Aprendizagem da transformada de Fourier por meio da análise do canto de pássaros locais: um estudo de caso

Abstract

A transformada de Fourier é essencial para profissionais de tecnologia e engenharia, devido às suas aplicações em processamento de sinais, imagens, telecomunicações e aprendizado de máquina. Apesar disso, seu ensino, geralmente em disciplinas de sinais e sistemas, enfrenta desafios devido à natureza abstrata e complexa dos conteúdos, resultando em alta evasão e desmotivação entre os estudantes. Diante desse contexto, este trabalho avalia a percepção dos estudantes de Engenharia de Computação sobre uma abordagem inovadora de ensino da transformada de Fourier baseada na análise de sinais do canto de pássaros presentes na realidade local dos alunos. A metodologia envolveu o desenvolvimento de scripts para análise dos sinais em ambiente MATLAB®. A avaliação dessa estratégia foi realizada por meio de um questionário com escala Likert, e os resultados, validados estatisticamente, indicaram maior motivação dos estudantes, além de avanços significativos no desenvolvimento de habilidades práticas de programação, trabalho em equipe e aprendizagem. Os estudantes relataram que a abordagem facilitou a compreensão de conceitos complexos e contribui para o desenvolvimento de competência em programação voltadas à resolução de problemas aplicados, tornando o processo de aprendizado mais atrativo.

The Fourier transform is essential for technology and engineering professionals due to its signal processing, image processing, telecommunications, and machine learning applications. However, its teaching is typically covered in signals and systems courses and faces challenges due to the abstract and complex nature of the content, leading to high dropout rates and student demotivation. In this context, this paper analyzes the opinions of Computer Engineering students regarding an innovative approach to teaching the Fourier transform, based on the analysis of birdsong signals from the students' local environment. The methodology involved developing scripts for signal analysis in the MATLAB® environment. The evaluation of this strategy was conducted through a Likert-scale questionnaire, and the results, statistically validated, indicated increased student motivation, as well as significant improvements in practical programming skills, teamwork, and learning outcomes. Students reported that the approach facilitated the understanding of complex concepts and contributed to the development of programming skills focused on solving applied problems, making the learning process more engaging.