Resumo
Esta tese aborda os desafios no ensino de Comunicações Ópticas em Engenharia de Telecomunicações. A natureza multiparamétrica e não linear da disciplina dificulta a inferência em sala de aula e a discussão. O estudo aponta que a abordagem didática tradicional (aulas expositivas) restringe a problematização de casos reais e a análise de múltiplas situações. Reconhece-se que o uso de simuladores proprietários para a estimativa de parâmetros de redes ópticas e para o ensino dessa disciplina exige alta capacidade de processamento computacional, resultando em custos e tempo despendidos elevados. Tal cenário impõe a necessidade de abordagens inovadoras que integrem novas metodologias de ensino, como a metodologia de ensino Sequência Fedathi, ao uso de tecnologias emergentes, como simuladores baseados em inteligência artificial (IA). O objetivo desta tese foi investigar a efetividade da Sequência Fedathi como metodologia de ensino, aliada a simuladores de IA (Optilearn) de baixo custo, aplicados aos cálculos de parâmetros de redes ópticas. A metodologia desta tese, de natureza quantitativa e caráter aplicado, baseou-se em uma pesquisa de campo realizada em sala de aula com alunos dos cursos Técnico e de Engenharia de Telecomunicações do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE). Os resultados demonstram uma melhoria significativa no desempenho de aprendizagem dos alunos. A análise estatística, baseada na comparação dos resultados do pré-teste e do pós-teste aplicados após a intervenção didática, revelou um aumento de 3,0 pontos na mediana das notas. Este ganho reforça a capacidade dos estudantes de assimilar mais efetivamente os conceitos e aplicar o conhecimento adquirido com maior precisão. A pesquisa ressalta a eficácia da combinação da Sequência Fedathi com o simulador IA Optilearn, ferramenta criada pelos autores, para cálculo de parâmetros de redes ópticas, voltado para a área de ensino de Comunicações Ótpicas. Conclui-se que a implementação da Sequência Fedathi, aliada a simuladores IA de baixo custo e ampla convergência teórico-prática, como o Optilearn, é uma possibilidade concreta e viável para o ensino de redes ópticas em cursos de engenharia, oferecendo um referencial teórico-prático inovador e subsídio para futuras pesquisas