An?lise comparativa de modelos de predi??o de destino que usam cadeias de Markov e cadeias ocultas de Markov

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Firmino Junior, Jo?o Batista
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Usabilidade; Experi?ncia do Usu?rio; Tecnologias Educacionais; Heur?sticas; Design de Intera??o; Ambiente Virtual de Aprendizagem
• Link de acesso: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/4644

Esta disserta??o tem como objetivo desenvolver um conjunto de heur?sticas espec?ficas para a avalia??o da usabilidade e da experi?ncia do usu?rio (UX) em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs), com o prop?sito de contribuir para o aprimoramento da efic?cia, acessibilidade e qualidade das plataformas educacionais digitais. O estudo parte da constata??o de que o crescimento exponencial da Educa??o a Dist?ncia (EAD) exige o aperfei?oamento cont?nuo da intera??o dos usu?rios com os AVAs, especialmente diante do fato de que muitas heur?sticas dispon?veis na literatura carecem de valida??o emp?rica, o que compromete sua confiabilidade e aplicabilidade pr?tica. Para superar essa limita??o, a pesquisa fundamentou-se em uma base te?rica s?lida, composta por uma Revis?o Sistem?tica da Literatura (RSL), levantamento de boas pr?ticas em design de intera??o e diretrizes consolidadas de usabilidade. A metodologia adotada foi estruturada em oito est?gios, conforme modelo adaptado de Qui?ones et al. (2018), que envolveu o mapeamento do estado da arte, a coleta emp?rica de dados sobre dificuldades de uso em AVAs, a categoriza??o e correla??o de evid?ncias com objetivos de usabilidade e UX, a sele??o, especifica??o, valida??o e refinamento de um conjunto de 16 heur?sticas direcionadas a tecnologias educacionais. Os resultados do experimento emp?rico indicaram que o novo conjunto heur?stico apresentou desempenho superior ?s heur?sticas gen?ricas de Nielsen na identifica??o de problemas espec?ficos de usabilidade em AVAs. A valida??o foi realizada por meio de avalia??es comparativas com especialistas e usu?rios reais, utilizando plataformas amplamente utilizadas como Google Classroom e Udemy. As novas heur?sticas permitiram identificar um n?mero significativamente maior de viola??es relevantes de usabilidade, por exemplo, problemas de acessibilidade, falta de feedback contextualizado, inconsist?ncias na navega??o e dificuldades de progress?o em tarefas educacionais, demonstrando maior sensibilidade ?s caracter?sticas pedag?gicas e ?s necessidades dos usu?rios no contexto da aprendizagem digital. Al?m disso, os avaliadores relataram maior clareza, aplicabilidade e relev?ncia pr?tica das heur?sticas espec?ficas em compara??o com os conjuntos tradicionais. Como produto final, a pesquisa entregou um artefato composto por descri??es formais, exemplos de conformidade e viola??o, listas de verifica??o e mapeamentos entre atributos de UX e elementos funcionais dos AVAs, oferecendo um conjunto de heur?sticas validado, adapt?vel e alinhado ?s demandas de sistemas educacionais online. Dessa forma, o estudo n?o apenas preenche uma lacuna metodol?gica presente na literatura, mas tamb?m fornece uma contribui??o pr?tica e cient?fica relevante para o desenvolvimento de ambientes de aprendizagem mais eficazes, inclusivos e centrados no usu?rio.