Pensamento Computacional

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MARIA CLEIDE SKELSEN

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que é o pensamento computacional?

Uma técnica de solução de problemas baseada no modo em que os computadores pensam

Um método de programação utilizado apenas na ciência da computação

Um tipo de pensamento lógico utilizado apenas por programadores

Um conceito abstrato sem aplicação prática

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quais são os 4 fundamentos do pensamento computacional?

Decomposição, Abstração, Reconhecimento de padrões e Algoritmo

Análise, Generalização, Visualização e Solução

Divisão, Foco, Identificação e Criação

Exploração, Linguagem, Explicação e Solução

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Onde o pensamento computacional pode ser utilizado?

Todas as opções acima

Economia e artes

Engenharia e biotecnologia

Ciência da computação e pedagogia

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual é a importância do pensamento computacional?

Pode ser aplicado em diversas áreas além da computação

É um método eficaz para a solução de problemas complexos

É fundamental para o funcionamento e desenvolvimento de programas e softwares

Todas as opções acima

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que é decomposição no pensamento computacional?

Focar apenas nos elementos importantes do problema

Procurar padrões e similaridades entre os problemas

Separar problemas em partes menores para identificar e solucionar rapidamente

Criar algoritmos passo a passo para resolver os problemas

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que é abstração no pensamento computacional?

Criar algoritmos passo a passo para resolver os problemas

Separar problemas em partes menores para identificar e solucionar rapidamente

Procurar padrões e similaridades entre os problemas

Focar apenas nos elementos importantes do problema

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O que é reconhecimento de padrões no pensamento computacional?

Focar apenas nos elementos importantes do problema

Separar problemas em partes menores para identificar e solucionar rapidamente

Criar algoritmos passo a passo para resolver os problemas

Procurar padrões e similaridades entre os problemas

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