Adaptando questões para alunos neurodivergentes com IA

Design UX/UI | Benchmarking | Design Sprint | Handoff | Métricas

Contexto

Professores de escolas públicas e privadas enfrentam um grande desafio: adaptar tarefas para alunos neurodivergentes (por exemplo, alunos com TDAH, autismo ou dislexia) de maneira justa, personalizada e viável.

Qual é o problema?

A maioria desses educadores não tem acesso a relatórios médicos ou treinamento formal em educação inclusiva. Isso muitas vezes resulta em longas horas extras e incerteza ao elaborar avaliações justas.

💭 Como podemos apoiar os professores na adaptação de atividades de aprendizagem — sem utilizar dados sensíveis — e ainda garantir qualidade na adaptação?

53,3%

Professores que acreditam que criar questões e provas é o que mais consome tempo fora da sala de aula

Professores que acreditam que criar questões e provas é o que mais consome tempo fora da sala de aula

75%

Professores que gostariam de assistência na criação de planos de aula adaptados às necessidades específicas de cada turma

Professores que gostariam de assistência na criação de planos de aula adaptados às necessidades específicas de cada turma

84%

Escolas que ensinam alunos inclusivos (neurodivergentes) e pagam horas extras para adaptar as questões das provas

Escolas que ensinam alunos inclusivos (neurodivergentes) e pagam horas extras para adaptar as questões das provas

Equipe envolvida no projeto

  • PM e desenvolvedores

  • Especialistas em inclusão e neurodiversidade

  • Consultores educacionais

  • Especialistas em IA

  • Eu + outro designer

Nosso processo

  • Benchmarking + entendimento do fluxo

  • Fluxo do usuário (user flow) e wireframes

  • Protótipo navegável

  • Testes de usabilidade

  • Soft Opening

  • Métricas de acompanhamento

Pesquisa + Benchmarking

Para dar início ao projeto, nosso objetivo era mapear a jornada e os pontos de dor dos professores através de conversas com especialistas + Benchmarking para aprender com concorrentes diretos e indiretos. Tudo corria bem, até que enfrentamos um problema…

📌 Limitação legal: sensibilidade dos dados

Idealmente, usaríamos relatórios como Anamnese e PEI (Plano de Educação Individualizado) diretamente na ferramenta para garantir a qualidade da adaptação — mas esses são documentos sensíveis sob as leis de proteção de dados (como LGPD/GDPR).

⚠️ Como podemos construir uma solução confiável sem esses dados?

A solução: Design Sprint! Construindo um caminho

Para resolvermos o problema com rapidez e qualidade, conduzimos uma Design Sprint de 2 dias com:

  • Especialistas em inclusão e acessibilidade

  • Engenheiros e pesquisadores de IA

Nosso objetivo: Criar uma ferramenta onde professores poderiam guiar a IA com base em suas experiências vividas com os alunos — sem necessidade de diagnóstico médico.

🛠️ Resultado: um fluxo de usuário completo, validado pelo PM (regras de negócios), desenvolvedores (viabilidade técnica) e especialistas em inclusão (qualidade do conteúdo).

Próximos passos: do fluxo ao protótipo

  • Criamos wireframes de alta fidelidade com base no fluxo aprovado

  • Em seguida, projetamos todos os cenários de sucesso e falha

  • Asseguramos alinhamento entre design, desenvolvimento e PM

  • E finalmente, entregamos um protótipo interativo para testes de usabilidade

🧪 Testamos com usuários reais!

Esse processo foi crucial para coletar feedbacks, onde tivemos uma grata surpresa: a ferramenta foi muito elogiada pelos professores e teve altas taxas de sucesso nas tarefas do teste, garantindo um excelente nota no SUS (System Usability Scale)

Pequenos ajustes foram feitos e o produto foi preparado para entrega. Para garantir ainda mais a confiabilidade das adaptações geradas pela solução, convidamos um grupo seleto de escolas para testar nosso produto, liberando-o para pequenos grupos (soft opening) e monitorando de perto os resultados.

Lançamento & Resultados

Para medir o sucesso da ferramenta e iterarmos com base no comportamento do usuário, usamos:

  • 🎯 Mouseflow (mapas de calor e padrões de interação)

  • 📊 Metabase (rastreamento de dados de uso, como Weekly Active Users)

  • 💬 Typeform (CSAT e feedback dos usuários)

Impacto no mundo real

  • 🚀 Expandimos de 50 para mais de 600 escolas em questão de meses

  • 👥 Atingimos 100.000+ alunos

  • 📈 Melhorias contínuas guiadas por dados reais

O que eu aprendi?

  • Design para diferentes necessidades: aprofundei meu entendimento sobre como pessoas com divergências possuem características únicas e em como os produtos digitais podem — e devem — se adaptar para atender a essas necessidades.


  • Escalabilidade com propósito: com uma base sólida focada no usuário, criamos um produto que não só funcionou — ele escalou rápido, com impacto.


  • Responsabilidade ao usar IA: Trabalhar com Inteligência Artificial exige testes cuidadosos, iteração contínua e pensamento ético. Um bom design = usabilidade + responsabilidade.

Obrigada por ler!

Obrigada por ler!

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