Da intenção pedagógica à experimentação: integração entre inteligência artificial e materiais modulares na educação STEAM

THE CODE LABORATÓRIO MAKER • CASE DE PRÁTICA • MIT-ANPEI BRAZIL SUMMIT 2026

CALL FOR CASES 2026

Da intenção pedagógica à experimentação Integração entre inteligência artificial e materiais modulares na educação STEAM

CASO DE PRÁTICA

Um modelo adaptável para o desenvolvimento de soluções educacionais em diferentes redes, públicos e contextos de infraestrutura.

THE CODE LABORATÓRIO MAKER

Tecnologia educacional • Cultura maker • Robótica • STEAM Rio de Janeiro • 2026

TESE DO CASE

A educação tecnológica não escala pela multiplicação de equipamentos, mas pela capacidade de transformar tecnologia em experiências pedagógicas contextualizadas, documentáveis, adaptáveis e replicáveis.

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01 • RESUMO EXECUTIVO

Do recurso tecnológico à experiência de aprendizagem O desafio não é apenas levar tecnologia à escola. É criar condições para que professores e redes consigam transformá-la em aprendizagem com intencionalidade pedagógica.

A ampliação do acesso a equipamentos digitais, kits de robótica, microcontroladores e ferramentas de fabricação não garante, por si só, sua integração ao currículo. Entre a tecnologia disponível e a experiência de aprendizagem existe uma etapa crítica: o planejamento pedagógico.

Este caso apresenta a evolução de uma prática da The Code Laboratório Maker para um ecossistema físico-digital que conecta duas dimensões complementares: uma camada de inteligência pedagógica para apoiar a escrita, organização e adaptação de aulas e projetos; e o Code Cubo, material prático e modular para experimentação em programação, eletrônica, robótica e cultura maker.

QUESTÃO ORIENTADORA

Como transformar recursos tecnológicos em experiências educacionais pedagogicamente intencionais, adaptáveis a diferentes públicos e replicáveis em contextos com distintos níveis de infraestrutura e maturidade tecnológica?

CAMADAS INTEGRADAS

ETAPAS DA JORNADA CODE

CUBO

TRILHAS PROGRESSIVAS

VÍDEOS NA JORNADA

A hipótese A combinação entre inteligência pedagógica digital e recursos físicos modulares pode reduzir as barreiras entre planejar e implementar educação STEAM. O processo passa a partir da intenção educacional - e não do equipamento disponível.

INTENÇÃOPLANEJAREXPERIMENTARREGISTRARADAPTARREPLICAR

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02 • O DESAFIO

Tecnologia disponível não significa tecnologia integrada A heterogeneidade das redes educacionais exige soluções capazes de funcionar com diferentes públicos, currículos, recursos e níveis de infraestrutura.

PEDAGÓGICO

Transformar ferramentas e componentes em experiências com objetivos de aprendizagem claros.

CURRICULAR

Relacionar atividades a competências, habilidades, componentes e progressões adequadas.

OPERACIONAL

Adaptar a proposta à conectividade, tempo, equipamentos, formação docente e realidade local.

ESCALA

Documentar práticas para que experiências bem-sucedidas deixem de depender apenas de quem as criou.

Mudança de lógica DE “O que podemos ensinar com este equipamento?”

PARA

“Qual experiência de aprendizagem queremos construir e qual tecnologia é adequada para realizá-la neste contexto?”

Princípio de adaptabilidade O modelo considera quatro variáveis para a adaptação das experiências:

P

PÚBLICO

O

OBJETIVO

I

INFRAESTRUTURA

C

COMPLEXIDADE

Uma mesma intenção pedagógica pode resultar em uma experiência desplugada, maker, com programação, microcontroladores, sensores, robótica ou em combinações entre essas possibilidades.

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03 • A SOLUÇÃO

Um ecossistema físico-digital para educação STEAM A solução conecta planejamento assistido, autoria docente, materialidade tecnológica e geração de evidências em um mesmo fluxo.

INTENÇÃOProfessor, escola ou rede define o problema, o público e o objetivo de aprendizagem.

INTELIGÊNCIA PEDAGÓGICAA plataforma organiza a escrita do projeto, relaciona BNCC e eixos tecnológicos, identifica lacunas e apoia a adaptação.

EXPERIMENTAÇÃOO Code Cubo materializa o plano em desafios de construção, programação, teste e prototipagem.

EVIDÊNCIARegistros, produções e documentação tornam a experiência analisável e compartilhável.

REDEPráticas podem ser revisadas, adaptadas e replicadas entre unidades e contextos.

IA como copiloto, não como autora A inteligência artificial é posicionada como suporte à estruturação e sistematização. A arquitetura-base prevê cadastro estruturado de projetos, vínculo com habilidades da BNCC, classificação por eixos tecnológicos, coautoria, registro de evidências e acervo pesquisável. Também prevê comparação entre texto original e versão assistida, aprovação das alterações e versionamento.

GOVERNANÇA PEDAGÓGICA

O professor permanece responsável pela intencionalidade e pelas decisões educacionais. A IA reduz fricções de planejamento e documentação, sem substituir a mediação docente.

Nota de desenvolvimentoA arquitetura tecnológica da plataforma utilizada como base deste case foi proposta pela Ludotopia Desenvolvimento de Software sob Encomenda Ltda. A titularidade do software, código, arquitetura, modelos e metodologia tecnológica é da Ludotopia, conforme a proposta técnica de referência. A The Code responde pela integração pedagógica e pela camada de experimentação descrita neste case.

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04 • CODE CUBO

A camada de experimentação física O componente não é o produto: ele é o meio para produzir uma experiência pedagógica prática, progressiva e autoral.

O Code Cubo é uma solução físico-digital estruturada em experiências maker independentes e colecionáveis. Cada Cubo combina material prático, trilha pedagógica, conteúdos digitais, acompanhamento e desafios progressivos.

VALIDAÇÃO E APLICAÇÃO EM CAMPO

O Code Cubo passou por processo de validação no contexto do programa BNDES Garagem e sua lógica prática foi testada em ações realizadas com o SESC Rio e outros parceiros e contextos educacionais. Essas experiências contribuíram para o amadurecimento da proposta de valor, da modularidade e da adaptação a diferentes públicos e infraestruturas.

SEMANAS

TRILHAS

MONTAGENS

MENTORIAS

A jornada consolidada prevê ainda 8 vídeos gravados e acompanhamento em plataforma digital.

Jornada pedagógica

EXPLORAR

Compreender o desafio e reconhecer os elementos do sistema.

CONSTRUIR

Montar, programar e observar relações entre componentes e comportamento.

INVESTIGAR

Testar hipóteses, identificar falhas, comparar resultados e iterar.

CRIAR

Desenvolver uma solução ou desafio autoral e compartilhar o processo.

Progressão por público

• Code Mini (4-5 anos): movimento, rodas, eixos, giro e força.
• Code Start (6-10 anos): engrenagens, mecanismos e circuitos simples.
• Code Create (11-14 anos): microcontroladores, sensores e atuadores.
• Code Lab (15+): Arduino/IoT, prototipagem e fabricação digital.

INTEGRAÇÃO COM A PLATAFORMA

A plataforma estrutura o “por quê” e o “como ensinar”; o Code Cubo oferece o “com o que experimentar”. Juntos, fecham o ciclo entre intenção pedagógica, prática e evidência.

THE CODE LABORATÓRIO MAKER • CASE DE PRÁTICA • MIT-ANPEI BRAZIL SUMMIT 2026 05 • RESULTADOS, APRENDIZADOS E POTENCIAL DE ESCALA Da prática validada à integração físico-digital O case combina uma camada prática já validada e testada em contextos reais com uma nova camada de inteligência pedagógica em desenvolvimento.

A concepção do modelo resulta da experiência da The Code com atividades STEAM, cultura maker, robótica educacional, materiais didáticos e formação em diferentes contextos. O Code Cubo passou por processo de validação no contexto do programa BNDES Garagem e foi testado em ações realizadas com o SESC Rio e outros parceiros do ecossistema educacional. Essas experiências reforçaram a importância de articular propósito pedagógico, suporte ao educador, modularidade, materialidade e documentação.

Aprendizados consolidados

• Disponibilizar equipamentos não é suficiente para consolidar uma cultura de educação tecnológica.
• Professores precisam de apoio para traduzir objetivos educacionais em experiências práticas viáveis.
• Soluções para redes heterogêneas precisam considerar diferentes níveis de infraestrutura desde a concepção.
• Documentar as práticas é essencial para melhorar, compartilhar e replicar experiências bem-sucedidas.
• A IA gera mais valor quando reduz fricções do planejamento sem retirar do professor a autoria e a decisão pedagógica.

Evidências de maturidade e próximos passos

VALIDAÇÃO EM INOVAÇÃO

O Code Cubo passou por processo de validação no contexto do programa BNDES Garagem, apoiando o amadurecimento da proposta e de sua aplicabilidade.

TESTE EM CAMPO

A lógica prática do Code Cubo foi testada em ações com o SESC Rio e outros parceiros, em diferentes públicos e contextos educacionais.

PRÓXIMA FRONTEIRA

A camada de inteligência pedagógica possui arquitetura funcional especificada. A próxima etapa é integrá-la à jornada física e medir ganhos de tempo, qualidade, adaptação e replicabilidade.

CONTRIBUIÇÃO DO CASE

Evoluir uma camada prática já validada e testada em campo para um ecossistema que integra inteligência artificial, planejamento pedagógico e experimentação tecnológica, preservando a autoria docente e ampliando a capacidade de adaptação e replicação.

THE CODE LABORATÓRIO MAKER

Caso de Prática • MIT-ANPEI Brazil Summit 2026 Palavras-chave: educação STEAM • inteligência artificial • tecnologia educacional • cultura maker • inovação educacional • formação docente

[conteúdo visual do documento] [página 2]

2 — CAMADAS INTEGRADAS

4 — ETAPAS DA JORNADA CODE CUBO

4 — TRILHAS PROGRESSIVAS

8 — VÍDEOS NA JORNADA

Fluxo: INTENÇÃO → PLANEJAR → EXPERIMENTAR → REGISTRAR → ADAPTAR → REPLICAR

[página 3] Blocos do desafio:

PEDAGÓGICO — Transformar ferramentas e componentes em experiências com objetivos de aprendizagem claros.

CURRICULAR — Relacionar atividades a competências, habilidades, componentes e progressões adequadas.

OPERACIONAL — Adaptar a proposta à conectividade, tempo, equipamentos, formação docente e realidade local.

ESCALA — Documentar práticas para que experiências bem-sucedidas deixem de depender apenas de quem as criou.

Mudança de lógica:

DE — “O que podemos ensinar com este equipamento?”

PARA — “Qual experiência de aprendizagem queremos construir e qual tecnologia é adequada para realizá-la neste contexto?”

Princípio de adaptabilidade:

P — PÚBLICO

O — OBJETIVO

I — INFRAESTRUTURA

C — COMPLEXIDADE

[página 4] Fluxo da solução:

1 — INTENÇÃO — Professor, escola ou rede define o problema, o público e o objetivo de aprendizagem.

2 — INTELIGÊNCIA PEDAGÓGICA — A plataforma organiza a escrita do projeto, relaciona BNCC e eixos tecnológicos, identifica lacunas e apoia a adaptação.

3 — EXPERIMENTAÇÃO — O Code Cubo materializa o plano em desafios de construção, programação, teste e prototipagem.

4 — EVIDÊNCIA — Registros, produções e documentação tornam a experiência analisável e compartilhável.

5 — REDE — Práticas podem ser revisadas, adaptadas e replicadas entre unidades e contextos.

[página 5] Indicadores:

4 — SEMANAS

4 — TRILHAS

4 — MONTAGENS

2 — MENTORIAS

Jornada pedagógica:

EXPLORAR — Compreender o desafio e reconhecer os elementos do sistema.

CONSTRUIR — Montar, programar e observar relações entre componentes e comportamento.

INVESTIGAR — Testar hipóteses, identificar falhas, comparar resultados e iterar.

CRIAR — Desenvolver uma solução ou desafio autoral e compartilhar o processo.

Progressão por público:

Code Mini — 4-5 anos — movimento, rodas, eixos, giro e força.

Code Start — 6-10 anos — engrenagens, mecanismos e circuitos simples.

Code Create — 11-14 anos — microcontroladores, sensores e atuadores.

Code Lab — 15+ — Arduino/IoT, prototipagem e fabricação digital.

[página 6] Quadro “Evidências de maturidade e próximos passos”:

VALIDAÇÃO EM INOVAÇÃO — O Code Cubo passou por processo de validação no contexto do programa BNDES Garagem, apoiando o amadurecimento da proposta e de sua aplicabilidade.

TESTE EM CAMPO — A lógica prática do Code Cubo foi testada em ações com o SESC Rio e outros parceiros, em diferentes públicos e contextos educacionais.

PRÓXIMA FRONTEIRA — A camada de inteligência pedagógica possui arquitetura funcional especificada. A próxima etapa é integrá-la à jornada física e medir ganhos de tempo, qualidade, adaptação e replicabilidade.