sobre modelos é que os usados na física não são a realidade: modelam algo matematicamente, em fórmulas em que as variáveis são medidas feitas direta ou indiretamente por aparelhos. Além disso, a física não está no negócio de compreender o mundo e sim de derivar fórmulas matemáticas que permitam prever o comportamento de experimentos com medidas feitas com aparelhos. Um exemplo extremo é a física quântica, que é incompreensível.
  • [1] Introdução à matematica por trás da complexidade de algoritmos. [3] Excelente motivação, didática e de fácil entendimento; o professor é bastante amigável e descontraído, o que facilita o entendimento e proporciona tirar dúvidas e o aprendizado além da palestra.
  • [1] A importância da matemática, o perigo de ser controlado pelo computador e a tecnologia, as dicas sobre educação como a alfabetização começar cedo, o uso do corpo e outras ferramentas para o ensino, entre outras que anotei. [2] A criação dos algoritmos, a programação. [3] Estou estudando matemática para ser professor e sua palestra foi fantástica para abrir meus pensamentos e o senhor tem muito conhecimento, vou pesquisar seu material e sou muito grato. Gostaria de ver outros temas, outras palestras. RESP: posso dar muitas palestras sobre vários assuntos (veja, por exemplo,
    https://www.ime.usp.br/~vwsetzer/pals/pals-cursos.html
    É só me convidar...
  • [1] Muitos pontos foram importantes, mas entender que um algoritmo precisa ser bem elaborado matematicamente, e não quaisquer passos como me foi ensinado, foi muito importante. [3] A palestra foi incrível e eu pude absorver bastante informação, pois entendi.
  • [1] Pude rever os conceitos de ordenação. [3] Eu gostei da dinâmica do minicurso, da interação com os "alunos".
  • [1] Aprendi as definições de algoritmos. [2] Como funciona o processo de ingressar na pós-graduação do IME. RESP: veja
    https://www.ime.usp.br/pos
  • [1] Algoritmos são métodos de organizações em um computador (lógica). Existem vários tipos de métodos. [2] Não tive. RESP: algoritmos descrevem em passos matematicamente bem definidos um procedimento de manipulação de símbolos formais ou de números, de modo que terminam para quaisquer dados que sejam usados (dados de entrada).
  • [1 A definição de complexidade de um algoritmo e o algoritmo de maior eficiência para ordenação. [2] A análise de um algoritmo se baseia apenas em sua complexidade? Existem outros fatores? RESP: Sim, existem. A análise da complexidade (no tempo e no espaço de "memória" requeridos) é apenas uma parte da análise de algoritmos, a mais usada. Por exemplo, uma outra análise é derivar uma prova matemática de que um algoritmo faz exatamente o que se espera dele para quaisquer dados de entrada. Um simples teste de se dar dados de entrada para um algoritmo, executar os seus passos e obter resultados esperados não prova que o algoritmos está correto: prova que para aqueles dados ele está correto, mas pode não estar para outros dados.
  • [1] O método de comparação de pares (computação) o mais eficiente é o método de Intercalação Binária, fórmula n log n - n +1. Como aplicar essa lógica do algoritmo do computador, programa C#. [3] Essa aula deveria ser dada como base no curso de análise e desenvolvimento de sistemas do IFSP, pois só temos aula de fluxograma e aula de linguagem C#. Na minha apresentação há uma implementação de um dos algoritmos quadráticos na linguagem Pascal; tanto faz qual a linguagem, o que muda é a sintaxe.
  • [1] Desenvolver algoritmos de forma que seja o mais eficiente possível. Foi aprendido também origem da palavra "computador", além dos conceitos e significado de algoritmo que é extremamente importante para a ciência de computação. Além disto, foi aprendido que a matemática está muito interligada à ciência de computação. [3] Os comentários ficarão para uma próxima palestra.
  • [1] Eu aprendi coisas essenciais sobre algoritmos, como o que é algoritmos, como deve ser feito, o que é um algoritmos ótimo etc. [2] Em relação a algoritmos de "machine learning" IA e big data, o Sr tem alguma palestra? [3] Esse comentário fica para uma outra palestra (he he he). RESP: Eu tenho uma palestra sobre Inteligência Artificial, mas há muito tempo que não a dou e portanto ainda não fazia menção a #machine learning#.
  • [1] De tudo que aprendi aqui hoje o que julguei mais importante foi a noção de complexidade que me era desconhecida até então. [2] Não identifico nenhuma dúvida.
  • [1] Aprendi de mais importantes nesta palestra não especialmente um assunto, mas sim vários assuntos principalmente a organizar um algoritmo. [2] Estava com uma dúvida a respeito a POO. Mas essa dúvida já foi respondida durante a apresentação. RESP: Curioso, não posso imaginar o que a programação orientada a objetos tem a ver com a palestra.
  • [1] O que aprendi de mais importante é que para programar deve se pensar o programa e só depois passalo para o computador. [2] A maior duvida foi sobre a demonstração da complexidade dos algoritimos de ordenação. [3] Achei a palestra excelente. RESP: Baixe a apresentação e estude-a com calma. Espero que tudo se esclareça.
  • [1] Que há uma diferença entre computação e programação. Não podemos ficar escravos da tecnologia (computador, celular). Temos que trabalhar também com nossos alunos em sala de aula, com o corpo, aulas expositivas. Ao realizar um trabalho no computador, devemos salvá-lo para que não venhamos a nos perder durante o processo de elaboração do mesmo. Algoritmo é totalmente matemática.
  • [1] Conceitos como: o que é, de fato, um algoritmo. Relembrar métodos para organizar sequências e integrar novos métodos. [3] Me esclareceu algumas coisas que sempre tive dúvida quanto ao funcionamento de computadores: que eles #interpretam# símbolos.
  • [1] A ideia científica da computação, os metodos e as formas matemáticas dos tratamentos de problemas. [3] Goedel, me refiro ao Teorema da Incompletude da matemática que de certo modo justifica a ideia que um programa de computador pode falhar! Seria interessante um resgate maior do ponto de vista da #sublinh#"História da Ciência"# sobre a História da Computação. RESP: Cuidado, o teorema de Goedel vale para a lógica matemática clássica. Há outras lógicas, como as paraconsistentes, e aí o teorema pode não valer. Não o teorema de Goedel que justifica a ideia que um programa pode falhar. É ter sido mal programado e não fazer o que se espera dele! Há limites para o que um programa pode fazer, isso eu falo na palestra "A Máquina de Turing e o que os computadores podem e não podem fazer" (resumo, avaliações de participantes, apresentação), que considero uma palestra muito importante para todos os estudantes universitários.
  • [1] A definição precisa e exemplificada de algoritmos. [2] Como saber quando um algoritmo é ótimo? [3] Palestra muito boa! RESP: É preciso provar formalmente que um algoritmo é ótimo de um certo ponto de vista de complexidade (tempo ou espaço requeridos).
  • [1] Aprendi que a matematica esta amplamente envolvida com a Ciência da Computação. [2] Qual o limite que toca a questão do computador se tornar uma ajuda ou um problema para o homem? RESP: Qualquer máquina tem efeitos negativos para o ser humano. É preciso conhecer bem o funcionamento de uma máquina e como ela influencia o usuário e a sociedade, a fim de colocá-la a serviço da humanidade e não contra ela, como está acontecendo na maior parte do uso da internet.
  • [1] Foi que, para ser um algoritimo precissa ser algo que não participe do mundo real. [2] Não tive, pois foi tudo muito bem explicado e abordado. [3] Muito boa a palestra!!! Adorei a parte que tinha interação com todos. RESP: Um castelo que você imagina flutuando no ar não participa do mundo real! Um algoritmo precisa poder ser descrito matematicamente, formalmente.
  • [1] Aprendi que algoritmo é uma sequência matemática, com uma ação matematicamente bem definida. E que, a descrição a qual aprendi, por exemplo, de como trocar pneu, não é algoritmo, pois são ações físicas e não são matematicamente bem definidas. [2] Não ficou dúvida. [3] Parabéns pela palestra, obrigada!
  • [1] Aprendi além das minhas espectativas: complexidade algoritmos, ordenação, metodologia de ensino ativa, comportamento. [2] Nenhuma, apenas vontade de aprender mais. [3] Fiquei emocionado quando você disse que o pensamento não vem apenas da cabeça e sim do corpo inteiro. Você é realmente é alguém que está no nível de excelência, vou te usar como modelo! RESP: Eu não disse que vem do corpo inteiro. Eu disse que o pensamento não é físico; para isso baseio-me em evidências muito fortes, como a capacidade que temos de determinar o próximo pensamento - se não pudéssemos fazer isso, seria impossível concentrar o pensamento e portanto nem mesmo fazer uma simples conta de somar dois números grandes. O pensamento iria vagar e a conta daria errada! O que ocorre é que ao se pensar e se fazer outras atividades interiores (por exemplo, o sentir e o querer) o cérebro participa do processo e é parte essencial dele para que tenhamos consciência do que estamos pensando. Isto é, o cérebro reflete o pensamento para a consciência. Se há uma lesão cerebral, pode-se perder alguma atividade interior. De modo algum pode-se afirmar, por causa dessa perda, que essa atividade é gerada pelo cérebro. O máximo que se deveria afirmar cientificamente é que o cérebro participa daquela atividade.
  • [1] Métodos com calculos para descobrir mais rapidamente quantas comparações foram necessárias para a organização. [2] Não tive nenhuma duvida. [3] Uma ótima explicação de facil entendimento.
  • [1] Pude aprende conceitos avançados sobre algoritmos e sua exemplificação, tal como um novo método para fazer o máximo multiplicador comum. [3] Parabéns pela ótima palestra e por conseguir prender tão bem a minha atenção. Nunca tinha assistido uma palestra tão dinâmica quanto a sua! Obrigado por dividir conosco um pouco de seu vasto conhecimento. RESP: O algoritmo de Euclides (de 300 a.C) calcula o máximo divisor comum.
  • [1] Aprendi varios conceitos de algoritmo que o professor do meu curso "ensinou" errado... Exemplo: [trocar] pneu, acordar, etc. [2] O Sr. orienta em trabalhos além da área da computação? [3] Gostei muito da palestra do Sr.! Prende toda a atenção, explica muito bem. RESP: Sim, posso orientar, por exemplo em educação e em matemática.

3. 20/9/17, na disciplina MAP-2003 "Panoramas da Matemática" do Instituto de Matemática e Estatística da USP, oferecida para alunos de toda a USP (não foram incluídas 12 avaliações)

  • [1] Aprendi o que são algoritmos e como funcionam certos tipos de algoritmos de ordenação. [2] Fiquei meio confuso na parte algébrica no algoritmo n log n. [3] Essa palestra foi muito boa para ter uma introdução para computação no geral.
  • [1] Já tinha conhecimentos sobre a área, mas na primeira vez que aprendi, a coisa mais importante foi como se faz a análise de algoritmos para compreender a eficiência dos algoritmos. Isso proporciona algoritmos corretos, melhor escritos e eficientes. [2] Nenhuma. [3] Aula didática com ensino de análise de algoritmo de forma simplificada, útil para entender de forma mais ampla que os algoritmos bem escritos são de extrema importância.
  • [1] Que apesar da complexidade do algoritmo quando visto superficialmente, os algoritmos perpassam por conceitos e bases um tanto simplistas. E que a lógica por trás dos projetos, quando abstraída, envolvem a disciplinaridade [disciplina]. [2] Acredito que minhas dúvidas começaram a surgir a partir dos problemas propostos, como: "complexidade no tempo de O(n2)". [3] O palestrante é bem desenvolto, sabe entreter e dar fluxo à aula. Além de que, a temática chega a ser curiosa.
  • [1] Definições de conceitos que muitas vezes são distorcidas pela coloquialidade, como o que é "algorítimo". "ciência da computação", etc. ... Aprendi/revisei também os diferentes algorítimos de ordenação. [2] Qual o melhor algorítimo de ordenação que existe? Há uma maneira de provar que ele é o melhor? [3] Adorei a palestra!
  • [1] Do que se trata efetivamente a ciência da computação. A diferença entre informação e dado. O que é um algoritimo. [2] Como provar formalmente que n log n é a melhor complexidade de tempo. [3] Foi show! Muito bom mesmo.
  • [1] Como funciona o computador. [2] Como ela se distribui em informações. [3] O professor com uma energia muito positiva e com muita experiência.
  • [1] Que existem algoritimos não-intuitivos que são mais eficientes do que os intuitivos. [2] Como algoritmos mais eficientes são criados, e como calcular o tempo (O) dele para caso mais complexos. [3] Gostei da forma como o professor nos deixou livres para escrever nossos algoritmos, para que ele pudesse mostrar que estes eram algoritmos intuitivos, mas não ótimos.
  • [1] A definição correta de ciência da computação e a diferença entre dados e informação. Além disso, a ordem do algoritmo de ordenação selection (n2); bubble (n2) e arvore n log2 n. [2] A dedução da ordem da ordenação por árvore foi confusa. Não entendi direito. [3] A palestra fica muito boa com dinâmicas interativas.
  • [1] Aprendi que há algoritmos que podem ser mais eficientes que outros. Além disso, entendi que não podemos associar um algoritmo a receitas etc; pois os dados não estão bem definidos matematicamente. [2] Me perdi um pouco na explicação em que mostrava-se um algoritmo mais eficiente do que n2. [3] Gostei bastante da abordagem inicial, feita com o "algoritmo" de ordenação.
  • [1] A descoberta de algoritmos eficientes, a prova de que algum algoritmo é ótimo e está correto. [2] Achei muito claro e didático. [3] A parte mais interessante foi tentar descobrir o erro.
  • [1] Aprendi que a matemática está realmente presente em tudo, e que os algoritmos são essenciais para praticamente todas as tecnologias. [2] Eu possuo alguma dúvidas a respeito da programação e da otimização do algoritmo. [3] Foi uma aula interessante, o palestrante é descontraído e soube abordar o tema de uma boa forma, apesar de ser um pouco cansativo a partir de certo momento.
  • [1] Aprendi o conceito e funcionamento dos algoritmos, que ciência da computação é resolução de problemas através de algoritmos e que o computador processa dados e não informações, o termo informática está incorreto. [2] Nenhuma. [3] Como aluno de contabilidade, gostei de ter noções de computação, e ter conhecimento do professor Setzer foi uma experiência muito interessante.
  • [1] A parte que considerei mais importante foi a explanação conceitual acerca de algoritmos, já que na minha formação, onde tive algumas aulas de programação, aprendi algumas coisas de forma superficial e equivocada (como o exemplo da troca do pneu).
  • [1] Não entendi muito bem o algoritmo ótimo apresentado. [3] Fiquei satisfeito com a aula, principalmente pelo fato do doscente possuir conhecimento vasto e ser pioneiro sobre o tema no país. Entretanto, dou ainda maior importância para o projeto "Embaixadores da matemática"; qualquer iniciativa que busque melhoras didática e no ensino nacional, merece meus parabéns!
  • [1] Para mim, o mais importante foi aprender sobre os diferentes métodos: da seleção, da bolha e da inserção. Foi muito interessante ver como funcionam os algoritmos e como são os passos da ordenação por intercalação binária. [2] Não entendi muito bem como calcular o número de folhas da árvore binária. [3] Gostei muito do modo como o professor nos fez tentar descobrir como organizar os números no início da aula.
  • [1] Por já ter trabalhado com algoritmos de ordenação, eficiência de códigos e suas melhorias, infelizmente houve pouco aprendizado novo nessa área. [2] Novamente, como já aprendi e escrevi programas de ordenação, não houve muitas dúvidas. [3] Porém, apesar de conhecer e já ter trabalhado com o assunto, a aula foi muito bem dada. A explicação do professor é muito boa e acredito que deixa poucas dúvidas.
  • [1] Nessa aula, uma das coisas mais importantes foi desmistificar o conceito de computação (que, na verdade, é saber resolver questões por meio de algoritmos). Também foi importante compreender o conceito de algoritmo. [2] Minha maior dúvida foi sobre a melhoria da eficiência do algoritmo, por meio de coeficientes de comparação. [3] Gostei bastante de aula, pois não tinha conhecimentos prévios sobre algoritmos e computação e as informações adquiridas me ajudaram a compreender melhor tais conceitos. Fiquei bastante interessada nas implicações históricas citadas na aula, e acredito que o tema poderia se desdobrar em mais matérias/aulas.
  • [1] Gostei muito da aula, achei muito interessante a diferença entre "informática" e "processamento de dados", e os métodos de otimizar algoritmos. Gosto das "histórias paralelas" que ilustram os assuntos. [2] Saber a história das raízes que quebram até pedras, como foram usadas na antiguidade para construir pirâmides. [3] O professor Setzer é um espetáculo. Infelizmente é muito pouco tempo, o professor deveria dar matérias obrigatórias a todos os alunos para passar seus conhecimentos. Nota-se que além de muito conhecimento aculmulado tem excelente didática, e vontade de ensinar. Pena que alguns alunos assinaram a lista e foram embora, perderam uma ótima aula.
  • [1] O que aprendi de mais importante é a diferença entre a informática e a computação de dados. Enquanto aluno de Letras, perceber a linguagem interna à maquina, é crucial para saber que a máquina é pensada por humanos. [2] A maior dúvida foi sobre como a computação é explorada fora da programação comparativa apesar das explicações terem sido muito
    boas. [3] Prazer pela aula, professr Valdemar; não há maiores comentários. Recomendo os estudos da linguística e estudos do discurso num geral.
  • [1] Acredito que tenha sido o que é ciência da computação e o que é um algoritmo, já que não tinha ideia do que se tratava. [2] Não ficou nenhuma "dúvida" exata, mas o processo de comparação com números muito grandes ainda é bastante abstrato para mim. [3] Gostei bastante da atividade com as fichas e da abordagem do tema, com explicações claras para quem não é da área de exatas.
  • [1] Métodos divertidos e explicativos, para despertar o interesse do aluno para a ciência da computação. Um método mais eficiente para a ordenação. [3] Acho que as explicações foram bastante claras. Fiquei curiosa com as várias histórias citadas. Comentários e críticas interessantes.
  • [1] Ampliei mais sobre noções de algoritmos e métodos de ordenação, e conheci hoje o método de intercalação binária. Claro que não entendi todos os aspectos apresentados na análise para calcular o número de comparações neste método, mas agora vou pesquisar mais sobre este método. O que também achei interessante é que a há termos de uso que gera equívocos, como ciência da computação, memória, e o próprio conceito de algoritmo, mas que nesta palestra muitas dessas coisas ficaram mais claras.

2. 1/4/17, para professores de matemática, no Centro de Aperfeiçoamento do Ensino de Matemática (CAEM) do Instituto de Matemática e Estatística da USP

  • Ver a avalição feita pelo CAEM.
  • [1] Computador não processa informações, processa dados. Não tem memória, armazena dados. [2] Acredito não ter ficado dúvida. [3] Deveria haver mais oficinas com o prof. Setzer.
  • [1] Que os computadores são limitados e, como tais, só realizam processamento de dados de acordo com os parâmetros dados pelas pessoas; que reconhecer algoritmos ótimos e documentá-los maximiza [minimiza] o uso do tempo e do espaço e que a matemática é a melhor disciplina para se abordar a computação. [2] Como equilibrar o uso dos computadores na Educação Básica? [3] Parabéns professor, pela forma como apresentou o tema, evidenciando os avanços e as limitações do conhecimento humano.#
  • [1] Aprendi alguma diferenciações entre termos da computação; métodos de ordenação; comparações para ordenação. [2] É bem difícil acompanhar o raciocínio do professor, logo, a minha maior dúvida ficou em saber se sou capaz de fazer isso algum dia! [3] O tempo foi curto para absorver todas as informações.
  • [1] É preciso darmos mais valor aos conceitos fundamentais para todas as áreas de nossas vidas. [2] Será que nossos computadores irão evoluir e possibilitar novas formas de criar os algoritmos?
  • [1] Aprendi como os algoritmos estão presentes em um programa de computador, e que um computador processa dados, e não informações. [3] Esta oficina teve grande valor para meu crescimento profissional, pois me mostrou novos conhecimentos e formas de enxergar como as pessoas pensam e agem diante das novas tecnologias.
  • [1] Relação entre algoritmos e ciências da computação. [2] Relação entra homem e computador. [3] Tentarei utilizar exemplos durante minhas aulas.
  • [1] A noção geral do uso do computador e suas finalidades. [2] Uma fórmula mais rápida que o log. [3] Agradeço o empenho do professor ao transmitir o seu conhecimento.
  • [1] Aula extremamente didática, aprendi uma ótima oficina sobre algoritmos, para aplicar aos meus alunos. Além de professor sou engenheiro de computação e fiquei maravilhado com as explicações e o conhecimento do professor Valdemar. [2] Não tive dúvidas. [3] Aguardo mais oficinas do professor Valdemar. Com certeza, estarei presente em todas.
  • [1] Aprendi a definição de algoritmo e a diferença entre passo a passo [receita] de qualquer atividade. [2] Não tive maiores dúvidas a respeito do tema. [3] Aula muito interessante, e que pode ser adaptada para trabalhar na escola. Fiquei muito curioso para saber mais sobre os Embaixadores da Matemática e pegarei mais informações assim que possível
  • [1] A definição exata de algoritmo. [2] Não diria dúvida, mas dificuldade na associativa das linguagens técnicas e específicas. [3] Apesar do pouco tempo de aula, a associação da teoria com a prática facilitou bastante para a compreensão do conteúdo.
  • [1] Tanta coisa, mas o mais importante foi como o computador processa os dados (inteiros), como ele executa operações de comparação e como melhorar isso. [2] Vimos algoritmos de ordenação, embora não todos, acredito. [3] Consegui me mostrar várias referências da computação com a matemática, embora eu tenha a certeza que isso não é tudo. Sanar minha dúvida de onde utilizamos o log na computação.

1. 3/3/17, para professores e alunos na Escola Prof. Expedito Camargo Freire (EEECF) na R. Genko Sakane 10, Brancas Nuvens, Campos do Jordão, (12) 3662-3311, dentro do projeto Embaixadores da Matemática do IME; info: Benedito Mariano (diretor) <msditom@hotmail.com>

Alunos:
  • [1] Diferenciar algoritmo de programação. [2] Se n log n é a forma mais rápida (mais eficiente), por que o programador escolheria outro caminho? [3] Fiquei com vontade de fazer um curso de ciência da computação.
  • [1] Aprendi que informática é usar um computador e [ciência da] computação é programar um. [3] Não tive aulas interessantes no 1º ano, pois não tinha uma boa comunicação com meu professor de matemática, então não consegui aproveitar parte da informação.
  • [1] O método da árvore e a aprendi que a ciência da computação não é aprender mexer no computador, e sim aprender a mexer com algoritimos. [2] Aprender a sequência. [3] Apesar da matéria não prender muito, com, certeza é útil na matemática e na ciência da computação.
  • [1] Eu aprendi como que funcionam os métodos mais eficazes de algoritimos. [2] No começo, tive dúvida sobre os algoritimos mas depois consegui racioncinar.
  • [1] Eu aprendi um pouco da tecnica que é usada nos programas de computador, que muitos programadores não usam mais é necessario de ser usado. [3] Foi uma otima aula e gostaria de assistir mais aulas. É um otimo assunto para aprofundar mais.
  • [1] Eu já havia estudado isso alguns anos atrás, então eu relembrei a maioria das coisas. [2] Não tenho dúvidas, ou pelo menos não formulei nenhuma ainda. [3] Achei muito melhor do que estudar sozinha.
  • [1] O que eu aprendi foi além das contas também analisar melhor o que eu estou fazendo no computador. [2] Não ficou nenhum duvida evidente.
  • [1] O computador não pensa, só funciona através de comandos. Algoritmo tem que ser exato e não preciso. [2] Da complexidade para montar um programa.
  • [1] Para você fazer um bom programa, você tem que aprender sobre os algoritimos. [2] Por que você consegue fazer um programa sem aprender algortimos.ás,
Professores:
  • [1] Que no método de comparações existem várias formas de comparações, e que existe uma melhor opção nessas comparações. [2] Pensei numa árvore trinária, usando o exemplo citado de 6 cartões, é mais rápido a comparação do que na árvore binária? [3] Achei ótima a aula, acrescentou muito na minha formação.
  • [1] Contextualizações para aprendizagem da matemática. Orientações para o "projeto de vida" [aulas específicas nessa escola] dos alunos. [2] Todos temas abordados e questionamentos foram esclarecidos, portanto, não há dúvidas significativas. [3] Para o meu conhecimento pessoal e profissional foram de muito valor os temas abordados e a dinâmica do palestrante.
  • [1] Como ordenar informações. [2] Não tive dúvidas. [3] A linguagem foi bem clara e a aula apresentou vários desafios para o cérebro.
  • [1] A diferença entre [ciência da] computação e informática. [3] Muito interessante a aula e acredito que será também muito esclarecedora para os alunos.
  • [1] Todo método de programação depende de algoritmos e dentro disso há etapas que, se consideradas, garantem maior eficiência na execução de um programa. [2] Quando saber qual algoritmo usar? [3] Bom preparo da aula, várias fontes que enriquecem a explicação até mesmo as fora do currículo, bem como as etapas organizadas e as informações e exemplos históricos bem utilizados.
  • [1] Complexidade e as possibilidades de criação no algoritmo. [2] Compreender seu uso e aplicação prática na ciência da computação. [3] Ótima palestra e a dinâmica extremamente prática do conhecimento abordado.