Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Este documento traz os elementos pré-textuais e comitês do SBIE 2025.
Desenvolvimento e Validação de uma Plataforma Web de Realidade Aumentada para Aplicações Educacionais
EducaAR é uma plataforma web de Realidade Aumentada (RA) que utiliza livros didáticos como marcadores para exibir modelos 3D, permitindo que alunos respondam a questionários via dispositivos móveis, enquanto professores monitoram o seu desempenho e acesso. A plataforma foi testada por 31 alunos do Ensino Médio em Biologia, com modelos 3D desenvolvidos por alunos do Bacharelado em Engenharia de Software (BES). A usabilidade da plataforma foi avaliada positivamente por professores e os alunos relataram alto envolvimento e aumento na curiosidade sobre os conteúdos. Foram sugeridas a criação de tutoriais para docentes menos familiarizados com tecnologia, e os desenvolvedores destacaram a necessidade de treinamento em ferramentas simplificadas. Os alunos demonstraram menor confiança em conceitos complexos, indicando a necessidade de estratégias didáticas complementares.
Desafios e Barreiras para Estudantes com Deficiência nos Cursos de Computação: Uma Revisão Sistemática da Literatura
Pessoas com deficiência têm avançado gradualmente na conquista de espaços historicamente inacessíveis, e a educação em computação é um desses desafios. Esta revisão sistemática analisa as barreiras enfrentadas por estudantes com deficiência física em cursos de computação, destacando os obstáculos enfrentados por elas e estratégias existentes para mitigar esses desafios. Os resultados evidenciam a necessidade de políticas inclusivas e estratégias pedagógicas que garantam um acesso equitativo e efetivo ao ensino de computação, promovendo maior acessibilidade e participação desses estudantes na área.
EduEmotion: An EEG Dataset of Emotional Responses in Simulated Learning Tasks
Este artigo apresenta o EduEmotion, um conjunto de dados baseado em EEG voltado ao reconhecimento de emoções na educação a distância. A base registra dinâmicas afetivas durante interações digitais neutras e autoguiadas, representativas de experiências comuns de aprendizagem online. Reúne sinais de EEG e autorrelatos emocionais de 22 participantes. O estudo valoriza a representatividade das respostas emocionais em cenários educacionais autênticos e a eliminação de viés disciplinar. Os resultados indicam padrões consistentes de engajamento e frustração leve — estados típicos da aprendizagem remota — fornecendo uma base realista para o desenvolvimento de tecnologias educacionais adaptativas.
Preferências e Desafios da Aplicação de Exergames para Estímulo a Autistas: uma Revisão da Literatura
Introdução: Diversas revisões da literatura apontam os benefícios que os exergames podem trazer para terapias de autismo, contudo informações de como implantar os exergames no cotidiano terapêutico são escassas. Objetivo: Buscar informações sobre preferências e desafios na aplicação de exergames em terapias para autismo. Metodologia: Revisão sistemática da literatura. Resultado: De 18.007 artigos encontrados, 37 foram selecionados. Conclusão: Os resultados encontrados sobre a aplicação de exergames para autismo mostram um crescimento desta área, contudo, enfrenta diversos desafios. Superá-los exige mais pesquisas rigorosas e uma abordagem multidisciplinar para integração destes no cotidiano terapêutico.
Aplicando uma Robótica Educacional Lúdica e Gamificada no Complemento de Terapias de Crianças com TEA
Robótica Educacional (RE) representa uma abordagem de ensino que vem se concretizando como uma ferramenta de prática tecnológica. Fazendo uma análise da RE no sentido de complementar o trabalho realizado em terapias infantis, este trabalho apresenta um relato de experiência da aplicação de atividades lúdicas e gamificadas relacionadas ao ensino de RE incorporado em terapias para crianças com Transtorno do Espectro do Autismo (TEA). Como resultado, apesar da criação por parte das crianças de um micro-mundo próprio e particular, conseguiu-se fazer com que as mesmas entrassem no “círculo mágico” da RE, obtendo assim benefícios psicopedagógicos e psicomotores com base nas atividades realizadas.
Business Intelligence in Higher Education Management Systems: A Systematic Mapping Study
As Instituições de Ensino Superior expandiram consideravelmente nos últimos anos. Junto com essa expansão, que abrangeu o aumento do total de alunos matriculados, vagas, cursos ofertados e trabalhadores, também houve considerável aumento dos dados gerados por elas. Contudo, esses dados possivelmente não são utilizados de forma eficaz, principalmente no que tange ao apoio para a tomada de decisões estratégicas. Técnicas de Business Intelligence (BI) podem ser úteis nesse processo. Nesse estudo, buscou-se compreender e sistematizar quais estratégias de BI têm sido utilizadas nessas instituições por meio de um estudo de mapeamento sistemático. Os resultados revelaram que algumas ferramentas e técnicas são utilizadas, porém ainda existe dificuldade na implementação adequada de BI nesse contexto.
Análise de Aprendizagem no Moodle: Construção de um Painel de Dados com Indicadores Educacionais
Embora o uso de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) permita capturar informações diversas sobre estudantes e cursos, o uso desses dados para geração de indicadores pertinentes à gestão é um desafio ativo em Learning Analytics. Ainda, a falta de uma plataforma gratuita que agregue diferentes indicadores é um limitador para o uso extensivo de dados dos AVAs na gestão universitária. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um painel de indicadores educacionais para o ambiente Moodle, com foco na análise da trajetória estudantil em seis dimensões. A proposta integra contribuições teóricas e funcionais identificadas na literatura e em soluções existentes, organizando os dados de forma clara e acessível por meio de discretizações.
Predictive Modeling for Student Retention: Evaluation of Machine Learning Algorithms with Temporal Validation
Este estudo tem como objetivo desenvolver e avaliar modelos preditivos para identificar estudantes com risco de evasão em um campus do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), utilizando dados administrativos de 2017 a 2023 provenientes da Plataforma Nilo Peçanha. Foram aplicados diversos algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, incluindo modelos interpretáveis, como Regressão Logística, Árvore de Decisão e K-Nearest Neighbors (KNN), além de modelos mais complexos, como Support Vector Machine (SVM), Random Forest e XGBoost. A avaliação dos modelos foi realizada por meio de validação cruzada estratificada e de um teste prospectivo com dados inéditos de 2023. O modelo Random Forest apresentou o melhor desempenho geral, destacando-se em AUC-ROC e Recall, oferecendo um equilíbrio adequado entre generalização e sensibilidade. Os resultados demonstram a viabilidade de integrar modelos preditivos aos sistemas institucionais de apoio à decisão, fortalecendo as estratégias de permanência estudantil. Como trabalhos futuros, propõe-se implantar o modelo em um sistema de monitoramento e incorporar técnicas de detecção de concept drift, visando garantir a confiabilidade do modelo em ambientes educacionais dinâmicos.
Explorando o Potencial da IA Generativa em Ambientes Virtuais de Aprendizagem: Uma Revisão Sistemática
Este estudo busca entender, através de uma revisão sistemática de literatura, como estão sendo utilizadas as tecnologias e ferramentas de IA Generativa (IAGen) na prática em conjunto com os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs). Observando-se uma considerável escassez de estudos sobre integração de IAGen com AVAs, nota-se uma lacuna significativa entre o potencial da IAGen e sua implementação efetiva em contextos educacionais formais. Com os resultados, compreende-se o cenário atual e indica-se onde futuras pesquisas podem contribuir para uma compreensão abrangente do potencial e dos desafios da integração da IAGen em AVAs, considerando questões éticas, de segurança e de privacidade, adaptadas às necessidades dos diferentes contextos educacionais, principalmente com baixos recursos computacionais.
Os desafios do ensino de computação durante a pandemia de Covid-19 e sua relação com a Educação 5.0
Este artigo investiga os desafios na educação em computação durante a pandemia de Covid-19 e sua relação com a Educação 5.0, através de uma revisão sistemática nas bases SciELO, SOL e Science Direct. Analisa mudanças no ensino de computação, ações adotadas na pandemia e suas conexões com a Educação 5.0, além dos efeitos no aprendizado, convivência social e qualidade de vida de alunos e professores. Os resultados indicam maior uso de conceitos da Educação 5.0 após a pandemia, incluindo Ensino Híbrido e Metodologias Ativas. A Agenda 2030 é mencionada como referência para metas educacionais focadas no bem-estar e engajamento social.
Avaliando o Efeito da Criação de Testes na Aprendizagem e no Desempenho de Estudantes de Programação
Programar exige transformar problemas em instruções sistemáticas. No entanto, muitos estudantes enfrentam dificuldades logo na etapa inicial, relacionada à interpretação dos enunciados e à construção de soluções corretas. Este estudo avalia uma estratégia baseada na interação com uma solução de referência, acessível apenas por entradas e saídas, incentivando a formulação de testes pelos estudantes. Os resultados indicam que a estratégia contribuiu para a melhora no desempenho dos estudantes, com destaque para a redução de falhas, o aumento da taxa de sucesso e a maior confiabilidade das soluções. Tais evidências reforçam o potencial da proposta como apoio pedagógico ao ensino de programação.
Diagramando para Todos os “Olhares”: Acessibilidade Digital para Ensino e Prática de Diagrama Entidade-Relacionamento
O artigo aborda os desafios enfrentados por pessoas com deficiência visual no ensino superior, especialmente em áreas como a computação, na qual disciplinas com conteúdos predominantemente visuais, como banco de dados, apresentam barreiras significativas. O trabalho propõe o desenvolvimento de um ambiente web inclusivo, o Diagrama Além da Visão (DAV), voltado para a criação de diagramas entidade-relacionamento, com foco em acessibilidade para pessoas com deficiência visual. A metodologia seguida envolveu pesquisa qualitativa e desenvolvimento com análise de dados utilizando o System Usability Scale (SUS). Como resultado, os participantes elogiaram a leitura dos elementos do diagrama e a facilidade de uso, além de sugerirem ajustes como mudanças nas teclas de acessibilidade e possibilidade de alterar a velocidade da fala do leitor integrado.
Automatic Scoring of Elementary School Essays in Brazilian Portuguese with LLMs: Comparing Gemini, GPT-4o, Claude, and Mistral
Writing is an essential skill for the development of students’ critical thinking, communication, and language competencies. However, evaluating written productions efficiently and within an appropriate timeframe remains a challenge, especially in contexts of high teaching demands. This study investigates the use of Large Language Models (LLMs) for the automated analysis of essays with a focus on achieving accurate and consistent assessments. Four advanced models such as Gemini, GPT-4o, Claude 3.7 and Mistral were examined and applied to the evaluation of narrative texts written in Brazilian Portuguese by elementary school students. The results indicate that the Gemini 2.0 Pro model demonstrated greater accuracy in score assignment, while Claude 3.7 stood out for consistency in alignment with human evaluation. The findings highlight the potential of LLMs to support pedagogical practices by providing consistent assessments and contributing to the development of students’ writing skills. The study proposes viable alternatives for the use of artificial intelligence in educational contexts with limited resources.
Personalized Inclusion with GenAI: An Adaptive Strategy to Support Students with ASD in Higher Education
Inclusion in abstract, cognitively demanding courses is difficult. This study presents an adaptive strategy that merges Universal Design for Learning (UDL) and Generative AI to tailor propositional-logic activities for a student with Autism Spectrum Disorder (ASD). Across four formative, reflective cycles, existing tasks were progressively reshaped; evidence came from observations, journals, and rubrics. The ASD learner showed sustained gains in engagement, conceptual grasp, and autonomy, indicating the value of the approach. The results suggest that educator-mediated GenAI, aligned with UDL, can foster more responsive and inclusive learning in higher education.
Simulador e Jogo Integrados para o Ensino da Citologia Ginecológica: Uma Homenagem às Mulheres na Ciência
Este estudo tem como objetivo propor uma metodologia integrativa para o ensino da citologia ginecológica, combinando um simulador digital (PapSim) e um jogo de tabuleiro (HPV Combat), conectados por microcontrolador para ampliar a interatividade. O câncer do colo do útero continua sendo um desafio de saúde pública no Brasil, com o Papilomavírus humano como principal agente causal. As personagens foram inspiradas em mulheres cientistas, homenageando suas contribuições e promovendo a equidade de gênero na formação em saúde. A prova de conceito com estudantes de enfermagem revelou alto engajamento e respostas emocionais positivas, como descoberta e desafio. Os recursos demonstraram potencial para fortalecer o conhecimento teórico e as habilidades práticas, oferecendo uma experiência de aprendizagem significativa e socialmente orientada.
Proposta e Desenvolvimento de uma Estratégia de Aprendizagem Adaptativa Baseada em Recuperação de Informação para a Plataforma TôSabendo
Este artigo apresenta a proposta, o desenvolvimento e a validação de uma estratégia de aprendizagem adaptativa para a plataforma TôSabendo, voltada à resolução de questões por meio de Quizzes. A estratégia utiliza modelos de Recuperação de Informação (RI) e um modelo de usuário, responsáveis por adaptar o conteúdo de acordo com as necessidades individuais e ritmos de aprendizagem dos estudantes. Por meio de experimentos práticos utilizando três modelos de RI (Modelo Vetorial, Modelo Booleano Estendido e Modelo Probabilístico) foram obtidos resultados positivos quanto à recuperação das questões. Além disso, por meio da ferramenta Lighthouse, verificou-se uma usabilidade satisfatória da plataforma integrada à estratégia de aprendizagem adaptativa.
Avaliação da Prototipação de uma Ferramenta Web para Customização e Gerenciamento de Rubricas: Um Estudo com Grupo Focal
O estudo aborda a avaliação de uma ferramenta web para customização e gerenciamento de rubricas, visando melhorar a compreensão sobre avaliação educacional. O objetivo é investigar a usabilidade da ferramenta com base em protótipos por meio de um grupo focal de docentes experientes, buscando insights para aprimorar o desenvolvimento. Conduzimos uma técnica de grupo focal com cinco docentes, seguindo um processo exploratório de avaliação. Como resultado, o feedback qualitativo identificou pontos fortes e limitações da ferramenta, fornecendo direcionamentos para melhorias. O estudo evidenciou a importância da avaliação participativa para aprimorar ferramentas educacionais, e a necessidade de clareza e objetividade nas avaliações.
Uma análise de qualidade do uso de grandes modelos de linguagem para geração automática de itens avaliativos em português
A avaliação educacional cumpre um papel fundamental no acompanhamento da qualidade da educação. A criação e elaboração manual de itens de prova é uma tarefa custosa e altamente especializada, e o uso de grandes modelos de linguagem (LLM) tem se tornado uma solução popular na área de geração automática de itens (AIG). Este estudo realiza uma analisa qualitativa e quantitativa do uso das LLMs de propósito geral na geração de itens em Língua Portuguesa para uso em avaliações brasileiras em larga escala, os quais possuem requisitos bem definidos para sua construção e verificação de qualidade. Os resultados demonstram que tecnologias atuais não são capazes de resolver completamente o problema e que há desafios de pesquisa nesta área.
João Vítor de Castro Martins Ferreira Nogueira
Acessibilidade em Ambientes de Desenvolvimento Integrado: Especificação de Diretrizes Voltadas às Necessidades de Estudantes Cegos
Nos cursos de Computação, especialmente nas disciplinas de Programação de Computadores, o uso de ferramentas baseadas em elementos visuais, aliado às características das linguagens de programação, cria barreiras significativas para estudantes cegos. Esses obstáculos dificultam a aprendizagem e podem gerar desigualdade no acesso aos recursos educacionais, afetando a qualidade e a equidade do ensino. Para garantir acesso igualitário às ferramentas essenciais, é fundamental aprimorar sua acessibilidade. Neste contexto, este trabalho descreve o processo de especificação, validação e refinamento de Diretrizes de Acessibilidade em IDEs para estudantes cegos, buscando uma experiência inclusiva baseada nas funcionalidades desses ambientes.
Finite-State Transducers for Oral Spelling Detection
Reading fluency assessment plays a central role in early education systems worldwide. Countries such as the United States and Brazil administer large-scale oral reading assessments to monitor educational outcomes and guide intervention. However, most of the automatic assessments are often coarse in granularity. As a result, they are poorly equipped to handle children who do not yet decode words fluently and instead rely on spelling out individual letters or syllables. We show that finite-state transducers can be used to detect spelling to improve oral reading assessments. We demonstrate the effectiveness of our method on a corpus of annotated child speech, showing that it provides insight into early decoding strategies.
Do Algoritmo à Inclusão: O Uso da IA na Criação de Planos de Aula para Robótica Educacional
A integração da tecnologia inovadora na educação tem se mostrado uma tendência crescente, com destaque para a robótica educacional, que promove o desenvolvimento de habilidades como pensamento computacional, criatividade e colaboração. Este artigo propõe o uso da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta de apoio para professores na criação de planos de aula sobre robótica educacional inclusiva, voltados para alunos com Transtorno do Espectro Autista (TEA). A metodologia adotada incluiu a geração de planos de aula por meio de IA, testes iterativos e avaliações de especialistas. Os resultados demonstraram que a IA pode ser uma aliada para a criação de planos de aula personalizados e adaptáveis, promovendo a inclusão e reduzindo a carga de trabalho dos professores.
Estimating the Difficulty of Programming Problems in Brazilian Portuguese with Few Examples: An Evaluation of BERTimbau Embeddings
Programming practice is a fundamental step in learning to program. In this context, estimating the difficulty of programming questions is crucial for effective adaptive learning. Some approaches address this problem by analyzing students’ past performance, but this can be impractical as sometimes only the problem text is available. For this reason, this study evaluates the use of semantic embeddings of exercise text (QDET) extracted with BERTimbau, a state-of-the-art BERT model pre-trained for Brazilian Portuguese, in a context where only a small sample is available for training, a task referred to as few-shot learning. The results show that the embeddings generated by BERTimbau do not effectively capture the difficulty of problems based solely on textual information. This emphasizes the need for models trained specifically for this task.
A Framework for Search as Learning Experiments: Design, Implementation, and Usability Insights
Search as Learning (SAL) explores how users engage with search systems to acquire knowledge and develop understanding. Despite advances in SAL, the lack of general-purpose tools hinders reproducibility and standardization in experimental studies. This paper presents a framework to support researchers in designing SAL experiments, encompassing task creation, data collection, and learning assessment. To evaluate the proposal, we conducted a usability study with 12 participants, which yielded a score of 83.07, indicating excellent usability. Feedback of the participants also provided suggestions for improvement, guiding future development. This work contributes to strengthening methodological practices and fostering reproducibility in SAL research.
LudoTech: Um Jogo de Tabuleiro para o Desenvolvimento do Pensamento Computacional
Este trabalho apresenta o processo de desenvolvimento e avaliação do “LudoTech”, um jogo de tabuleiro criado para auxiliar a aprendizagem de Pensamento Computacional de forma lúdica para adolescentes. Baseado no jogo tradicional Ludo, o “LudoTech” traz adaptações com perguntas, desafios e minigames sobre temas como Algoritmos e Lógica, Estrutura de dados, Redes de Computadores e Segurança Digital. O jogo foi avaliado por estudantes do ensino médio e concluintes do curso de licenciatura em Ciência da Computação. Os resultados da avaliação mostraram que o jogo foi bem aceito, promovendo engajamento, aprendizado e interesse dos participantes e ainda permitiu identificar aspectos de melhorias necessárias.
Inteligência Artificial Agêntica na Educação: Um Agente Conversacional para Construção de Competências na Educação Básica
Este artigo apresenta o desenvolvimento de um agente conversacional baseado em Inteligência Artificial Agêntica voltado à construção de competências na educação básica. O estudo envolveu um mapeamento sistemático da literatura, que identificou benefícios, desafios, áreas e tecnologias aplicadas a agentes conversacionais educacionais. Em seguida, foi construída uma prova de conceito integrada a um sistema de autoavaliação, feedback e recomendação de recursos. A arquitetura proposta utiliza API da OpenAI com RAG e registro de experiências de aprendizagem via xAPI. Os resultados indicam o potencial da IA Agêntica para promover interações mais autônomas, adaptativas e centradas no estudante. A solução representa um avanço na personalização da aprendizagem e no apoio à avaliação por competências.
Um ambiente extensível para Game Learning Analytics
Game Learning Analytics (GLA) explora técnicas de análise de dados de aprendizagem no contexto de objetivos educacionais em jogos sérios. Este trabalho apresenta uma plataforma Web extensível para GLA desenvolvida para coletar, analisar e visualizar dados de jogos educacionais criados no Unity. A plataforma permite personalizar os dados a serem coletados, configurar diferentes tipos de gráficos para visualização e incorporar novas funções matemáticas para análise. Sua eficácia foi validada com dois jogos, um de física e outro de história, e uma avaliação utilizando o NASA-TLX indicou que a plataforma impõe baixa carga de trabalho aos usuários.
Improving automated literacy assessments through a multiple output grapheme-to-phoneme approach
Avaliações de fluência são essenciais para monitorar a alfabetização, mas sistemas automáticos ainda enfrentam dificuldades com a diversidade fonética do português brasileiro e características da leitura infantil. Propomos um conversor grafema-fonema baseado em regras que gera múltiplas transcrições por palavra, considerando variações regionais e fala infantil. Validado com leituras infantis, o módulo reduz erros, eleva a acurácia de 89% para 95% na base PARC-2019 e melhora o desempenho entre leitores inconsistentes. G2Ps flexíveis tornam avaliações mais justas e confiáveis.
An evolutionary approach for the automatic generation of word list fluency assessment items
Este artigo apresenta um Algoritmo Genético (AG) para automatizar a geração de itens de avaliação de fluência em leitura, reduzindo o esforço manual e atendendo a restrições pedagógicas. As soluções candidatas são sequências de palavras otimizadas por uma função multiobjetivo que penaliza violações de restrições e repetições. As restrições envolvem canonicidade, variedade silábica, ocorrência de grafemas específicos e continuidade prosódica. Os experimentos mostram que o AG gera listas válidas, com populações maiores alcançando convergência mais rápida e estável. Uma taxa de mutação de 5% foi suficiente para manter a diversidade. A abordagem é flexível, escalável e alinhada aos padrões educacionais.
A Systematic Mapping Study on Chatbots in Programming Education
Educational chatbots have gained prominence as support tools for teaching programming, particularly in introductory learning contexts. This paper presents a Systematic Mapping Study (SMS) that investigated how such agents have been developed and applied in programming education. From an initial set of 3,216 publications, 54 studies were selected and analyzed based on five research subquestions, addressing chatbot types, programming languages used, educational content covered, interaction models, and application contexts. The results reveal a predominance of chatbots designed for Python instruction, focusing on fundamental programming concepts, and employing a wide variety of pedagogical approaches and technological architectures. In addition to identifying trends and gaps in the literature, this study provides insights to inform the development of new educational tools for programming instruction.
Entre Dobras e Códigos: Algoritmos de Dobraduras Plugadas no GeoGebra
Dobraduras de papel integradas a tecnologias digitais podem ressignificar o ensino de matemática, articulando conceitos geométricos e computacionais de forma criativa. Neste contexto, foi realizada uma oficina para professores que promoveu experiências investigativas com dobraduras em papel e sua transposição para o GeoGebra, estimulando a criação de algoritmos plugados. O objetivo foi verificar interações construídas e aprendizagens pelos participantes. A oficina articulou pensamento computacional, criatividade e abstração reflexionante, ampliando o repertório didático dos participantes. Destaca-se o potencial das dobraduras como objetos-de-pensar-com como recursos investigativos e inovadores.
Generative AI Assisting Programming Learning: Functional Roles, Comparative Analysis, and Emerging Challenges
Este trabalho examina, por meio de um mapeamento sistemático da literatura, como a Inteligência Artificial (IA) generativa tem apoiado a aprendizagem de programação. A análise de 52 estudos em sete bases de dados revelou três funções principais da IA: participante colaborativo, ferramenta de suporte e mediador pedagógico. O estudo compara abordagens assistidas por IA com métodos tradicionais, identificando transformações nos modelos pedagógicos, comunicação e engajamento cognitivo. A pesquisa mapeia desafios técnicos, pedagógicos, éticos e avaliativos. Propõe-se uma classificação funcional para os papéis da IA e recomendações para integração responsável no ensino de programação.
A integração da informática na formação de professores nos cursos de licenciatura da UFAL
Em um contexto educacional cada vez mais impactado pelas tecnologias digitais, espera-se que os professores integrem esses recursos de forma crítica e criativa. A formação inicial docente torna-se, assim, essencial para promover reflexões sobre os usos pedagógicos da tecnologia. Este trabalho analisa como a Informática na Educação está inserida nos cursos de licenciatura da Universidade Federal de Alagoas (UFAL), por meio de uma pesquisa quali-quantitativa, documental e exploratória. A partir da análise do conteúdo dos Projetos Pedagógicos de Curso (PPCs), investigou-se como a temática tecnológica é abordada nas estruturas curriculares e como contribui para a formação dos licenciandos. A pesquisa visa fortalecer a formação docente frente aos desafios da era digital.
Estratégia para adaptação de soluções de sequenciamento curricular adaptativo no Moodle
A educação online exige abordagens personalizadas que respeitem as particularidades de cada estudante. Assim, o Sequenciamento Curricular Adaptativo (ACS) surge como uma solução promissora, mas sua aplicação ainda é limitada. Este estudo analisa criticamente abordagens de ACS, explorando sua adaptação em ambientes virtuais de aprendizagem, com foco no Moodle. Realizou-se um levantamento dos principais dados e métodos utilizados em ACS, mapeando esses elementos com recursos nativos do Moodle. Como resultado, propõe-se uma prova de conceito que demonstra a viabilidade de percursos adaptativos na plataforma. A pesquisa contribui para transformar modelos teóricos em soluções práticas, avançando para um ensino personalizado.
Perfil das Bases de Dados Nacionais na Área de Mineração de Dados Educacionais
A Mineração de Dados Educacionais (MDE) tem se consolidado como uma abordagem eficaz para investigar desafios no contexto educacional. A evasão escolar, por sua vez, é um fenômeno recorrente que afeta diversas instituições de ensino e tem sido amplamente estudada com o apoio de técnicas de MDE e Machine Learning. A qualidade das análises realizadas depende, em grande parte, da escolha de bases de dados adequadas — que sejam abrangentes, acessíveis, ricas em atributos relevantes e com volume suficiente. Neste contexto, este trabalho propõe mapear e caracterizar as fontes de dados utilizadas em estudos de MDE voltados à evasão escolar. São considerados aspectos como o tamanho das bases, quantidade de atributos, disponibilidade (pública ou privada) e os tipos de dados analisados.
Exploring Self-Regulated Learning in Virtual Environments: An Experimental Clustering-Based Approach
Following the COVID-19 pandemic, there was a substantial increase in the volume of educational data generated in online environments. In this context, this study investigates signs of self-regulated learning (SRL) in virtual environments by applying educational data mining techniques to analyze student behavior. Data were collected from Moodle logs of a technical course offered by a federal public educational institution and underwent a preprocessing phase. Clustering algorithms such as K-Means, HDBSCAN, and Agglomerative Clustering were then applied to identify behavior patterns related to SRL. Differing from previous studies that mainly focused on student profiling or general engagement-performance correlations, this research explores how behavioral patterns revealed by clustering are directly associated with SRL indicators, with the results showing that HDBSCAN and K-Means were more effective in forming meaningful groups. The analysis revealed that students who exhibited stronger indications of SRL tended to achieve better academic performance, demonstrating greater engagement with learning resources, which was reflected in higher grades. This study contributes to a more nuanced understanding of SRL dynamics in virtual environments and highlights the potential of educational data mining techniques in identifying relevant behaviors, offering valuable insights for the development of pedagogical practices that promote student autonomy.
A efetividade de Sistemas Tutores Inteligentes no ensino: um estudo baseado no Mapeamento Sistemático da Literatura
Com o avanço tecnológico torna-se essencial desenvolver novas formas de ensino que exploram o uso das tecnologias e do ambiente digital, e, nesse âmbito, os Sistemas Tutores Inteligentes (STIs) podem ter um papel importante, tornando inclusive o ensino mais acessível para todos. Diante disso, este artigo tem como objetivo avaliar a efetividade dos STIs no ensino, investigando se esses sistemas impactam o desempenho acadêmico. Para isso, foi realizado um Mapeamento Sistemático da Literatura e analisados 15 artigos sobre a aplicação desses sistemas. Os resultados indicam que os STIs têm impacto positivo no aprendizado, promovendo melhorias significativas nas notas e na confiança dos alunos no processo de ensino e aprendizagem.
Suporte à Elaboração de Matriz Curricular e Disciplinas com Inteligência Artificial Generativa e Grafos para Cursos de Graduação
Este trabalho propõe um método para suporte à elaboração de matrizes curriculares, integrando técnicas de Inteligência Artificial Generativa (IAGen), Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Análise de Grafos. A abordagem utiliza embeddings e similaridade de cosseno para identificar disciplinas semelhantes em matrizes universitárias heterogêneas, gerar novas disciplinas por fusão de conteúdos e estruturar o currículo com base em métricas de centralidade (Grau, Betweenness, Closeness). Os resultados demonstram alta similaridade entre disciplinas criadas e as disciplinas originais, com similaridade média de 0,91 e eficácia na integração interdisciplinar. A matriz gerada no estudo de caso para um curso de Ciência de Dados respeitando as diretrizes da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e matrizes existentes de universidades (UFC/UFPB), além de uma estrutura pedagógica coerente, validada por uma estrutura de grafo curricular com 40 disciplinas e 311 conexões, e pela validação das relações entre as disciplinas na matriz.
An Empirical Investigation of Personality Traits, Self-Perceived Distractions, and Programming Performance in an Introductory Programming Class
We investigated the interrelationships between personality traits, self-perceived distractions, and programming performance in an introductory programming class (IPC). Thirty-two undergraduate students participated in personality assessments and programming exercises on an Integrated Development Environment (IDE) platform that captured detailed behavioral interactions. We found that conscientiousness—one of the personality traits—was the strongest predictor of academic success, such as Grade Point Average (GPA). Internal distractions were significantly associated with reduced programming performance. Several IDE metrics strongly predicted academic performance, with successful submissions correlating highly with GPA. After applying False Discovery Rate correction (FDR) for multiple testing, no personality-distraction interactions remained statistically significant among the 190 moderation tests conducted, suggesting that apparent moderation effects may be attributable to chance. In our work, personality traits showed weak associations with distractions, potentially due to bias inherent in self-report measures. Our findings suggest that programming interventions should prioritize conscientiousness-based self-regulation training and internal distraction management, while some of the IDE behavioral patterns can serve as predictors for identifying at-risk students.
Estimulando a Metacognição de Estudantes por meio da Tutoria Virtual com IA Generativa
A IA generativa surgiu como uma solução promissora para os sistemas de tutoria. Porém, embora benéfica à primeira vista, características como alta flexibilidade e capacidade de gerar respostas prontas geram riscos para o processo educacional, podendo fomentar dependências que reduzem o pensamento crítico, a criatividade e a capacidade de resolução de problemas dos estudantes. Este artigo propõe o uso da IA generativa com base em um modelo de ensino metacognitivo, o qual incentiva estudantes a refletirem sobre seu próprio processo de aprendizagem por meio do planejamento e da avaliação de suas ações. Como validação, foi usado um modelo analítico em múltiplas camadas, o qual evidencia os potenciais benefícios da abordagem.
Desenvolvimento e Avaliação da Plataforma Quiz Legends: Uma Abordagem Gamificada no Processo Educacional
Este estudo explora o desenvolvimento e a avaliação da plataforma ”Quiz Legends”, uma ferramenta educacional que incorpora gamificação ao combinar elementos como batalhas, rankings, lojas virtuais e formação de clãs, a plataforma busca criar um ambiente de aprendizagem dinâmico e interativo. Um teste de Escala de Usabilidade de Sistema (SUS) foi aplicado a 33 estudantes da área de computação para avaliar a usabilidade da plataforma. Os resultados indicaram uma pontuação de usabilidade acima da média, sugerindo um feedback positivo em relação à facilidade de uso e funcionalidade do sistema. Além disso, o feedback qualitativo destacou o apelo dos elementos competitivos da plataforma e o impacto da gamificação na motivação dos estudantes.
Escape Room Educacional Digital como Ferramenta de Aprendizado na Disciplina de Banco de Dados
Escape rooms educacionais são atividades que contribuem para o aprendizado dos alunos por meio de experiências lúdicas e imersivas. Existem várias abordagens que envolvem o seu uso em disciplinas clássicas como algoritmos, por exemplo, muitas vezes negligenciando seu potencial para demais disciplinas. Neste artigo, aborda-se o planejamento, a criação e o uso de um escape room educacional digital para a disciplina de banco de dados, focando no conteúdo de consultas em SQL. O escape room educacional foi utilizado em uma sala de aula real de uma turma de banco de dados no ensino superior, sendo avaliado pelos alunos quanto à experiência e à percepção de aprendizado relacionadas a essa atividade. Como resultado, observaram-se evidências de percepções positivas em relação ao seu uso para o aprendizado de SQL e outros conceitos de banco de dados. Portanto, entende-se que este estudo contribui para o campo de informática na educação ao apresentar uma ferramenta e relato de aplicação do escape room educacional no ensino de banco de dados, a qual pode ser utilizada como ferramenta de aprendizagem ativa por outros educadores.
Design Principles for Computing Education in Early Childhood
This study addresses the need for clear guidelines to teach computing in early childhood, given young children’s growing exposure to technology. It investigates how to design activities that integrate computational concepts while supporting holistic development. Aimed at teachers planning design processes, these principles ensure children actively collaborate in creating computing tools and that the experience remains meaningful. Derived from thematic analysis of scientific literature and validated by a focus group of computing and early education experts, five principles emerged. Findings demonstrate that linking family experiences to cooperative tasks provides educators foundation to cultivate digital literacy and computing education from the earliest school years.
GPT-3.5 for Data Augmentation in Automatic Essay Scoring: A Preliminary Analysis
Machine learning models are susceptible to the dataset used during its training. Dealing with limited or imbalanced datasets is challenging, and a commonly adopted approach to mitigate this limitation is data augmentation. For example, expanding the training set in a computer vision problem may involve rotation and resizing images; however, this task is more complex when dealing with textual data. This work investigates the use of GPT-3.5 for data augmentation in a dataset of argumentative essay texts from the National High School Exam (ENEM), which is used as a selection criterion for entry into public universities in Brazil. More specifically, we adopted traditional Natural Language Processing (NLP) techniques for essay scoring and compared the results with and without the data augmentation. Our results show that the long argumentative essays generated by GPT in the data augmentation process did not improve the performance of NLP models. Moreover, GPT could not adequately classify its synthetic data, suggesting poor quality of the generated data, and did not outperform NLP models in classifying real data.
Abordagem com LLM para Geração Automatizada de Feedback no Ensino de Programação de Computadores
A aprendizagem de programação, especialmente em disciplinas introdutórias, costuma apresentar altos índices de reprovação. Ferramentas como Juízes online, integrados a ambientes virtuais, oferecem correção automática de exercícios, mas o feedback fornecido geralmente se limita a mensagens de erro ou resultados de testes, que são pouco eficazes para promover a aprendizagem. Este artigo propõe uma abordagem com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para gerar feedback mais detalhado e pedagógico com base nas soluções dos estudantes. Apresentamos resultados de experimentos realizados em um curso de Introdução à Programação, evidenciando o potencial dos LLMs para apoiar o processo de ensino e aprendizagem.
OntoObADi: Uma Ontologia para Repositório Web Semântico de Objetos de Aprendizagem Digitais
Objetos de Aprendizagem Digitais (OADs) facilitam o ensino, mas a falta de diversidade e a dificuldade de organização dos repositórios tradicionais comprometem seu reúso. A Web Semântica surge como solução, e as ontologias desempenham um papel essencial nessa abordagem. Este trabalho apresenta a Ontologia de Objetos de Aprendizagem Digitais (OntoObADi), desenvolvida para estruturar e descrever OADs em repositórios web semânticos. A metodologia inclui pesquisa bibliográfica, levantamento de requisitos, desenvolvimento com Ontology Development 101, especificação em Web Ontology Language (OWL) e avaliação por Grupo Focal. Os resultados validaram sua capacidade de representação, com boa aceitação e sugestões de melhoria.
LLMAgentGrader: Sistema Multiagente com DeepSeek para Correção Automática Aprimorada de Respostas Curtas
A Correção Automática de Respostas Curtas (ASAG) é crucial para escalar a avaliação educacional, mas apresenta desafios em precisão. Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como o GPT-4 demonstraram potencial, mas abordagens com LLMs únicos podem ter limitações. Este artigo apresenta o LLMAgentGrader, um sistema multiagente utilizando DeepSeek-Chat, projetado para ASAG. O sistema emprega agentes especializados para: (i) gerar respostas de referência (inclusive com busca na web), (ii) extrair conceitos principais das respostas, e (iii) sugerir notas com base em comparação semântica e completude, utilizando uma estratégia de few-shot learning dinâmico com um histórico de correções anteriores amostradas aleatoriamente. Esse estudo valida o LLMAgentGrader nos datasets TEXAS (inglês) e ASAG 2018 (português), comparando-o com resultados de um sistema GPT-4 e modelos tradicionais de Aprendizagem de Máquina. Os resultados demonstram que a abordagem multiagente com DeepSeek-Chat alcança um desempenho significativamente superior em termos de MAE e RMSE, superando não apenas o GPT-4, mas também alguns modelos tradicionais em cenários específicos.
Metodologias e tecnologias assistivas no ensino de biologia para deficientes visuais: uma revisão sistemática de literatura
Esta revisão sistemática tem por objetivo mapear e analisar métodos e tecnologias assistivas aplicadas ao ensino de Biologia para estudantes com deficiência visual, com ênfase em conteúdos relacionados aos tipos sanguíneos. A pesquisa abrangeu 17 publicações entre 2019 e 2025, identificadas nas bases de dados Portal de periódicos da CAPES, IEEExplorer e Google Scholar. Os resultados revelam uma predominância de materiais táteis (maquetes em alto-relevo, mapas sensoriais e heredrogramas), soluções multimodais (softwares com feedback auditivo e interfaces de comando de voz) e abordagens pedagógicas inovadoras (aprendizagem investigativa e gamificação). Conclui-se que, embora haja avanços significativos na produção de recursos para Biologia geral, o ensino de tipos sanguíneos permanece pouco explorado, demandando pesquisa, ações e desenvolvimento de ferramentas específicas.
Aplicações da Teoria das Inteligências Múltiplas em Ambientes Educacionais Digitais: Uma revisão sistemática de literatura
Este artigo apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura sobre a aplicação da Teoria das Inteligências Múltiplas no desenvolvimento de ambientes educacionais digitais, com objetivo de identificar, mapear e descrever como a teoria tem sido operacionalizada nesses ambientes, com foco em sua integração funcional e pedagógica. Foram analisados 106 estudos publicados entre 2000 e 2025, selecionados em cinco bases de dados. Observou-se uma dispersão conceitual e metodológica, dificultando a padronização na classificação e avaliação desses ambientes. A integração da teoria ocorreu de forma estruturada em parte significativa dos estudos, mas com ênfase desproporcional em algumas inteligências, além de um distanciamento do conceito de personalização, que muitas vezes carece de alinhamento com os fundamentos pedagógicos da teoria. Conclui-se que a aplicação da Teoria das Inteligências Múltiplas em ambientes educacionais digitais ainda demanda modelos integrados e rigor metodológico que favoreçam a diversidade cognitiva como princípio orientador do desenvolvimento tecnológico, para efetivamente valorizar os diferentes estilos de aprendizados dos estudantes e desenvolver suas diferentes inteligências.
Rosa Binary: Uma Ferramenta para Auxílio no Ensino da Síntese de Circuitos Digitais
Este artigo apresenta uma ferramenta educacional voltada ao ensino da síntese de circuitos digitais. A proposta integra a minimização de expressões booleanas, via algoritmo de Quine-McCluskey, com a montagem física de circuitos sobre uma grade lógica, empregando o algoritmo A* para o traçado automático das conexões. A aplicação, desenvolvida em Java com interface Swing, busca promover a articulação entre raciocínio simbólico e representação estrutural por meio de visualização interativa. Vinte estudantes participaram da atividade, sendo que 17 concluíram todas as etapas e responderam ao questionário de avaliação. A análise dos dados, combinando estatística descritiva e categorização temática, evidenciou usabilidade satisfatória e percepção positiva quanto ao apoio à aprendizagem dos conceitos envolvidos.
Elaboração de algoritmos para criação de exercícios sobre Autômatos Finitos Determinísticos
Teoria da Computação é um importante tópico para a Ciência da Computação e seu ensino é um grande desafio, uma vez que envolve muitos conceitos abstratos e matemáticos. Isso dificulta e atrasa a adoção de atividades educacionais que demandam muitas questões, como listas de exercícios ou simulados. Neste contexto, a geração automática de questões tem potencial para contribuir no aprendizado do estudante, ao focar a sua atenção no material apresentado e repetir conceitos básicos através de variados exercícios. Neste trabalho, apresentamos uma ferramenta, integrada ao Jupyter Nootebook, para gerar exercícios de construção de autômatos finitos determinísticos e seus respectivos gabaritos usando o conceito de expressões regulares e um algoritmo genético para otimizar a geração de questões com níveis variados de dificuldade. Adicionalmente, a ferramenta proposta é capaz de corrigir os exercícios gerados, apresentando contra-exemplos que podem ser utilizados pelo aluno para compreender o porquê da solução por ele elaborada não estar correta.
Guilherme Augusto Anício Drummond do Nascimento
Teacher-centered technology design for educational assessment
This paper presents the design and evaluation of a mobile-first, teacher-centered application that enables photo-based student assessment using standard smartphones. The system generates real-time feedback dashboards tailored to teachers, principals, and school managers, promoting data-informed decisions across classroom, school, and system levels. Two empirical studies were conducted: a prototype usability test with five teachers and a real-world case study in a public school. Results highlight the app’s usability, alignment with teachers’ workflows, and potential to enhance pedagogical planning in under-resourced contexts. We conclude with design guidelines for scalable, low-infrastructure assessment technologies.
Uso de Inteligência Artificial e Pensamento Computacional na Estimulação Cognitiva de Pessoas Idosas: Uma Revisão Sistemática da Literatura
O envelhecimento populacional acelerado exige a construção de ações que possam impactar no envelhecimento ativo e saudável. Assim, este trabalho investiga, por meio de uma Revisão Sistemática de Literatura, como a Inteligência Artificial (IA) e o Pensamento Computacional (PC) podem promover o desenvolvimento cognitivo em pessoas idosas. Os resultados mostram que a IA personaliza a estimulação, ajustando exercícios e avaliando o desempenho. Quanto aos pilares do PC, os resultados exibem sua aplicação por meio de exercícios cognitivos multidomínio. Portanto, é fundamental considerar também o ensino de IA e PC para pessoas idosas, trazendo os benefícios de raciocínio lógico e resolução de problemas para a vida.
Resolvendo problemas? Sem problemas! Uma análise de ferramentas gamificadas com pontuação e ranqueamento no ensino de programação
Técnicas de gamificação para ensino de programação vêm se mostrando eficazes, promovendo melhoria de desempenho, interação e engajamento. Dessa forma, plataformas gamificadas com o objetivo de resolução de exercícios envolvendo algoritmos surgem em diferentes estilos e sistemas. Este trabalho constitui-se em promover avaliações, em plataformas com técnicas de gamificação, a partir de métodos de inspeção e de investigação, sendo possível identificar e apontar aspectos positivos e negativos dessas ferramentas, tanto na visão do aluno quanto na do professor, e permitindo, assim, uma discussão e sumarização dos pontos que fazem esse tipo de ferramenta ser atrativa no ambiente educacional.
Avaliação do Impacto do Gênero e da Assistência Estudantil sobre a Sobrevivência dos Estudantes em Cursos de STEM
Cursos das áreas de Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (STEM) frequentemente apresentam desafios relacionados à permanência estudantil, com disparidades observadas entre diferentes grupos. Este estudo busca analisar a permanência acadêmica de 7.432 estudantes em cursos de STEM da UFRPE. Para isso, emprega análise de sobrevivência, utilizando os testes Log Rank, Effect Size e Hazard Ratio, a fim de examinar os padrões de permanência em função do gênero, turno de oferta e acesso à assistência estudantil. A comparação entre gêneros na área de STEM revela diferença estatisticamente significativa a partir do 6º período, com mulheres apresentando aproximadamente 62% de probabilidade de permanência e homens, cerca de 56%, enquanto estudantes não assistidos e matriculados no turno noturno têm um risco significativamente maior de evasão. Os resultados fornecem subsídios para políticas institucionais que promovam a equidade e permanência.
Um Mapeamento da Literatura sobre o Uso de Ferramentas para Auxiliar no Processo de Ensino e Aprendizagem da Programação Paralela
O objetivo deste trabalho é relatar os resultados encontrados de um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) sobre ferramentas e/ou ambientes on-line que podem servir de apoio no processo de ensino e aprendizagem da Programação Paralela. Foram utilizadas quatro bases internacionais e identificados treze trabalhos considerados relevantes neste processo. Entre os principais pontos destacados estão os principais conceitos de Programação Paralela, bibliotecas, linguagens, metodologias de aprendizagem, descrição das ferramentas e/ou ambientes encontrados, bem como a avaliação de professores e alunos nos processos utilizados.
Do Latim ao Português nas Telas Digitais: Inovando no Ensino de Português Através do Storytelling Digital
Este estudo investiga a aplicação do Storytelling Digital (SD) no ensino da história da língua portuguesa, focando na percepção dos estudantes sobre clareza, interesse, emoções e retenção do conteúdo. A atividade foi realizada com estudantes do ensino médio de uma escola pública federal, utilizando a narrativa “A Jornada de Zuri”, desenvolvida com a ferramenta Learner’s Journey Application (JoLApp), que cria narrativas educacionais por meio de IA generativa. A análise dos dados mostrou alto engajamento, mas também críticas sobre o ritmo e profundidade da narrativa. Os resultados destacam o potencial do SD para enriquecer o ensino e a importância de considerar o feedback dos estudantes para práticas pedagógicas mais eficazes.
A Computação como Componente Curricular nos anos inicias do Ensino Fundamental: Discussões sobre a BNCC Computação e o Quadro Organizador Municipal
Este estudo apresenta o processo de implementação da Computação como componente curricular específico para os Anos Iniciais do Ensino Fundamental em rede pública de ensino na cidade de São José dos Pinhais-PR. Com base nas legislações vigentes, foi instituída a Comissão Interna de Integração Curricular do Componente de Educação Digital e Midiática, cuja atribuição incluiu a avaliação do quadro organizador que adapta a BNCC Computação ao Referencial Curricular local. Para isso, elaborou-se um instrumento avaliativo e realizaram-se análises individuais seguidas de discussões coletivas. Os resultados permitiram mapear avanços, fragilidades e desdobramentos futuros, os quais são apresentados e discutidos neste estudo.
Impacto de la Robótica Educativa en el Desarrollo de Nociones Espaciales en Niños de Edades Tempranas
La robótica educativa ha mostrado resultados positivos en la enseñanza, pero existen pocos estudios sobre su uso en el aprendizaje de nociones espaciales en la primera infancia. Este estudio propone y evalúa una estrategia pedagógica baseada en dos interfaces: tangible de botón e híbrida para el fortalecimento de estas nociones. Su diseño consideró estudios de la literatura, critérios pedagógicos y características de los niños de 5 a 6 años. Se realizó un estudio cuantitativo cuasi-experimental con dos grupos experimentales no equivalentes (N=13 niños). Los resultados muestran que la estrategia fortaleció las nociones espaciales, especialmente izquierda y derecha, que presentaban mayor dificultad inicial, así como incentivó habilidades sociales como el trabajo en equipo y la colaboración.
AUTISMALG: Aplicativo para Auxiliar no Ensino da Identificação e Contagem de Algarismos para Crianças com Transtorno do Espectro Autista
O Transtorno do Espectro Autista (TEA) impõe desafios ao desenvolvimento infantil, especialmente na aprendizagem de habilidades básicas como conceitos matemáticos. Este artigo apresenta os resultados de um projeto de extensão que desenvolveu o AUTISMALG, um aplicativo educacional baseado na Análise do Comportamento Aplicada (ABA) e no Protocolo ALVINA, voltado ao ensino da identificação auditivo-visual e contagem de números de 1 a 10 para crianças com TEA. A solução inclui um aplicativo móvel e um sistema web integrado, ambos avaliados por uma equipe multidisciplinar quanto à usabilidade, aplicabilidade terapêutica e potencial pedagógico. As avaliações apontaram alta aceitação e destacaram aspectos como clareza das interfaces, eficácia dos reforçadores, aderência à ABA e alinhamento às necessidades dos usuários. Os resultados reforçam o potencial do AUTISMALG como ferramenta assistiva acessível, eficaz e baseada em evidências, estando apta à realização de estudos empíricos com crianças com TEA.
LLM-Based Automatic Generation of Multiple-Choice Questions With Meaningful Distractors
Creating effective Multiple-Choice Questions (MCQs) with high-quality distractors that carefully evaluate students is challenging. Large Language Models (LLMs) can contribute by automatically generating questions. This study presents a novel framework for generating distractors for Portugueselanguage. We evaluate the framework using Sabía-3 (Portuguese-specific) and GPT4o-mini (multilingual). We assessed the grammatical and semantic diversity of the generated distractors and devised a qualitative evaluation through Claude-3 Haiku. Results show that integrating educational principles into prompts enhances the relevance and diversity of distractors, marking progress in automated activity and assessment generation for the Portuguese language.
Representando a BNCC Computação por meio de suas Competências e Grafos de Conhecimento
A Base Nacional Comum Curricular (BNCC) organiza-se em dez competências gerais voltadas à formação integral dos estudantes. Este trabalho propõe o uso de grafos de conhecimento para representar e analisar as relações entre essas competências com as competências da BNCC Computação e as dimensões globais. No grafo, competências são nós e as dimensões aparecem como arestas. A análise destaca a Computação, como área transversal, contribuindo para uma visão sistêmica da educação. As competências se articulam mediadas por múltiplas dimensões. A representação gráfica favorece a compreensão das conexões pedagógicas e apoia o planejamento de aulas.
Jogadores de Jogos Digitais Sob a Perspectiva da InfoVis: Um Mapeamento Sistemático da Literatura
Este artigo apresenta um mapeamento sistemático da literatura sobre visualização de informações (InfoVis) em jogos digitais para estudos sobre a cognição dos jogadores. Foram obtidos resultados relevantes dos seguintes mecanismos de busca acadêmica: ACM Digital Library, IEEE, Springer e Scielo. Dos 2050 artigos previamente encontrados foram selecionados apenas os que atenderam a todos os critérios estabelecidos, resultando num total de 27. Foram pesquisados aspectos como tipos de dados analisados, métodos, técnicas e recursos de visualizações empregadas. Os resultados apontam lacuna na área de InfoVis sobre a condução de um modelo de referência para representar dados de jogadores em jogos digitais.
Explainability in Intelligent Analysis of Students considering Dropout Factors: some insights
Context: In public institutions, there is great concern about the average number of students graduating at the end of undergraduate studies, which substantially impacts public higher education policies and public investments in Brazilian universities. Moreover, dropout imposes a financial and human burden, preventing students from learning. Problem: Brazil witnessed a university dropout rate of almost 55%. This problem affects society in general, which needs more suitably qualified professionals to face the challenges of the job market. Solution: This work aims to analyze, through AI explainability algorithms, the specific factors that lead to student dropout, considering specific courses from the great areas of science. We strive to explore the profile of students who have dropped out in recent years, stratified by course. Explainability algorithms allow the formal inspection of each factor that led to the dropout. Method: We used the Design Science Research methodology to conduct our study. An analysis with data from a specific university, considering the GDPR, was conducted to verify the proposal’s feasibility. Results: Our results show that the solution can help identify key factors that lead to dropping out, stratified by areas, helping to provide specific actions to deal with this problem in universities.
Um chatbot treinado para entender intenções de estudantes em diálogos sobre teste de software
Este artigo apresenta a evolução do TOB-STT, um chatbot desenvolvido para apoiar o ensino de teste de software. O chatbot auxilia os estudantes a sanar dúvidas, exemplificar conceitos e demonstrar a aplicação de critérios de teste para a geração de casos de teste. A versão inicial, baseada em casamento de padrões, embora promissora, revelou limitações na precisão das respostas e na compreensão das intenções dos estudantes. Com o propósito de aprimorar a qualidade das interações e a eficácia do suporte educacional, sua arquitetura foi reformulada com técnicas de processamento de linguagem natural e entendimento de linguagem natural, resultando em uma nova versão, denominada TOB-STT 2.0. Para avaliá-la, foi conduzido um estudo experimental entre as duas versões. Os resultados demonstraram que a nova versão foi consideravelmente mais eficaz em responder corretamente às intenções dos estudantes. Essas evidências indicam que a evolução do chatbot foi bem-sucedida em aprimorar sua capacidade de compreensão e, consequentemente, a qualidade do suporte educacional oferecido.
Uma Análise Comparativa de LLMs com Técnicas de Engenharia de Prompt para Classificação Automática de Respostas Curtas
A Correção Automática de Respostas Curtas (ASAG) busca reduzir o esforço humano em avaliações educacionais de larga escala, mas ainda há poucas investigações em português brasileiro. Este estudo compara três grandes modelos de linguagem (GPT-4o-mini, Sabiazinho-3 e Gemini 2.0-Flash) e analisa o impacto de sete elementos de engenharia de prompt no desempenho dos modelos. Com base em um conjunto de dados em português, avaliamos todas as combinações possíveis desses elementos. A combinação de exemplos few-shot com rubrica explícita foi a mais eficaz; o raciocínio passo a passo beneficiou especialmente o GPT-4o-mini. Sabiazinho-3 teve maior concordância com humanos, Gemini 2.0-Flash obteve menor erro médio absoluto, mas com mais alucinações, e o GPT-4o-mini gerou saídas numéricas mais limpas.
Uso de Game Analytics no Jogo Pac-Man para Análise de Jogadores: Uma Revisão Sistemática da Literatura
Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso do jogo Pac-Man em pesquisas científicas voltadas à análise de dados. Foram selecionados 25 estudos a partir de 7 bases acadêmicas, com critérios de inclusão e de exclusão. A revisão identificou os métodos de coleta empregados (como coleta automática, captura de tela e sensores) e os diferentes tipos de dados extraídos, organizados entre personagens, ambiente do jogo e fontes externas. Os resultados revelam ampla diversidade no uso do Pac-Man como ambiente de estudo, mas também destacam a falta de padronização na descrição dos dados e a aplicação ainda limitada de análises sistemáticas entre variáveis internas do jogo.
The Role of LLM-Based Tools in Shaping Data Science Student Behavior
This study evaluates the impact of tools based on Large Language Models (LLMs) in data science education, focusing on how reliance on these tools affects students’ analytical and technical skills. The research examines two main aspects: students’ perceptions of the tools’ impact on their analytical abilities and their behavior during data science activities. The study involved 27 students who participated in a practical exercise using a chatbot and completed questionnaires to assess their perceptions of such tools. The results suggest that students with higher levels of reliance tend to have a more positive perception of the tools, although this perception does not necessarily correlate with better performance in analytical and visualization tasks. Moreover, students who actively explore alternative approaches and modify the generated code perform better in data clustering tasks. These findings suggest that LLM-based tools can support data science education, provided that students are encouraged to develop critical thinking and go beyond the solutions automatically generated by the models.
Deu Merge*: Uma jornada de aprendizagem inclusiva através da programação em pares entre uma estudante neurotípica e um estudante com TEA
Este trabalho apresenta um estudo de caso qualitativo sobre o desenvolvimento de habilidades e competências em computação de um estudante com Transtorno do Espectro Autista (TEA) e uma estudante neurotípica durante o desenvolvimento de um aplicativo para pessoas com TEA. A pesquisa é apresentada em formato de história de vida e conta como fontes de dados: os registros etnográficos dos estudantes e professores envolvidos, relatos dos estudantes, análise de códigos e estratégias de desenvolvimento adotadas. Os resultados indicam que o uso da estratégia de programação entre pares pode ser positivo, sobretudo pelas particularidades advindas da neurodivergência.
Avaliação de LLMs em Relação a Questões Básicas de Redes de Computadores
A popularização dos LLMs (Large Language Models) no cotidiano das pessoas se mostra cada vez maior. Estudantes de tecnologia com nível básico de conhecimento e acesso a internet podem consultá-los para auxiliar em seu aprendizado. Na Computação, as redes de computadores são um assunto fundamental, pois alicerçam toda a infraestrutura do mundo digital atual. O objetivo deste trabalho é analisar respostas obtidas de LLMs em relação a assuntos introdutórios e fundamentais das redes de computadores. Para isso, foram submetidas a quatro diferentes LLMs questões que abordam esses assuntos. Foram utilizadas questões objetivas originais, uma versão objetiva reescrita e uma versão dissertativa. Os resultados mostraram que a taxa de acertos geral dos LLMs ficou igual ou superior a 97,5%.
Designing an LLM-based Multiagent System for Generating Activities and their Rubrics: A Study on Data Mining
Assessment is the primary way in which instructors evaluate students’ progress. However, the development of high-quality assessments and their corresponding rubrics requires a significant workload from instructors. In this context, Artificial Intelligence can be explored to assist in co-creating assessments and rubrics. This study proposes MASGAR, a multi-agent system designed to create activities and rubrics. We define the system’s architecture and employ a simulated test study to assess the viability of MASGAR in a Data Mining course by generating two activities and their rubrics. Results indicate that co-creation is essential for conveying human experiences and leveraging LLM-based systems in educational contexts. Students’ feedback from the course revealed that activities were coherent and creative, and suggested criteria for improvements.
Uso da Taxonomia de Bloom Revisada em um Jogo de RPG Educacional sobre Conceitos Introdutórios de Programação
O ensino de programação enfrenta diversos desafios, especialmente relacionados à compreensão de conceitos introdutórios, à motivação e ao engajamento dos estudantes. Os jogos digitais emergem como tecnologias para apoio a esse ensino, e neste contexto, apresentamos o Codeverse: Hackeando Mundos, um jogo educacional desenvolvido em estilo RPG, para apoio ao ensino e aprendizagem de conceitos introdutórios de programação, que contempla cinco mundos, que abordam progressivamente conteúdos como variáveis, tipos de dados, entrada e saída de dados, estruturas condicionais e de repetição, com desafios organizados com base na Taxonomia de Bloom Revisada como estrutura pedagógica para a organização hierárquica dos conteúdos, provendo uma progressão gradual de complexidade.
Pesquisa de Referências Visuais para Criação de Imagens: Possibilidades e Desafios no Design de Jogos de RPG por Estudantes com Altas Habilidades/Superdotação
O presente artigo investiga o uso de tecnologias digitais na pesquisa e criação de imagens visuais no contexto do design de jogos de RPG desenvolvidos por estudantes com Altas Habilidades/Superdotação, participantes do projeto GEIM da UFSM. A partir do Estudo de Caso, foram identificadas quatro categorias principais de pesquisa de referências visuais. Os resultados indicam que, embora os estudantes demonstrem afinidade com as tecnologias, a busca por imagens exige domínio técnico e mediação pedagógica. Esses achados apontam para a importância da mediação digital no processo criativo e para o potencial do RPG como possibilidade de enriquecimento para crianças e adolescentes.
A interface em jogo: uma análise da carga cognitiva em um jogo sobre estrutura de dados
Até que ponto os elementos de jogos podem causar sobrecarga cognitiva a ponto de impactar negativamente na aprendizagem? Este estudo, fundamentado em uma abordagem de pesquisa baseada em design (DBR), investiga a experiência do usuário em um jogo educacional sobre estruturas de dados, com foco na interface. Foram utilizados métodos qualitativos e quantitativos, como thinking aloud, NASA-TLX, MEEGA+ e heatmaps, para analisar usabilidade, estética, carga cognitiva e elementos de game design. Participaram do experimento estudantes de computação e profissionais com experiência em jogos educacionais. Os resultados indicam alta demanda cognitiva em tarefas que exigem raciocínio lógico, limitações relacionadas a legibilidade e inconsistência visual. Entretanto, o interesse no jogo e a compreensão dos conteúdos indicam que pode ser uma ferramenta promissora.
Análise da Produção de Polo Amazônico do Mestrado Profissional em Ensino de Física (MNPEF)
Este artigo apresenta uma análise documental da produção acadêmica do Polo 29 do MNPEF, na Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará (Unifesspa), entre 2020 e 2025, considerando dissertações, produtos educacionais e dados institucionais. A pesquisa, de natureza qualitativa, evidencia uma predominância de sequências didáticas e jogos educativos, com concentração temática em Física de Partículas. Identificaram-se competências desenvolvidas pelos discentes, como letramento digital, uso de Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDIC) e aplicação de metodologias ativas. Os resultados revelam forte alinhamento com os objetivos formativos do programa e apontam a necessidade de diversificação temática e fortalecimento de competências para uso de tecnologias emergentes. O estudo contribui para a compreensão dos impactos formativos do MNPEF e oferece subsídios para ações de melhoria contínua.
Jogos digitais no ensino de lógica de programação no Brasil: uma revisão da literatura
O aprendizado de conceitos abstratos relacionados à lógica de programação e ao pensamento computacional é um desafio para cursos na área de Computação, o que leva a busca por metodologias de ensino inovadoras. Neste cenário, o uso de jogos digitais surge como uma alternativa para tornar este aprendizado mais atraente e significativo. A fim de se compreender o panorama das pesquisas brasileiras sobre este tópico, o artigo apresenta os resultados de uma Revisão Sistemática da Literatura sobre o tema. Dentre eles, a pesquisa revela que, embora os jogos digitais promovam aprendizado ativo e facilitem a compreensão de diferentes tópicos, desafios como o alinhamento curricular, a infraestrutura e a capacitação docente ainda limitam sua eficácia.
Estimando Parâmetros da Teoria de Resposta ao Item com NLP e Aprendizado de Máquina
A calibração de itens da Teoria de Resposta ao Item (TRI) é um processo custoso que depende de respostas de estudantes. Propomos uma metodologia para predizer os parâmetros de dificuldade (b) e discriminação (a) de itens novos a partir do texto, eliminando essa dependência. O método treina um modelo de regressão usando parâmetros reais da TRI como alvo e um conjunto de features que une rubricas geradas por um Modelo de Linguagem Amplo (LLM) com embeddings. Os resultados indicam que as rubricas interpretáveis são preditivas bem como os embeddings, validando um fluxo de trabalho para calibração a priori de itens que pode agilizar a criação de avaliações.
Uso da Realidade Aumentada no Ensino e Aprendizagem de Ciências e Biologia no Ensino Fundamental e Médio: Uma Revisão Sistemática de Literatura
Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso da Realidade Aumentada (RA) no ensino de Ciências e Biologia, abrangendo os níveis fundamental e médio e analisando 15 estudos publicados entre 2019 e 2024. Foram identificadas ferramentas, áreas de aplicação, dispositivos, tecnologias e as principais tendências pedagógicas associadas ao uso da RA. Os resultados mostram o uso predominante de dispositivos móveis e plataformas de desenvolvimento como o Unity 3D nas soluções educacionais baseadas em RA.
Automatic Generation of School Activities for Teaching English to Children
Activity sheets are essential tools for developing basic skills, integrating theoretical and practical knowledge. For children, they should be playful, creative and interactive, facilitating the association of ideas. Creating these sheets is a challenge, requiring technical and pedagogical skills, especially in language teaching. This article proposes the use of Large Language Models (LLMs) with fine-tuning to generate English as a Second Language (ESL) exercises for children. Different models were evaluated and compared against fine-tuned GPT-3.5. The approach was evaluated with the help of ESL teaching experts, based on criteria such as naturalness, usefulness, diversity and personalization. The results indicated that the fine-tuning approach is promising.
Inovação no Ensino de Lógica: Desenvolvimento e Avaliação de uma Ferramenta para Construção de Tabelas Verdade
Este artigo apresenta a ferramenta Construir Tabelas, integrada ao ambiente Trueble, voltada ao ensino de lógica proposicional por meio da construção manual de tabelas verdade com feedback. A implementação inclui teclado lógico customizado, detecção de subfórmulas e fluxo interativo de validação. A usabilidade foi avaliada por meio de inspeção heurística com quatro especialistas. Foram identificados 42 problemas, sendo os mais críticos relacionados à prevenção de erros, visibilidade de status e consistência visual. Propomos correções prioritárias e, como trabalhos futuros, sugerimos testes com estudantes, recursos de gamificação, relatórios para docentes e funcionalidades de acessibilidade para ampliar o uso da ferramenta em contextos educacionais.
PythonCraft: Jogo Educacional para reforçar a Aprendizagem de Python, utilizando a Plataforma Minecraft Education
Este artigo apresenta um jogo educacional aplicado na disciplina de Introdução à Programação de Computadores para reforçar conteúdos de estruturas de controle. As estratégias do pensamento computacional e gamificação foram implementadas por nível em cada minigame, tendo como diferencial o Dojo de Programação na última fase. O método de avaliação foi definido por nível e observação dos aplicadores. A intervenção pedagógica foi imediata considerando os domínios de sintaxe, interação, conteúdo e conceitos matemáticos. A avaliação do ensino, aprendizagem, acessibilidade e usabilidade foi realizada por meio da aplicação de questionário, os resultados demonstraram que a plataforma promove e avalia a aprendizagem de forma engajadora e lúdica.
Avaliação por Rubricas seguindo a Taxonomia de Bloom no Diagnóstico de Aprendizagem em Algoritmos
Este artigo investiga a aplicação de rubricas como ferramentas alinhadas à Taxonomia de Bloom Revisada no diagnóstico da aprendizagem de algoritmos. No estudo foi construído e aplicado um formulário com questões que contemplam cada um dos níveis propostos pela taxonomia com o objetivo de avaliar a evolução cognitiva dos discentes por níveis e permitir uma análise detalhada das respostas facilitando o acompanhamento mais granular do processo de ensino-aprendizagem. Os resultados obtidos até então validam a proposta, sustentando a viabilidade da metodologia, possibilitando assim uma investigação dos padrões de erros, e o aprimoramento das atividades e rubricas associadas aos objetos de estudo.
ConRec: An Ontology-Based Recommender System for Concept Coverage in Education Enhanced with a Gamified Chatbot Interface
This paper presents an improvement to ConRec, an ontology-based recommender system designed to personalize learning by ensuring concept-level coverage of educational content. The system models students and learning objects using an ontology enriched with pedagogical metadata and SWRL inference rules. To enhance usability and engagement, a gamified chatbot interface was integrated into the system. The solution was evaluated in a real classroom with Computer Science undergraduates, demonstrating high satisfaction levels, increased student engagement, and improved effectiveness in supporting learning and clarifying conceptual doubts.
Pensamento Computacional na Educação Alimentar: Um Estudo sobre Abstração com Aprendizagem Baseada em Problemas e Scratch
O estudo investigou a integração do Pensamento Computacional e da Aprendizagem Baseada em Problemas na educação alimentar de 23 adolescentes do ensino médio, usando Scratch. A pesquisa, realizada em uma escola pública no interior do RS, demonstrou que essa metodologia interdisciplinar e o trabalho colaborativo promoveram aprendizagem contextualizada sobre alimentação saudável e desenvolveram as habilidades de Pensamento Computacional, mesmo em alunos sem experiência prévia em programação.
Solução de Visão Computacional para Correção Automática de Folhas de Respostas de Múltipla Escolha
A correção manual de provas de múltipla escolha consome tempo e atrasa o feedback aos estudantes. Scanners são uma solução, mas inacessíveis para muitas instituições. Este artigo propõe uma alternativa baseada em câmeras de smartphones, preenchendo uma lacuna sobre o custo-benefício de soluções móveis. Desenvolvemos uma ferramenta com o modelo You Only Look Once (YOLO) para reconhecer respostas em folhas de gabarito. Após testes e refinamentos, nossa solução atingiu 97% de acurácia com um tempo de inferência de 25ms, otimizando o processo de correção e acelerando o retorno avaliativo.
Feedback Formativo Automatizado com LLMs: Desenvolvimento e Análise de um Sistema para Aprendizagem Progressiva em Programação
Oferecer feedback formativo de qualidade a estudantes de programação é um dos principais desafios educacionais, sobretudo em ambientes com grande número de participantes. A partir desse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento e a validação de um framework adaptativo baseado em grandes modelos de linguagem (LLMs) para avaliação automática de código e geração de feedback personalizado. A ferramenta emprega estratégias pedagógicas e técnicas avançadas de engenharia de prompt para promover mediação conceitual e apoio ao estudante. A análise de 300 tentativas reais evidenciou 74,7% de concordância com autograders tradicionais e 93,3% de feedbacks qualitativamente avaliados como coerentes, destacando potencial para apoiar a aprendizagem significativa e ampliar o alcance de práticas avaliativas inovadoras.
TrustMatchMaker: Materializing Interpersonal Trust in VLE
Trust is a multifaceted and dynamic phenomenon, which makes it challenging to support in software systems. This article presents a prototype to support trust among students in Virtual Learning Environments (VLEs). Based on previous studies, five features emerged: trust profile, peer review, collaborative teams, network of friends, and recommendation mechanism. These features reflect key properties of trust, such as subjectivity, asymmetry, propagation, and evolution over time. The prototype allows students to evaluate their peers, recognize positive behaviors, and identify trustworthy students. In the validation process, participants highlighted the solution’s potential to improve collaborative practices by helping students identify trustworthy peers.
Exploring Educational Software in Computing Education for Students with Autism Spectrum Disorder: A Systematic Mapping Study
The growing inclusion of students with Autism Spectrum Disorder (ASD) in mainstream schooling requires adapted pedagogical approaches, especially in Computing. Educational software shows significant potential for developing computational thinking, but barriers in personalization and accessibility persist. This study presents a systematic mapping of 17 primary studies on educational software for teaching Computing to students with ASD. Our analysis reveals tools like visual programming and serious games focusing on fundamental skills, yet a lack of personalization and empirical validation remains. This mapping highlights critical research gaps and provides a structured overview to guide future development. We also classify the pedagogical strategies using Bloom’s Taxonomy and the Computational Thinking competencies using Brennan and Resnick’s framework to inform more inclusive solutions.
Reconstrução de Aplicativo de Lógica Baseada na Reengenharia Funcional e Pedagógica
Este artigo apresenta a reengenharia funcional e pedagógica do aplicativo TRUEBLE, voltado ao ensino de lógica proposicional. A proposta integra fundamentos dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs), heurísticas de usabilidade de Nielsen e diretrizes da Interação Humano-Computador (IHC). A metodologia baseou-se na análise de avaliações com estudantes, que identificaram deficiências nos módulos “Construir” e “Aprender”, especialmente em termos de usabilidade, suporte didático e clareza da interface. A partir desses achados, foram reformulados os requisitos funcionais, não funcionais e pedagógicos. Como resultado, o sistema passou a oferecer um ambiente mais acessível, personalizado e alinhado às necessidades de aprendizagem.
Acessibilidade de Fórmulas Matemáticas em Artigos Científicos na Web para Pessoas com Deficiência Visual no Ensino Superior
A acessibilidade em conteúdos digitais é fundamental para a inclusão educacional, especialmente no ensino superior, onde o acesso a fórmulas matemáticas em artigos científicos ainda representa um grande desafio para pessoas com deficiência visual. Este estudo tem como objetivo avaliar a acessibilidade de fórmulas matemáticas presentes em artigos científicos. A metodologia adotada envolveu a inspeção técnica de fórmulas em diferentes editoras, utilizando testes com os leitores de tela NVDA e JAWS. Os resultados mostram alguns cenários positivos, mas também destacam limitações importantes na leitura e interpretação desses conteúdos. Mostra-se a importância de uma padronização e de técnicas de interação adequadas para promover a inclusão.
Smarter Questions, Smaller Models: RAG-Enhanced Multiple-Choice Question Generation for POSCOMP
Generating high-quality multiple-choice questions (MCQs) for specialized exams like POSCOMP remains a complex and labor-intensive task. This paper proposes a Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach to support MCQ creation using Large Language Models (LLMs). We introduce a novel data set of 1,340 past POSCOMP questions, enriched with LLM-classified themes that show strong agreement with human annotations. The RAG method was compared to a few-shot baseline across five LLMs, generating 120 MCQs evaluated by human experts and an LLM-as-a-judge using a detailed rubric. Results show that the RAG approach improves question quality in up to half of the evaluated criteria, highlighting its potential for educational assessment tasks.
Baralho da Descoberta: a construção do conceito de circuito elétrico na perspectiva da Equilibração
Esta pesquisa investigou a construção do conceito de circuito elétrico em estudantes do 4º ano do Ensino Fundamental, à luz da Teoria da Equilibração (PIAGET, 1976). Pautou-se em um estudo de observação participante, com abordagem qualitativa, em torno da interação dos sujeitos com o instrumento criado: um jogo de cartas denominado Baralho da Descoberta, apoiado em desafios progressivos utilizando a placa Makey Makey. O estudo analisou como os desequilíbrios cognitivos, promovidos pelo jogo, mobilizaram os processos de aprendizagem dos sujeitos. A análise revelou que os desequilíbrios produziram perturbações cognitivas significativas, mobilizando mecanismos de regulação e equilibração majorante, evidenciados pela capacidade dos estudantes de antecipar resultados, explorar materiais e elaborar arranjos distintos dos sugeridos.
TRACE na Educação: uma abordagem ágil e iterativa para projetos educacionais interdisciplinares
O ensino superior tem sido desafiado a formar profissionais em contextos complexos e tecnologicamente dinâmicos. Metodologias ativas baseadas em problemas e projetos têm se destacado, mas enfrentam entraves em contextos interdisciplinares devido à ausência de processos estruturados. Este estudo descreve e analisa a aplicação da metodologia TRACE como alternativa frente a abordagens pouco sistematizadas. Os resultados revelaram avaliações positivas, com destaque para a relevância formativa. Estudantes do gênero masculino apresentaram maior escores nas dimensões Confiança e Satisfação, enquanto mulheres com vínculo de estágio obtiveram escores inferiores. Conclui-se que a TRACE favorece o engajamento e a integração teoria-prática.
Plataforma Codefólio: Uma Ferramenta para Potencializar o Aprendizado no Contexto do Ensino Híbrido
O avanço do ensino híbrido demanda soluções que combinem personalização, automação e protagonismo do estudante. Este trabalho apresenta a plataforma Codefólio, concebida para apoiar o Educador 5.0 na criação e mediação de trilhas formativas. A plataforma integra inteligência aumentada (IAu) para a organização de conteúdos em blocos de microaprendizagem, geração automática de questionários e uso de gamificação para promover o engajamento. O docente mantém-se no centro das decisões pedagógicas, atuando como curador dos conteúdos e questionários gerados por Inteligência Artificial (IA), podendo inclusive customizar a geração dos mesmos. O sistema ainda fornece dashboards detalhados com métricas de aprendizagem, favorecendo intervenções responsivas. A avaliação da plataforma em ambiente real indicou alta aceitação pelos estudantes, evidenciando o potencial da plataforma para fortalecer práticas educacionais centradas no estudante.
Percepções de professores de Computação da Educação Básica sobre História e Filosofia da Tecnologia
O objetivo do presente trabalho é apresentar as percepções que professores de computação da rede estadual de São Paulo têm sobre conceitos de História e Filosofia da Tecnologia, contextualizados na competência computacional Cultura Digital, bem como o papel da formação continuada na conceituação destes conhecimentos. Os resultados apontam que educadores apresentam visões diversas sobre o tema, sendo identificadas 43% de respostas realistas sobre a Natureza da Tecnologia, reproduzidas em sala de aula pelo currículo formal e pelo currículo oculto de computação.
Exploring the use of open-source LLMs for Game Learning Analytics: an empirical study
Game Learning Analytics (GLA) is essential for analyzing player behavior and identifying their learning progress through data collection and analysis. However, data modeling for GLA is a complex and challenging process. Large Language Models (LLMs) can be an alternative, especially opensource models with no usage limitations. This study investigates how the models “Gemma 2 (9B),” “Qwen 2.5 (14B),” “LLaMA 3.1 Instruct (8B),” and “Phi4 Mini (3.8B)” are capable of modeling data and filling out the data capture template from the GLBoard model. Seven GLA experts evaluated each model’s responses and identified the “Qwen” model as the most satisfactory, highlighting the potential of open-source LLMs in GLA activities.
How do LLMs analyze and interpret data from educational games? A study with GLA experts
Game Learning Analytics (GLA) holds promise for extracting insights into player learning, especially with visual analytics techniques such as dashboards. However, data analysis and interpretation are not always straightforward. An emerging alternative is the use of Large Language Models (LLMs). In this work, we investigated ChatGPT, Gemini, DeepSeek, and GLA Specialist in analyzing data from an educational game collected by the GLBoard model. We conducted an empirical study in which two GLA experts evaluated the results. In its two tested versions, Gemini performed best, excelling in profile analysis, generating pedagogical insights, and providing detailed assessments.
Avaliação do aprendizado do Pensamento Computacional: um Mapeamento Sistemático da Literatura
Este artigo apresenta uma análise sobre a avaliação do Pensamento Computacional (PC) na Educação Básica em três bases acadêmicas entre o ano de 2016 e 2025. Um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) foi conduzido com foco em trabalhos que avaliavam o aprendizado do PC em alunos da Educação Básica com o propósito de identificar quais estratégias e metodologias de avaliação são utilizadas. Foram identificadas 913 abordagens distintas utilizadas para a avaliação do PC, sendo que após o processo resultou-se em 52 trabalhos. Os resultados confirmam que há ausência de métodos e métricas padronizadas para avaliação e revelam o uso crescente de recursos digitais e automatizados e a presença de jogos como instrumentos avaliativos.
Engenharia de Prompt para a Geração Automatizada de Questões Assistida por LLMs: Uma Análise Comparativa
A Educação 5.0, impulsionada pelos avanços em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), promove experiências de aprendizagem personalizadas, acessíveis e centradas no estudante. Nesse contexto, cresce o interesse por metodologias automatizadas de avaliação, como a geração de questões de múltipla escolha (MCQs). A eficácia dessas abordagens depende diretamente da qualidade das instruções fornecidas aos modelos, ou seja, da Engenharia de Prompt (PE). Este trabalho analisa comparativamente cinco técnicas de PE, aplicadas à geração de MCQs na área de Engenharia de Requisitos, utilizando quatro LLMs. Combinou-se a avaliação cruzada entre modelos e validação pedagógica humana, com base em critérios linguísticos e educacionais. Os resultados contribuem para a adoção mais crítica e eficiente dos LLMs na educação.
Evaluation of a specialist agent in Game Learning Analytics by learning designers: a case study
Using Game Learning Analytics techniques, or Learning Analytics for Serious Games, provides valuable insights to stakeholders, allowing the validation of game design and the identification of learning evidence. However, learning designers consider a preliminary step complex: modeling the data to list GLA variables. Using Large Language Models is an alternative in this scenario, which motivated us to create the “GLA Specialist” – an intelligent GLA agent – in a previous work. This research consists of a case study to evaluate it with computer science students from a public university as learning designers. The results were positive, indicating good acceptance of the agent and data models compatible with the GLBoard model, along with a list of corrections.
A visão de professores do Ensino Fundamental acerca de Game Learning Analytics
Muitos Jogos Digitais Educacionais funcionam como caixas-pretas, pois não permitem que professores acompanhem o progresso dos estudantes. Apesar do uso de Game Learning Analytics (GLA) poder auxiliar nesse contexto, não existem muitas ferramentas e padrões acerca de seu uso, além de que são necessárias mais pesquisas quanto às percepções de stakeholders sobre a área. Portanto, o presente trabalho apresenta um estudo de caso realizado com professores do Ensino Fundamental, que interagiram com um sistema de GLA e responderam um questionário acerca da área. Assim, foi possível perceber que os professores conhecem alguns dos benefícios relacionados ao uso de GLA e estão dispostos a usar tais tecnologias em suas aulas.
Pensamento Computacional e Soft Skills no Contexto do Ensino de Programação: Um Mapeamento Sistemático
Nos últimos anos, o ensino de pensamento computacional tem ganhado destaque nas discussões da literatura científica, enquanto as soft skills vêm sendo reconhecidas como um dos grandes desafios na área de Computação em Educação. Este artigo apresenta um mapeamento sistemático da literatura com o objetivo de analisar como o pensamento computacional e as soft skills têm sido abordados no ensino de programação. Os achados indicam uma concentração em competências técnicas, com pouca integração de habilidades interpessoais. Observa-se, ainda, a falta de abordagens e ferramentas pedagógicas bem definidas que orientem os professores na adoção de estratégias planejadas. Reforça-se, portanto, a necessidade de propostas educativas integradas, que promovam uma formação mais completa dos estudantes e ampliem as práticas no ensino de programação.
Sabiá: Um Chatbot de Inteligência Artificial Generativa para Suporte no Dia a Dia do Ensino Superior
Estudantes frequentemente relatam dificuldades no acesso a informações do cotidiano acadêmico, geralmente dispersas em muitos documentos institucionais e websites. Essa fragmentação leva a falta de clareza e confusão sobre informações do dia a dia universitário. Este projeto propõe o desenvolvimento de um chatbot, utilizando Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e Geração Aumentada por Recuperação (RAG), para simplificar o acesso a essas informações. Diversos modelos de GenAI foram testados e avaliados com base em métricas de qualidade e com a abordagem LLM-as-a-Judge. Entre eles, destacaram-se o Gemini 2.0 Flash, por sua qualidade e velocidade, e o Gemma 3n, que além de um bom desempenho, tem natureza opensource.
Conectando Saberes: Conhecimento, Eixos da Computação e Pensamento Sistêmico na Educação Básica
Diante dos desafios da inserção da Computação na BNCC e da fragmentação dos saberes, o Pensamento Sistêmico (PS) surge como abordagem integradora que potencializa a visão crítica, a interconexão de saberes e a prática reflexiva de educadores. Este artigo analisa qualitativamente um arcabouço pedagógico que articula o PS aos eixos da Computação na formação de 21 educadores que concluíram a disciplina online gratuita Conectando Saberes na Era Digital, ofertada pela Fundação CECIERJ/CEDERJ no programa de formação continuada de professores. A análise qualitativa foi realizada a partir das redações reflexivas produzidas ao final da disciplina. Os resultados indicam transformações significativas nas práticas e identidades docentes, ressignificação crítica da tecnologia, desenvolvimento de visão transdisciplinar e emergência de postura investigativa.
A Gamification-Based Approach to Enhance Student Engagement and Attendance in High School Education
This study explores the design of Class Cup, a gamification approach to enhance student attendance, engagement, and participation that was implemented in a non-profit institution located in southeastern Brazil. The initiative confronts a critical educational challenge: low student engagement and elevated dropout rates. Class Cup aims to reframe school participation as a collective and competitive experience by utilizing team-based point systems, dynamic leaderboards, and tangible rewards. We conducted an exploratory case study to evaluate the Class Cup approach through the perceptions of 159 high school students and six teachers across five classes. After a semester of implementation, 80% of the classes showed improved attendance, resulting in an average increase of 6.22%. The results underscore the potential of a gamified approach to drive measurable behavioral change in educational settings.
Apertem os Cintos. . . o Copiloto Sumiu! O Impacto do Ensino de Programação Segura em Computação
Disciplinas voltadas à programação de computadores são fundamentais nos cursos de computação. No entanto, muitos currículos não enfatizam adequadamente técnicas de programação segura, formando profissionais que, embora capazes de desenvolver software, não o fazem de maneira segura. Neste trabalho, foram analisados 85 questionários respondidos por estudantes de dois cursos da área. Os alunos foram divididos em dois grupos: aqueles que se consideravam aptos a programar com segurança e aqueles que não se consideravam capazes. Os resultados são preocupantes, revelando que não há diferença significativa na capacidade de programação segura entre os grupos. Além disso, comparou-se o desempenho de estudantes que tiveram aulas de programação básica com introdução simultânea de técnicas de programação segura com o de estudantes que cursaram apenas a programação convencional. Novamente, não foram observadas diferenças significativas, indicando que o ensino de técnicas de programação segura durante o aprendizado inicial de programação pode não ser suficiente, ou mesmo adequado, para promover o domínio dessas práticas.
Realidade Aumentada Aplicada à Educação: Uma Experiência Imersiva na Formação de Acadêmicos em Sistemas de Informação
A Realidade Aumentada (RA) permite o enriquecimento do mundo real com objetos virtuais. Este artigo investiga os benesses do uso desta tecnologia imersiva no campo educacional de Computação na Educação Superior, além de avaliar os aspectos gerais de um recurso instrucional digital denominado ARbrnx aplicado no escopo de conhecimento de Arquitetura de Computadores. Logo, a realização de uma oficina pedagógica concatenada em um percurso metodológico apresentou resultados satisfatórios em criar um construto pedagógico holístico com diretivas de ensino experimentais e envolventes.
Aprendizado Técnico com Propósito: Prototipagem de Soluções Digitais para a Comunidade com Estudantes de Informática
Este artigo apresenta uma experiência de ensino técnico que promoveu a integração entre conhecimento computacional e demandas sociais reais. Alunos de um curso técnico participaram de um projeto interdisciplinar, envolvendo a identificação de problemas locais e a prototipagem de aplicativos como possíveis soluções. A metodologia incluiu levantamento colaborativo de demandas, análise técnica e desenvolvimento visual no Canva. Como resultado, surgiram protótipos interativos voltados para temas como enchentes, segurança urbana e coleta seletiva. O trabalho destacou o potencial da aprendizagem ativa e contextualizada para fortalecer competências técnicas e sociais. Atualmente, os protótipos estão sendo implementados nas disciplinas do último ano do curso.
Anna Carolina Rodrigues Boldrini do Nascimento
Avaliação do Desenvolvimento do Pensamento Crítico no Ensino de Programação para Estudantes do Ensino Técnico e Superior: Uma Aplicação Piloto
O pensamento crítico é fundamental no ensino de programação, mas faltam instrumentos validados para sua avaliação nesse contexto. Este artigo apresenta resultados do piloto do ProgCTQ, instrumento baseado em Evidence-Centered Design, com questões abertas e itens Likert, aplicado a 29 estudantes do ensino superior. O ProgCTQ mostrou confiabilidade geral adequada (α = 0.813), mas validade convergente baixa (r̄ = 0.121) e estrutura fatorial fragmentada (21,2% da variância explicada). Apenas 55,6% dos itens apresentaram validade de construto satisfatória. Apesar das limitações, dimensões como “Interpretação” e “Autorregulação” tiveram bom desempenho, indicando potencial do instrumento para avaliação contextualizada do pensamento crítico em computação.
De Sinais a Texto: Um Sistema Inteligente para Tradução Automática de Libras com Foco na Inclusão Educacional
A Língua Brasileira de Sinais (Libras) é fundamental para a comunicação da comunidade surda, mas ainda enfrenta barreiras na tradução para o português escrito. A ausência de ferramentas eficazes limita a acessibilidade e a interação entre surdos e ouvintes. Este trabalho propõe um sistema baseado em inteligência artificial e processamento de imagens para converter sinais de Libras em texto. O desenvolvimento envolveu coleta e préprocessamento de vídeos, além do treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Os resultados preliminares indicam potencial para uma tradução precisa e automatizada. A solução visa promover inclusão social e educacional, além de auxiliar ouvintes interessados em aprender Libras.
CoderBot 2.0: Integrating LLM and Prompt Engineering in the Evolution of an Educational Chatbot
Teaching programming to beginner students remains a significant challenge, as it requires the development of complex cognitive skills. Given this, this article presents CoderBot 2.0, an evolution of a pedagogical agent designed for introductory programming instruction based on Example-Based Learning (EBL). The new version integrates Large Language Models (LLMs) and prompt engineering techniques to generate both correct and erroneous examples on demand, as well as code explanations and progressive feedback, without relying on fine-tuning. Aligned with Cognitive Load Theory, its architecture promotes metacognitive strategies such as self-explanation, fading, and contextual variation. The system offers adaptive support, adjusting to the student’s level and encouraging engagement, autonomy, and reflection.
Computar Brincando: Cultura Digital nos Anos Iniciais do Ensino Fundamental
Este estudo apresenta a concepção e estrutura de um recurso didático voltado ao desenvolvimento das habilidades do eixo Cultura Digital da BNCC Computação para 4º e 5º anos do Ensino Fundamental. O material é composto por cinco capítulos com atividades lúdicas e interdisciplinares sobre temas como segurança digital, verificação de informações e cidadania online. Fundamentado na aprendizagem ativa e no alinhamento curricular, busca promover o protagonismo dos estudantes e apoiar a prática docente. O recurso foi pensado para ser acessível a diferentes contextos escolares, integrando práticas desplugadas e o uso de ferramentas digitais simples.
Recursos Educacionais Abertos para o Ensino de Computação nos Anos Iniciais do Ensino Fundamental: Coleção disponibilizada na Plataforma MECRed
A implementação da computação no contexto escolar brasileiro, representa um movimento recente e desafiador. Com a complementação a Base Nacional Comum Curricular (BNCC) e a inserção de habilidades relacionadas ao Pensamento Computacional, Mundo Digital e à Cultura Digital, os professores se deparam com a necessidade de encontrar e utilizar recursos educacionais que atendam a esses novos objetos de conhecimento. Neste contexto, o presente estudo busca identificar e analisar os recursos educacionais disponíveis na plataforma MECRed, com o objetivo de fornecer aos professores dos Anos Iniciais uma orientação para a seleção de materiais didáticos alinhados às exigências da BNCC Computação.
Avaliação da Aprendizagem em Programação com IA Generativa na Educação Profissional e Tecnológica
Este artigo apresenta um modelo avaliativo mediado por Inteligência Artificial Generativa (GenAI) para o ensino de programação na Educação Profissional e Tecnológica (EPT). Fundamentado em princípios de avaliação formativa e autorregulação da aprendizagem, o modelo AURAIA integra personalização epistemológica, feedback automatizado e mediação docente por meio de LLMs, sistemas de gestão de aprendizagem e tutoria virtual. A avaliação é ancorada nas produções reais dos estudantes. Já foram elaborados o modelo conceitual e seu protótipo funcional, ambos em fase de validação preliminar junto a docentes e discentes de pós-graduação.
SICAD: Sistema de Certificação Acadêmica Digital
Este artigo apresenta o desenvolvimento do SICAD (Sistema de Certificação Acadêmica Digital), uma solução tecnológica voltada à gestão e emissão de certificados de atividades complementares e de extensão. A proposta surgiu diante da necessidade na comprovação da participação discente em atividades extensionistas conforme exigido pela Resolução nº 7/2018 do MEC aliado ao esforço demandado para a certificação dessas atividades que ocorrem manualmente ou com pouca automatização. Espera-se que o produto de software proposto auxilie na automatização do processo de certificação dos discentes, os quais participam das atividades propostas, proporcionando agilidade aos organizadores responsáveis pela certificação dessas atividades.
Uma Aplicação de Inteligência Artificial no Apoio Sociopsicopedagógico: Uma Proposta de Sistema para Prevenção da Evasão Escolar
A evasão escolar nas redes públicas representa um desafio crítico e demanda estratégias preventivas mais eficazes. Este artigo propõe um sistema inteligente de apoio sociopsicopedagógico para identificar alunos com risco de evasão. A solução utiliza dados reais do CEMASP, envolvendo frequência, desempenho e aspectos psicossociais, e aplica técnicas de Inteligência Artificial supervisionadas, como árvores de decisão, redes neurais e SVM. A aplicação web desenvolvida oferece alertas, dashboards e sugestões de intervenção. A construção do artefato segue a metodologia Design Science Research, visando à validação e à replicação em outras redes públicas.
How the Educator 5.0 Will Not Be Replaced by AI: An Adaptive Microlearning Architecture Based on Augmented Intelligence
Education 5.0 proposes a human-centered model that integrates personalization, technology, and the active roles of both instructors and students. However, current educational tools still face limitations such as a lack of flexibility and monitoring capabilities. This work proposes an educational architecture that supports the Educator 5.0 in generating, customizing, and monitoring adaptive microlearning paths. The concept of augmented intelligence enhances the educator’s role as a critical curator of AI-generated content, based on their teaching materials, and as a mediator of formative learning experiences. As a result, learners obtain customized, real-time adaptive content blocks, ensuring learner diversity is respected and enabling the generation of pedagogical alerts.
Relações entre Mecânicas de Jogos de Tabuleiro e os Pilares do Pensamento Computacional
Este artigo discute o uso de jogos de tabuleiro para o desenvolvimento do Pensamento Computacional (PC) alinhado à abordagem da Computação Desplugada. São identificadas mecânicas presentes nos jogos e realizada uma análise relacionando-as com os pilares do PC. Com isso, oferece-se uma base para que professores possam utilizar esses jogos como ferramentas pedagógicas dentro de um ambiente lúdico, resultando em um cenário onde os estudantes desenvolvam habilidades cognitivas de resolução de problemas sem a necessidade do uso de tecnologia digital.
Gamificação com Kahoot! no Ensino Técnico de Modelagem Conceitual de Banco de Dados: Um Estudo Quase-Experimento
A modelagem conceitual de banco de dados (BD) é uma disciplina desafiadora no ensino técnico, associada a dificuldades de aprendizagem e desmotivação dos alunos. Este artigo avalia a eficácia da gamificação, utilizando o Kahoot!, no ensino do conteúdo em cursos técnicos integrados ao ensino médio. O estudo adotou um delineamento quase-experimento com pré e pós-teste, comparando uma turma experimento (gamificação) e uma turma controle (ensino tradicional). Os resultados evidenciam ganhos estatisticamente significativos em ambas as turmas, com maior consistência e expressividade no grupo gamificado. Tais achados indicam que a gamificação favorece o engajamento e potencializa a aprendizagem em conteúdos de modelagem de BD.
Construindo Novos Paradigmas: Pensamento Computacional no Ensino de Arquitetura
Este artigo apresenta os resultados parciais da estruturação, aplicação e verificação de uma sequência didática que considere o Pensamento Computacional na área de design. Como resultados da pesquisa, foi produzido um plano de ensino para uma disciplina de um curso de Bacharelado em Arquitetura e Urbanismo, no qual está sendo realizada a aplicação efetiva da proposta. Os resultados iniciais apontam para uma possibilidade de desenvolvimento do Pensamento Computacional no processo formativo de designers através principalmente do pilar da Abstração e do uso combinado de recursos de programação visual e programação textual.
Conquistando o Espaço com Realidade Aumentada e Web na Educação
O conhecimento aeroespacial ainda é pouco representado nos contextos educacionais brasileiros. Para enfrentar essa lacuna, desenvolveu se o aplicativo “Conquistando o Espaço”, que utiliza Realidade Aumentada (RA) para tornar o ensino da ciência aeroespacial mais envolvente e acessível. Inicialmente lançado como um aplicativo para Android, barreiras técnicas levaram ao desenvolvimento de uma nova versão web em 2024, ampliando sua acessibilidade. Este artigo apresenta o processo de reformulação e destaca o papel do aplicativo na promoção da aprendizagem das ciências aeroespaciais através de atividades educativas e de divulgação científica.
Claudia Celeste Celestino de Paula Santos
Win-win situation: Generative AI in Educational Constrained Environments
The global digital divide remains a major barrier to equitable access to technology, and this scenario compromises the pedagogical use of technology and limits learning opportunities for students from disadvantaged communities. Inequality in access to technology is a global issue that directly affects educational and socioeconomic development, especially in countries like Brazil, where there is a significant disparity in access to the Internet and technological devices between different regions and social classes. Despite ongoing efforts, 6% of the public schools still lack broadband, and 3.3% remain without electricity, according to the Ministry of Communications. This gap is most severe in rural and undeserved communities, where limited infrastructure and resources further hinder quality education. Traditional educational technology models are inadequate in such contexts. To address this challenge, we propose Unplugged Artificial Intelligence in Education (AIED), a framework designed to deliver accessible educational technologies without relying on modern infrastructure, stable internet or advanced digital skills. Our goal is to bridge the digital divide and empower students and educators with innovative tools that promote inclusion and reduce educational inequalities. This study presents a model for the deployment of LLMs in offline environments to support literacy and learning in resource-constrained areas. The proposed solution is low-cost and adaptable, allowing schools without internet access to benefit from generative AI. By deploying LLMs locally, the system provides real-time language support and generates educational content without requiring an internet connection. Preliminary results demonstrate the feasibility of running optimized generative models locally, offering practical insights into AI-powered solutions for low-resource environments. By integrating AI agents with curated educational resources, this approach promotes equity and sustainability, ensuring that generative AI serves as a tool for inclusion and innovation in education.
Minerva: An Adaptive and Personalized Solution for Organizing Studies Based on Learning Cycles
This paper presents Minerva, a mobile application designed to help students organize their study routines through adaptive and personalized learning cycles. Grounded in principles such as meta-cognition, spaced repetition, and self-regulated learning, Minerva offers features like a habit tracker, learning trail, progress dashboard, and intelligent scheduling. Unlike traditional study methods, the application enables users to dynamically adjust study goals based on personal performance and availability, promoting autonomy and motivation. An exploratory study involving 50 students was conducted based on the UTAUT model. The results indicate a high level of acceptance of the app’s concept, particularly among students with no prior experience using similar tools. Participants emphasized its innovation, usefulness, and potential impact on their study habits. While still under development, the proposal demonstrates its potential to the scientific community by integrating evidence-based educational theories with user-centered design practices. This study contributes to the advancement of adaptive educational technologies. It opens up discussions for future investigations into the efficacy of learning cycle-based study tools.
Códigos da Ciência: Um Desafio pelas Trilhas das Mulheres Cientistas
O escape room “Códigos da Ciência” propõe uma jornada interativa pela história de cinco cientistas: Ada Lovelace, Marie Curie, Sônia Guimarães, Katherine Johnson e Bertha Lutz. Os participantes são convidados a desvendar enigmas de lógica, física, matemática, computação e pensamento crítico baseados nas trajetórias dessas mulheres. A proposta visa despertar o interesse de meninas pelas áreas STEM, promovendo a equidade de gênero na ciência e a popularização do conhecimento científico. Este artigo descreve a concepção, o desenvolvimento e os resultados preliminares das aplicações do escape room, evidenciando seu potencial como ferramenta pedagógica para o engajamento e a conscientização sobre a importância da representatividade feminina na ciência.
Geração de Questões com LLMs Leves: Um Estudo Inicial sobre a Percepção de Educadores
LLMs podem auxiliar na geração automática de questões, mas exigem internet ou infraestrutura robusta, um obstáculo em contextos com poucos recursos. LLMs leves (lightweight), que operam offline em smartphones comuns, surgem como alternativa, embora ainda faltem evidências sobre a qualidade dos conteúdos gerados. Este trabalho investiga o uso desses modelos para gerar questões de matemática. Foram produzidas 59 questões e avaliadas por uma pedagoga, com resultados mistos. A maioria mostrou-se utilizável, sobretudo em operações de soma e subtração, mas com limitações conceituais, gramaticais e semânticas. O estudo destaca o potencial dos LLMs leves e a necessidade de revisão humana para garantir qualidade pedagógica.
Human-AI Heuristic Evaluation: Uncovering usability insights of an LLM Chatbot Interface for Personalized Learning in Autism
The rise of Large Language Models (LLMs) and Generative AI (GenAI) offers new possibilities for personalized learning but also introduces usability challenges, especially in applications designed to customize the learning experience for individuals with autism spectrum disorder (ASD). To analyze whether an LLM-powered chatbot interface is effective for this specific use case, we propose a usability heuristics inspection carried out by both human experts and an AI agent to evaluate an LLM interface for ASD curriculum personalization. Preliminary results reveal human and AI-driven usability insights towards a frictionless experience for GenAI educational interventions.
Introducing Machine Learning Through a Multisensory Approach for Young People with Down Syndrome
This paper presents an ongoing educational activity to introduce Machine Learning concepts to children and young people with Down Syndrome. In Brazil, the lack of a standard for Computer Science Education until 2022 led to disparities, with public schools often lacking resources. A 2022 regulation made Computing mandatory in K-12, aligning with the Brazilian National Common Curricular Base, which includes Artificial Intelligence-related competencies. In the Brazilian context, Computing is still not part of the school curriculum for most students without disabilities. Students with developmental disorders, such as Down Syndrome, have even less access to activities designed to teach computational skills in their learning environments. However, it is possible to observe that, when provided with technologies adapted to their needs, these students can learn and develop effectively. Therefore, this work proposes a multisensory unplugged activity tailored to introduce Machine Learning concepts to people with Down Syndrome. Given the multisensory approach, we expect to observe benefits beyond computational learning, promoting the development of fine motor skills through a playful and fun experience.
Assistente Virtual por Comando de Voz para Apoiar o Ensino e a Autonomia de Estudantes com Deficiência Motora
O avanço tecnológico ampliou o uso de sistemas computacionais, mas pessoas com deficiência motora ainda enfrentam barreiras no acesso a essas ferramentas. Este trabalho propõe um assistente virtual por comando de voz, desenvolvido em Python, para promover inclusão digital. A solução utiliza bibliotecas de reconhecimento de fala e permite realizar tarefas como abrir aplicativos, navegar na internet e mover o cursor. A metodologia envolveu pesquisa exploratória, desenvolvimento iterativo e testes práticos. Os resultados demonstram a eficácia do protótipo em ambiente controlado. Conclui-se que a ferramenta é promissora como base para tecnologias assistivas mais acessíveis e personalizáveis.
Aplicação de Filtro de Kalman para predição do alunado em escolas públicas da região Nordeste do Brasil
O Brasil traz desafios logísticos que demandam planejamento na compra de livros para os próximos anos no Programa Nacional do Livro e do Material Didático (PNLD). Além disso, os dados para o planejamento são obtidos a partir de Censos Escolares anteriores, o que leva os gestores a estimar o quantitativo de alunos com uma defasagem de, pelo menos, dois anos. Modelos clássicos de previsão frequentemente não predizem com precisão futuras matrículas, o que motiva a busca por outras alternativas. Neste trabalho, propõe-se o uso do Filtro de Kalman para estimar matrículas em escolas públicas do Nordeste brasileiro, comparando seu desempenho com baselines tradicionais de séries temporais. Foram analisadas 11.971 turmas, e houve redução no erro médio em 1,47 aluno/turma, indicando potencial de melhorias.
CG.lab: desenvolvimento e avaliação de uma plataforma interativa para apoio no ensino de álgebra linear aplicada à computação gráfica
A computação gráfica é uma área da tecnologia que se apoia fortemente em diversos conceitos de álgebra linear. Os estudantes frequentemente relatam dificuldades com os conceitos matemáticos teóricos, como a falta de visualização das aplicações práticas do que é aprendido. Para reduzir esta lacuna, este artigo propõe o desenvolvimento e análise de uma plataforma interativa e visual de álgebra linear aplicada à computação gráfica. A plataforma, chamada CG.lab, permite que os alunos resolvam questões de forma interativa, com visualização dos conceitos matemáticos e feedback em tempo real dos erros e acertos. Embora ainda em estágio inicial, o estudo realizado neste trabalho apontou uma recepção positiva por parte dos estudantes.
Integração de Jogos Digitais e Gamificação no Ensino de Inglês em Sala de Aula: Um Estudo de Caso do Programa Sabará
Introdução: Este estudo investiga a aplicação de jogos digitais e gamificação em práticas pedagógicas no ensino de inglês a estudantes do Ensino Fundamental II. Objetivo: A investigação conduzida buscou determinar a qualidade do impacto das estratégias educacionais analisadas na aprendizagem do idioma dos estudantes. Metodologia ou Etapas: De abordagem quase-experimental, a metodologia incluiu instrumentos de avaliação para mensurar o impacto da intervenção em duas principais métricas: proficiência no inglês e autoconfiança nas habilidades linguísticas. Resultados: Os resultados indicaram aumento geral dos estudantes nas duas métricas, com destaque na evolução da aquisição do inglês, evidenciando a eficácia do modelo aplicado.
Uma API para Gerenciamento de Objetos de Aprendizagem Digitais Baseada em Web Semântica
Os Objetos de Aprendizagem Digitais (OADs) apoiam o ensino em diferentes contextos, mas ainda enfrentam escassez de repositórios abertos e dificuldades de acesso. A Web Semântica surge como alternativa para padronizar e organizar esses repositórios. Em um trabalho anterior, desenvolvemos a OntoObADi, uma ontologia voltada à descrição de OADs em repositórios semânticos. Neste trabalho, propomos um serviço RESTful que encapsula a OntoObADi, promovendo a interoperabilidade e reutilização dos conteúdos. A API foi implementada em Python com a biblioteca Owlready2, permitindo manipular ontologias em OWL. Com ela, é possível criar e classificar indivíduos, aplicar regras em SWRL e integrar raciocinadores para inferência lógica.
Explorando práticas inovadoras no ensino de Funções Matemáticas com o Mathbot: um estudo piloto
Este trabalho apresenta a aplicação piloto do MathBot, um chatbot interativo voltado ao ensino de Funções Matemáticas com alunos da Rede de Ensino de Três Rios/RJ, entre maio e junho de 2025. A proposta buscou avaliar a eficácia do uso da IA no apoio pedagógico, com base na metodologia Design Science Research (DSR). O chatbot ofereceu respostas imediatas e conteúdos adaptativos, promovendo maior personalização da aprendizagem. A análise das interações e dos feedbacks evidenciou boa aceitação por parte dos estudantes, destacando o potencial da ferramenta e apontando possibilidades de aprimoramento futuro.
Criação e Aplicação de um Chatbot Educacional para o Ensino de Geometria Analítica
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a implementação do chatbot educacional IAralítica, voltado ao ensino de geometria analítica para estudantes do ensino médio. A ferramenta visa auxiliar na compreensão de conceitos como plano cartesiano, distância entre dois pontos, ponto médio e alinhamento entre três pontos. A pesquisa seguiu a metodologia Design Science Research (DSR), que orientou a construção e a avaliação do artefato. A avaliação com 35 estudantes indicou que o chatbot foi eficaz no apoio à aprendizagem, sendo considerado útil e claro. Os resultados apontam seu potencial como recurso complementar ao ensino, favorecendo uma aprendizagem mais ativa e personalizada.
Digit.all: Uma Ferramenta Educacional com Gamificação para o Letramento Digital de Idosos
O presente artigo apresenta a ferramenta Digit.all, desenvolvida com o objetivo de promover o letramento digital de pessoas idosas por meio de abordagens pedagógicas críticas e estratégias de gamificação. A aplicação foi projetada com foco em modularidade de conteúdo e suporte à autonomia do usuário. Para isso, foram utilizadas metodologias como microlearning, Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP) e elementos visuais motivadores. A avaliação preliminar foi conduzida com 18 especialistas utilizando a Escala SUS, resultando em média de 86,5 pontos, indicando excelente usabilidade. Os resultados apontam para a viabilidade da ferramenta, evidenciam aspectos positivos e sugerem melhorias pontuais.
Viabilidade do Parsec como Ferramenta de Acesso Remoto a Softwares Educacionais Pesados: Um estudo de caso
O acesso a softwares educacionais que demandam alto desempenho computacional é um desafio para estudantes universitários com equipamentos limitados. Este artigo investiga a viabilidade da ferramenta Parsec como solução de acesso remoto para discentes de cursos de tecnologia da Universidade do Estado do Amazonas (UEA). A pesquisa envolveu um diagnóstico com 26 estudantes e um experimento prático com 10 participantes, que utilizaram o Parsec para acessar o software Unity em máquinas da universidade. Os resultados indicam alta aceitação da ferramenta, com percepção positiva quanto à facilidade de uso. Discute-se o potencial do Parsec para mitigar desigualdades de acesso. Conclui-se que o Parsec representa uma alternativa viável e promissora para o contexto investigado.
Explorando o Micro:bit no Desenvolvimento Interdisciplinar do Pensamento Computacional e da BNCC
Este estudo complementa a relação entre os pilares do Pensamento Computacional (PC) e as habilidades e competências da Base Nacional Comum Curricular (BNCC) estabelecida previamente, ampliando para o 8° e o 9° ano do Ensino Fundamental. A pesquisa avança de forma prática com a realização de um workshop de formação continuada para professores, utilizando o micro:bit como recurso pedagógico no desenvolvimento do PC e da BNCC de forma interdisciplinar, valendo-se da construção de projetos de robótica educacional que englobam diferentes áreas de conhecimento. O trabalho prevê ainda a utilização de um instrumento de avaliação para feedback e validação dos professores sobre a aplicabilidade da proposta.
Emoções Navegáveis: Aplicativo Educativo/ Terapêutico para Reconhecimento de Emoções por Pessoas com TEA
Este artigo discute o processo de criação de um aplicativo educacional destinado ao reconhecimento de emoções em adolescentes e jovens adultos com Transtorno do Espectro Autista (TEA). A pesquisa está sendo realizada no Centro Especializado em Reabilitação (CER III) localizado em Tucuruí-PA, empregando uma metodologia de pesquisa-ação e um estudo de caso. A fase inicial consistiu em coletar requisitos junto a psicólogos e especialistas, seguida pela criação de protótipos de interfaces no Figma e posteriormente será realizada a elaboração de um protótipo funcional utilizando Flutter seguinte a um estudo de caso no CER de Tucuruí. Foram estabelecidos diferentes níveis de complexidade para explorar emoções básicas, intermediárias e avançadas, unindo imagens, descrições e histórias sociais. Até então, os progressos no projeto são encorajadores. A coleta de requisitos foi concluída com sucesso através de encontros com uma psicóloga e um assistente de psicologia do CER, bem como a prototipagem da interface gráfica com o uso do Figma. Essas fases iniciais formaram uma fundação robusta para o desenvolvimento futuro da aplicação usando o framework Flutter, possibilitando a definição precisa dos requisitos funcionais e não funcionais, além de fornecer considerações valiosas para melhorias futuras.
Ferramentas de IA Generativas de Textos na Educação Básica: Uma perspectiva docente
This work presents the experiences gained during a workshop in the Amazon region, aimed at training public basic education teachers in the use of artificial intelligence tools for text generation. The study employed the methodology of action research, exploring theoretical concepts and demonstrating freely available tools. The results indicated a positive impact of AI on basic education. Additionally, most of the 47 teachers reported greater efficiency in preparing teaching materials and considered that AI contributes to a more inclusive and dynamic education in the teaching-learning process.
ODS Adventure: Um RPG Educativo para o Ensino de Sustentabilidade e Estímulo ao Pensamento Computacional em Crianças com TEA
Este artigo apresenta o ODS Adventure, um RPG educativo desenvolvido para apoiar o ensino dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) e estimular o desenvolvimento do pensamento computacional em crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA). Criado com base nos princípios do Design Thinking, o jogo integra elementos lúdicos que promovem habilidades do Pensamento Computacional (PC), alinhadas à Base Nacional Comum Curricular (BNCC) da Computação. A proposta busca oferecer um ambiente digital acessível e inclusivo, contribuindo para práticas pedagógicas inovadoras e para o fortalecimento da inclusão no contexto da Informática na Educação.
Dungeons and Diabetes: co-design of an educational game to promote diabetes awareness
Given the challenges related to a lack of knowledge about diabetes and low adherence to self-care practices, this work presents the initial proposal for the educational game Dungeons and Diabetes. Its development followed an educational game design process involving reviewing existing research and identifying learning gaps. We created the game in co-design with a student in computer science who has diabetes, and it aims to raise awareness through playful challenges that encourage reflection on daily care routines. The proposal incorporates principles from Multimedia Learning and Narrative Learning theories, resulting in a 2D proof of concept with mechanics and elements aligned with educational goals in the health context.
Proposta de um jogo sério para auxiliar o ensino de habilidades iniciais de matemática para crianças com o transtorno do espectro autista utilizando tangram
Compreender a abstração matemática é desafiador para crianças com autismo, especialmente aquelas com dificuldades em linguagem e interação social. Este estudo apresenta uma proposta em andamento de construção de um jogo sério, cujo objetivo é auxiliar o ensino de habilidades iniciais de matemática – como pareamento, identificação e composição de formas geométricas – para crianças com TEA, utilizando o tangram como recurso pedagógico adaptado às suas necessidades específicas. O procedimento metodológico envolve uma abordagem exploratória com enfoque qualitativo, perpassando por uma pesquisa de campo e culminando com a elaboração de um jogo sério para dispositivos móveis. Os resultados preliminares consistem em observações, interações com o público-alvo, construção de protótipos de atividade em modo concreto e em transposição dos mesmos para o ambiente virtual.
Big Data na Educação: Predição de Evasão Estudantil com Aprendizado de Máquina
Este trabalho apresenta uma metodologia para a predição da evasão, utilizando dados de big data (N = 466387) de um ambiente de data lake na AWS. O treinamento dos modelos é realizado de forma automatizada utilizando o framework AWS SageMaker Autopilot, menos dependente de cientista de dados e especialistas em IA. Como resultado, foram gerados modelos para diferentes estágios do semestre, alcançando uma acurácia de até 83%. A metodologia oferece um framework replicável para instituições de ensino, preenchendo uma lacuna na literatura sobre a aplicação prática de ETL e AutoML em contextos educacionais e fornecendo uma base para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão que podem levar a intervenções eficazes e personalizadas.
Codebricks: Um RPG Educacional 2D para Dispositivos Móveis no Ensino de Lógica de Programação com Blocos Visuais
Este trabalho apresenta o desenvolvimento do “Codebricks”, um jogo educativo do tipo RPG 2D voltado ao ensino de lógica de programação para estudantes do ensino fundamental e médio. Com uma interface de blocos visuais inspirada no Scratch, o jogo permite que os alunos construam algoritmos para controlar um personagem em um ambiente interativo. A proposta visa tornar o aprendizado mais acessível, envolvente e compatível com as preferências dos nativos digitais, com ênfase na usabilidade em dispositivos móveis. O projeto integra elementos de gamificação e pensamento computacional para promover o engajamento e a aprendizagem significativa.
Resultados Emergentes no Desenvolvimento de um Sistema de Recomendação para Aprendizagem Autorregulada
A Aprendizagem Autorregulada (ARA) é fundamental para o desempenho acadêmico, especialmente em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), onde os estudantes necessitam de maior autonomia. Contudo, muitos estudantes apresentam dificuldades em aplicar estratégias de ARA eficazes. Este artigo apresenta o potencial de sistemas de recomendação personalizadas para auxiliar estudantes do ensino superior na adoção dessas estratégias. O artigo apresenta resultados preliminares significativos, incluindo: (i) o desenvolvimento e a validação de dois questionários para diagnóstico do perfil de ARA; (ii) a concepção e implementação do NeoAVA, um protótipo de sistema de recomendação integrado ao Google Sala de Aula; e (iii) a modelagem de cenários de ARA que fundamentam as recomendações. Os achados iniciais indicam a viabilidade da abordagem e a aceitação positiva das ferramentas desenvolvidas, sinalizando um caminho promissor para o fomento da ARA em AVAs.
Um Jogo Sério para Reduzir a Vulnerabilidade de Crianças em Combate à Violência Sexual - Resumo Extendido
Avaliação de Habilidades do Pensamento Crítico no Ensino Técnico e Superior no Ensino de Computação: Um Mapeamento Sistemático
O pensamento crítico é uma habilidade essencial do século XXI e particularmente importante para profissionais de computação, que precisam constantemente resolver problemas complexos e tomar decisões fundamentadas em um cenário tecnológico em rápida evolução. Este estudo apresenta um mapeamento sistemático da literatura sobre a avaliação do pensamento crítico no ensino técnico e superior de computação. Foram analisados 12 artigos, publicados entre 2013 e 2024, identificando tendências e lacunas nesta área. Os resultados indicam uma predominância de estudos em países asiáticos, com foco no ensino superior, especialmente para ingressantes de cursos de Ciência da Computação e Engenharias. A maioria dos estudos utiliza autoavaliação e instrumentos padronizados, como o Computational Thinking Scale (CTS), para avaliar habilidades de pensamento crítico. As habilidades mais frequentemente avaliadas são: Avaliação, Análise, Autorregulação e Inferência. Observou-se uma variabilidade na qualidade e no relato das propriedades psicométricas dos instrumentos. Este mapeamento fornece achados para educadores e pesquisadores, destacando a necessidade de desenvolver instrumentos de avaliação mais robustos e específicos para o contexto da computação, bem como de realizar estudos longitudinais sobre o desenvolvimento do pensamento crítico na formação em computação.
Apoio ao Monitoramento das Metas do Plano Nacional de Educação: uma Abordagem Tecnológica para Gestão Educacional Baseada em Dados - Resumo Estendido
O Plano Nacional de Educação (PNE), sancionado em 2014, definiu vinte metas para orientar a educação brasileira. Estados e municípios elaboram planos subnacionais alinhados ao PNE, mas enfrentam dificuldades para acessar e monitorar indicadores educacionais. Este artigo apresenta a plataforma Conecta PNE, desenvolvida a partir de entrevistas com stakeholders e análise de boas práticas e plataformas existentes. Fundamentada em dados abertos e conectados, a solução promove transparência, fortalece a interoperabilidade entre fontes e amplia as possibilidades de análise comparativa. Assim, oferece informações acessíveis e essenciais para apoiar gestores na tomada de decisões e no aprimoramento de políticas públicas.
We see You: Understanding Math Teachers from Brazilian Public Schools to Design Equitable Educational Technology - Extended Abstract
Alunos de escolas públicas brasileiras precisam de auxílio em matemática. Nesse sentido, a literatura científica tem explorado maneiras de, por meio da tecnologia, auxiliar professores e alunos no processo de ensino-aprendizagem. No entanto, as pesquisas geralmente visam propor soluções sem antes investigar as necessidades de quem está na linha de frente: os professores. Assim, este artigo tem como objetivo investigar aspectos relevantes do cotidiano em sala de aula sob a ótica de professores de matemática de escolas públicas brasileiras. Utilizamos as duas primeiras fases do Design Thinking: empatizar e definir. Na primeira fase, realizamos um grupo focal com quatro professores de quatro escolas públicas de ensino fundamental, que analisamos qualitativamente utilizando a Teoria Fundamentada (Grounded Theory - GT). Com base nos resultados da GT, na segunda fase do Design Thinking, propusemos a persona e o mapa de empatia. Nossos resultados fornecem implicações para designers e desenvolvedores de soluções tecnológicas educacionais a partir da aplicação prática da pesquisa em experiência do usuário. Além disso, esperamos que nosso estudo seja um ponto de partida para novos pesquisadores da área explorarem as necessidades dos professores de escolas públicas brasileiras.
Computação Desplugada: Um Recurso Para o Estímulo de Habilidades Relacionadas ao Pensamento Computacional nos Anos Iniciais do Ensino Fundamental - Resumo Estendido
Este estudo investigou o impacto de atividades de Computação Desplugada no desenvolvimento do Pensamento Computacional em estudantes do Ensino Fundamental I. Os pré e pós-testes indicaram incremento de 45% nas habilidades relacionadas ao Pensamento Computacional, evidenciando a eficácia das intervenções. Para isso, foi desenvolvido um material pedagógico lúdico e concreto que favoreceu o engajamento dos estudantes na proposta. Os achados reforçam a importância de implementar práticas contínuas de Computação Desplugada, alinhadas às diretrizes da BNCC e à Política Nacional de Educação Digital desde os primeiros anos da educação básica.
Práticas Educacionais Abertas Mediadas por Tecnologia na Formação Inicial Docente: em Direção à Disseminação e Efetivação da Cultura Aberta na Educação Básica (Resumo Estendido)
Desde a promulgação, em 2011, da primeira legislação específica sobre recursos educacionais abertos (REA) no país, as políticas públicas nessa área têm avançado no cenário brasileiro. Contudo, o desconhecimento ou a baixa adesão ao uso de REA ainda limitam a efetiva implementação da cultura aberta nos diferentes níveis de ensino. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar e discutir os resultados da aplicação de práticas educacionais abertas (PEA) em um curso superior de licenciatura, apoiadas por um repositório dinâmico de REA que integra, em um único software, as ações para reter, reusar, adaptar, remixar, redistribuir e avaliar os recursos compartilhados. Dessa forma, uma das contribuições do trabalho consiste na disponibilização de uma ferramenta de software que habilita e facilita as PEA, mitigando-se sobrecargas cognitivas para educadores e aprendizes com diferentes níveis de fluência computacional. Os resultados dos estudos de caso, realizados em três anos consecutivos, indicam que a inclusão de PEA em cursos de licenciatura promove a divulgação da cultura aberta, estimula o engajamento discente, mobiliza habilidades interdisciplinares, fomenta o protagonismo discente na produção de conhecimento e provê a curricularização da extensão. Consequentemente, enfatiza-se a relevância de adoção de PEA desde a formação inicial docente, de modo que os egressos sejam potenciais multiplicadores da cultura aberta nas escolas, com vistas à efetiva implementação e consolidação das políticas públicas atinentes.