Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí
URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/9399
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Navegando Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí por Assunto "Adaptive feedback"
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Aplicação de estratégias de gamificação personalizadas no ensino de algoritmos e programação em curso introdutório de computação(Universidade Federal do Pará, 2025-04-16) DINIZ, Patrícia Pinto; PORTELA, Carlos dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7707594869367480; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208; https://orcid.org/0000-0001-7327-9960Esta dissertação, estruturada no formato de coletânea, investiga o uso de estratégias de gamificação personalizadas no ensino de programação, com foco na adequação pedagógica aos perfis motivacionais e estilos de aprendizagem dos estudantes. O trabalho é composto por três artigos interdependentes que abordam, de forma complementar, como personalizar o ensino de algoritmos e programação para promover maior engajamento, motivação e desempenho acadêmico. O primeiro artigo, intitulado “Estratégias de Gamificação Personalizadas no Ensino de Programação: Uma Revisão Sistemática da Literatura”, publicado nos anais do SBIE 2024, apresenta uma revisão sistemática da literatura que analisou 45 estudos publicados entre 2019 e 2023. O objetivo foi identificar os efeitos de elementos de competição, cooperação e abordagens híbridas da gamificação no ensino de programação. Os resultados revelaram padrões relevantes sobre o impacto dessas estratégias no engajamento discente e apontaram lacunas quanto à personalização e ao uso de feedback adaptativo, fornecendo base teórica para as aplicações práticas desenvolvidas nos estudos seguintes. O segundo artigo, “Gamificação Personalizada no Ensino de Programação: Relato de Experiência com Feedback Adaptativo”, premiado no EDUCOMP 2025, relata a aplicação de uma metodologia pedagógica baseada nos modelos HEXAD (perfis motivacionais) e GRSLSS (estilos de aprendizagem). A proposta foi implementada em uma turma de curso técnico em informática, onde os alunos foram classificados em perfis específicos e receberam atividades gamificadas alinhadas a essas características. A experiência evidenciou ganhos em engajamento, autonomia e participação ativa nas atividades propostas. O terceiro artigo, “Aplicação de Estratégias de Gamificação Personalizadas no Ensino de Algoritmos e Programação em Curso Introdutório de Computação”, representa a etapa final do projeto e foi apresentado à banca de defesa. Ele descreve a aplicação de duas atividades principais: a primeira voltada à lógica de programação (Duelo dos Animais) e a segunda baseada em Programação Orientada a Objetos (POO), planejada a partir do feedback adaptativo coletado na etapa anterior. A personalização das tarefas e o uso de feedback individualizado resultaram em melhorias significativas no desempenho acadêmico, compreensão dos conteúdos e motivação dos estudantes. De forma geral, os três artigos demonstram que a gamificação personalizada, aliada ao feedback adaptativo, é uma estratégia eficaz para tornar o ensino de programação mais inclusivo e centrado no estudante. A dissertação oferece contribuições relevantes à área da Educação em Computação, apresentando evidências empíricas e práticas pedagógicas replicáveis em diferentes contextos educacionais.