Plataforma web gamificada voltada ao apromoramento de soft skills para desenvolvedores, com desafios interativos e feedback automatizado com apoio de IA.
O SkillUp Dev foi idealizado como um projeto acadêmico (TCC) no Centro Universitário de João Pessoa (UNIPÊ), com o objetivo de ajudar desenvolvedores a aprimorarem habilidades interpessoais essenciais para o mercado de trabalho.
A proposta da plataforma é proporcionar um ambiente interativo onde o usuário pode enfrentar situações do cotidiano profissional e receber feedbacks construtivos, promovendo aprendizado contínuo.
💡 Atualmente, segue com planos de evolução e expansão de funcionalidades após a conclusão da graduação.
Desenvolver uma solução digital que auxilie desenvolvedores a aprimorarem soft skills como:
- Comunicação
- Trabalho em equipe
- Resolução de problemas
- Pensamento crítico
| Camada | Tecnologia |
|---|---|
| 🎨 Front-end | HTML5 • CSS3 • JavaScript |
| ⚙️ Back-end | Node.js • Express |
| 🤖 IA | OpenAI API (GPT-4o mini) |
| 🗄️ Banco de Dados | Upstash Redis (produção) • JSON local (dev) |
| ☁️ Hospedagem | Render |
| Resend | |
| 🔒 Segurança | Helmet • Express Rate Limit • CORS |
- 🎮 Desafios interativos simulando situações reais
- 🤖 Feedback automatizado com apoio de inteligência artificial
- 📊 Interface focada na experiência do usuário (UI/UX)
- 🌐 Navegação intuitiva e responsiva
| Dimensão avaliada | V1 | V2 | Variação |
|---|---|---|---|
| SUS Score Médio | 91,2 | 97,9 | +6,7 |
| Desafios interessantes e motivadores | 4,4/5 | 5,0/5 | +0,6 |
| Utilidade do feedback da IA | 2,8/5 | 5,0/5 | +2,2 |
| Reflexão sobre soft skills | 4,6/5 | 5,0/5 | +0,4 |
| Intenção de uso futuro | 4,2/5 | 5,0/5 | +0,8 |
| Coerência percebida do feedback | 2,6/5 | 5,0/5 | +2,4 |
| Diferenciação entre respostas genéricas | 2,6/5 | 4,9/5 | +2,3 |
✅ Publicado e em desenvolvimento contínuo
Este projeto continuará sendo aprimorado após a conclusão do TCC, com foco em:
- Estudo empírico ampliado — amostras maiores, controle formal, acompanhamento longitudinal;
- Modelos de IA mais avançados para feedback ainda mais preciso;
- Expansão: trilhas de aprendizagem, histórico de feedbacks, novos módulos, integração com ambientes educacionais formais.
- Maria Mariah Queiroga Fernandes Soares
- Weslley Batista Vasconcelos
Centro Universitário de João Pessoa (UNIPÊ) Trabalho de Conclusão de Curso – Ciência da Computação 2026