INTEGRAÇÃO DE FERRAMENTAS COMPUTACIONAIS NA FORMAÇÃO INTERDISCIPLINAR DE ENGENHEIROS QUÍMICOS
Palavras-chave:
interdisciplinaridade, programação, Cálculo, Físico-Química, CinéticaResumo
O presente trabalho aborda a integração da linguagem de programação em disciplinas do curso de Engenharia Química da Universidade Federal de Alagoas. O principal objetivo é promover a interdisciplinaridade ao longo da formação profissional dos futuros engenheiros, com o propósito de preparar os graduandos para a realidade de sua atuação profissional, mediante o uso de ferramentas computacionais para a solução de cálculos complexos. Uma vez que a linguagem de programação Python é amplamente utilizada entre os engenheiros, além de ser a linguagem ministrada no curso da referida universidade, todos os exercícios propostos ao corpo discente tiveram como elemento central a elaboração de algoritmos nessa linguagem de programação. Dessa forma, foi possível ampliar os saberes envolvidos na resolução de problemas, aspecto indispensável ao mercado de trabalho. Além disso, os alunos conseguiram desenvolver soluções para os exercícios a partir de conteúdos de outras disciplinas e elaborar diferentes formas de resolução por meio dos algoritmos desenvolvidos.
Referências
CACCAVALE, F. et al. SPyCE: a structured and tailored series of Python courses for (bio)chemical engineers. Education for Chemical Engineers, v. 45, p. 90–103, 2023.
CASTELLAN, G. Fundamentos de Físico-Química. Rio de Janeiro: LTC, 2009.
CHAPRA, S. C. Métodos numéricos para Engenharia. Porto Alegre: AMGH, 2011.
COIMBRA, J. de A. A. Considerações sobre a interdisciplinaridade. In: PHILIPPI JR., A. (org.). Interdisciplinaridade em Ciências Ambientais. São Paulo: Signus Editora, 2000.
DEVGEX. Comparative analysis of NumPy arrays vs Python lists in scientific computing: performance and efficiency. 2025. Disponível em: https://devgex.com. Acesso em: 21 jun. 2026.
FOGLER, H. S. Elementos de Engenharia das reações químicas. Rio de Janeiro: LTC, 2009.
GRENQUIST, S. A. Integrating interdisciplinary project-based design streams into upper-level electrical engineering courses: a methodology toward implementing applications-oriented, associative project streams into electrical engineering courses. Proceedings... ASEE ANNUAL CONFERENCE & EXPOSITION, ASEE, 2013.
HUNTER, J. et al. Matplotlib. Disponível em: https://matplotlib.org/3.5.3/index.html. Acesso em: 28 mar. 2025.
MELO, A. R. et al. Metodologias ativas de aprendizagem utilizadas no curso de Engenharia Química. Revista Vincci – Periódico Científico do UniSATC, [S. l.], v. 5, n. 1, p. 4–22, 2020.
MORAIS NETO, V. P. de. Softwares de engenharia: os 20 principais programas utilizados e suas aplicações técnicas. O Mundo da Engenharia, 18 dez. 2025. Disponível em: https://omundodaengenharia.com.br. Acesso em: 13 jul. 2026.
NUMPY. Numpy Team. NumPy. Disponível em: https://numpy.org/pt/. Acesso em: 28 mar. 2025.
PYTHON. Python Software Foundation. Math – Mathematical functions. Disponível em: https://docs.python.org/3/library/math.html. Acesso em: 28 mar. 2025.
RABELO, E. H. Avaliação: novos tempos, novas práticas. Petrópolis, RJ: Vozes, 1998.
SCIPY. Scipy Community. Optimization and root finding (scipy.optimize). Disponível em: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html. Acesso em: 28 mar. 2025.
STEINBRUCH, A.; WINTERLE, P. Álgebra linear. São Paulo: McGraw-Hill, 1995.
UFAL. Universidade Federal de Alagoas. Centro de Tecnologia. Curso de Engenharia Química. Plano Pedagógico Curricular do Curso de Engenharia Química. Versão 2020. Maceió: UFAL, 2020. Disponível em: https://ctec.ufal.br/engenharia-quimica/ppc. Acesso em: 13 jul. 2026.
