LABIA BLOCKS: PROGRAMAÇÃO EM BLOCOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E GAMIFICAÇÃO NO ENSINO INTRODUTÓRIO DE JOGOS WEB
DOI:
https://doi.org/10.63330/aurumpub.057-026Palavras-chave:
Desenvolvimento de jogos, Gamificação, Inteligência artificial na educação, Metodologias ativas, Programação em blocosResumo
A pesquisa apresenta e analisa a LabIA Blocks, uma plataforma educacional desenvolvida para apoiar a iniciação à programação e à criação de jogos digitais por meio da integração entre programação em blocos, HTML, CSS, JavaScript, gamificação e inteligência artificial. Trata-se de uma pesquisa aplicada, descritiva e de desenvolvimento tecnológico, cujo objetivo é descrever a construção da ferramenta, suas funcionalidades e suas possibilidades didáticas para professores e estudantes. A metodologia compreendeu análise funcional e documental da versão final do sistema, inspeção do catálogo de blocos e das áreas de professor e aluno, além da articulação das funcionalidades com princípios de metodologias ativas, pensamento computacional e aprendizagem baseada em projetos. Os resultados da análise evidenciam um ambiente que reúne editor visual com geração de código, Tutor IA contextual, planejamento em Portugol, desafios progressivos, jogos prontos, criação autoral e recursos docentes para organizar turmas, cadastrar estudantes, publicar atividades e acompanhar entregas. Como resultados esperados de sua utilização pedagógica, projeta-se favorecer a compreensão gradual da lógica de programação, a experimentação, a depuração, a autonomia e o protagonismo discente, aproximando conceitos iniciais de desenvolvimento web de situações práticas de criação de jogos. Conclui-se que a LabIA Blocks apresenta potencial como recurso didático integrado para experiências ativas e gamificadas de aprendizagem de programação.
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Referências
DETERDING, Sebastian; DIXON, Dan; KHALED, Rilla; NACKE, Lennart. From game design elements to gamefulness: defining gamification. In: PROCEEDINGS OF THE 15TH INTERNATIONAL ACADEMIC MINDTREK CONFERENCE. Tampere: ACM, 2011. p. 9-15. DOI: https://doi.org/10.1145/2181037.2181040. Acesso em: 13 ago. 2026.
FREEMAN, Scott; EDDY, Sarah L.; MCDONOUGH, Miles; SMITH, Michelle K.; OKOROAFOR, Nnadozie; JORDT, Hannah; WENDEROTH, Mary Pat. Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 111, n. 23, p. 8410-8415, 2014. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111. Acesso em: 13 ago. 2026.
GROVER, Shuchi; PEA, Roy. Computational thinking in K-12: a review of the state of the field. Educational Researcher, v. 42, n. 1, p. 38-43, 2013. DOI: https://doi.org/10.3102/0013189X12463051. Acesso em: 13 ago. 2026.
HUMBLE, Niklas. Risk management strategy for generative AI in computing education: how to handle the strengths, weaknesses, opportunities, and threats? International Journal of Educational Technology in Higher Education, v. 21, art. 61, 2024. DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-024-00494-x. Acesso em: 13 ago. 2026.
RESNICK, Mitchel; MALONEY, John; MONROY-HERNÁNDEZ, Andrés; RUSK, Natalie; EASTMOND, Evelyn; BRENNAN, Karen; MILLNER, Amon; ROSENBAUM, Eric; SILVER, Jay; SILVERMAN, Brian; KAFAI, Yasmin. Scratch: programming for all. Communications of the ACM, v. 52, n. 11, p. 60-67, 2009. DOI: https://doi.org/10.1145/1592761.1592779. Acesso em: 13 ago. 2026.
UNESCO. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. Paris: UNESCO, 2024. ISBN 978-92-3-700028-1. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000390241. Acesso em: 13 ago. 2026.
WEINTROP, David; WILENSKY, Uri. Comparing block-based and text-based programming in high school computer science classrooms. ACM Transactions on Computing Education, v. 18, n. 1, art. 3, p. 1-25, 2018. DOI: https://doi.org/10.1145/3089799. Acesso em: 13 ago. 2026.
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