Avaliação Retrospectiva da Experiência de uma Coorte de Egressas de um Curso de Introdução à Programação para Alunas do Ensino Médio e Concluintes

• Juliana Martins Leoncio Eusebio USP
• Maria da Graça Campos Pimentel USP

DOI: https://doi.org/10.5753/wit.2025.9215

Resumo

Esta pesquisa combina métodos quantitativos e qualitativos para analisar respostas de 133 egressas (33% alunas do ensino médio e 67% concluintes) a um questionário sobre sua participação em cursos curtos, online e síncronos de Introdução à Computação com Python, oferecidos entre 2021 e 2024 pelo projeto Meninas Programadoras. O estudo identifica padrões de participação e examina como iniciativas inclusivas ajudam a reduzir a lacuna de gênero em tecnologia. Os resultados indicam associação entre participação, autoconfiança e interesse por carreiras tecnológicas, com correlações entre pertencimento, motivação e interesse em Computação. A análise de questões abertas reforça esses achados e evidencia impacto na experiência das alunas.

Referências

Aires, J., Mattos, G., Oliveira, C., Brito, A., Aragão, A. F., Alves, S., Coelho, T., and Moreira, G. (2018). Barreiras que impedem a opçao das meninas pelas ciências exatas e computaçao: Percepçao de alunas do ensino médio. In Anais do XII Women in Information Technology. SBC.

Beaubouef, T. and Zhang, W. (2011). Where are the women computer science students? Journal of Computing Sciences in Colleges, 26(4):14–20.

Bird, S., Klein, E., and Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. NLTK Project.

Çakır, N. A., Gass, A., Foster, A., and Lee, F. J. (2017). Development of a game-design workshop to promote young girls’ interest towards computing through identity exploration. Computers & Education, 108:115–130.

Castro, O., Bruneau, P., Sottet, J.-S., and Torregrossa, D. (2023). Landscape of high-performance Python to develop data science and machine learning applications. ACM Computing Surveys, 56(3):1–30.

Cutting, V. and Stephen, N. (2021). A review on using Python as a preferred programming language for beginners. Intnl Research Journal of Engineering and Technology, 8(8):4258–4263.

Dierbach, C. (2014). Python as a first programming language. Journal of Computing Sciences in Colleges, 29(3):73–73.

Figueiredo, K., da Silva Neto, P., and Maciel, C. (2016). Meninas Digitais Regional Mato Grosso: Práticas Motivacionais no Ensino Médio para a Equidade de Gêneros nas Carreiras e Cursos de Computação e Tecnologias. In Anais do X Women in Information Technology (WIT), pages 66–69. SBC.

Fórum Econômico Mundial (2021). Relatório sobre a lacuna de gênero em tecnologia. [link].

Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Topic Modeling with BERT. Harvard Business Review (2021). Impacto da diversidade de gênero em equipes de alta performance. [link].

Heinzmann, L., Romagna, M. E., Gosteinski, M. A., and da Silva, J. M. (2016). Meninas e jovens na computação. Anais do Computer on the Beach, 7:554–558. IBGE (2022). Educação e gênero: análise da participação feminina no ensino superior. [link].

Ivie, J. and MacKay, A. (2024). Introduction to Statistics for Social Sciences, chapter 16: Correlation. Oklahoma State University.

Kahn, S. and Ginther, D. (2017). Women and STEM. Technical report, National Bureau of Economic Research.

Mattos, G. d. O., Moreira, J. A., Moura, A. F. S. A., Nascimento, A. B., and Oliveira, C. C. (2018). Oficinas de Programação para Meninas: Despertando o Interesse Pela Computação. In Anais do XXVI Workshop sobre Educação em Computação. SBC.

McKinsey & Company (2020). Diversidade e lucratividade: impacto da inclusão de gênero nos negócios. [link].

Menezes, S. and Santos, M. (2021). Gênero na Educação em Computação no Brasil e o Ingresso de Meninas na Área - uma Revisão Sistemática da Literatura. RBIE, 29:456–484.

Oliveira, A., Moro, M., and Prates, R. (2014). Perfil feminino em computação: Análise inicial. In Anais do XXII Workshop sobre Educação em Computação, pages 179–188. SBC.

Oliveira, M. G. d., Rutinelli da Penha, F., da Silva Lopes, M. F., Silva, A. C., do Amaral, J. G., Medeiros, H. F., et al. (2018). O Moodle de Lovelace: Um Curso a Distância de Python Essencial, Ativo e Prático para Formação de Programadoras. In Anais do XII Women in Information Technology (WIT). SBC.

Pessoa, M., Vaz, D., and Botassio, D. (2021). Viés de Gênero na Escolha Profissional no Brasil. Cadernos de Pesquisa, 51:e08400.

Reimers, N. and Gurevych, I. (2024). Pretrained Models - Sentence Transformers Documentation.

Rodriguez, N., Lima, M., Moura, A., and Szenberg, R. (2024). TWIST: Programa de Capacitação de Desenvolvedoras de Software. In Anais do XVIII Women in Information Technology (WIT), pages 263–273. SBC.

Santos, M., Santos, C., and Ellwanger, C. (2017). A Computação sob a Ótica de Meninas do Ensino Médio. In Anais do XI Women in Information Technology. SBC.

Society of Women Engineers (2022). Desafios enfrentados por mulheres em tecnologia e a importância de modelos femininos. [link].

Surmani, C., Santos, L., Oliveira, M., Paiva, D., Nogueira, J., Rezende, T., and Xavier, J. (2024). Despertando meninas para a Tecnologia: a Jornada do Código X. In Anais do Women in Information Technology (WIT), pages 349–354. SBC.

UNESCO (2020). Relatório sobre igualdade de gênero em STEM. [link].

Wang, C., Vemula, S., and Frye, M. (2020). Out-of-school Time STEM: Teach Programming Using Python for High School Girls. In IEEE Integrated STEM Education Conference, pages 1–6.

Zdawczyk, C. and Varma, K. (2023). Engaging girls in computer science: gender differences in attitudes and beliefs about learning scratch and python. Computer Science Education, 33(4):600–620.