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

Autores

DOI:

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

Palavras-chave:

Educação ambiental, Qualidade da água, Análise estatística, Redes neurais artificiais, Pensamento computacional

Resumo

A integração da Educação Ambiental (EA) à educação formal é exigida pela legislação brasileira, porém sua implementação ainda é limitada. Com vistas a essa integração, foi desenvolvido um projeto com estudantes do ensino médio, tendo como eixo a investigação da qualidade da água do córrego Ribeirão das Neves. A metodologia envolveu o uso de um protocolo de avaliação rápida em campo, análise dos dados, desenvolvimento de um painel interativo e aplicação de redes neurais artificiais. Os resultados demonstram o potencial de estratégias contextualizadas e baseadas em dados para fortalecer a EA, contribuindo para a alfabetização ambiental, o pensamento crítico e a compreensão integrada dos desafios relacionados à conservação da água.

Biografia do Autor

  • Gabriela Oliveira, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de 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, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de 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, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de 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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Publicado

07-10-2026

Edição

v. 21 n. 4 (2026)

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Como Citar

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. Revista Brasileira de Educação Ambiental (RevBEA), [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 out. 2026.