Mascote Ada, inspirada em Ada Lovelace, em frente a um diagrama de blocos de programação.

Pesquisa de Doutorado · UFPR — PPGInf

MAUX-B

Modelo de Avaliação de Acessibilidade, Usabilidade e Experiência do Usuário em Ambientes de Programação em Blocos
(An Assessment Model for Accessibility, Usability and User eXperience in Block-based Programming Environments)

Motivação

Por que o MAUX-B precisa existir?

Ferramentas de programação em blocos prometem tornar o código acessível — mas e se elas acabarem excluindo justamente quem mais poderia se beneficiar?

As ferramentas de programação em blocos (como Scratch, Blockly e App Inventor) são celebradas por ensinar programação de forma visual e lúdica, do Ensino Fundamental ao Ensino Superior. No entanto, uma inquietação foi além dos números: nós não sabemos avaliar se essas ferramentas incluem ou excluem — se os "muros" existem e como derrubá-los. É dessa inquietação que nasce o MAUX-B.

61,9%
dos estudos avaliam apenas usabilidade
36,5%
olham para a experiência do usuário
1,6%
se preocupam com acessibilidade
0
estudos avaliam os três critérios juntos

Esses dados vieram de um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL). Eles revelam uma desconexão com a diversidade humana das salas de aula: ferramentas que deveriam ser portas de entrada para o pensamento computacional podem se tornar barreiras para estudantes com deficiência. O recurso de arrastar e soltar (drag-and-drop), por exemplo, facilita para a maioria — mas pode impedir o uso por quem tem deficiência visual ou motora severa. E quando o estudante não consegue interagir sozinho, surgem exclusão e frustração, que diminuem o engajamento e a motivação.

Desbalanceamento

A maioria dos estudos avalia usabilidade ou UX — nenhum avalia os três critérios (acessibilidade, usabilidade e UX) simultaneamente.

🔍

Falta de métodos

Não há registro de inspeção para usabilidade, nem de testes automatizados ou revisão de conformidade para acessibilidade nas ferramentas de blocos.

🦾

Fragmentação

Cada estudo usa métodos diferentes (SUS, entrevistas…), sem um padrão que permita replicar e comparar avaliações entre ferramentas.

Como surgiu o MAUX-B? A partir do diagnóstico do MSL, os aspectos avaliados na literatura foram agrupados e organizados. Com base nesse agrupamento — e nos princípios clássicos de usabilidade (Nielsen), nas diretrizes WCAG e eMAG — foi construído o MAUX-B, um caminho metodológico para avaliar as três dimensões de forma integrada.
Imagem a gerar: ilustração "antes e depois" da motivação — ver prompts-imagens.md (prompt 7).

Entenda a proposta ↓

A Proposta

O que é o MAUX-B?

Um modelo de avaliação que reúne o olhar do especialista e a percepção do estudante para avaliar acessibilidade, usabilidade e UX em ferramentas de programação em blocos.

🔍

Módulo 1 — Avaliação por Especialistas

Especialistas inspecionam a interface usando as heurísticas adaptadas, registram os problemas em uma planilha de consolidação e respondem ao AUXB-Q.

🧠

Módulo 2 — Avaliação Analítica

Estudantes realizam uma atividade na ferramenta enquanto a tela e as expressões faciais são gravadas; depois respondem ao AUXB-Q.

🦾

Módulo 3 — Síntese Integrada

Quando os dois módulos são usados juntos, os resultados são cruzados em um joint display para identificar convergências, divergências e complementaridades.

Flexibilidade: os Módulos 1 e 2 podem ser aplicados separadamente, conforme os objetivos e recursos disponíveis, ou em conjunto — nesse caso o Módulo 3 integra as duas perspectivas em uma análise mais completa.
Diagrama com a visão geral do MAUX-B: três módulos — avaliação por especialistas, avaliação analítica com estudantes e síntese integrada — com os instrumentos de cada um.
Visão geral do Modelo de Avaliação de Acessibilidade, Usabilidade e Experiência do Usuário em Ambientes de Programação em Blocos — MAUX-B. Fonte: Autora (2026).

Como o modelo foi construído

A construção do MAUX-B está fundamentada no Design Science Research (DSR): desenvolver e avaliar soluções (artefatos) para problemas reais. O modelo é o artefato que representa a situação real e relaciona o problema à solução. A estrutura foi organizada com o framework 5W2H (O quê, Por quê, Onde, Quando, Quem, Como, Quanto) e desenvolvida em quatro passos:

  1. Definição da tecnologia

    O MAUX-B é definido como um modelo — uma representação que reúne elementos de acessibilidade, usabilidade e UX em módulos, etapas e instrumentos de avaliação.

  2. Definição da estrutura

    Três módulos (Especialista, Estudante e Integração), cada um com métodos e instrumentos adequados: heurísticas adaptadas, planilha de registro e consolidação, AUXB-Q, gravação de tela e expressões faciais, e joint display.

  3. Elaboração do AUXB-Q

    Questionário para orientar e padronizar a avaliação dos três eixos, construído a partir dos aspectos identificados no MSL, com ancoragem na WCAG e no eMAG.

  4. Elaboração das heurísticas adaptadas

    As dez heurísticas de Nielsen foram adaptadas ao contexto dos blocos de encaixe, incorporando critérios de acessibilidade, usabilidade e UX.

Fluxograma do processo de desenvolvimento do MAUX-B em quatro etapas: definição da tecnologia, definição da estrutura, elaboração do AUXB-Q e elaboração das heurísticas adaptadas.
Processo de Desenvolvimento do MAUX-B. Fonte: Autora (2026).
Caracterização do MAUX-B com base no 5W2H
DimensãoDefiniçãoAplicação no MAUX-B
O quê?O que será feitoAvaliar acessibilidade, usabilidade e UX em ferramentas de programação em blocos.
Por quê?Motivação e necessidadeResponder às lacunas do MSL e proporcionar uma avaliação mais ampla das ferramentas.
Onde?Local ou contextoLaboratórios, salas de aula, ambientes remotos ou outros contextos viabilizados para o uso das ferramentas.
Quando?Período e sequênciaConforme o cronograma definido pelo avaliador e a ordem das etapas de cada módulo.
Quem?Participantes e papéisEspecialistas, estudantes e o avaliador responsável pela preparação, coleta, análise e consolidação.
Como?Procedimentos e instrumentosHeurísticas adaptadas, AUXB-Q, planilha, gravação da tela, análise de estados afetivos e integração dos resultados.
Quanto?Recursos necessáriosParticipantes, tempo, computadores, câmeras e softwares definidos para cada avaliação.
Módulo 1

Heurísticas adaptadas

As dez heurísticas de usabilidade de Nielsen foram adaptadas para a realidade dos blocos de encaixe — e para enxergar também acessibilidade e UX.

Heurísticas gerais podem não abranger as particularidades das ferramentas de programação em blocos. Cada heurística adaptada foi construída sobre quatro bases: as heurísticas de Nielsen, a WCAG, o eMAG e os aspectos de acessibilidade, usabilidade e UX consolidados no agrupamento do MSL.

Diagrama com a visão geral da criação das heurísticas adaptadas, relacionando as heurísticas de Nielsen, a WCAG, o eMAG e os aspectos do agrupamento a cada heurística HA1 a HA10.
Visão geral da estratégia de criação das heurísticas adaptadas. Fonte: Autora (2026).

As 10 heurísticas adaptadas

O estudante precisa saber, a todo momento, se o programa está executando, parado ou com erro — e qual ator está em ação. Relaciona-se à Visibilidade e à Eficácia; na acessibilidade, pede que esse retorno também seja perceptível por vias não visuais (WCAG — princípio "Perceptível"; eMAG 3.6).

Como o público inclui crianças e iniciantes, blocos com palavras simples e metáforas familiares são mais compreensíveis que termos técnicos. Favorece a Facilidade de Aprendizado e reduz o Esforço Mental; na acessibilidade, torna o conteúdo "Compreensível" (WCAG; eMAG 6.1).

Montar blocos envolve arrastar, encaixar e apagar — e erros são esperados na aprendizagem. Poder voltar atrás dá liberdade para experimentar sem receio. Relaciona-se à Prevenção e Recuperação de Erros e à Eficácia; na UX, reduz a Resposta Emocional negativa.

Na sintaxe visual, cor e forma comunicam a função do bloco. A consistência aumenta o reconhecimento e evita reaprender a interface a cada contexto. Relaciona-se à Usabilidade Geral, à Facilidade de Aprendizado e ao Esforço Mental.

Uma das vantagens dos blocos é não haver erro de sintaxe: blocos incompatíveis não encaixam. Impedir encaixes inválidos é prevenir o erro antes de ele ocorrer. Relaciona-se à Prevenção e Recuperação de Erros e ao Esforço Mental; na acessibilidade, prevê várias formas de aviso (WCAG; eMAG 3.6).

O estudante não deve precisar memorizar os blocos disponíveis: reconhecer é menos trabalhoso que lembrar. Relaciona-se ao Esforço Mental, à Facilidade de Aprendizado e à Visibilidade — e responde diretamente à dificuldade de localizar blocos relatada no MSL.

Além de atender usuários experientes, os atalhos de teclado são a principal forma de interação para quem não usa o mouse. Relaciona-se à Eficiência (Eficiência–Tempo); na acessibilidade, viabiliza a operação via teclado (WCAG — princípio "Operável"; eMAG 4.1).

O excesso de opções simultâneas sobrecarrega, sobretudo crianças e pessoas com deficiência intelectual. Reduzir estímulos concorrentes diminui a carga cognitiva. Relaciona-se ao Esforço Mental e à Usabilidade Geral; na acessibilidade, evita a sobrecarga de escolha (WCAG; eMAG 6.1).

Erros de lógica são comuns e frustrantes. Mensagens que apontam o bloco problemático e sugerem correção transformam o erro em oportunidade de aprender a depurar. Relaciona-se à Prevenção e Recuperação de Erros, à Ajuda e à Eficácia; na UX, reduz a Resposta Emocional negativa.

Para quem nunca programou, a ajuda inclusa resolve dúvidas no momento em que surgem, sem sair do ambiente. Relaciona-se à Ajuda e à Facilidade de Aprendizado; na UX, ao Engajamento e à Estimulação.

Como os especialistas usam as heurísticas: durante a inspeção da ferramenta, cada problema encontrado é associado a uma heurística (HA1–HA10) e registrado na planilha de consolidação, com localização, descrição, eixo (AC/US/UX), aspecto e severidade. Ao final, o especialista também responde ao AUXB-Q.
Instrumento

AUXB-Q — o questionário do modelo

O Questionário de Avaliação de Acessibilidade, Usabilidade e Experiência do Usuário em Ambientes de Programação Baseada em Blocos padroniza a avaliação dos três eixos.

O AUXB-Q possui 107 sentenças organizadas em três eixos. As sentenças de acessibilidade seguem os quatro princípios da WCAG (Perceptível, Operável, Compreensível e Robusto), acrescidos de categorias de acessibilidade motora e cognitiva. As de usabilidade e UX vêm dos aspectos consolidados no agrupamento do MSL. Ao final de cada eixo, há um campo aberto para o respondente descrever livremente problemas e percepções.

AC Acessibilidade — 35 sentenças

Alternativas textuais, multimídia acessível, cor e contraste, redimensionamento, feedback multissensorial, navegação por teclado, foco visível, linguagem e legibilidade, acessibilidade motora e cognitiva, robustez e compatibilidade com leitores de tela.

US Usabilidade — 47 sentenças

US global, Facilidade de Uso, Eficácia, Eficiência, Satisfação, Aprendibilidade, Prevenção e recuperação de erros, Esforço Mental, Ajuda, Utilidade, Intenção de Uso e Progressão.

UX Experiência do Usuário — 25 sentenças

UX global, Estimulação, Prazer e diversão, Confiança, Interesse, Engajamento, Colaboração e Resposta emocional.

Escala de resposta

A maioria das sentenças usa uma escala Likert de 7 pontos: Discordo Totalmente · Discordo Fortemente · Discordo Parcialmente · Não Concordo, Nem Discordo · Concordo Parcialmente · Concordo Fortemente · Concordo Totalmente. A escolha se apoia em instrumentos consolidados como o USE e o IMI, que também usam sete pontos.

A sentença 23 do eixo UX (Resposta Emocional) é a exceção: em vez de concordância, o participante marca todas as emoções que vivenciou — entusiasmado(a), entediado, frustrado, ansioso, confortável, alegre, triste, com medo, com raiva, confuso(a).

Exemplos de sentenças

AC

"Cada bloco de programação tem um texto escondido (que o computador lê em voz alta) dizendo o nome do bloco e o que ele faz, ajudando pessoas cegas a saber qual bloco estão usando."

US

"Consegui entender o que cada bloco fazia na ferramenta de programação em blocos no contexto da atividade."

UX

"Senti vontade de continuar programando mesmo depois que a atividade terminou."

Diagrama com a visão geral da estratégia de criação das sentenças do AUXB-Q em quatro etapas, desde a extração de aspectos até a elaboração e revisão das sentenças.
Visão geral da estratégia de criação das sentenças do AUXB-Q. Fonte: Autora (2026).

Responder o AUXB-Q [LINK AUXB-Q]

Instruções de uso

Como o MAUX-B é aplicado

Quem faz o quê, em que ordem e com quais instrumentos — dos especialistas aos estudantes.

As 7 perspectivas da inspeção

No Módulo 1, o especialista "veste a pele" de diferentes perfis de usuário para enxergar a ferramenta com outros olhos. Cada perspectiva tem objetivos, foco de inspeção e tarefas de exemplo:

Perspectivas, objetivos, foco da inspeção e tarefas (Módulo 1)
PerspectivaObjetivoFoco da inspeçãoTarefa de exemplo
P1 — Criança programadora inicianteMontar uma história animada ou jogo simplesCompreensão imediata dos blocos, prevenção de erros, motivação, linguagem acessível"O gato anda 80 passos, diz 'Cheguei!' e toca um som. Monte os blocos e execute."
P2 — Educador/facilitadorPlanejar aulas, criar exemplos didáticos e avaliar projetosClareza da interface, organização dos blocos, salvar/compartilhar, galeria de projetos"Prepare uma aula sobre laços: crie um projeto com o bloco 'repita' que desenhe um quadrado, salve e gere um link de compartilhamento."
P3 — Programador experienteResolver problemas complexos e criar abstraçõesEficiência, atalhos, blocos personalizados, exportação de código"Crie uma função que desenhe um quadrado de lado variável e use-a em três lugares — sem o mouse, se possível."
P4 — Usuário com deficiência motoraMontar programa sem mouseNavegabilidade por teclado, foco visível, tempo de acionamento, sem ações dependentes de arrastar"Usando apenas o teclado, insira um bloco 'se…então' com condição de toque e um bloco de som."
P5 — Usuário com deficiência visualCriar e executar programa com feedback auditivoBlocos semanticamente descritos, navegação por teclado com leitor de telas, sonificação, contraste"Com o leitor de telas ativo, abra a ferramenta, adicione um ator e faça-o tocar um som ao receber uma mensagem."
P6 — Usuário com deficiência intelectualCompletar sequências simples e compreender causa e efeitoCarga cognitiva, símbolos e pictogramas, instruções passo a passo, feedback positivo, modo simplificado"Faça o gato andar 20 passos e depois falar 'Olá', usando os blocos com desenho de seta e balão de fala."
P7 — Usuário com deficiência auditivaCriar programas com som sem depender de áudioAlternativa visual para toda informação sonora, legendas ou Libras, independência de áudio"Programe o gato para tocar uma nota ao pressionar a tecla 'A' e observe se aparece uma indicação visual do som."
Diagrama com as etapas e atividades de cada módulo do MAUX-B, os relatórios produzidos e o processo de integração do Módulo 3.
Visão geral das etapas do MAUX-B. Fonte: Autora (2026).

Módulo 1 — Avaliação por Especialistas

  1. Inspeção da interface

    O especialista percorre a ferramenta em busca de violações de acessibilidade, usabilidade e UX. Cada problema é associado a uma heurística (HA1–HA10) e registrado na planilha de coleta de dados.

  2. Resposta ao AUXB-Q

    Ao final da inspeção, o especialista registra sua percepção sobre a ferramenta respondendo ao AUXB-Q.

  3. Análise e consolidação (moderador)

    Os registros dos diferentes especialistas são analisados, os semelhantes são agrupados e os problemas são organizados por dimensão, aspecto e heurística.

  4. Relatório do Módulo 1

    Problemas identificados, heurísticas relacionadas, classificação dos achados e resultados do AUXB-Q. Este módulo pode ser concluído sozinho.

Módulo 2 — Avaliação Analítica (com estudantes)

  1. Etapa 1A — Atividade na ferramenta

    O estudante explora a interface realizando uma atividade previamente definida, seguindo um roteiro que diz o que fazer (sem ensinar como fazer).

  2. Etapa 1B — Registros em paralelo

    Durante a atividade, a tela é gravada e uma webcam registra as expressões faciais do estudante, para análise dos estados afetivos.

  3. Resposta ao AUXB-Q

    Após a interação, o estudante responde ao AUXB-Q, registrando sua percepção sobre acessibilidade, usabilidade e experiência de uso.

  4. Análise e consolidação (moderador)

    As respostas do AUXB-Q são analisadas, os estados afetivos examinados e a gravação da tela usada para localizar o momento em que cada manifestação ocorreu.

  5. Relatório do Módulo 2

    Resultados do AUXB-Q, estados afetivos identificados e acontecimentos observados durante a interação. Este módulo também pode ser concluído sozinho.

Atividades de exemplo

Tarefa 1 — Básica

Adicionar um ator e fazê-lo andar 10 passos.

Tarefa 2 — Intermediária

Criar um laço que faça o ator tocar 3 sons diferentes.

Tarefa 3 — Avançada

Criar uma interação simples: ao clicar no ator, ele muda de cor e diz "Olá".

Desenho de uma sessão (30 a 40 minutos)

Estrutura de uma sessão do Módulo 2
MomentoDuraçãoO que acontece
Boas-vindas e consentimento5 minExplicar o objetivo e assinar o TCLE.
Questionário demográfico5 minIdade, nível de ensino e experiência com programação em blocos.
Realização das tarefas15–20 minO participante executa as tarefas enquanto o pesquisador observa e anota na planilha de observação (intervenção apenas se travar por mais de 2 minutos).
Debriefing5 minO que foi mais difícil? O que mudaria? — dados qualitativos complementares.

Planilha de consolidação

Cada problema identificado na inspeção é registrado em uma planilha de coleta e consolidação (adaptada da literatura de avaliação heurística), com: identificador do problema, especialista, data, ferramenta, tela/elemento, descrição, heurística (HA1–HA10), eixo (AC/US/UX), aspecto, severidade, evidência, sugestão de melhoria e campo de consolidação. Essa estrutura permite organizar, comparar e reunir os problemas encontrados pelos diferentes avaliadores.

Baixar modelo da planilha (CSV)   [LINK PLANILHA] (versão oficial da planilha da pesquisa)

Módulo 2

Estados afetivos e comportamentais

O autorrelato nem sempre conta a história toda — por isso o Módulo 2 combina questionário, gravação da tela e expressões faciais.

Uma avaliação positiva no geral não significa que o estudante não enfrentou dificuldades em momentos específicos. Para capturar esses momentos, o MAUX-B usa a identificação de estados afetivos por expressão facial, apoiada no EmoFAN — arquitetura de rede neural desenvolvida em parceria entre a Samsung AI de Cambridge e o Imperial College London — por meio do repositório EmoNet, que disponibiliza o modelo e os pesos pré-treinados.

O que o EmoFAN entrega

  • Categorias faciais: versão com 5 categorias (neutralidade, felicidade, tristeza, surpresa e medo) ou 8 (acrescenta nojo, raiva e desprezo) — a escolha será definida após o estudo piloto;
  • Valência: quão positiva ou negativa a manifestação aparenta ser;
  • Ativação: nível de mobilização aparente, de calma a intensa;
  • Pontos de referência faciais, usados no mecanismo de atenção do modelo.

Como a análise funciona

A gravação da tela mostra o que aconteceu na ferramenta; a gravação da face mostra as alterações observáveis junto a cada evento. A análise é feita por episódios: eventos relevantes da interface relacionados a manifestações faciais, comportamentos e relatos do AUXB-Q — registrados em uma planilha com 8 campos (evento, manifestação, valência/ativação, comportamento, ação, resultado, relato e interpretação).

Fluxo em três partes: fundamentação científica, arquitetura EmoFAN e aplicação no Módulo 2 do MAUX-B.
Fundamentação da escolha do EmoFAN e como ele é aplicado ao Módulo 2 no MAUX-B. Fonte: Autora (2026).
Exemplo de face detectada com pontos de referência faciais e a emoção prevista posicionada no modelo circular de valência e ativação.
Exemplo de delimitação da face, pontos de referência faciais e emoção prevista no modelo circular de valência e ativação. Fonte: Toisoul et al. (2021).
Interpretação cuidadosa: as expressões faciais são evidências complementares — nunca conclusões isoladas. Não existe correspondência fixa e universal entre uma configuração facial e uma emoção interna. Por isso, os resultados são sempre confrontados com o comportamento na tela, o contexto e o próprio relato do estudante no AUXB-Q.
Integração

Módulo 3 — Análise e Síntese Integrada

Quando especialistas e estudantes avaliam a mesma ferramenta, os resultados são colocados lado a lado.

O Módulo 3 não envolve nova coleta de dados: ele integra as evidências dos módulos anteriores em um joint display (exibição conjunta) — uma tabela ou matriz que cruza os achados dos especialistas com os comportamentos e estados afetivos dos estudantes, revelando como as informações se conectam.

Convergência

Achados dos especialistas e dos estudantes são compatíveis em relação a um mesmo aspecto — por exemplo, um problema previsto na inspeção que se confirma na prática.

Divergência

Os achados apresentam resultados distintos ou contraditórios — como uma manifestação facial negativa sem erros nem relatos negativos. A divergência é registrada e discutida.

Complementaridade

Os achados de um módulo acrescentam informações que ampliam ou explicam os resultados do outro — como uma dificuldade relatada no AUXB-Q que não gerou manifestação facial visível.

A partir dessas relações são elaboradas metainferências — interpretações resultantes da análise conjunta das evidências — que mostram quais problemas foram identificados pelos especialistas, como se manifestaram durante a interação e como foram percebidos pelos estudantes. Por fim, tudo é consolidado em um relatório com os principais problemas, as evidências e recomendações de melhoria para a ferramenta avaliada.

Jornada

Próximos passos da pesquisa

Do mapeamento da literatura ao modelo validado: as fases do projeto de doutorado.

  1. Síntese teórica ✓ concluída

    Realizada no Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL), que gerou a base da tecnologia de avaliação (o MAUX-B).

  2. Validação de conteúdo

    Avaliar a versão preliminar com um painel de 5 a 10 especialistas em IHC, acessibilidade, usabilidade e/ou UX, preferencialmente pela Técnica de Grupo Nominal (NGT), gerando uma versão consensuada do modelo.

  3. Estudo piloto

    Aplicar o modelo em 2 ou 3 ferramentas com um pequeno grupo de avaliadores (até 5 especialistas) e um grupo de usuários (20 a 30 estudantes), para testar clareza e viabilidade — e, em seguida, refinar os instrumentos.

  4. Validação empírica

    Aplicar o modelo em 4 a 6 ferramentas, com pelo menos 5 especialistas (Módulo 1) e usuários reais (Módulo 2): 10 estudantes típicos e 10 estudantes com deficiência por ferramenta — coletando evidências concretas das dificuldades.

  5. Análise e consolidação

    Comparar os resultados dos módulos, verificar a consistência interna do questionário com o Alfa de Cronbach, propor um escore geral de qualidade da ferramenta e desenvolver o manual de aplicação do modelo.

Contribuição metodológica

Um modelo padronizado e validado para avaliar simultaneamente usabilidade, acessibilidade e UX em ferramentas de programação em blocos.

Contribuição social

Promover a inclusão ao tornar a acessibilidade um critério central de avaliação, alinhado aos princípios da Educação Inclusiva e do Design Universal.

Convite

Participe da pesquisa

Sua participação ajuda a tornar as ferramentas de programação em blocos mais acessíveis e inclusivas para todas as pessoas.

Podem participar especialistas (com experiência em IHC, acessibilidade, usabilidade, UX e/ou educação em computação) e estudantes [FAIXA ETÁRIA/PERFIL]. As avaliações acontecem [PERÍODO], de forma presencial ou remota, na(s) ferramenta(s) [FERRAMENTA(S)].

Trilha do especialista — passo a passo

  1. Leia e assine o termo de consentimento

    Baixe o TCLE em [LINK TCLE] e confirme sua concordância antes de começar.

  2. Preencha o cadastro

    Informe seus dados e sua experiência em [LINK CADASTRO].

  3. Inspecione a ferramenta

    Percorra a interface de [FERRAMENTA(S)] com o apoio das heurísticas adaptadas (HA1–HA10), considerando as 7 perspectivas de inspeção.

  4. Registre os problemas na planilha

    Cada problema encontrado é associado a uma heurística e registrado na planilha de consolidação [LINK PLANILHA].

  5. Responda ao AUXB-Q

    Ao final da inspeção, registre sua percepção sobre a ferramenta em [LINK AUXB-Q].

  6. Pronto!

    O moderador consolida os registros e gera o relatório do Módulo 1. Tempo estimado: [TEMPO ESTIMADO].

Trilha do estudante — passo a passo

  1. Autorização e consentimento

    Menores de idade participam com autorização de um responsável. Baixe o TCLE/TALE em [LINK TCLE].

  2. Preencha o cadastro

    Informe seus dados em [LINK CADASTRO] — leva apenas alguns minutos.

  3. Prepare o ambiente

    Você vai precisar de um computador com internet, navegador atualizado e — para as sessões com gravação — uma webcam. Confira os requisitos técnicos.

  4. Realize a atividade

    Siga o roteiro da atividade na ferramenta [FERRAMENTA(S)]. Não existe resposta certa ou errada: o objetivo é observar como você usa a ferramenta com naturalidade.

  5. Responda ao AUXB-Q

    Conte como foi a sua experiência em [LINK AUXB-Q] — suas percepções são a parte mais importante da pesquisa.

  6. Pronto!

    A sessão completa dura de 30 a 40 minutos. Você pode encerrar sua participação a qualquer momento, sem qualquer prejuízo.

Requisitos técnicos

💻 Computador

Desktop ou notebook com acesso à internet.

🌐 Navegador

Atualizado (Chrome, Firefox, Edge ou similar).

🎥 Webcam

Para as sessões do Módulo 2 (gravação das expressões faciais).

⏳ Tempo

Cerca de [TEMPO ESTIMADO] por sessão, no período [PERÍODO].

Privacidade e ética

Seus dados são protegidos: a pesquisa segue a LGPD e foi submetida ao Comitê de Ética em Pesquisa [Nº CEP/CAAE]. Os dados são anonimizados nas análises e publicações; as gravações de tela e de webcam são armazenadas com segurança, usadas apenas para os fins da pesquisa e não são divulgadas. Você pode retirar seu consentimento a qualquer momento, sem qualquer prejuízo.

Perguntas frequentes

Não! Estudantes de qualquer nível de experiência podem participar — inclusive quem nunca programou. As atividades são pensadas para iniciantes.

As duas modalidades são possíveis. As instruções detalhadas são enviadas após o cadastro, conforme a agenda de [PERÍODO].

Não. As gravações são usadas exclusivamente para a análise da pesquisa, com os dados anonimizados. Nenhuma imagem sua é publicada.

A emissão de certificado/horas complementares será informada pela equipe no momento da inscrição [E-MAIL CONTATO].

Sim. A participação é voluntária e você pode interromper a qualquer momento, sem qualquer prejuízo.

Preencher cadastro Baixar TCLE Falar com a equipe

Contato: [E-MAIL CONTATO]

Quem faz

Equipe da pesquisa

Pesquisa desenvolvida no Programa de Pós-Graduação em Informática da UFPR, em parceria com o projeto Ada Blocks.

Ana Paula Juliana Perin

Mestranda em Informática (Informática na Educação) pela UFPR. Licenciada em Informática pela UTFPR; experiência em formação de professores e robótica educacional.

Currículo Lattes

Deivid Eive dos Santos Silva

Doutorando em Informática na linha de pesquisa Interação Humano-Computador (IHC) pela UFPR, com atuação em educação em computação e avaliação de IHC.

Currículo Lattes

Natasha Malveira Costa Valentim

Professora Adjunta do Departamento de Informática da UFPR, orientadora. Doutora em Informática pela UFPR, com pesquisa em IHC, educação em computação e materiais instrucionais.

Currículo Lattes