Título da aula: Análise de Dados e Modelagem Linear: Desvendando Relações entre Variáveis

Propósito da aula: Desenvolver habilidades de análise de dados e modelagem linear, permitindo aos alunos investigar conjuntos de dados de duas variáveis numéricas e descrever as relações observadas usando uma reta.

Ano: Ensino Médio (1°, 2° e 3° ano)

Objetivos de conhecimento:

• Analisar e interpretar conjuntos de dados compostos por duas variáveis numéricas.
• Identificar padrões e tendências nos dados coletados.
• Utilizar tecnologias da informação para análise de dados.
• Aplicar técnicas de modelagem linear para descrever as relações observadas.
• Interpretar o significado da reta de regressão e coeficiente de correlação no contexto dos dados.

Habilidades da BNCC: EM13MAT510 - "Investigar conjuntos de dados relativos ao comportamento de duas variáveis numéricas, usando ou não tecnologias da informação, e, quando apropriado, levar em conta a variação e utilizar uma reta para descrever a relação observada."

Sobre esta aula: Esta aula está planejada para 2 horas de duração, divididas em duas sessões de uma hora. Na primeira sessão, os alunos se concentrarão na coleta e análise de dados, usando ou não tecnologias da informação. Na segunda sessão, eles aprenderão a construir e interpretar modelos lineares para descrever as relações observadas.

Materiais necessários:

• Computadores ou tablets com acesso à internet (se disponíveis).
• Software ou aplicativos de análise de dados (Excel, Google Sheets, etc.).
• Folhas de papel milimetrado e lápis coloridos.
• Réguas e calculadoras.
• Conjuntos de dados compostos por duas variáveis numéricas (pode ser fornecido pelo professor ou pesquisado pelos alunos).

Sequência de atividades:

1. Introdução (10 minutos): Discussão inicial sobre a importância da análise de dados em diferentes áreas do conhecimento e na vida cotidiana. Apresentação dos objetivos da aula.

2. Coleta e Análise de Dados (20 minutos): Os alunos escolhem um conjunto de dados composto por duas variáveis numéricas. Eles podem coletar seus próprios dados ou usar conjuntos de dados fornecidos pelo professor. Em seguida, organizam os dados em tabelas ou gráficos.

3. Identificação de Padrões e Tendências (15 minutos): Os alunos analisam os dados coletados, procurando padrões e tendências. Eles podem utilizar tecnologias da informação para ajudar na análise dos dados.

4. Modelagem Linear (20 minutos): Os alunos aprendem a construir uma reta de regressão para descrever a relação entre as duas variáveis numéricas. Eles podem utilizar software ou aplicativos de análise de dados ou fazer a construção manualmente usando folhas de papel milimetrado e réguas.

5. Interpretação do Modelo Linear (15 minutos): Os alunos interpretam o significado da reta de regressão e do coeficiente de correlação no contexto dos dados coletados. Eles discutem a relação entre as duas variáveis e as possíveis implicações dos resultados.

6. Aplicação do Modelo Linear (10 minutos): Os alunos utilizam o modelo linear para fazer previsões ou tomar decisões com base nos dados analisados. Eles podem usar o modelo para responder a perguntas específicas ou para desenvolver soluções para problemas reais.

Conclusão: Revisão dos aprendizados da aula e discussão sobre a importância da análise de dados e modelagem linear em diferentes áreas do conhecimento e na vida cotidiana.