Na revisão foram encontradas oito produções científicas que relataram usar algum tipo de ferramenta ou programa on-line que promovesse a ARA no contexto universitário brasileiro, seis dissertações (Brandão, 2021; Carvalho, 2020; Cruz, 2019; Sartori, 2018; Santos, 2020; Silva, 2017) e duas teses (Miranda, 2021; Silva, 2018). Foram resgatados, também, dois artigos derivados da tese de Silva (2018). Contudo, apenas a tese foi considerada para a análise, por apresentar informações mais completas sobre as três ferramentas desenvolvidas. O Quadro 2 ilustra a descrição de cada ferramenta encontrada na revisão.

Quadro 2

ID	Ferramenta (autor, ano)	Tipo	Descrição
1	SmartDB (Silva, 2017)	Dissertação	O SmartDB é um software baseado no processo de aprendizagem SmartLearning, construído com o intuito de ajudar os alunos a resolverem problemas e refletir sobre seu conhecimento, para regular sua própria aprendizagem.
2	Scrum memostra (Sartori, 2018)	Dissertação	O Scrum memostra é um sistema de gerenciamento de projetos, embasado na metodologia ágil Scrum, para promover os processos de autorregulação da aprendizagem.
3	Recursos de LA no LMS (Silva, 2018)	Tese	A Notificação de Pendências é um recurso de Learning Analytics (LA), adaptado ao Learning Management System - LMS que alerta o estudante sobre tarefas não realizadas. Os recursos Metas do tópico e Boletim do tópico são dashboards que auxiliam os estudantes no estabelecimento de metas, busca de estratégias e autoavaliação de seu desempenho.
4	MetaRef (Cruz, 2019)	Dissertação	O Metacognitive Assessment and Reflection (MetaRef) é um plugin desenvolvido para o Moodle, que permite organizar atividades e coletar métricas metacognitivas que permitem estimar e comparar as habilidades metacognitivas e a percepção dos alunos sobre seu próprio conhecimento.
5	DashLearner (Santos, 2020)	Dissertação	O DashLeaner é um Learning Analytics Dashboards (LAD) que permite aos estudantes visualizarem e analisar seus dados gerados durante o uso do Moodle e, assim, possibilitar a reflexão sobre o próprio desempenho.
6	MAAGICA (Carvalho, 2020)	Dissertação	O Modelo para Autorregulação da Aprendizagem e Gamificação intencional de Conteúdos e Atividades (MAAGICA) usa elementos da gamificação para favorecer os processos de autorregulação da aprendizagem.
7	Plataforma APRENDIZagem (Miranda, 2021)	Tese	A plataforma APRENDIZagem reúne diversas atividades com o intuito de estimular o desenvolvimento dos processos da autorregulação da aprendizagem por meio das fases cíclicas de Planejamento, Execução e Autorreflexão.
8	Atividades avaliativas on-line Brandão (2021)	Dissertação	Consiste em um conjunto de atividades avaliativas a serem realizadas pelos estudantes em um ambiente virtual para estimular a autorregulação da aprendizagem.

Fonte: Elaborada pelas autoras (2023).

Analisando os trabalhos resgatados na presente revisão, verificou-se que seis das ferramentas encontradas foram desenvolvidas em programas de pós-graduação da área da Informática. Excetuam-se, neste caso, o trabalho de Miranda (2021) desenvolvido na área da Educação e o de Brandão (2021) realizado na área de Tecnologias Educacionais.

Silva (2017) desenvolveu a ferramenta SmartDB, para ser usada durante o processo de aprendizado SmartLearning que visa a contribuir na ARA, no monitoramento do conhecimento e na aprendizagem dos estudantes do conteúdo da disciplina de Banco de Dados. A pesquisa foi realizada com estudantes do terceiro semestre do Curso Superior de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, ofertado por um Instituto Federal do estado de Minas Gerais.

Em sua tese, Silva (2018) desenvolveu e implementou três recursos de Learning Analytics que visam oferecer apoio aos estudantes de cursos de Engenharia de uma Universidade Federal, nas fases autorregulatórias de planejamento, execução e autorreflexão, em uma metodologia de Sala de Aula Invertida (Flipped Classroom). O recurso Metas do Tópico tem com o foco auxiliar o discente no estabelecimento de metas e busca por estratégias, estimulando a fase de planejamento. Já o recurso Notificação de Pendências emite alertas sobre tarefas pendentes, com o intuito de subsidiar o estudante em processos de autocontrole e auto-observação. Por fim, o recurso Boletim do Tópico reúne informações que podem estimular os processos de autojulgamento e autorreação, essenciais na fase de autorreflexão.

Cruz (2019) elaborou a ferramenta MetaRef, um plugin para o Moodle, que permite organizar diversas atividades autorregulatórias, além de coletar métricas metacognitivas. Por meio de estudo experimental com estudantes, em sua maioria, com Ensino Superior, testou a ferramenta em um curso a distância de curta duração de Lógica de Programação, ao longo de seis semanas. O autor recorreu aos componentes nativos do Moodle, como o feedback, quiz e assignment, em conjunto com o MetaRef, para fazer a intervenção. Cada estudante foi convidado a comparar suas respostas na avaliação da aprendizagem (quiz ou assignment) com a resposta correta e, posteriormente, realizar as atividades do MetaRef, refletindo sobre seus resultados.

Egresso do mesmo programa de pós-graduação de Cruz (2019), Santos (2020) desenvolveu e instalou, no Moodle, um plugin denominado DashLearner, que permite aos estudantes acompanharem, por meio de gráficos e painéis, suas atividades no Moodle. Os estudantes foram convidados a realizar uma autoavaliação da aprendizagem em termos de desempenho e quantidade de submissões e acessos, enquanto interagiam com o DashLearner. Esta interaçao propiciou a tomada de consciência, a autorreflexão e o desenvolvimento dos processos autorregulatórios. A pesquisa, com abordagem quantitativa, foi realizada em uma turma de um curso de especialização (Estudo de caso I), na modalidade EaD, e uma turma de um curso de graduação presencial, com atividades remotas (Estudo de caso II).

No estudo longitudinal conduzido por Brandão (2021), em um curso de Especialização em Gestão Ambiental, foi planejado um conjunto de atividades avaliativas para estimular a ARA, realizadas numa plataforma usada pela universidade para postagens dos conteúdos das aulas. Como ocorreu antes da pandemia da COVID-19, quando as ferramentas de postagens de conteúdo das universidades públicas eram ainda pouco utilizadas, a pesquisa mostrou-se importante por trazer uma nova abordagem de promoção à ARA com uso das tecnologias em um modelo híbrido.

Sartori (2018) utilizou uma abordagem quali-quantitativa em pesquisa experimental com estudantes do terceiro semestre do Curso Superior de Tecnologia em Sistemas para Internet de um Instituto Federal no Rio Grande do Sul, ao longo dos semestres 2017/2 e 2018/1. O autor desenvolveu o Sistema de Gerenciamento de Projetos Scrum memostra, “me” = metacognição, “mo” = motivação e “stra” = strategies, com foco em gerenciar projetos escolares por intermédio da metodologia ágil Scrum, de modo a promover os processos de ARA dos estudantes.

Na mesma instituição e no mesmo curso em que o trabalho de Sartori (2018) foi realizado, porém em disciplinas diferentes, com discentes do primeiro semestre, Carvalho (2020) empregou a abordagem da gamificação, com níveis, emblemas e quadro de classificação, para facilitar o uso de estratégias autorregulatórias, tanto dos alunos como dos professores. Os estudantes participaram da pesquisa ao longo de quatro semestres (de 2018/1 a 2019/2). No primeiro semestre, o autor realizou observações em aula para mapear o perfil dos estudantes e a metodologia pedagógica adotada pelo professor. Já nos semestres posteriores, desenvolveu e aperfeiçoou gradualmente a ferramenta MAAGICA. Um estudo de caso foi realizado com a turma de 2019/2 para planejar, executar e avaliar a ferramenta interventiva.

De modo semelhante, Miranda (2021) realizou uma pesquisa com abordagem quantitativa e qualitativa, em três etapas, visando à criação e ao aperfeiçoamento da plataforma APRENDIZagem: como aprender na universidade. Na primeira etapa, foi realizado o levantamento do perfil autorregulatório dos estudantes universitários ingressantes, enquanto que, na segunda, procedeu-se a uma intervenção presencial com cinco turmas, a fim de testar as atividades que poderiam ser incorporadas na plataforma e sua aceitação por parte dos estudantes. Essas duas etapas deram subsídios ao desenvolvimento e à implementação da plataforma.

A revisão mostrou que a maioria dos estudos tinha como foco apenas o ensino indireto dos processos de ARA de forma on-line. Apenas os trabalhos de Miranda (2021) e Brandão (2021) apresentaram o desenvolvimento de ferramentas projetadas especificamente para o ensino direto das estratégias de ARA. As demais pesquisas, como as de Cruz (2019), Santos (2020), Carvalho (2020) e Silva (2018) revelaram uma tendência em aproveitar os recursos oferecidos pelos ambientes de aprendizagem enriquecidos pela tecnologia, como o Moodle, para desenvolver plugins ou realizar adaptações, nesses ambientes, que permitissem estimular a ARA dos estudantes, uma vez que esses ambientes foram projetados para organizar o conteúdo de uma determinada disciplina e não possuem, em sua origem, ferramentas que permitam estimular as estratégias e os processos autorregulatórios.

Com o aumento da utilização dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) para apoiar os cursos no Ensino Superior, ainda mais depois da pandemia da COVID-19, aperfeiçoar esses ambientes com recursos que permitam o desenvolvimento de competências autorregulatórias, torna-se cada vez mais necessário, uma vez que esses ambientes exigem autonomia e gerenciamento da aprendizagem por parte dos estudantes. Portanto, plugins que estimulem a motivação, tomada de consciência, autorreflexão e, até mesmo, o acompanhamento e monitoramento da aprendizagem são iniciativas importantes para a melhoria das habilidades autorregulatórias e da aprendizagem dos estudantes usuários dessas ferramentas.

Ao analisar as estratégias autorregulatórias que foram estimuladas por essas ferramentas, as estratégias da dimensão metacognitiva foram as mais evidenciadas. Os trabalhos de Santos (2020), Silva (2018) e Cruz (2019) fazem referência direta às potencialidades que os Learning Analytics têm para o estimulo da ARA por meio do feedback oferecido, da autorreflexão, da auto-observação e do monitoramento. Conforme Jivet et al. (2017), plugins incorporados em ambientes de aprendizagem on-line permitem que o usuário visualize, reflita e analise o resultado do seu desempenho, fomentando a autorreflexão e a auto-observação. Plugins, como os LAD, que permitem capturar e apresentar de forma gráfica as atividades de aprendizagem dos estudantes, apresentam grande potencial para serem utilizados como ferramentas para apoiar o acompanhamento e monitoramento da aprendizagem, especialmente por promoverem a consciência, a reflexão e permitirem que os estudantes acompanhem seu progresso e monitorem o próprio comportamento.

A ferramenta de Notificações de Pendências e os Dashboards de Silva (2018) oferecem feedbacks aos estudantes, o que permite que eles comparem suas ações com as de seus colegas e ajustem suas estratégias de aprendizagem, estimulando os processos autorregulatórios de autocontrole, auto-observação e autorreflexão. No plugin desenvolvido por Santos (2020), os estudantes avaliam os resultados do seu desempenho, número de acessos e submissões no Moodle, fomentando a análise e reflexão sobre o próprio desempenho e a comparação com a turma, apoiando assim a capacidade metacognitiva do estudante. A pesquisa de Carvalho (2020), além de utilizar elementos da gamificação para propor o fortalecimento de diversas estratégias autorregulatórias, como motivação, colaboração, busca de ajuda, autoavaliação, reflexão, autoeficácia e monitoramento, também incorporou recursos que estimulassem atividades de ensino e de aprendizagem guiadas pelo PLEA (planejar, executar e avaliar) de Rosário et al. (2005), para orientar alunos e professores a gerenciar seus processos de aprendizagem.

Sartori (2018) observou que a metodologia Scrum é um método ágil de gerenciamento de projetos de software e contempla, em seu desenho, muitas das estratégias de aprendizagem propostas por Zimmermann (2013), tais como: a definição de metas e objetivos, o trabalho em equipe, a busca por ajuda, a gestão do tempo das atividades, a autorreflexão no final das tarefas, entre outras. Na investigação conduzida por Miranda (2021), a plataforma APRENDIZagem apresenta diferentes atividades relativas à definição de objetivos, ao planejamento estratégico, ao pedir ajuda, ao gerenciamento do tempo, da atenção e da ansiedade, ao monitoramento do estudo, à revisão, ao autoteste e à autorreflexão, organizadas em torno das fases de Planejamento, Execução e Autorreflexão. Ao longo das atividades, os usuários são estimulados à reflexão e tomada de consciência sobre os seus processos de aprendizagem.

Brandão (2021) realizou atividades de interação por meio de fóruns e feedbacks ao longo da intervenção e atividades avaliativas, como leitura e reflexão sobre um material, criação de mapas mentais e glossários, que estimulassem a cognição, metacognição e autoavaliação dos usuários, ao longo da disciplina de Introdução à Educação a Distância do Curso de Especialização em Gestão Ambiental. A proposta teve por intuito promover o desenvolvimento de processos e estratégias metacognitivas e cognitivas, como atenção, percepção, consciência, memória, linguagem, raciocínio, tomada de decisões, resolução de problemas e criatividade, além de estratégias de gestão de recursos. Na pesquisa de Silva (2017), o processo de aprendizagem SmartLeaning foi composto por quatro fases: planejamento, resolução, avaliação e reflexão. Cada uma dessas fases promoveu quatro áreas de regulação: cognição, motivação, comportamento e contexto. Assim, constata-se uma variedade de estratégias autorregulatórias incorporadas em cada uma dessas ferramentas para estimular a ARA em estudantes, especialmente as que se referem aos processos de autorreflexão.

Apresenta-se, a seguir, a análise dos processos autorregulatórios desenvolvidos pelos estudantes, ao usarem as ferramentas interventivas, bem como as metodologias utilizadas para avaliar a eficácia ou usabilidade dessas ferramentas. Dos trabalhos resgatados, observou-se que autores como Sartori (2018), Silva (2017) e Silva (2018) utilizaram instrumentos avaliativos externos à ferramenta de intervenção, como questionários. Já autores como Cruz (2019) e Santos (2020) preferiram aproveitar as funcionalidades das próprias ferramentas usadas nas intervenções para avaliar os processos da ARA estimulados nos estudantes. Brandão (2021), Carvalho (2020) e Miranda (2021) utilizaram tanto instrumentos externos quanto aqueles integrados à ferramenta interventiva.

Sartori (2018) usou uma abordagem qualitativa e quantitativa para avaliar os processos da ARA desenvolvidos pelos alunos ao utilizar a ferramenta Scurm memostra. A avaliação foi realizada por meio da aplicação do questionário adaptado da escala de Conhecimento de Estratégias de Aprendizado, a fim de identificar quais estratégias de ARA os estudantes utilizaram ao longo da realização das atividades propostas pela ferramenta interventiva. Participaram da pesquisa 7 estudantes no grupo controle e 14 no grupo experimental. Ao final da pesquisa, constataram que os estudantes que usaram a ferramenta demostraram utilizar mais as estratégias de definição de metas e objetivos, gerenciamento do tempo de execução das tarefas, prática de autorregistros, automotivação e autorreflexão do aprendizado, do que o grupo controle, que utilizou apenas as estratégias de Pedir ajuda e Interação entre colegas.

No estudo experimental de Silva (2017), participaram das etapas do pré-teste e pós-teste uma amostra de 11 estudantes. A ARA foi mensurada usando o Questionário de Estratégias de Aprendizagem, contemplando as escalas de autorregulação metacognitiva, regulação do esforço, pensamento crítico e aprendizagem em pares. O monitoramento do aprendizado do conteúdo da disciplina foi calculado pela precisão do monitoramento do conhecimento (KMA) e pelo viés do monitoramento do conhecimento (KMB). O desempenho dos estudantes em termos da melhoria de sua aprendizagem acerca do conteúdo de Banco de Dados foi analisado por meio de respostas no SmartDB. Os resultados mostraram benefícios para os estudantes após a implementação do processo de aprendizado SmartLearning, com aumento das médias gerais de todas as métricas utilizadas, concluindo que a ferramenta SmartDB contribuiu para a aprendizagem dos estudantes, embora não tenha sido relatado se esse aumento foi estatisticamente significativo.

Silva (2018), para verificar os efeitos dos recursos de LA na ARA dos estudantes, realizou um estudo experimental com 96 estudantes (45 do grupo de controle, 51 do grupo experimental) usando o instrumento Online Self-regulated Learning Questionnaire e o Modelo de Aceitação de Tecnologia (do inglês Technology Acceptance Model), antes e após o uso dos recursos tecnológicos. Os resultados da pesquisa evidenciaram que os recursos de LA utilizados produziram efeitos estatisticamente significativos nos processos autorregulatórios de autorreflexão e busca de apoio dos colegas para o esclarecimento de dúvidas, embora não tenham sido significativos para os processos de estabelecimento de metas e de estruturação do ambiente. Houve manifestação positiva dos estudantes em relação à facilidade de uso, utilidade percebida, intenção de uso e usabilidade dos recursos implementados no Learning Management System (LMS).

Para avaliar a atividade metacognitiva dos estudantes durante a realização das atividades no Moodle, Cruz (2019) criou duas métricas metacognitivas, o índice Metacognitive Knowledge Measure (MKM, Medida de Conhecimento Metacognitivo) e o índice Metacognitive Knowledge and Grade Measure (MKGM, Medida de Conhecimento Metacognitivo e Nota), com o intuito de possibilitar a análise individual dos participantes acerca das atividades realizadas. A análise da evolução da metacognição dos 107 estudantes por meio dos índices metacognitivos MKM e MKGM, e outros índices que já estavam Moodle, apontou que, dos 36 estudantes que realizaram mais de uma atividade do MetaRef, apenas 5 foram aprovados, 2 ficarem em recuperação e 11 não foram aprovados. Devido à discrepância do número de estudantes das duas amostras, não foi possível fazer análises estatísticas inferenciais de correlação. Verificou-se, no entanto, que os alunos aprovados possuíam índices metacognitivos melhores que os não aprovados, mais classificações como realistas, além de terem obtido as melhores notas e realizarem mais atividades no curso.

Santos (2020) realizou dois estudos de caso com o objetivo de analisar o potencial do DashLearner para a autorregulação. O autor usou questionário com questões relacionadas à análise e reflexão sobre o próprio desempenho e comparado com a turma e questões sobre a análise de aceitação e utilidade do DashLearner. O Estudo de caso I foi realizado com 263 estudantes, ao longo sete dias corridos, porém apenas 69 (26%) participaram, ativamente, da pesquisa. Os estudantes responderam a 21 questões à medida que interagiam com o DashLearner. O estudo de caso II, realizado ao longo de 12 semanas, contou com 34 estudantes, no entanto, por não conseguir avaliar os eventuais impactos do uso da ferramenta no comportamento de autorregulação e no próprio desempenho dos estudantes, o autor usou instrumento com 24 questões para tentar capturar o potencial de uso da ferramenta no decorrer da disciplina. Santos (2020) avaliou a utilidade dos seguintes itens: análise de desempenho, de submissões e de acessos; potencial para planejamento e qualidade das informações; provável frequência de uso e questões relacionadas com análise e reflexão sobre o próprio desempenho e comparado com a turma. Os resultados indicam que a ferramenta teve boa aceitação entre os estudantes, e 87% a 93% dos estudantes avaliaram positivamente a ferramenta, considerando-a útil para apoiar análises sobre seu desempenho, participação e entregas de trabalhos da disciplina e, consequentemente, fomentar e ampliar os processos autorregulatórios.

Para avaliar os processos de ARA desenvolvidos pelos usuários ao utilizar a plataforma APRENDIZagem, Miranda (2021) introduziu perguntas abertas e fechadas, ao final de cada estratégia trabalhada e ao final de cada módulo da plataforma, além do Questionário de Estratégias de Autorregulação do Controle do Desempenho, respondido pelos estudantes no módulo inicial e no módulo final da plataforma, para que comparassem as diferenças no uso de estratégias. Os efeitos da utilização da plataforma na autorregulação dos estudantes não foram examinados nesse estudo. No entanto, uma análise de validade de conteúdo foi feita por juízes especialistas e estudantes indicando resultados satisfatórios em todas as métricas avaliadas. Alguns ajustes quanto à clareza das atividades e à atratividade da plataforma foram sugeridos.

O desempenho autorregulatório dos estudantes foi avaliado por Brandão (2021) aplicando, antes da intervenção, o questionário adaptado de Zimmerman e Pons (1986) sobre estratégias autorregulatórias utilizadas pelos estudantes e cruzando com os dados extraídos da plataforma utilizada, como número de acessos, frequência, registros de login, análise dos fóruns e atividades avaliativas. Análises qualitativas e quantitativas permitiram inferir que os dez educandos com mais acesso e ações na plataforma obtiveram bom desempenho (notas) na disciplina e os dez com menos acesso e ações não tiveram bom desempenho. Em termos de ARA, os estudantes com bom desempenho utilizaram maior quantidade de estratégias para facilitar a recuperação da informação, estratégias cognitivas, relacionadas à codificação de material, e metacognitivas, que envolvem planejamento, regulação e monitoramento. Os alunos com baixo desempenho utilizaram mais estratégias metacognitivas e cognitivas, mas empregaram poucas estratégias de gerenciamento de recursos.

A pesquisa de Carvalho (2020) valeu-se de abordagem quali-quantitativa para avaliar os processos autorregulatórios estimulados pela ferramenta MAAGICA. Na abordagem qualitativa, o autor, por meio de autorrelatos dos alunos, escritos na própria ferramenta interventiva, conseguiu observar as estratégias e os elementos da ARA usados pelos estudantes, durante a realização das tarefas de programação, propostas pelo MAAGICA. Em uma abordagem quantitativa, por meio do Questionário Reduzido de Autorregulação, avaliou os processos de ARA dos estudantes. A análise das médias dos escores das 50 respostas dos estudantes, 29 no início e 21 ao final do estudo de caso, revelou aumento discreto na escala de Estabelecimento de objetivos e no Índice total de ARA, bem como redução no Controle de impulsos. Os resultados qualitativos mostraram que o desempenho dos estudantes que usaram a ferramenta MAAGICA foi satisfatório, uma vez que 70% dos que tiraram notas máximas nas provas (nota 10) e 80 % dos que tiveram notas acima de 7 estavam nas 10 primeiras posições no quadro de classificação proposto pela pesquisa.

Em síntese, observou-se nesses trabalhos que os autores focaram em avaliar os processos autorregulatórios desenvolvidos pelos estudantes, no entanto a eficácia dessas ferramentas foi pouco explorada. Apenas Silva (2017), Silva (2018), Sartori (2018) e Carvalho (2020) conseguiram realizar estudo experimental para avaliar a eficácia da ferramenta utilizada, apresentando resultados positivos. Os demais autores, avaliaram o potencial da ferramenta utilizada usando abordagens qualitativas.