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Resumo: Este trabalho apresenta uma análise da utilização do método GameFlow para avaliação de jogos sérios casuais. Esse método consiste em 35 heurísticas distribuídas nas seguintes áreas: concentração, desafio, imersão, interação social, habilidades do jogador, controle, objetivos claros e feedback. Para avaliação do método, foram selecionados três jogos casuais do site cerebromelhor.com que exercitam, em algum nível, as habilidades de memória, atenção, linguagem, raciocínio lógico e visão espacial. Os jogos são: "Não era bem este", "Costurando" e "Este sim, este não". Esses jogos foram testados por especialistas que avaliaram cada proposição estabelecida pelo método com notas no intervalo de 0 (não se aplica) a 4 (bom). Durante o processo, constatou-se que o método é aplicável a jogos casuais, mas algumas alterações foram propostas com o objetivo de contemplar as especificidades desses jogos. Palavras-chave:Avaliação de jogos casuais. GameFlow. Heurísticas. 4 (good). During the process it was found that the method is applicable for casual games, but some changes were recommended in order to address the specificities of these games. Abstract: This paper presents an analysis of the GameFlow method for evaluating casual games. This method consists of 35 heuristics distributed in the following

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Etnografia é um método de pesquisa qualitativa pouco citado em pesquisas na área de informática na educação no Brasil. Com o objetivo de demonstrar o potencial de utilização deste método e sua aplicação para a comunidade da área no Brasil, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) na base da Association for Computing Machinery (ACM), avaliando artigos publicados entre 2015 e 2016. O método etnográfico é muito relevante para pesquisas onde o foco está no fator humano, inclusive pesquisas em educação. Assim, consideramos que os resultados deste trabalho podem contribuir para que grupos de pesquisa da área no Brasil conheçam a aplicação do método no contexto internacional, assegurando a assertividade da abordagem etnográfica afim de incentivar sua apropriação pelos pesquisadores área de Informática na Educação, amplificando a confiabilidade dos resultados das pesquisas, e por consequência, beneficiando a prática educacional em seus vários níveis e modalidades.

A partir de um trabalho de revisão da literatura sobre a utilização do padrão Sharable Content Object Reference Model (SCORM) para composição de conteúdos para e-Learning, identificou-se que, embora amplamente utilizado, seu modelo de metadados para agregação de conteúdos é complexo e difícil de ser utilizado por educadores, desenvolvedores de conteúdo e designers instrucionais. Particularmente, a identificação de conteúdos relacionados entre si, a partir de grandes repositórios, tem sido alvo de consideráveis esforços por parte de pesquisadores em ciência da computação, no sentido da automatização destes processos. Todavia, abordagens anteriores estenderam ou alteraram os metadados definidos pelo SCORM. Diante disso, são apresentados neste artigo os resultados de uma pesquisa experimental na qual foi proposta e avaliada uma metodologia que emprega ontologias, anotação automática de metadados, recuperação de informação e mineração de textos para recomendação automática e agregação de conteúdos relacionados, utilizando o vocabulário da categoria de metadados relation, conforme definida pelo SCORM, sem a necessidade de extensão desses metadados, de realizar alterações no padrão, ou mesmo de implementações específicas nos Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem (SGA). Foi desenvolvido um protótipo de um sistema computacional que aplica a metodologia proposta sobre uma amostragem de objetos de aprendizagem, gerando os resultados para avaliação de sua eficácia. Os resultados foram analisados e avaliados com o apoio de profissionais da educação, que atuam no desenvolvimento de conteúdos para e-Learning, demonstrando que a metodologia proposta é viável e eficaz, produzindo os resultados esperados.