Revista Brasileira de Informática na Educação

Estudo da metodologia ativa Coding Dojo Randori em uma plataforma de ensino e aprendizagem de algoritmos

2025-12-11T21:36:06+00:00

O presente trabalho investiga a integração da metodologia Coding Dojo, no formato Randori, a uma plataforma de ensino e aprendizagem de algoritmos. A questão a ser enfrentada é como reduzir as dificuldades de aprendizagem em disciplinas relacionadas a algoritmos e, consequentemente, reduzir a desmotivação dos estudantes. Para isso, foi realizada uma pesquisa exploratória e descritiva, além disso, foi realizada uma investigação com professores, por meio de questionário, para compreender suas experiências sobre o uso de metodologias ativas e suas dificuldades em adotá-las. Dessa forma, conforme os dados coletados, uma plataforma de ensino e aprendizagem de algoritmos foi adaptada para o uso da metodologia ativa Coding Dojo Randori. A seguir, essa proposta foi testada em uma sessão piloto e, posteriormente, aplicada em sessões com alunos em aulas remotas. Logo, ao final de cada sessão, averiguou-se a receptividade dos alunos por meio de um questionário de avaliação e observações durante as sessões. Os resultados obtidos corroboram a hipótese de que o uso de metodologias ativas, como o Coding Dojo, quando incorporado a plataformas de ensino, pode atuar como um facilitador e ampliar potencialmente a motivação e o aprendizado de algoritmos.

Computational Fables: Design and Validation of a Digital Game to Assess Computational Thinking Skills in Elementary School

2026-02-24T20:33:29+00:00

Computational Thinking (CT) is a set of skills based on the foundations of Computer Science that help us deal with complex problems. CT teaching is covered by the Brazilian National Common Curricular Base (BNCC), both in its Computing Supplement and in the area of knowledge of Mathematics and its Technologies. In 2022, the National Education Council (CNE) established new rules on teaching from Elementary to High School, defining the inclusion of Computer Science teaching in the BNCC. This decision specifies that all schools in Brazil will have CT teaching, among other content related to Computing Science, which generates a demand for teaching materials and qualified teachers for this new knowledge. Different approaches can stimulate CT skills, among which we highlight games. Gaming environments promote protagonism and learning through play, as recommended by Game-Based Learning (GBL). According to the literature, the most common CT assessment methods are tests, questionnaires, and programming tests, resources not considered very interactive. Given this problem, this research presents the design, validation, and testing processes of a digital game named “Computational Fables”, developed to assess Computational Thinking skills using Game Learning Analytics techniques. The research aims to highlight the implications of using a digital game as an assessment instrument for Computational Thinking with elementary school students. The Design Science Research Methodology (DSRM) approach was used as a methodological path, as it legitimizes the development of artifacts to produce scientific knowledge. The pedagogical and gameplay aspects of the game were evaluated by undergraduate students in Computing Science using the questionnaires Model of Criteria for the Evaluation of Educational Software and Model for the Evaluation of Educational Games (MEEGA+). Subsequently, the game was assessed as a CT assessment resource, and the test was applied together with the formal Bebras Challenge test to assess elementary school students. As a result of the evaluation, we found that the game has potential both in terms of pedagogy and game quality, satisfactorily addressing Computational Thinking skills and presenting good aesthetic and gameplay quality. As a result of the tests, we identified similar results in the Bebras Challenge and the Computational Fables, with a tendency for better performances in the game concerning the formal test, a factor that can be justified by the possibility of making several attempts in the game, as well as by its playful nature, which enhances the engagement and motivation of students in the face of difficulties. We concluded from the Computational Fables experiment that games represent an efficient resource for assessing Computational Thinking skills and, when designed especially for assessment purposes, they can be more effective instruments than traditional assessment methods, as games bring more engagement and break the paradigm of assessment as something punitive.

Construção de uma Interface Tangível com Feedback Multimodal para Apoio à Alfabetização de Crianças com Dislexia

2025-10-29T14:55:46+00:00

Este artigo apresenta o desenvolvimento e a validação do Alfaba, um dispositivo multissensorial com interface tangível voltado ao processo de alfabetização de crianças com dislexia. O projeto foi fundamentado em literatura especializada sobre alfabetização, neuroplasticidade, dislexia e tecnologia educacional, com ênfase em abordagens multissensoriais. O Alfaba foi desenhado para mobilizar estímulos auditivos, visuais, táteis, articulatórios e motores, promovendo a associação entre fonemas e grafemas por meio da manipulação de letras físicas dotadas de Radio-Frequency Identification (RFID). O desenvolvimento seguiu seis etapas: fundamentação teórica, desenho do projeto, construção do protótipo não funcional, teste de projeto com especialistas, construção do protótipo funcional e validação com usuários finais. A validação envolveu um grupo focal com seis educadoras e sete crianças e testes individuais de usabilidade com sete crianças (7–10 anos), permitindo analisar acessibilidade, compreensão das funcionalidades, interpretação dos sinais visuais e sonoros e aplicabilidade pedagógica. Os resultados indicaram compreensão das funções básicas e apontaram ajustes prioritários no material e nos vãos de encaixe das letras, na simbologia dos botões e na legibilidade da tela. Estão previstas modificações no material da caixa, adoção de tela colorida de maior nitidez, revisão de ícones, botões maiores e controle de volume. O projeto considera restrições de custo e manutenção de escolas públicas e dialoga com a BNCC quanto ao uso pedagógico de tecnologias digitais.

O lugar de um framework de criação de jogos em meio às abordagens de Informática na Educação

2025-10-10T11:23:14+00:00

Este artigo visa apresentar o desenvolvimento e avaliação de um framework para a criação de jogos narrativos por meio da Aprendizagem Baseada em Projetos, com potencial de inclusão de estudantes com deficiência visual. O framework é contextualizado em meio às abordagens pedagógicas de Informática na Educação próximo ao pensamento construcionista e crítico, colaborando com a diversidade de metodologias para uso e adaptação pelo educador que busca práticas pedagógicas mais adequadas para seu contexto escolar. Um dos diferenciais é um material de apoio para o professor, que contém diversos instrumentos de avaliação e práticas de engenharia de software, além de apresentar o motor de jogos Twine, para facilitar o trabalho pedagógico do educador. O framework foi aplicado em duas salas de aula com a presença de estudantes com deficiência visual em disciplinas diversas da Educação Básica. Por meio da análise dos resultados, foi observado o potencial do framework em incluir, engajar e colaborar com a aprendizagem dos estudantes, bem como ser apropriado para uso em outras abordagens pedagógicas.

Práticas e Recursos Educacionais em Computação no Ensino Fundamental Brasileiro: Um Mapeamento Sistemático com Avaliação Humana e Automatizada

2025-09-03T23:30:55+00:00

Com a homologação das normas complementares à BNCC, que introduziram o ensino de computação na educação básica brasileira, as iniciativas que contribuem para a implementação dessas normas tornam-se extremamente relevantes. Neste contexto, este trabalho buscou caracterizar o estado da arte do ensino de computação no ensino fundamental (I e II) no Brasil, no que tange às práticas e recursos educacionais. Para isso, foi realizado um Mapeamento Sistemático da Literatura sobre o tema e desenvolvida uma plataforma online para divulgação dos resultados. Essa plataforma, contendo mais de 82 ferramentas/recursos e 13 práticas educacionais mapeadas, foi avaliada positivamente por 50 docentes da educação básica brasileira. Além disso, foi empregada uma estratégia de classificação automatizada com o uso do ChatGPT – Modelo 4o, visando identificar categorias como “Ano Escolar” e “Etapa de Ensino”. A avaliação dessa abordagem apontou desempenho satisfatório em algumas categorias, especialmente “Etapa de Ensino”, e revelou limitações em outras, como “Práticas de Ensino-Aprendizagem” e “Disciplina”.

MOSALA: Modelo Socioafetivo baseado em Learning Analytics para Auxiliar Professores no Acompanhamento de Estudantes em um Ambiente Virtual de Aprendizagem

2025-12-09T19:21:30+00:00

A pesquisa tem como objetivo construir o MOSALA, um Modelo Socioafetivo baseado em Learning Analytics para auxiliar professores no acompanhamento de estudantes em um Ambiente Virtual de Aprendizagem. A Educação a Distância (EaD) possibilita uma flexibilidade de tempo e local, no entanto, um dos seus principais desafios é o reconhecimento da interação e afetividade entre os participantes. O Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) da Rede cOOperativa De Aprendizagem (ROODA) possui as funcionalidades Mapa Social (evidencia as relações sociais na forma de sociograma) e Mapa Afetivo (identifica os estados de ânimo dos alunos). A partir do panorama apresentado, que consiste na dificuldade de analisar os aspectos sociais e afetivos dos discentes no AVA, foi construído o MOSALA. Esse auxiliou na integração dos Mapas, permitindo a coleta de dados sociais e afetivos que ajudaram no mapeamento, por meio de Learning Analytics, de Cenários Socioafetivos recorrentes em disciplinas e cursos realizados no ROODA. Dessa forma, por meio dos Cenários, o docente pode aplicar Estratégias Pedagógicas (EP) para personalizar o ensino e a aprendizagem, de acordo com o perfil dos estudantes. Nesse âmbito, entende-se que é importante o desenvolvimento de uma funcionalidade no AVA para que o professor possa ter acesso, de maneira gráfica, à recomendação dos Cenários Socioafetivos e suas respectivas EP, denominada Mapa Socioafetivo. A metodologia possui abordagem qualitativa e quantitativa. Os participantes voluntários da pesquisa foram 311 estudantes; dois professores; 13 tutores e quatro monitores. Os instrumentos de coleta foram Mapa Social, Mapa Afetivo, observação participante e questionários. Os dados proporcionaram a apresentação do MOSALA que possui os 59 Cenários Socioafetivos, Learning Analytics, as 354 Estratégias Pedagógicas, Mapa Social, Mapa Afetivo, Sistema de Recomendação, Recomendação de EP e o protótipo do Mapa Socioafetivo. O modelo elaborado pode servir como base para ser aplicado em outros AVAs, bem como em diferentes contextos na EaD.

Expanding the Heroine’s Learning Journey: Enhanced Strategies for Engaging Young Women in STEM via Heroic Narratives

2024-12-09T17:27:11+00:00

The Fostering Women to STEM MOOCs (FOSTWOM) project aims to increase women's participation in STEM careers through free-access Massive Open Online Courses (MOOCs) targeted at young women. One of its key actions was the development of the Heroine's Learning Journey (HLJ), a framework structured into 3 acts and 12 stages, employing a heroic narrative to inspire and empower young women, ages 15 to 21, to persist in their STEM studies. This work assesses the effectiveness of the HLJ stages through complementary evaluations involving students’ video ratings, students’ reflective reports, and expert assessment. The first evaluation with 12 educational specialists — professors, researchers, instructional designers, media producers, and pedagogical coaches — and the second with students participating in the MOOCs. Results show that all HLJ stages received at least 60% positive ratings regarding motivational capacity, with Stages 1 and 5 rated particularly highly. However, Stages 6 and 9 needed improvements for greater clarity and engagement. Qualitative student feedback also highlighted Stage 10 (Self-Regulated Learning) as a critical moment of reflection and growth. The HLJ was recently recognized with the SBC Innovation Seal and the SIGHP Education Award. Our results offer valuable insights for educators seeking to design MOOCs that address gender-equality needs in STEM fields.

Teste de Pensamento Computacional com Computação Física: Uma Proposta de Instrumento Avaliativo para o Processo de Ensino e Aprendizagem de Acadêmicos de Licenciatura

2025-04-15T17:52:44+00:00

Com a efetivação da BNCC Computação e da Política Nacional de Educação Digital (PNED), as habilidades do Pensamento Computacional (PC) passaram a ganhar amplo destaque no sistema educacional brasileiro. De certo modo, essas habilidades já vinham sendo sugeridas como essenciais no processo de aprendizagem dos alunos desde a Base Nacional Comum Curricular (BNCC), especialmente no contexto da resolução de problemas na área da Matemática e suas Tecnologias, bem como na Computação. Diante disso, para que essas habilidades possam se consolidar em atividades de ensino e aprendizagem na Educação Básica (EB), será necessário ampliar as investigações sobre o desenvolvimento de estratégias educacionais e de recursos didático-tecnológicos focados no PC para o contexto da educação brasileira. Nesse sentido, estudos ainda apontam que será preciso expandir as ações de formação inicial e continuada de professores, além de estabelecer instrumentos avaliativos precisos que ajudem a identificar o desenvolvimento das habilidades do PC nos alunos da EB e nos docentes. Considerando o processo de aprendizagem de acadêmicos de licenciatura, este artigo apresenta os resultados da validação do Teste de Pensamento Computacional com Computação Física (TPC-CF), que tem como objetivo principal auxiliar na identificação de evidências do desenvolvimento das habilidades do PC em acadêmicos de licenciatura, por meio de atividades que envolvem a Computação Física (CF). Os dados encontrados no processo de validação e avaliação apresentam evidências significativas de que a abordagem utilizada no teste pode se constituir como uma alternativa eficaz para mensurar as habilidades do PC.

Processo de reforma curricular de um curso de Ciência da Computação fortalecendo a formação geral e humana

2025-12-09T14:16:06+00:00

Os currículos de cursos de Ciência da Computação no Brasil são muito voltados para a formação técnica do egresso, com ênfase em matemática e computação, e dão pouca atenção para os impactos da computação na sociedade. Uma oportunidade para diminuir esta lacuna surgiu a partir da obrigatoriedade da reserva mínima de dez por cento da carga horária total que os estudantes devem cumprir com atividades de extensão. Embora importante, apenas a inclusão da extensão como atividade obrigatória nos currículos não é suficiente para dar ao egresso uma visão mais ampla do papel do profissional da computação na sociedade. Neste trabalho, descrevemos o processo sistemático utilizado na construção de uma nova proposta curricular para o curso de Ciência da Computação da Universidade Federal do Rio de Janeiro, o qual incorporou análise de contexto, análise de riscos, estratégias e planos de ação para implantação de mudanças, visando uma metodologia orientada para a construção de um currículo mais flexível e atento às demandas da sociedade. A nova proposta curricular, já implantada, buscou investir na formação geral e humana, incorporando atividades de extensão universitária e outras oportunidades que permitam ao egresso evoluir em sua formação humanista de forma articulada com sua formação técnica.

ATHENA: Um Modelo Computacional para Serviços Inteligentes na Educação a Distância usando Históricos de Contextos

2025-09-22T10:12:23+00:00

A Educação a Distância (EaD) tem ganhado destaque na expansão e democratização do ensino superior, beneficiada pelas Novas Tecnologias da Informação e da Comunicação (NTIC) e por mudanças nos processos de ensino e aprendizagem. Contudo, a alta taxa de evasão nos cursos à distância é uma preocupação significativa, já que muitos alunos não concluem os cursos devido a diversos fatores. Essa evasão não se limita à EaD, mas também afeta o ensino presencial e semipresencial, em instituições públicas e privadas. Diante desse cenário, o artigo apresenta o Athena, um modelo computacional projetado para oferecer serviços inteligentes na EaD com base em históricos de contextos dos alunos. O Athena visa ajudar gestores e professores no planejamento estratégico e no acompanhamento do progresso acadêmico dos alunos. O modelo oferece serviços para prever o desempenho acadêmico dos alunos e para a formação de grupos de estudo. Esses serviços têm como objetivo melhorar o processo de aprendizagem, reduzir a taxa de reprovação e, consequentemente, diminuir a evasão. O Athena utiliza uma ontologia para representar o conhecimento em EaD e analisa os históricos de contextos dos alunos para personalizar os serviços oferecidos. Um protótipo foi testado com dados de 25 alunos de um curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Os testes avaliaram dois serviços: o Forecasting, que antecipa o desempenho acadêmico, e o Grouping, que organiza grupos de estudo. Os resultados confirmam a viabilidade do modelo para suportar a criação e o uso de diferentes serviços inteligentes na EaD, baseados em históricos contextuais dos alunos.

The Challenge of School Dropout in Brazil: An Analysis of Over Two Decades

2025-06-10T21:26:01+00:00

School dropout is a critical challenge for Brazilian education, having a multicausal nature and the potential to disrupt academic trajectories. This paper contributes to discussions on school dropout by covering primary and secondary educational levels. We conducted an extensive exploratory analysis of data provided by the National Institute of Educational Studies and Research Anísio Teixeira (Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira - INEP) from 1996 to 2022, considering factors such as government transitions and unforeseen events (e.g., financial crises and the COVID-19 pandemic). Thus, we handled millions of instances from the INEP database to explore data using Google Colab. We focused on the relationship between student dropout rates and various other factors, including categorical variables such as school location, type of administrative management, geographical region, and year, as well as numerical variables such as the number of classes, number of teachers, number of approved students, and number of failed students. Our goal was to identify which combination of these characteristics contributed most to the increase in student dropout rates. Our findings evidence that schools in urban areas of theNortheast region, whether municipal or state-run, have the highest student dropout rates in basic education in Brazil. The state of Alagoas shows a more pronounced duality in its education networks than the rest of Brazil, as the highest rates in elementary education occur in municipal schools. In contrast, state schools are the major contributors to high numbers of dropouts. Alagoas faces the most concerning dropout rates in high school education. The results showed periods of growth and decline in student dropout rates, aligning with government transitions, certain financial crises,and the COVID-19 pandemic. There is also a correlation between dropouts and failures in both elementary and high school education, with the correlation being much stronger in elementary education.

Pensamento Computacional: Métodos, Ferramentas, e suas relações com o desenvolvimento de Habilidades do Século XXI no Ensino Fundamental: Um Mapeamento Sistemático da Literatura

2025-12-22T14:42:01+00:00

Contexto: O avanço das tecnologias digitais exige novas habilidades para a vida em sociedade, sobretudo no ambiente escolar. Nesse contexto, o Pensamento Computacional (PC) é reconhecido como fundamental para promover criatividade, raciocínio lógico, resolução de problemas e colaboração. Objetivo: Apresentar um mapeamento sistemático da literatura que sirva como base de consulta para professores e pesquisadores, evidenciando como o PC tem sido aplicado no Ensino Fundamental e sua relação com o desenvolvimento das habilidades do século XXI. Metodologia: Adotou-se o método de Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) de Petersen et al. (2008), segundo Scannavino et al. (2017) e Silva et al. (2018), com etapas de definição de questões de pesquisa, strings de busca, critérios de inclusão/exclusão e avaliação de qualidade. Foram identificados 484 estudos em bases nacionais e internacionais, dos quais 88 foram selecionados como mais relevantes. Resultados: Observou-se que ferramentas como Scratch, robótica educacional, jogos, narrativas e tecnologias imersivas desenvolvem habilidades como abstração, raciocínio lógico, pensamento crítico e colaboração, alinhando-se às Competências Gerais 2 e 5 da BNCC. Conclusão: Deste modo, o estudo demonstra que o PC potencializa o aprendizado significativo e contribui para a implementação das habilidades previstas pela BNCC, ao mesmo tempo em que evidencia desafios relacionados à formação docente e avaliação.

Competências Digitais na Educação Básica: Desafios e Oportunidades na Adoção das TIC no Brasil

2025-06-10T22:04:03+00:00

Apesar da crescente disponibilidade de recursos digitais, a incorporação significativa e equitativa das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) na educação básica brasileira ainda representa um desafio complexo. Esta pesquisa analisa o uso das TIC na educação básica brasileira através dos microdados da pesquisa TIC Educação 2022. Adotando uma abordagem quantitativa exploratória e inferencial, o estudo investiga as relações entre características de professores e estudantes e o uso efetivo das tecnologias digitais no ambiente escolar. A metodologia emprega análises descritivas, bivariadas e modelos de regressão logística para examinar fatores associados à adoção das TIC. Os resultados indicam que a formação continuada em tecnologias é um fator determinante, com professores capacitados apresentando quase duas vezes mais probabilidade de implementar tecnologias pedagogicamente. Os professores foram classificados em quatro perfis de integração tecnológica: Básico (27,8%), Instrumental (46,3%), Integrado (20,8%) e Transformador (5,1%). Destaca-se o fenômeno da "aprendizagem invertida", onde 48,3% dos professores aprendem sobre tecnologia com seus alunos. Embora 93,6% dos alunos tenham acesso à internet em casa, apenas 50,9% recebem orientações sobre uso seguro. Persistem desigualdades regionais significativas, com destaque para a inversão da disparidade urbano-rural na região Sul, onde escolas rurais superam urbanas em 8,3 pontos percentuais. As conclusões preliminares evidenciam que a incorporação das TIC ainda não alcançou patamares significativos e equitativos. Apenas 25,9% dos professores demonstram práticas compatíveis com competências digitais complexas da BNCC Computação. A predominância do perfil Instrumental (46,3%) sugere um "ponto ótimo" que limita transformações pedagógicas profundas, enquanto desigualdades regionais e o abismo entre acesso e competências críticas demonstram que políticas padronizadas são insuficientes para promover integração tecnológica verdadeiramente equitativa. O estudo fornece subsídios para políticas educacionais mais contextualizadas e formações docentes personalizadas.

Lamport Logical Clock Teaching Tool (LLCTT): A New Tool for Teaching Clock Synchronization in Distributed Systems

2026-04-15T00:33:45+00:00

Distributed Systems is a core subject in Computer Science, and clock synchronization is one of its most critical topics. Among the various algorithms developed for this purpose, Lamport’s logical clock stands out as a foundational concept. However, due to its abstract nature, many students struggle to fully grasp it. One of the main challenges in teaching this subject is the duality between physical time and causal ordering in real-world scenarios. To address this, we present the Lamport Logical Clock Teaching Tool (LLCTT). Developed in Python, LLCTT is designed with a two-fold approach to enhance the learning experience. First, to ensure a reliable experimental environment, the tool implements a physical synchronization module that addresses hardware failures—specifically discharged CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) batteries—by automatically aligning the physical date and time of laboratory nodes. Second, and primarily, LLCTT features an intuitive graphical interface that simulates Lamport’s Logical Clocks, allowing users to visualize event ordering and counter increments independent of physical time. To evaluate LLCTT, we conducted multiple tests in real network environments. The results confirmed the tool’s effectiveness in both correcting physical clock discrepancies and demonstrating the logical ordering of events. With LLCTT, students can clearly observe the distinction between physical time maintenance and logical causal tracking, significantly simplifying the understanding of these fundamental concepts. LLCTT has been integrated into the Distributed Systems curriculum for over a year and has proven to be an effective educational aid.

Gamificação como Estratégia de Ensino de Matemática no Ensino Fundamental I: Uma Revisão de Literatura

2025-11-13T19:34:58+00:00

A aplicação de metodologias ativas, como a gamificação, tem se mostrado altamente eficaz no ensino de matemática no Ensino Fundamental I, especialmente ao promover um aprendizado interativo e inovador. Colocando o aluno como protagonista do processo educacional, essas metodologias não apenas melhoram o desempenho acadêmico, mas também aumentam a motivação. Esta revisão, que incluiu 12 estudos, revelou que a gamificação contribui significativamente para o aprendizado, particularmente nas operações básicas e na resolução de problemas, sendo mais eficaz para alunos mais jovens. Contudo, sua eficácia está diretamente relacionada ao design do jogo, à faixa etária dos alunos e à integração com métodos de ensino tradicionais. Quando bem planejada, a gamificação se torna uma ferramenta complementar valiosa, tornando o ensino mais envolvente e eficaz.

The Last Decade of Automatic Question Generation: A Review of Techniques, Limitations, and Applications in Business Process Management Education

2025-09-25T12:32:11+00:00

Automatic Question Generation (AQG) is a research area that employs Natural Language Processing (NLP) techniques to automatically generate questions from textual content. Although it is still considered an emerging field, AQG has experienced significant growth in recent years, driven by advances in artificial intelligence, especially in deep learning and large language models, as well as by the increasing demand for scalable educational technologies. This article presents a Systematic Literature Review (SLR) focused on AQG research conducted over the last decade. The review aimed to identify and analyze the main computational approaches, practical applications, existing limitations, evaluation methods, and the degree of acceptance by education professionals. The SLR was carried out using major academic databases, resulting in the selection of 103 relevant studies, of which 90 are original research articles and 13 are literature reviews. The results show a clear trend toward the adoption of Transformer-based models, which have significantly improved question generation quality. However, the analysis also reveals a lack of consensus regarding standardized evaluation metrics, particularly for automatic assessments, and a notable gap in studies that investigate how educational professionals perceive and accept questions generated by these systems. This highlights an important area for future research.

Integrating Educational Technologies into Business and Management Programs: A Model for Vocational and Technological Education

2025-09-26T15:02:39+00:00

Digital transformations and advances in educational technologies have directly impacted teaching and learning processes, particularly within the context of Vocational and Technological Education (VTE). This educational modality, predominantly offered by the Federal Institutes, aims to train professionals capable of working in strategic sectors of the economy by integrating technical knowledge and innovation. Despite the potential of digital technologies, their pedagogical application remains limited, partly due to the lack of structured models to guide their curricular integration. This study aimed to develop a replicable technological integration model for Business Administration, Accounting, and Logistics programs, grounded in the identification of educational technologies with potential for pedagogical application. A quali-quantitative approach was adopted in four stages: systematic literature review, patent and software prospecting, analysis of curricular matrices, and model development. The study identified 160 patents and 560 software solutions with potential educational use, organized by thematic area and correlated with 263 courses offered within the Brazilian Federal Network of Professional, Scientific, and Technological Education. The results indicate technologies applicable to digital management, accounting automation, smart logistics, and active learning methodologies, with emphasis on tools related to strategic planning, goods tracking, and financial education. The analysis also identified structural and institutional limitations, including the need for faculty training and resistance to the adoption of new digital tools. Based on these findings, the proposed model is structured around five integrated pillars: identification of technologies, development of a teaching resource repository, continuing professional development, institutional partnerships, and outcome evaluation, providing operational guidelines for the planned integration of educational technologies in VTE. It is concluded that the planned adoption of the model can enhance professional training, align education with productive sector demands, and strengthen the role of educational institutions as promoters of innovation.

Metodologias Ativas e Ágeis em Projetos Integradores: Experiência com Discentes da Educação Profissional

2025-10-07T02:52:32+00:00

O presente estudo teve como objetivo analisar a implementação de um Projeto Integrador, fundamentado em metodologias ativas e ágeis, em um curso técnico de Desenvolvimento de Sistemas, investigando seus impactos no desenvolvimento de competências, no engajamento discente e na articulação teoria-prática. O referencial teórico articulou os conceitos de Projeto Integrador, inter e transdisciplinaridade e metodologias ativas e ágeis (Scrum e Kanban), com suporte na pedagogia histórico-crítica de Saviani e no pensamento de Freire. Metodologicamente, trata-se de uma pesquisa-ação de abordagem qualitativa, desenvolvida como um estudo de caso ao longo de quatro meses com 43 alunos. A coleta de dados utilizou um formulário híbrido com escalas de avaliação e perguntas abertas, e a análise se baseou na triangulação dos dados quantitativos e qualitativos. Os principais resultados indicam que, embora a abordagem tenha sido bem avaliada na conexão entre teoria e prática e no desenvolvimento de habilidades técnicas , a principal conclusão é que o êxito dos projetos esteve menos condicionado à proficiência técnica e mais à maturidade das competências socioemocionais e colaborativas. Falhas na comunicação e na autogestão das equipes foram as barreiras centrais para o sucesso técnico dos projetos. Conclui-se que a formação profissional técnica deve tratar o desenvolvimento de habilidades comportamentais com a mesma intencionalidade do conteúdo técnico. Recomenda-se, para futuras implementações, a incorporação de estratégias pedagógicas explícitas, como tutorias e rituais de feedback estruturados, para fortalecer a autonomia responsável e a colaboração.

Desenvolvimento de Confiança e Perseverança em Robótica Educacional com Aprendizagem Baseada em Projetos

2025-10-27T13:05:22+00:00

Este artigo apresenta os resultados de um programa de robótica educacional voltado a estudantes do ensino fundamental da rede pública, desenvolvido com a metodologia de Aprendizagem Baseada em Projetos (ABP). As oficinas buscaram promover o desenvolvimento de competências em programação, eletrônica e construção de robôs, além de investigar os efeitos sobre a confiança e a perseverança dos participantes. A pesquisa foi conduzida com abordagem mista (qualitativa e quantitativa), por meio de questionários aplicados ao longo das atividades. Os resultados apontaram aumento na autoeficácia dos estudantes em circuitos eletrônicos e programação, e estabilidade na construção de estruturas físicas e mecânicas. O uso de recursos como protocolos, rubricas, mini-lições e webquests contribuiu para o engajamento e para a consolidação do aprendizado. O programa demonstrou potencial para aproximar a educação tecnológica da comunidade escolar e estimular o interesse pela continuidade dos estudos em cursos técnicos integrados.

Unveiling Patterns in Maranhão's 2023 ENEM Results Through Unsupervised Machine Learning

2025-12-08T16:33:28+00:00

This investigation examines the performance of students from Maranhão, Brazil, in the 2023 edition of the National High School Exam (ENEM) using unsupervised machine learning to uncover latent patterns in large-scale educational data. Leveraging the CRISP-DM framework on microdata from millions of ENEM participants, we applied Recursive Feature Elimination (RFE) with a Random Forest classifier to select key socioeconomic variables, followed by association rule mining using the FP-Growth algorithm across multiple experimental configurations. The results reveal strong associations between low academic performance and factors such as parental education and occupation, lack of household technology (e.g., computers and washing machines), and gender. These findings demonstrate the utility of unsupervised learning for descriptive educational analytics, providing practical insights for targeted policy-making, resource allocation, and regional equity monitoring. This research addresses the underrepresentation of Maranhão in the educational data mining literature and proposes a scalable analytical framework applicable to other developing regions. Despite limitations in data completeness, the approach offers a replicable model for using artificial intelligence to inform public education strategies in socially vulnerable areas.

Aprendizagem Baseada em Jogos: uma abordagem para o ensino de cibersegurança no 9º ano

2025-09-19T09:17:45+00:00

A crescente integração de dispositivos digitais no cotidiano de crianças e adolescentes eleva sua exposição a riscos online. Diante do aumento expressivo de ataques cibernéticos e da complexidade inerente aos conceitos de malware e segurança digital, emerge a premente necessidade de investigar e aplicar metodologias dinâmicas e eficazes no âmbito do ensino de cibersegurança. Isso posto, este estudo tem como objetivo investigar o potencial da Aprendizagem Baseada em Jogos (ABJ), especificamente por meio da elaboração e implementação de um jogo de tabuleiro, no ensino de cibersegurança para estudantes do 9º ano do ensino fundamental de uma escola municipal em Castanhal (PA). A partir de uma metodologia quanti-qualitativa (Gil, 2017) e pesquisa aplicada (Gerhardt; Silveira, 2009), o estudo coletou dados mediante questionários pré e pós-intervenção e observação participante (Severino, 2017), complementados por análise de conteúdo (Bardin, 2016), para avaliar o impacto do jogo no conhecimento e na conscientização dos alunos sobre riscos e defesas cibernéticas. Essa intervenção, com 12 estudantes, promoveu um aumento de 40% para 60% na taxa de acertos na compreensão dos conceitos e no engajamento dos alunos. Os resultados evidenciam a eficácia da ABJ como estratégia acessível e relevante para a formação de cidadãos para uma sociedade digital segura, alinhada às diretrizes da Base Nacional Comum Curricular (BNCC).

Robótica Educacional como Ferramenta de Auxílio no Processo de Ensino e de Aprendizagem

2025-11-23T23:34:26+00:00

A robótica educacional é um dos recursos pedagógicos disponíveis para se conseguir a atenção dos estudantes e desenvolver suas habilidades de aprendizagem, uma vez que ela os instiga a buscarem soluções e, de maneira pragmática, aplicarem o conhecimento adquirido. Assim, os estudantes participam de forma ativa no processo, engajando-se diretamente nas atividades práticas e com isso, desenvolvendo o raciocínio e o pensamento crítico. Este trabalho apresenta o relato do desenvolvimento de um projeto de extensão que aborda o uso da robótica educacional como ferramenta auxiliar no processo de ensino e de aprendizagem de estudantes dos anos finais do ensino fundamental de escolas públicas. Inicialmente destaca-se a presença das tecnologias digitais na vida cotidiana, aprendida e utilizada com muita facilidade pelas crianças e adolescentes, argumentando-se sobre a importância de incorporar essas tecnologias nos processos educacionais. Destacam-se a cultura maker e a robótica como recursos educacionais importantes no despertar do interesse dos estudantes e na promoção de um aprendizado prático e interdisciplinar. O trabalho apresenta ainda o engajamento dos estudantes nas atividades, a compreensão dos conceitos abordados durante o desenvolvimento do projeto e o estímulo ao pensamento crítico e à resolução de problemas.

Self-Regulated Learning Traits in Students' Behavior Interactions in a Ubiquitous Learning Environment

2026-05-10T23:49:44+00:00

Computers have become an integral part of everyday life. In education, these technologies enable the creation of Ubiquitous Learning Environments, which enrich the learning experience by providing more dynamic and engaging contexts, both in-person and online. Educators and institutions increasingly adopt technological tools to strengthen teaching and learning processes. As a result, the extensive use of these technologies has produced valuable data repositories that can be explored through data mining methods. In this context, this study presents an exploratory analysis of interaction data collected from a Ubiquitous Learning Environment, using Educational Data Mining techniques. Clustering methods were applied to explore students’ behavior in learning sessions and to identify patterns associated with their quiz performance in the environment. Three data mining algorithms were applied to five distinct datasets, each prepared with different preprocessing strategies. The results showed that clustering performance is highly sensitive to data preprocessing, with the best outcomes achieved using feature selection and aggregation techniques. The findings showed statistically significant distinctions among the clusters and uncovered evidence of self-regulated learning within one of the groups. However, the effect size analysis indicated that only a subset of attributes, particularly those related to study time and interaction, presented substantial practical differences between clusters. These results suggest that students exhibiting higher levels of interaction and engagement tend to achieve better performance, indicating behavioral patterns potentially associated with self-regulated learning.

Math-0-Ween: Um Jogo Digital Educacional para Explorar Operações Matemáticas de Forma Divertida e Assustadora

2026-02-19T13:06:56+00:00

Diante do cenário desafiador da educação matemática no Brasil, onde dados do PISA 2022 indicam que 73% dos estudantes de 15 anos não atingiram a proficiência básica, este artigo apresenta o desenvolvimento e a avaliação do "Math-0-Ween". O jogo digital educacional foi projetado para engajar alunos do Ensino Fundamental, com foco nas operações matemáticas básicas (adição, subtração, multiplicação e divisão), utilizando uma abordagem lúdica e interativa para transformar a prática em uma experiência motivadora. O desenvolvimento foi guiado pela metodologia AMAEG e realizado em colaboração com educadores, garantindo que o conteúdo pedagógico estivesse alinhado às competências e habilidades da Base Nacional Comum Curricular (BNCC). O projeto foi validado por um estudo prático com a participação de 38 alunos voluntários, onde a análise dos resultados quantitativos foi excepcionalmente positiva, alcançando uma média geral de 95,9% de avaliações favoráveis. Além disso, as observações qualitativas confirmaram o alto nível de engajamento e concentração dos alunos durante os testes. Tais dados e a validação em campo demonstram que o "Math-0-Ween" se constitui como uma ferramenta promissora para apoiar o processo de ensino-aprendizagem da matemática.

Sistemas de Alocação de Estudantes em Escolas: Uma Revisão Sistemática da Literatura

2025-11-17T13:40:04+00:00

Alocar estudantes em escolas públicas é um desafio logístico e social com efeitos diretos sobre equidade, acesso e qualidade educacional, especialmente em contextos de demanda desigual e restrições de capacidade. Este artigo apresenta uma revisão bibliográfica sobre sistemas de alocação de estudantes em escolas, cobrindo o período de 2014 a 2024. A revisão contempla estudos nacionais e internacionais que propõem diferentes abordagens para o problema, incluindo modelos baseados em preferências, distância, capacidade das escolas e composição socioeconômica. Também são analisados os principais algoritmos utilizados, como casamento estável, métodos heurísticos e meta-heurísticos, entre outros. A síntese evidencia objetivos recorrentes, como minimização de distâncias e custos, estabilidade das alocações e ocupação eficiente, e discute barreiras práticas: qualidade e integração de dados, transparência de regras, aceitação social, desigualdades territoriais e custos computacionais em larga escala. Com isso, busca-se oferecer uma visão abrangente sobre as soluções propostas e suas implicações para a formulação de políticas públicas mais justas e eficientes no campo educacional.

Arquitetura Interoperável para Integração de Ambientes Virtuais de Aprendizagem e Sistemas de Gestão Acadêmica: Um Modelo de Referência

2026-04-11T19:20:30+00:00

A integração entre Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) e Sistemas de Gestão Acadêmica (SGAs) representa um desafio recorrente nas instituições de ensino superior, especialmente em contextos de Educação a Distância, nos quais a consistência e a atualização dos dados acadêmicos são essenciais para o adequado funcionamento dos processos pedagógicos e administrativos. Na prática, essa integração tem sido frequentemente realizada por meio de soluções pontuais e fortemente acopladas, desenvolvidas sob medida para contextos específicos, o que dificulta sua manutenção, evolução e reutilização em cenários institucionais distintos, evidenciando a ausência de abordagens sistemáticas e reutilizáveis para o domínio de integração AVA–SGA. Diante desse cenário, este trabalho investiga como uma arquitetura de referência pode apoiar o desenvolvimento de soluções de integração AVA–SGA mais flexíveis, modulares e sustentáveis ao longo do tempo. A pesquisa foi conduzida segundo a Design Science Research Methodology (DSRM), contemplando a análise da literatura, um estudo exploratório com instituições de ensino superior e o projeto de uma arquitetura de referência denominada ARIAS, que organiza princípios, componentes e diretrizes arquiteturais voltadas à integração AVA–SGA, com ênfase em modularidade, baixo acoplamento e capacidade de adaptação a diferentes configurações institucionais de AVAs e SGAs. A viabilidade da ARIAS foi avaliada por meio de uma prova de conceito implementada em um contexto institucional real, envolvendo a execução de rotinas de sincronização com dados acadêmicos reais e a análise de seus impactos operacionais, cujos resultados indicam que a arquitetura é capaz de apoiar integrações mais adaptáveis, contribuir para a redução de inconsistências entre AVA e SGA e diminuir o esforço manual das equipes técnicas responsáveis pela manutenção dos ambientes virtuais, evidenciando seu potencial como arquitetura de referência para esse domínio.

Modelo Híbrido de Inteligência Artificial para Análise de Eficiência Educacional: Integração de Aprendizado Não Supervisionado e Análise Envoltória de Dados

2026-02-09T12:58:31+00:00

A baixa eficiência dos sistemas educacionais públicos no Brasil representa um desafio crítico que demanda soluções inovadoras baseadas em Inteligência Artificial. Este artigo propõe um modelo híbrido que integra técnicas de aprendizado não supervisionado, redução de dimensionalidade (PCA) e Análise por Envoltória de Dados (DEA) para avaliar a eficiência de sistemas educacionais complexos. Utilizando dados do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) 2021, o modelo foi aplicado a 16.664 escolas públicas de ensino médio, demonstrando capacidade superior de identificação de padrões latentes em relação a abordagens tradicionais. Os resultados evidenciam que, na amostra analisada, a metodologia proposta melhora em 23% a precisão de agrupamento e identifica oportunidades de melhoria em 78% das instituições. Além de produzir metas de desempenho intra-cluster e pares de referência comparáveis, o framework permite mapear assimetrias de desempenho entre contextos educacionais similares, evidenciando desigualdades e orientando intervenções focalizadas (ex.: redes de apoio entre escolas, alocação prioritária de recursos e formação docente dirigida). A principal contribuição consiste em um pipeline escalável que combina múltiplas técnicas de IA para gerar insights acionáveis a gestores, com foco em equidade e melhoria contínua da eficiência em sistemas complexos.

Model Interpretability in the Educational Data Mining Context: A Systematic Literature Mapping

2026-02-13T12:54:20+00:00

Machine learning (ML) techniques in the Educational Data Mining (EDM) context enable the development of increasingly efficient prediction models. This evolution benefits from the improvement of ML techniques, the current massive collection of heterogeneous data, and the high availability of computational power. As a result, efficient models are obtained; however, they are complex and challenging to comprehend. Therefore, the field of model interpretability, also known as Explainable Artificial Intelligence (XAI) research, becomes a pivotal piece in consolidating and giving credibility to the solutions developed in the EDM context. In this sense, we presented a systematic mapping to understand how studies in the area of EDM address interpretability, aiming to answer questions related to the (i) interpretability context, (ii) interpretability methods, metrics, and objectives, (iii) education levels, (iv) educational data, and (v) ML techniques. To achieve this goal, we conducted a Systematic Literature Mapping (SLM), which involved defining a research protocol with planning, conducting, and reporting phases. These phases included defining research questions, establishing digital reference libraries, and establishing inclusion and exclusion criteria. The findings indicate that, despite the peculiarities of each study, interpretability is frequently addressed as a post hoc component rather than as a core objective of model design, limiting its systematic evaluation and comparative analysis across models. There is a need for studies in which interpretability is a central objective, including the comparison of interpretability across models from different ML techniques, the exploration or proposal of interpretability metrics (particularly agnostic ones), and the investigation of the relationship between interpretability and algorithmic fairness. Overall, this study offers a comprehensive perspective on the applicability of interpretability methods in various educational contexts, synthesizes best practices and limitations in measuring and comparing model interpretability, and highlights the importance of involving stakeholders in the development of transparent and effective EDM applications.

Aplicação de Técnicas de Machine Learning e Deep Learning para Prever o IDEB Municipal Piauiense nos Anos Iniciais do Ensino Fundamental

2026-04-20T12:25:44+00:00

Este estudo investiga a aplicação de modelos preditivos para estimar o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB) nos anos iniciais do ensino fundamental nos municípios do estado do Piauí, a partir de variáveis educacionais, socioeconômicas e financeiras. A pesquisa utilizou dados públicos e, após rigoroso processo de limpeza, agregação, imputação e seleção de atributos, constituiu uma base multivariada final composta por 1.262 registros e 126 variáveis explicativas, extraídas exclusivamente de fontes oficiais. Foram avaliados dez algoritmos de Machine Learning (ML), incluindo regressões lineares e penalizadas, árvores de decisão, métodos baseados em vizinhança, ensembles e support vector regression e sete arquiteturas de Deep Learning (DL), abrangendo redes do tipo Multilayer Perceptron (MLP), variantes com Dropout e Batch Normalization, arquiteturas convolucionais (CNN), recorrentes (LSTM) e híbridas. Os experimentos seguiram uma abordagem quantitativa, com divisão dos dados em conjuntos de treino e teste (70/30), validação cruzada k-fold, normalização quando necessário e análise de importância de variáveis. O algoritmo Extreme Gradient Boosting (XGBoost) apresentou o melhor desempenho médio entre os modelos avaliados, alcançando 𝑅² = 0,5542 no conjunto de teste e 𝑅² = 0,5455 ± 0,0293 em validação cruzada, com menores erros médios e maior estabilidade relativa em comparação às abordagens lineares e às redes neurais profundas. Além disso, a análise de importância dos preditores identificou o PIB per capita municipal, a taxa de distorção idade-série e a proporção de docentes sem formação superior como os fatores mais relevantes para explicar a variação do IDEB nos municípios piauienses. Os achados contribuem para o aprimoramento de diagnósticos regionais e para a proposição de uma abordagem replicável de apoio ao monitoramento educacional em escala municipal.

Espacios mentales en el aprendizaje de la programación, un estudio desde la didáctica de la informática

2026-04-16T22:22:16+00:00

Para construir un programa informático que resuelva un problema, este debe modelarse técnicamente. Previamente a dicho modelado técnico, se debe elaborar un modelo cognitivo, es decir, identificar y relacionar los principales elementos constitutivos del problema que guíen la construcción de la solución y representen su semántica. Este trabajo de tipo exploratorio, analiza las características del modelado cognitivo realizado por estudiantes de secundaria, el cual se expresa mediante la escritura en lenguaje natural. Para analizar el modelo cognitivo de los estudiantes, se emplearon herramientas estadísticas, así como algoritmos de inteligencia artificial que muestran las relaciones semánticas del discurso. Concluimos que aquellos discursos que hacen referencia a los elementos estructurantes del problema de forma coherente se asocian con programas viables; modelos que también muestran relaciones semánticas complejas. Por otro lado, las construcciones lingüísticas empobrecidas, que no hacen referencia a elementos disciplinarios fuertes y por tanto representan un modelo pobre, generalmente se asocian soluciones deficientes.

Desenvolvimento de Ferramentas Educacionais para Computação com Apoio de Modelos Generativos de Linguagem

2026-01-23T12:44:15+00:00

Este trabalho realiza uma análise quantitativa e qualitativa de modelos de linguagem de grande escala (LLM) para o ensino de computação, avaliando seu desempenho em diversos aspectos educacionais. Inicialmente, avaliamos o desempenho de quatro modelos (ChatGPT, Claude, Copilot e Gemini) para o desenvolvimento de interfaces gráficas em Python no ambiente Google Colab, explorando diversos formatos de requisições e definindo métricas para compará-los. As métricas de avaliação incluem erros de compilação, execução e funcionalidade, além do tamanho da requisição, do número de interações e do número de linhas de código geradas. A partir de mais de 350 ensaios, foram geradas mais de 250 ferramentas funcionais, alcançando uma taxa de sucesso de 84%. Posteriormente, avaliamos a capacidade de tradução de código de Python para JavaScript, explorando os recursos variados para interface gráfica em navegadores e o desempenho das LLMs para JavaScript, no qual incluímos os modelos Gemini-Pro e DeepSeek. Avaliamos também o desempenho em interfaces com recursos de edição para problemas de grafos e criação de linguagens de domínio específico para ensino de grafos e modelos de aprendizado de máquina. Elaboramos também exemplos de outros usos, como geração de questionários, avaliação de questionários e avaliação de código gerado. Os exemplos avaliados abrangem diversos domínios, todos documentados e disponibilizados como um conjunto de dados. Os resultados indicam uma aceleração significativa na criação de ferramentas educacionais interativas e atrativas, destacando direções promissoras para o uso de LLMs no desenvolvimento de recursos didáticos para computação.

Exploring the Use of Clustering Algorithms and LLMs to Identify Programming Strategies

2025-11-14T11:03:47+00:00

In programming courses, students may use various strategies to solve the same problem. Understanding these strategies can be important for teachers and instructors to assess student progress and provide targeted feedback. Traditional clustering methods have been widely used to group similar programming solutions. However, these techniques often rely on syntactical similarities that do not always reflect the strategies for solving a problem. This research uses clustering algorithms and Large Language Models (LLMs) to identify programming strategies. We conducted the experiments using a dataset of correct student solutions collected from ten Algorithms and Data Structures classes at Federal University of Amazonas. Although the Mean Shift and Affinity Propagation clustering algorithms provided us with visually well-separated clusters, quantitative results showed that the algorithms were not accurate in grouping strategies. In contrast, LLMs demonstrated a better ability to identify strategies aligned with human labels. The results suggest that LLMs can be valuable tools to assist programming instructors in analyzing student solutions.