CONNECTING LOCAL ENVIRONMENTAL ISSUES AND EDUCATION THROUGH DATA-DRIVEN TOOLS: A HIGH SCHOOL ENVIRONMENTAL EDUCATION PROJECT IN MINAS GERAIS, BRAZIL

Authors

DOI:

https://doi.org/10.34024/revbea.2026.v21.20947

Keywords:

Environmental education, Water quality, Statistical analysis, Artificial neural networks, Computational thinking

Abstract

Brazilian legislation requires the integration of environmental education into formal education; however, its practical implementation remains limited. In this context, a project was developed to engage high school students in the analysis of real water quality data from the Ribeirão das Neves stream. The methodology involved using a rapid field assessment protocol, analyzing the data, developing an interactive dashboard, and applying artificial neural networks to calculate the Water Quality Index. Integrating environmental education into a real-world context proved effective in raising students’ awareness, developing their computational skills, and identifying the degradation of the investigated water body.

Author Biographies

  • Gabriela Oliveira, Federal Institute of Education, Science and Technology of Minas Gerais

    Possui graduação em Matemática (2010), e em graduação (2025), mestrado (2014) e doutorado (2020) em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Atualmente é professora efetiva no Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG). Tem experiência em análise estatística, ciência de dados, modelagem estatística e aplicação de métodos quantitativos a problemas educacionais, ambientais e sociais. Desenvolve e orienta projetos de iniciação científica, com ênfase na formação de estudantes e na utilização de ferramentas computacionais, especialmente R, para análise e visualização de dados.

  • Marina Muniz de Queiroz, Federal Center for Technological Education of Minas Gerais

    Possui graduação em Matemática (2010), em Estatística (2015) e em Engenharia Ambiental (2022), mestrado em Estatística (2013) e doutorado em Meio Ambiente (2026) pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Tem experiência na área de Aprendizado de Máquina, e interesse em modelagem estatística de dados ambientais. Atualmente é professora de Matemática do CEFET-MG, onde ministra aulas no Ensino Técnico e na Engenharia Elétrica, e integrante do Grupo de Estudos para Tratamento Estatístico de Dados Ambientais (GETEDA) da UFMG.

  • Júlia Mota de Souza, Federal Institute of Education, Science and Technology of Minas Gerais

    Atualmente é estudante de Estatística na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Dedica-se ao estudo e aplicação de Ciência de Dados, com foco no desenvolvimento prático utilizando R e Python como ferramentas principais. Possui formação técnica em Eletroeletrônica pelo Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG), Campus Ribeirão das Neves, onde, durante sua formação, participou de iniciativas de Iniciação Científica Júnior (IC-Jr.) voltadas à Educação Ambiental, com foco na análise de dados ambientais e no desenvolvimento de dashboards.

  • Luiz Felipe da Silva Coelho, Federal Institute of Education, Science and Technology of Minas Gerais

    Atualmente é estudante de Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Possui Técnico em Informática pelo Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG), Campus Ribeirão das Neves, onde, durante sua formação, participou de iniciativas de Iniciação Científica Júnior (IC-Jr.) voltadas à Educação Ambiental, com foco na análise de dados ambientais e no desenvolvimento de dashboards.

  • Thaís Muniz de Queiroz, Instituto Federal do Amazonas

    Graduada em Ciências Biológicas (Licenciatura) pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) em 2016, com período de intercâmbio acadêmico na Newcastle University, Inglaterra (2014). Mestre em Fisiologia pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas: Fisiologia e Farmacologia da UFMG (2018), com dissertação desenvolvida no Núcleo de Neurociências (NNC/UFMG). Atua na área de ensino de Ciências e Biologia, com experiência docente no Ensino Fundamental II, Ensino Médio e Ensino Superior. Atualmente é Professora de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) de Biologia no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas (IFAM), tendo atuado no Campus Eirunepé (2021-2025) e, atualmente, no Campus Itacoatiara (2026). Desenvolve projetos de extensão voltados à geração de renda por meio do artesanato e à educação ambiental, além de projetos de pesquisa relacionados à gravidez na adolescência.

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Published

2026-10-07

Issue

Vol. 21 No. 4 (2026)

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How to Cite

OLIVEIRA, Gabriela; MUNIZ DE QUEIROZ, Marina; MOTA DE SOUZA, Júlia; DA SILVA COELHO, Luiz Felipe; MUNIZ DE QUEIROZ, Thaís. CONNECTING LOCAL ENVIRONMENTAL ISSUES AND EDUCATION THROUGH DATA-DRIVEN TOOLS: A HIGH SCHOOL ENVIRONMENTAL EDUCATION PROJECT IN MINAS GERAIS, BRAZIL. Brazilian Journal of Environmental Education, [S. l.], v. 21, n. 4, p. 97–115, 2026. DOI: 10.34024/revbea.2026.v21.20947. Disponível em: https://periodicos.unifesp.br/revbea/article/view/20947. Acesso em: 16 oct. 2026.