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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/0000-0001-7327-9960
Esta 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.
Acesso aberto (Open Access)
Aplicando inteligência artificial generativa para instanciação de gamificação narrativa no ensino de disciplinas da computação
(Universidade Federal do Pará, 2025-10-24) ALMEIDA, Adrielle Veras de; PALOMINO, Paula Toledo; https://lattes.cnpq.br/8123777210874634; https://orcid.org/0000-0002-9730-2253; PORTELA, Carlos dos Santos; https://lattes.cnpq.br/7707594869367480; GARCIA, Fabrício Wickey da Silva; SANTOS, Viviane Almeida dos; https://lattes.cnpq.br/3146466793441475; https://lattes.cnpq.br/1489376127395764; https://orcid.org/0000-0001-9022-2210
Esta pesquisa investiga sobre quatro abordagens gamificadas no ensino superior em Computação: a tradicional, com narrativas criadas pelo professor, e com narrativas geradas por inteligência artificial (IA) em dois ciclos distintos. A metodologia utilizada foi a pesquisa-ação com abordagem mista para a análise de dados, coletados através de questionários baseados no Player Experience Inventory (PXI). Os resultados indicam que a gamificação com narrativas criadas pelo professor foi a estratégia mais engajadora. Observou-se que a IA otimiza o planejamento pedagógico, mas ainda requer intervenção humana para ajustes didáticos. O estudo também aborda desafios da gamificação, como a necessidade de tempo e recursos dos educadores, e propõe a IA generativa como uma solução promissora para apoiar a personalização e planejamento pedagógico.