Revisão sistemática da literatura sobre uso de gamificação e machine learning na predição de desempenho acadêmico - Elias, Midhiã de Queiroz (Departamento de Engenharias e Tecnologia - DETEC, 2026)
As disciplinas introdutórias de programação representam um desafio significativo para estudantes dos cursos da área de tecnologia, estando frequentemente associadas a dificuldades de aprendizagem e elevados índices de reprovação. Nesse contexto, a gamificação surge como uma estratégia capaz de tornar o processo de ensino-aprendizagem mais interativo e motivador, estimulando o engajamento e o rendimento acadêmico dos estudantes. Além disso, técnicas de Machine Learning podem ser utilizadas para prever alunos em risco de baixo desempenho, possibilitando a adoção antecipada de intervenções pedagógicas. Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura com o objetivo de investigar como a gamificação associada ao Machine Learning tem sido aplicada na predição do desempenho acadêmico em disciplinas introdutórias de programação no ensino superior. A metodologia contemplou etapas de busca em bases como o ACM, IEEE Xplore, Scopus, Science Direct e Web of Science, seleção, avaliação da qualidade e extração de dados dos estudos analisados. Ao todo, foram selecionados 30 artigos. Os resultados indicaram que algoritmos como Redes Neurais, Random Forest, SVM e KNN são amplamente empregados na predição do desempenho estudantil, sendo as Redes Neurais Artificiais (RNAs) as que apresentaram melhor desempenho. Além disso, estratégias gamificadas apresentaram contribuições positivas para o engajamento e a aprendizagem. Também foram identificadas métricas de avaliação como Accuracy, F1-score, Precision, Recall, R² e AUC, sendo a Accuracy a métrica mais utilizada nos estudos analisados. Observou-se, ainda, uma tendência crescente na adoção de abordagens que integram gamificação e técnicas de Machine Learning, com o objetivo de aumentar o engajamento dos estudantes e possibilitar a identificação precoce de alunos com risco de baixo desempenho acadêmico. Contudo, a literatura revela que ainda é reduzido o número de estudos que combinam essas duas abordagens de forma integrada para a detecção antecipada de estudantes em situação de risco acadêmico, evidenciando uma lacuna de pesquisa que merece maior atenção por parte da comunidade científica.
Systematic literature review on the use of gamification and machine learning for predicting academic performance
Keywords: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::TECNOLOGIA DA INFORMACAO; Gamificação; Machine learning; Desempenho acadêmico; Programação; Gamification; Academic performance; Programming