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SINCE 2014
Empreendedorismo Maker
Educação Maker com IA e STEAM com enfoque no Empreendedorismo & Inovação
Objetivo Geral: Desenvolver nos estudantes a capacidade investigativa a partir do desenvolvimento de competênciasna disciplina de Empreendedorismo & Inovação com o propósito de utilizar a IA com a filosofia do 'Aprender Fazendo' na Administração.

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Introdução
A educação em Inteligência Artificial (IA) inserida no âmbito STEAM (Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática) potencializa a aprendizagem ao unir conhecimentos multidisciplinares em ambientes práticos, como os laboratórios de prototipagem maker.
O ensino por investigação é uma metodologia que estimula o pensamento crítico e investigativo, permitindo aos estudantes explorar problemas reais por meio de hipóteses, experimentação e análise. Quando aplicado em ambientes maker, essa abordagem se fortalece, promove engajamento dos alunos no desenvolvimento de protótipos funcionais incorporando conceitos de IA.
A educação em IA na perspectiva STEAM, combinada com laboratórios maker e o ensino por investigação, cria um ecossistema educacional que prepara os estudantes para os desafios contemporâneos do empreendedorismo, estimulando o protagonismo, a criatividade e a capacidade de transformar ideias em soluções práticas e inovadoras.
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Tarefa
Em equipes de 4 a 5 estudantes, investiguem um problema local e elaborem uma proposta empreendedora que contemple:
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Desenvolvimento de plataforma digital contendo:
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Problema, público-alvo e pesquisa
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Proposta de valor e protótipo
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Testes rápidos e aprendizados
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Uso transparente de IA e fontes citadas
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Um pitch em vídeo de 60 a 90 segundos incorporado na postagem.


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Processo
Preparação breve (5 min): formar equipes, escolher um tema-alvo ligado à Administração, com enfoque no Empreendedorismo e Inovação Maker.
Sprint 1 – Descoberta (45 min):
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Definir problema de pesquisa
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Buscar evidências com IA e validar fontes confiáveis
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Mapear dores do consumidor, causas e contexto
Sprint 2 – Ideação (45 min):
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Brainstorm com IA
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Criar persona e proposta de valor
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Selecionar uma solução mínima viável
Sprint 3 – Protótipo e Teste (45 min):
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Protótipo simples (wireframe, mockup, roteiro de serviço)
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Simular feedback de clientes com IA
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Esboçar viabilidade básica (canais, custos-chave e riscos)
Sprint 4 – Publicação e Pitch (60 min):
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Montar post público com seções claras
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Inserir referências e “IA utilizada” de forma transparente
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Gravar e anexar o vídeo-pitch
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Compartilhar o link com a turma e buscar feedback dos colegas
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Recursos (IA e fontes)
Pesquisa e curadoria:
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Perplexity, Chatgpt ou similar (clarear problema, comparar dados, rascunhar estruturas)
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Google Scholar: https://scholar.google.com
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SciELO: https://scielo.org
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Google Patents: https://patents.google.com
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Dados abertos e datasets: Kaggle: https://kaggle.com
Criação e protótipo:
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Canva: https://www.canva.com
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Figma: https://www.figma.com
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Miro para mapas: https://miro.com
Publicação:
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Google Sites: https://sites.google.com
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Medium: https://medium.com
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Padlet para mural colaborativo: https://padlet.com
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Wix: https://users.wix.com/signin?forceRender=true&overrideLocale=pt

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Critérios de Avaliação
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Qualidade e profundidade da pesquisa.
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Uso adequado e criativo das ferramentas de IA.
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Clareza e objetividade no relatório final.
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Originalidade das propostas para integrar IA nas práticas de Empreendedorismo & Inovação
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Apresentação oral ou multimídia da pesquisa (vídeo) para a turma, valorizando comunicação e argumentação.

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Conclusão
Empreender é uma prática investigativa contínua: observar, formular hipóteses, testar com dados e aprender rapidamente. A pesquisa orienta a inovação, diminui riscos e potencializa o valor entregue. Ao integrar métodos como Design Thinking, Lean Startup, Effectuation, junto com abordagens STEAM (Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática) e a cultura Maker na Administração, você impulsiona a criação de soluções práticas e criativas. Aliando esses métodos a recursos digitais e inteligência artificial, as ideias são transformadas em soluções testáveis, centradas no usuário, com transparência e confiabilidade.

Como a IA poderá favorecer a pesquisa?
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Explore conteúdo de pesquisa: resumir relatórios, comparar fontes e organizar referências.
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Organização e Análise dos dados: estruturar dados, detectar padrões, criar hipóteses e visualizar tendências.
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Criação de valor: rascunhar questionários, personas, landing pages e materiais de teste.
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Validação: gerar cenários, antecipar objeções, sintetizar feedbacks e sugerir próximos passos.
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Importante Verificar: atenção a possíveis vieses, privacidade e alucinações; triangule com fontes confiáveis.