Autor: Tiago da Silva Lacerda
Data: 04/07/2025
Horário: 09:00
Local: On-line na sala https://meet.google.com/bfc-bwfk-fpd
Orientador: Prof. Dr. Milton Antônio Zaro
Banca Examinadora:
- Prof. Dr. Dante Barone (PPGIE/UFRGS);
- Prof. Dr. Fernando Schnaid (PPG Engenharia Civil);
- Prof. Dr. Francisco Catelli (Universidade de Caxias do Sul – UCS).
Resumo: Este trabalho investiga como a utilização de neurotecnologias portáteis pode contribuir para o reconhecimento de estados cognitivos e emocionais durante atividades de aprendizagem em ambientes virtuais STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). A pesquisa parte do pressuposto de que as respostas fisiológicas, registradas por meio de sinais eletroencefalográficos (EEG) e outros dados multimodais, podem oferecer subsídios relevantes para aprimorar os métodos de ensino e aprendizagem, por meio de estratégias pedagógicas adaptativas e personalizadas. A metodologia envolve a coleta de dados cerebrais de estudantes durante a execução de tarefas em ambientes virtuais de aprendizagem, o desenvolvimento de protocolos de análise e a aplicação de técnicas de inteligência artificial para interpretação dos sinais captados. Como parte da fundamentação teórica, realizou-se revisões sistemáticas da literatura (RSL), que mapearam as principais abordagens, dispositivos, contextos e resultados associados ao uso de neurotecnologias em contextos educacionais, com especial atenção às áreas STEM. Os resultados evidenciam o potencial das neurotecnologias como ferramentas de apoio ao ensino, permitindo o monitoramento em tempo real de variáveis como atenção, engajamento, estresse e carga cognitiva. Além disso, apontam para a relevância do desenvolvimento de sistemas educacionais inteligentes, capazes de adaptar o conteúdo e a complexidade das atividades com base nos estados neurofisiológicos dos estudantes. Conclui-se que a integração entre neurociência, ciência de dados e educação representa uma via promissora para o avanço de práticas pedagógicas mais responsivas às necessidades cognitivas e emocionais dos alunos, contribuindo para ambientes de aprendizagem mais inclusivos, eficazes e centrados no estudante.
Palavras-chave: Neurotecnologias; STEM; Computação afetiva.