Representação de Estados Afetivos na Resolução de Problemas de Programação Utilizando Grafos de Conhecimento

Descrição

Os estados afetivos exercem papel fundamental no processo de aprendizagem de programação, influenciando diretamente o desempenho, a motivação, o engajamento e a persistência dos estudantes durante a resolução de problemas. Emoções como frustração, confusão, ansiedade, tédio e motivação podem favorecer ou dificultar a construção do conhecimento, especialmente em disciplinas introdutórias de programação. Apesar do crescente interesse da comunidade científica por essa temática, o conhecimento produzido encontra-se disperso em diferentes estudos, dificultando sua organização e utilização em pesquisas e aplicações educacionais. Nesse contexto, os grafos de conhecimento apresentam-se como uma abordagem promissora para representar entidades, conceitos e relações semânticas de forma estruturada. Este projeto tem como objetivo construir um grafo de conhecimento sobre estados afetivos relacionados à resolução de problemas de programação, integrando informações provenientes da literatura científica e de bases de dados educacionais. A metodologia contempla a realização de uma revisão bibliográfica, a identificação das principais entidades e relações do domínio, a modelagem de uma ontologia educacional e a implementação do grafo utilizando tecnologias como OWL, RDF e Neo4j. Posteriormente, serão desenvolvidas visualizações e consultas semânticas para exploração do conhecimento representado, além da avaliação da coerência e da capacidade de representação do domínio. Como resultados esperados, pretende-se produzir uma ontologia educacional, um grafo de conhecimento estruturado e um mapeamento dos principais estados afetivos envolvidos na aprendizagem de programação, contribuindo para o avanço das pesquisas em Computação Afetiva, Learning Analytics e Inteligência Artificial aplicada à Educação, além de fornecer subsídios para o desenvolvimento de sistemas educacionais inteligentes e adaptativos.