Quebrando o Silêncio Pedagógico

O Modelo WOKDEX para Feedback Formativo em Juízes Online

Apresentação do modelo WOKDEX, um schema de metadados pedagógicos para transformar vereditos binários de juízes online em feedback formativo portátil.

Educação em Computação
Juízes Online
Feedback Formativo
WOKDEX
SBIE 2026
portugues
Autores

Aléssio M. Jr

Vinícius Fernandes dos Santos

Data de Publicação

01/11/2026

Data de Modificação

22/09/2026

Resumo

Juízes online tradicionais escalam a correção de programas, mas operam em silêncio pedagógico: vereditos como WA e TLE não explicam a natureza do erro. Esta apresentação introduz o WOKDEX, sua tipologia de testes e os resultados de uma validação retrospectiva com 856 submissões.

1 Sinopse

Juízes online permitem avaliar submissões em escala, mas normalmente devolvem apenas um veredito binário: Accepted, Wrong Answer ou Time Limit Exceeded. Para quem aprende programação, esse retorno não explica se a falha é lógica, se revela uma misconception recorrente ou se a solução é correta, mas ineficiente.

O WOKDEX propõe levar a intenção formativa para o próprio artefato do exercício. O schema organiza testes em cenários tipados, associa habilidades e dicas contextualizadas e permanece agnóstico de plataforma. Assim, a camada pedagógica acompanha o exercício quando ele é migrado entre juízes online, LMSs e autograders.

2 Contribuições

  1. Schema WOKDEX: metadados estruturados em YAML e validados por JSON Schema.
  2. Tipologia pedagógica de testes: SAMPLE, FUNCTIONAL, MISCONCEPTION e PERFORMANCE.
  3. Corpus aberto: 45 exercícios curados, com 230 cenários para CS1, CS2 e CS3.
  4. Heurística de Modulação de Dica (HMD): ajusta a confiança do feedback à consistência da falha.

3 Resultados principais

Na validação retrospectiva in-silico, 856 submissões previamente reprovadas por vereditos opacos foram reprocessadas pelo motor WOKDEX:

  • 235 submissões (27,45%) foram identificadas como problemas de PERFORMANCE;
  • 93 submissões (10,86%) receberam diagnóstico de MISCONCEPTION;
  • 528 submissões (61,68%) permaneceram classificadas como falhas FUNCTIONAL ou lógica incompleta.

Em conjunto, os resultados mostram que 38,31% dos vereditos antes opacos podem receber uma classificação pedagógica mais específica.

4 Evento

Apresentação para o XXXVII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2026), integrado ao XV Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2026), em Goiânia, GO.

5 Público-alvo

Pesquisadores, docentes, autores de problemas, desenvolvedores de ambientes de aprendizagem e profissionais interessados em educação em computação, avaliação automática e feedback formativo.

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