Introdução: O ensino introdutório de programação frequentemente enfrenta desafios relacionados com o pensar lógico-cognitivo e dificuldade nas abstrações dos conceitos-base. Estratégias baseadas na gamificação têm sido exploradas para tornar mais atrativo o processo de aprendizagem. Objetivo: Este trabalho apresenta o Exploradores do Código, um sistema Web gamificado desenvolvido para apoiar o processo educacional dos estudantes em disciplinas introdutórias de programação. Metodologia ou Etapas: O sistema foi desenvolvido utilizando tecnologias Web responsivas, além de princípios de gamificação e elementos como quizzes, multiníveis e feedback. Resultados Esperados: O sistema se encontra em uma versão funcional e executável, integrando elementos gamificados como quizzes, multiníveis e feedback. Espera-se que seu uso contribua para o engajamento estudantil por meio da prática dos conceitos fundamentais de programação.

O termo "smart campus" ou "câmpus inteligente" é frequentemente utilizado para descrever um ambiente acadêmico em que tecnologias da informação e comunicação, como Internet das Coisas (IoT – Internet of Things) e computação em nuvem, são empregadas para beneficiar tanto a instituição de ensino quanto sua comunidade. Essas tecnologias podem ser utilizadas para promover a sustentabilidade, aprimorar a experiência de alunos e professores, otimizar a eficiência energética e dos processos, bem como para apoiar pesquisas e projetos inovadores. Este estudo tem como objetivo realizar uma análise de viabilidade para a implementação de um smart campus no câmpus Pau dos Ferros da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA). A partir dos resultados obtidos em um levantamento de informações, que incluiu a aplicação de um formulário eletrônico e a coleta de dados, juntamente com uma pesquisa bibliográfica sobre iniciativas relacionadas a smart campus, foi possível constatar o interesse positivo dos usuários do câmpus quanto à ideia de implementação de um smart campus na instituição, bem como identificar alguns benefícios que essa implementação pode trazer. Além disso, a literatura comprova a validade da intenção de desenvolver um smart campus que incorpore tecnologias de IoT e computação em nuvem como suporte. No entanto, o resultado da análise de viabilidade aponta a falta de tecnologias de IoT no campus como o principal obstáculo para prosseguir com a iniciativa.

Este artigo apresenta o desenvolvimento de um mapa interativo para o IFPB, campus Campina Grande, projetado para facilitar a navegação interna de estudantes, servidores e visitantes, dada a complexidade estrutural da instituição, que gera dificuldades de localização e acesso aos pontos de interesse. A pesquisa adotou uma abordagem aplicada, utilizando o Google MyMaps como tecnologia principal, devido à sua flexibilidade e acessibilidade. O protótipo desenvolvido teve por base a planta baixa da instituição, incluindo as edificações com mais de um pavimento, proporcionando maior precisão na visualização e deslocamento pelo campus. Os benefícios e desafios no uso de ferramenta no-code para soluções institucionais também são apresentados neste trabalho.

Large Language Models (LLMs) support various business functions, such as Alura’s use of GPT-4 to assess students’ answers. However, high computational and financial costs, along with response time issues, limit scalability. While caching mechanisms offer an alternative, traditional cache fails to evaluate queries semantically, leading to low hit rates. This work evaluates semantic caching on an Alura’s dataset of 94, 913 answers from 20, 639 students. Results show that 45.1% of LLM requests could be served from the cache, significantly reducing costs and improving response times by 4–12× for cache hits.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um mapa com rotas inteligentes para o IFPB, campus Campina Grande. O objetivo é facilitar a navegação interna de estudantes, servidores e visitantes, dada a complexidade estrutural da instituição, que gera dificuldades de localização e acesso aos pontos de interesse. A pesquisa tem caráter aplicado, com modelagem em grafo da malha interna e um agente de rotas executado no navegador. A rede de circulação foi mapeada e normalizada com nós em interseções e arestas como trechos caminháveis. O roteamento é realizado pelo agente usando algoritmo A*, replanejando dinamicamente conforme o deslocamento, tempo e desvio do caminho. Na interface, a posição do usuário é obtida pela Geolocation API, suavizada por média móvel exponencial e ajustada por map-matching geométrico, permitindo que a rota seja recalculada de acordo com a posição do usuário, exiba distância e confirme chegada a 4 m do destino. Ensaios funcionais em percursos reais do campus indicaram responsividade do cálculo e estabilidade visual mesmo sob variações moderadas de precisão do GPS.