Framework de Cenários Baseados em Estratégias de Autorregulação da Aprendizagem para Ambientes Virtuais de Aprendizagem - Neo, Alana Viana Borges S.; Moura, José Antão Beltrão; Araújo, Joseana Macêdo Fechine Régis de; Neo, Giseldo da Silva; Galvão Filho, Kleber José Araujo; Freitas Júnior, Olival de Gusmão (Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI); 2025: Anais do XXXIII Workshop sobre Educação em Computação, 2025)
A autorregulação da aprendizagem (ARA) é fator relevante no sucesso dos estudantes em ambientes de ensino online, contudo, os Ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs) muitas vezes não oferecem mecanismos de suporte adequados ao ARA. Este artigo propõe um framework de cenários projetado para aprimorar AVAs através da integração de suporte personalizado à ARA. Fundamentado em teorias consolidadas de ARA e instrumentos de avaliação validados (por exemplo, MSLQ), o framework compreende 37 cenários distribuídos em seis construtos-chave: Motivação, Metacognição, Estratégias Cognitivas, Autocontrole Emocional, Gerenciamento do Ambiente/Tempo e Autonomia/Disciplina. Estes cenários acionam recomendações personalizadas, entregues via notificações, quando dificuldades específicas do estudante ou padrões de aprendizagem abaixo do desejado são detectados. O objetivo principal é fomentar o engajamento, a autonomia e o desempenho acadêmico dos estudantes, fornecendo suporte contextualizado e oportuno para o desenvolvimento de habilidades de ARA dentro do AVA. Este trabalho contribui com uma abordagem estruturada para a implementação de intervenções adaptativas de ARA em plataformas de educação online.