ROBOTICHELPER: DESENVOLVIMENTO DE UM APLICATIVO INCLUSIVO PARA O ENSINO DE ROBÓTICA A ESTUDANTES COM BAIXA VISÃO

Descrição Geral

A incorporação das tecnologias digitais ao contexto educacional tem promovido transformações significativas nas práticas pedagógicas, ampliando as possibilidades de ensino e aprendizagem em diferentes áreas do conhecimento. No campo da Computação, em especial, observa-se um crescimento expressivo de iniciativas voltadas à inserção do pensamento computacional, da programação e da robótica educacional em contextos escolares. Contudo, apesar desses avanços, ainda persistem desafios relacionados à garantia do acesso equitativo às tecnologias, especialmente para estudantes com deficiência ou necessidades educacionais específicas.

A educação inclusiva, orientada por princípios de equidade e respeito à diversidade, demanda que recursos e práticas pedagógicas sejam pensados de modo a atender às diferentes formas de aprender. No caso de estudantes com baixa visão, barreiras relacionadas à interface visual, ao tamanho de fontes, ao contraste de cores e à navegação em ambientes digitais podem comprometer significativamente o processo de aprendizagem. Nesse cenário, a acessibilidade digital torna-se elemento central para a efetivação de práticas educacionais verdadeiramente inclusivas.

Este relato de experiência apresenta o processo de desenvolvimento e aplicação do aplicativo RoboticHelper, concebido no âmbito da disciplina Tecnologia na Educação, do curso de Licenciatura em Computação da UFRPE. O projeto foi aplicado em uma escola municipal da cidade do Recife e teve como foco o ensino de robótica educacional para estudantes com baixa visão, integrando aspectos técnicos, pedagógicos e humanos.

Objetivo Geral

Desenvolver e aplicar um aplicativo móvel inclusivo (RoboticHelper) para mediar o ensino de robótica educacional a estudantes com baixa visão em uma escola pública.

Objetivos Específicos

• Criar uma interface com acessibilidade digital baseada em fontes ampliadas,

alto contraste e comandos de voz.

• Treinar um modelo de Inteligência Artificial para reconhecer componentes

físicos de robótica e traduzi-los em informações auditivas.

• Aproximar os estudantes de conceitos básicos de robótica, sensores,

atuadores e lógica de programação.

• Avaliar o engajamento e a autonomia dos alunos com baixa visão durante as

atividades práticas.

Habilidades Trabalhadas

O projeto alinha-se diretamente ao complemento da Base Nacional Comum Curricular (BNCC) para a área de Computação na Educação Básica, mobilizando os seguintes eixos:

• Pensamento Computacional: Formulação e resolução de problemas,

decomposição e elaboração de algoritmos (lógica de programação) por meio da

interação com o robô e o código.

• Mundo Digital: Compreensão e manuseio de artefatos físicos e digitais

(hardware e software), reconhecendo o funcionamento de sensores e atuadores

na robótica.

• Cultura Digital: Uso da tecnologia de forma crítica, ética e inclusiva,

compreendendo como os recursos de acessibilidade digital impactam a

democratização do acesso à informação.

Metodologia

Este é um relato de experiência de natureza qualitativa e descritiva. A pesquisa envolveu estudantes da graduação da UFRPE (sob orientação docente), professores da escola parceira e alunos do Ensino Fundamental com baixa visão na cidade do Recife. O desenvolvimento ocorreu nas seguintes etapas:

• Levantamento Teórico e Observação: Estudos sobre robótica educacional e

acessibilidade, seguidos de entrevistas informais e observações no contexto

escolar para mapear as necessidades dos alunos.

• Criação de Dataset e Treinamento de IA: Utilização do software Label Studio

para rotular fotos de componentes físicos de robótica, criando um dataset

inédito. Em seguida, a Inteligência Artificial YOLOv8 foi treinada para identificar

essas peças por meio da câmera do dispositivo.

• Desenvolvimento de Software: Implementação de uma interface com alto

contraste e navegação simplificada. O sistema foi integrado às APIs do Google

(Text-to-Speech/Speech-to-Text) para fornecer feedback em áudio e aceitar

comandos de voz, garantindo que cada peça identificada pela câmera gerasse

uma explicação sonora correspondente.

• Aplicação Prática e Avaliação: Uso do aplicativo em sala de aula, com registro

de observações sistemáticas sobre a usabilidade, as dificuldades encontradas e

o nível de participação dos alunos.

Resultados e Discussões

A aplicação do RoboticHelper evidenciou impactos pedagógicos e tecnológicos expressivos no processo de ensino-aprendizagem:

• Redução de Barreiras: A interface adaptada (fontes ampliadas e alto contraste)

aliada ao feedback por voz facilitou a interação dos estudantes com conteúdos

que, em ferramentas convencionais, seriam inacessíveis.

• Aumento do Engajamento e Autonomia: Os alunos demonstraram alto interesse

ao conseguirem acompanhar as instruções e compreender as relações entre os

componentes físicos, o código e o comportamento do robô com maior

independência.

• Validação da IA em Sala: A identificação de peças via YOLOv8 aliada ao retorno

em áudio provou ser uma estratégia eficaz para traduzir o mundo físico da robótica

para estudantes com restrições visuais.

• Reconhecimento da Complexidade Inclusiva: A experiência confirmou que

apenas adaptar interfaces é insuficiente; o desenho pedagógico deve considerar as

especificidades dos usuários e as dinâmicas reais da escola.

Conclusão

A experiência com o RoboticHelper constituiu uma iniciativa de grande relevância na formação inicial de professores de Computação, articulando habilidades técnicas, pedagógicas e humanas. O projeto demonstrou na prática a viabilidade de integrar robótica educacional, Inteligência Artificial e acessibilidade digital para promover a participação ativa de estudantes com baixa visão. Além de aproximar esses alunos da

lógica de programação, a ferramenta reforçou o papel transformador da tecnologia na educação, destacando o compromisso inadiável com a criação de soluções que respeitem e atendam à diversidade nas escolas públicas.

Agradecimentos

Os autores agradecem à Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), ao LASER (Laboratório de Sistemas Embarcados e Robótica Educacional/DC – UFRPE) e aos alunos participantes da escola municipal do Recife, atores essenciais na construção deste conhecimento

Referências

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