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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67667
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Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Neves, André Menezes Marques das | - |
| dc.contributor.author | Ferragut, Luana Maria Ferreira de Melo | - |
| dc.date.accessioned | 2026-01-15T15:08:06Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-15T15:08:06Z | - |
| dc.date.issued | 2025-12-10 | - |
| dc.date.submitted | 2026-01-09 | - |
| dc.identifier.citation | FERRAGUT, Luana Maria Ferreira de Melo. Estuda.AI - Ferramenta inteligente de apoio ao estudo universitário: uma proposta de personalização da aprendizagem com IA adaptativa. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Design) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67667 | - |
| dc.description.abstract | O presente Trabalho de Conclusão de Curso evidencia os desafios na aprendizagem autônoma de estudantes universitários brasileiros, um cenário marcado por modelos pedagógicos tradicionais que não atendem à diversidade de estilos de aprendizagem. O trabalho parte da constatação de que muitos estudantes apresentam dificuldades na estruturação e manutenção dos seus estudos, necessitando de um apoio individualizado que considere suas particularidades. Diante desse contexto, propõe-se o Estuda.AI, uma plataforma de estudo personalizado que integra agentes inteligentes especializados para oferecer uma experiência de acompanhamento da sua aprendizagem sob medida. Para viabilizar uma abordagem sistemática desde a identificação do problema até a materialização da solução adotou-se a metodologia Challenge Based Learning (CBL). Adicionalmente, este trabalho distingue-se pela realização de uma análise comparativa entre duas abordagens de design de desenvolvimento de interfaces, a prototipação tradicional no Figma e o desenvolvimento assistido por inteligência artificial na plataforma Lovable. Assim, o estudo demonstrou a viabilidade técnica da proposta, comprovando que o sistema pode ser implementado de forma funcional e real através do Lovable, incorporando recursos avançados como, chat interativo com agentes inteligentes e acompanhamento de progresso dos estudos. Concluindo-se que, a partir da análise comparativa entre as duas abordagens, as plataformas de desenvolvimento assistido por inteligência artificial apresentam implicações significativas para a prática contemporânea do design, paralelamente, a personalização da aprendizagem mediada por IA se estabelece como um vetor de transformação para a educação universitária. | pt_BR |
| dc.format.extent | 126 p. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Design de interface | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizagem personalizada | pt_BR |
| dc.subject | Educação universitária | pt_BR |
| dc.subject | Challenge Based Learning | pt_BR |
| dc.subject | Design UX/UI | pt_BR |
| dc.title | Estuda.AI - Ferramenta inteligente de apoio ao estudo universitário: uma proposta de personalização da aprendizagem com IA adaptativa | pt_BR |
| dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/9017964642193632 | pt_BR |
| dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5194437042919213 | pt_BR |
| dc.description.abstractx | This undergraduate thesis highlights the challenges of autonomous learning among Brazilian university students, a scenario marked by traditional pedagogical models that fail to address the diversity of learning styles. The study begins with the observation that many students face difficulties in structuring and maintaining their studies, requiring individualized support that considers their particularities. In this context, the project proposes Estuda.AI, a personalized study platform that integrates specialized intelligent agents to offer a tailored learning experience. To enable a systematic approach from problem identification to the implementation of the solution, the Challenge Based Learning (CBL) methodology was adopted. Additionally, this work stands out for conducting a comparative analysis between two interface design development approaches: traditional prototyping in Figma and AI-assisted development in the Lovable platform. The study demonstrated the technical feasibility of the proposed solution, showing that the system can be implemented functionally and realistically through Lovable, incorporating advanced features such as an interactive chat with intelligent agents and study progress tracking. It is concluded that, based on the comparative analysis of the two approaches, AI-assisted development platforms have significant implications for contemporary design practice. At the same time, AI-mediated personalized learning establishes itself as a transformative vector for university education. | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | Áreas::Ciências Sociais Aplicadas::Desenho Industrial | pt_BR |
| dc.degree.departament | ::(CAC-DDesign) - Departamento de Design | pt_BR |
| dc.degree.graduation | ::CAC-Curso de Design – Bacharelado | pt_BR |
| dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
| dc.degree.local | Recife | pt_BR |
| Aparece en las colecciones: | (TCC) - Design | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| TCC Luana Maria Ferreira de Melo Ferragut.pdf | 14.51 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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