Sobre

Exploro IA, grafos de conhecimento e visualização de dados no contexto da Engenharia de Sistemas e Computação, com ênfase em aprendizado adaptativo, UX e engenharia do conhecimento.

Tema

Criação e uso de páginas web para systems thinking e sistemas de informação, integrando design, engenharia de software, ciência/engenharia de dados e IA para soluções interativas e personalizáveis.

Modelo Integrado — Áreas de Conhecimento & Domínios

  • Engenharia de Sistemas/Software ↔ modelagem do ciclo de vida, requisitos e arquitetura.
  • Ciência da Informação & Dados ↔ organização, metadados, governança e qualidade.
  • Engenharia do Conhecimento ↔ ontologias, regras, grafos e raciocínio.
  • Ciência Cognitiva ↔ memória, atenção, carga cognitiva e design instrucional.
  • Teorias Educacionais/Atividade ↔ aprendizagem ativa, andragogia, DSR, 5W2H.
  • UX/UI ↔ acessibilidade, legibilidade, responsividade.
  • Computação Quântica & Molecular ↔ investigação prospectiva, impacto no processamento e IA.

Funcionalidades

  • Trilhas personalizadas e objetos de aprendizagem adaptativos.
  • Grafo interativo de tópicos e conceitos.
  • Diagnóstico de gaps e recomendações.
  • Dashboards de progresso.
  • Compliance: LGPD/GDPR, privacidade por design.

Abordagem

Princípio do Problema Resolvido: demonstrar primeiro a solução-alvo, depois decompor a engenharia (conceitual→lógico→implementação→operação→evolução).

Cenários

  1. Diagnóstico → geração de trilhas.
  2. Personalização dinâmica via IA.
  3. Feedback e relatórios.
  4. Geração de avaliações e simulações.

Camadas do Sistema

Conhecimento & Domínio • Modelagem de Aprendizagem • Plataforma • Automação & Personalização • Comunicação & Feedback • Governança & Ética • Avaliação & Evolução.

Mapa de Navegação

Estrutura do site organizada por camadas, conectando conceitos a páginas e utilidades.

Grafo de Conhecimento

Visual interativo (D3) conectando tópicos, níveis e componentes. (Integração do script pode ser reaproveitada do arquivo original.)

Legenda & Filtros

O que estamos fazendo

Construindo um Livro Autônomo que aprende sobre domínios definidos, gera/organiza conhecimento e adapta o ensino ao aprendiz.

Por quê

  • Escalar aprendizagem personalizada com rigor técnico.
  • Preservar e evoluir conhecimento tácito/explícito.
  • Viabilizar autonomia com supervisão humana (human-in-the-loop).

Intenção & Finalidade

  • Intenção: reduzir gaps de formação e acelerar domínio prático.
  • Finalidade: entregar trilhas e artefatos úteis ao contexto do aprendiz.

Para quem (Personas)

  • Autodidata técnico (engenharia, TI, dados).
  • Aprendiz escolar (Fundamental/Médio) com orientação.
  • Educador/pesquisador que deseja experimentar abordagens adaptativas.

Qual uso (Cenários-chave)

  • Trilha rápida para um projeto real.
  • Remediação dirigida de lacunas.
  • Experimentação (protótipos, simulações, grafos).

Como está sendo feito

  1. Modelagem de informação (ontologias/graph + metadados).
  2. Arquitetura educacional (teorias, UX, acessibilidade).
  3. Automação com IA (diagnóstico, recomendação, geração).
  4. Governança (LGPD, auditoria, rastreabilidade).

Critérios de Sucesso

  • Domínio medido (pré/pós-teste) e retenção.
  • Tempo para competência (lead time de aprendizado).
  • Usabilidade (SUS) e carga cognitiva percebida.
  • Conformidade (privacidade/ética) e reprodutibilidade.

Riscos & Mitigações

  • Alucinação de IA → verificação cruzada, fontes citadas, revisão humana.
  • Viés → diversidade de fontes, testes A/B, auditorias.
  • Privacidade → minimização de dados, consentimento e armazenamento local/criptografia.
  • Dependência tecnológica → estratégia local/cloud híbrida; exportação/interoperabilidade.

Como iniciar

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