Educação STEM na educação básica: motivação cresce, mas avaliação ainda desafia

Uma atividade com ciência, matemática e construção costuma ser chamada de STEM — e é comum acreditar que basta juntar disciplinas e colocar os estudantes para fazer algo com as mãos para garantir uma aprendizagem integrada. As revisões recentes pintam um quadro mais complexo: práticas maker e projetos podem favorecer motivação, participação e certas habilidades, mas esses resultados não provam, por si só, que os conteúdos foram aprendidos ou que a avaliação acompanhou a integração proposta.

O conjunto de pesquisas também não aponta para uma receita única. Algumas revisões tratam de gráficos e dados; outras, de motivação de estudantes multilíngues, engenharia, avaliação formativa, questões abertas ou aprendizagem em bibliotecas. Em comum, ajudam a deslocar a conversa de “fazer uma atividade STEM” para perguntas mais úteis ao planejamento: que aprendizagem se quer observar, que apoios a turma precisa e como saber se a experiência funcionou?

O que são revisões de literatura sobre educação STEM na educação básica e por que importam para o professor?

Revisões de literatura reúnem e analisam estudos já publicados sobre uma pergunta delimitada. Para o professor, são uma forma de consultar um conjunto de pesquisas sem precisar partir de um estudo isolado: elas mostram quais práticas foram investigadas, que resultados aparecem com frequência e onde as evidências ainda são limitadas. Nesta leitura, STEM refere-se às áreas de ciências, tecnologia, engenharia e matemática; STEAM acrescenta, em alguns trabalhos, outras áreas, como as artes.

Esse assunto aparece na rotina escolar quando uma atividade pede que estudantes investiguem um problema, trabalhem com dados, construam ou aperfeiçoem uma solução e expliquem o que fizeram. Pode surgir em uma sequência de ciências, numa proposta de matemática com dados reais, num desafio de design ou em uma parceria entre componentes curriculares. A etiqueta STEM, porém, não garante que todas essas áreas estejam de fato conectadas. O desenho da proposta e a avaliação é que ajudam a perceber o que foi integrado.

As revisões a seguir não cobrem toda a educação STEM. Elas oferecem recortes diferentes e úteis para decisões concretas: como propor investigação e colaboração, como incluir dados autênticos, como apoiar a participação linguística e como observar aprendizagem além do produto final. O foco é usar essas sínteses como pistas para planejar, não como um modelo obrigatório para todas as turmas.

O que a pesquisa recente mostra sobre educação STEM na educação básica?

As revisões sugerem que o valor de uma proposta STEM depende da combinação entre tarefa, participação, conteúdo e avaliação. Em vez de uma fórmula universal, aparecem conjuntos de escolhas pedagógicas que podem ser examinados à luz dos objetivos e das condições de cada turma.

Motivação e participação dependem de uma proposta coerente

Uma revisão de 41 estudos sobre estudantes multilíngues investigou intervenções voltadas à autoeficácia, ao interesse e ao engajamento em STEM. O engajamento foi o aspecto favorecido de forma mais consistente, especialmente quando tarefas investigativas se combinaram com colaboração estruturada e apoios explícitos para o uso da língua. Para interesse e autoeficácia, os resultados estiveram associados também ao reconhecimento dos estudantes como participantes competentes das práticas disciplinares, à valorização de seus repertórios multilíngues e ao uso de diferentes representações e ferramentas para discutir conceitos (Liu, 2026).

Um detalhe importante é que a tecnologia não apareceu como solução isolada. Ela contribuiu quando mediou a participação e a representação dos conceitos. A análise dos percursos identificou que nenhuma característica pedagógica, sozinha, bastava para explicar resultados positivos: língua, representação e participação precisavam estar articuladas. Para professores, isso oferece uma pergunta de planejamento mais produtiva do que “qual aplicativo usar?”: que barreira de participação a ferramenta ajuda a reduzir e como os estudantes vão conversar sobre o conteúdo?

Na revisão sobre educação maker em STEAM, os resultados relatados com maior frequência foram aumento de motivação e autoeficácia, além de desenvolvimento socioemocional. As práticas destacadas incluem aprendizagem colaborativa, atividades práticas, materiais inclusivos, integração pedagógica e feedback formativo. Ao mesmo tempo, poucos estudos avaliaram explicitamente o conhecimento dos conteúdos, o que pede cautela ao interpretar entusiasmo ou envolvimento como prova suficiente de aprendizagem acadêmica (Nadal, 2025).

Projetos e design podem mobilizar pensamento, mas precisam de evidências de aprendizagem

Uma revisão sistemática de 23 artigos examinou modelos de processo de projeto de engenharia com enfoque STEM em aulas de Física do ensino fundamental e médio. Os resultados relatados associaram esses modelos ao aprimoramento do pensamento criativo, do pensamento crítico e das habilidades de resolução de problemas. A revisão também destaca o potencial de preparar estudantes para desafios interdisciplinares e apoiar a aprendizagem ao longo da vida (Syukri, 2026).

Esses achados tornam o processo de projeto um caminho promissor para trabalhar conceitos por meio de um desafio, mas não dizem que qualquer construção produzirá esses resultados automaticamente. Uma revisão de 18 artigos sobre habilidades espaciais e práticas de engenharia e STEM baseadas em design encontrou relações predominantes com visualização espacial, rotação mental e dobramento mental. Também identificou habilidades de desencaixe, tomada de perspectiva e relações espaciais, além de fatores instrucionais relacionados ao desenvolvimento dessas habilidades e aos resultados de aprendizagem (Antoniou, 2026).

Em conjunto, essas revisões chamam atenção para o que acontece durante o processo, e não apenas para o objeto pronto. Uma turma pode desenhar, prever, testar e rever uma solução; cada etapa pode revelar diferentes raciocínios. Como aplicação sugerida, o professor pode recolher explicações ou esboços intermediários para verificar que decisões os estudantes tomaram. Isso é uma escolha de avaliação inspirada pelos temas das revisões, não uma conclusão específica sobre um instrumento único.

Dados autênticos ajudam a conectar construção, interpretação e decisão

Uma revisão sistemática sobre construção de gráficos na educação STEM da educação básica reuniu 54 estudos empíricos revisados por pares. O ensino da construção de gráficos pareceu beneficiar a aprendizagem, aprimorando não apenas a construção, mas também as habilidades de interpretação. Os estudantes, contudo, enfrentaram dificuldades ao construir gráficos, interpretar representações e usar os dados. A revisão aponta que uma análise aprofundada de dados autênticos poderia beneficiar os estudantes durante a construção de gráficos (Ruf, 2026).

Outra revisão, baseada em 83 estudos empíricos originais, examinou métricas e estratégias de ensino ligadas ao letramento estatístico e de dados. Os estudos se concentraram principalmente no letramento estatístico, frequentemente na Educação Matemática. A revisão identificou abordagens pedagógicas eficazes como resolução de problemas autênticos e integração de dados do mundo real. Os pesquisadores consultados destacaram ensino interdisciplinar, currículos adaptados e formação continuada; também apontaram que perspectivas integradas de letramento estatístico e de dados nas disciplinas STEM ainda são limitadas (Friedrich, 2024).

As duas sínteses reforçam uma distinção útil: construir uma representação é uma parte do trabalho; interpretar o que ela permite concluir é outra. Como sugestão de aplicação, o professor pode escolher um conjunto de dados relacionado a uma pergunta que faça sentido para a turma e pedir que os estudantes expliquem tanto a forma de representação quanto a conclusão que sustentam. A revisão não prescreve um tema específico, então a escolha pode considerar o currículo e os recursos locais.

A avaliação é um ponto sensível da integração STEM

Uma análise de 161 atividades publicadas em três revistas da NSTA, organização dos Estados Unidos, examinou características do currículo STEM integrado. As atividades foram publicadas entre 2013 e 2020. A revisão encontrou diferentes combinações de disciplinas STEM e não STEM; 76% incluíam problemas do mundo real, 81% utilizavam estratégias centradas no estudante e, em 94%, os estudantes participavam majoritariamente de trabalho em grupo. Em 58% dos artigos, perguntava-se o que os estudantes mudariam na etapa de redesenho (Gunbatar, 2024).

O aspecto mais problemático nessa análise foi a avaliação: os resultados indicaram discrepâncias entre a natureza integrativa das atividades e a forma de avaliá-las. Isso importa porque uma atividade pode reunir várias disciplinas e ainda assim verificar apenas uma parte estreita do que os estudantes fizeram. A revisão não autoriza concluir que toda atividade publicada ou toda proposta de projeto tenha o mesmo problema; ela aponta uma tensão visível no conjunto analisado.

Uma revisão de 39 artigos empíricos investigou pré-requisitos docentes para integrar avaliação formativa apoiada por tecnologia em STEM. Foram identificados 16 pré-requisitos, organizados em fatores ligados a conhecimentos e habilidades, aspectos sociais e aspectos psicológicos. Ciências e matemática eram os componentes mais pesquisados, e poucos estudos tratavam do ensino integrado de STEM. A revisão também encontrou uso de hardware e software para viabilizar avaliações formativas e uma tendência a combinar recursos para ampliar interação e devolutivas (Huang, 2026).

Essa síntese não recomenda tecnologia por si só: ela organiza condições necessárias para o uso pedagógico da avaliação apoiada por tecnologia. Na prática, vale perguntar se a ferramenta ajuda o professor a perceber o raciocínio dos estudantes e a oferecer devolutiva útil. Um recurso digital que apenas troca o suporte da atividade, sem produzir informação acionável, pode não resolver a questão central da avaliação formativa.

Questões abertas e espaços informais ampliam o campo, mas deixam perguntas

Um mapeamento de 36 artigos sobre questões abertas e resolução de problemas em educação STEM encontrou que 64% se concentravam em estudantes do ensino fundamental e médio. Entre as aplicações classificadas, 42% investigavam características, concepções e processos cognitivos dos estudantes; 36% tratavam de avaliação educacional. Processos de ensino e aprendizagem representavam 17%, enquanto recursos didáticos e linguagem e discurso correspondiam, cada um, a 3%. Os autores apontam a necessidade de ampliar categorias e investigar mais profundamente práticas de ensino (Marcom, 2026).

Questões abertas podem ser úteis para observar como estudantes raciocinam, mas o mapeamento mostra que a literatura analisada se concentrou mais em cognição e avaliação do que em práticas de ensino. Como aplicação sugerida, uma pergunta com mais de um caminho possível pode ser acompanhada de uma solicitação de justificativa: assim, o professor recolhe não apenas uma resposta, mas pistas sobre a estratégia escolhida. A qualidade da pergunta e dos critérios de leitura das respostas continua sendo uma decisão docente.

Uma revisão sobre aprendizagem informal examinou programas para estudantes da educação infantil ao ensino médio em bibliotecas dos Estados Unidos. As iniciativas se concentravam em bibliotecas públicas e em aprendizagem STEM, especialmente em contextos urbanos. Muitos estudos apresentavam dados qualitativos e relatavam resultados afetivos, o que suscitou questões sobre a dimensão dos avanços na aprendizagem e a possibilidade de replicação (Tawfik, 2023). Esse contexto é específico dos Estados Unidos; a revisão não descreve diretamente bibliotecas ou programas brasileiros.

O que os estudos de educação STEM investigaram lado a lado?

A tabela resume os recortes e os resultados relatados nas revisões e no mapeamento citados acima. Os contextos só são especificados quando aparecem nas informações disponíveis de cada estudo; os demais são apresentados como educação básica ou como o recorte indicado, sem inferir um país.

Quais pontos em comum e divergências aparecem nas revisões?

O ponto comum mais claro é que a aprendizagem STEM não se resume a exposição de conteúdo ou a um produto construído. As revisões destacam investigação, colaboração, problemas autênticos, representações variadas, feedback ou participação ativa. Vários recortes também mostram interesse em resultados que incluem motivação, engajamento, pensamento e habilidades específicas, não apenas respostas corretas em uma tarefa convencional.

Há, porém, uma tensão entre resultados de participação e evidências de domínio de conteúdo. A revisão maker relata frequentemente motivação e autoeficácia, mas poucos estudos avaliam explicitamente o conhecimento dos conteúdos. A análise de atividades da NSTA aponta discrepâncias entre integração e avaliação. Já a revisão de gráficos associa a construção à interpretação, mas também descreve dificuldades na leitura e no uso dos dados. Portanto, “a turma se envolveu” e “a turma aprendeu o conceito esperado” são evidências diferentes.

Os estudos também diferem no que entendem por sucesso e no objeto que examinam. Uma revisão concentra-se em estudantes multilíngues; outra em habilidades espaciais; outra em bibliotecas ou em avaliação tecnológica. Não é possível tratar todos os resultados como se viessem de um mesmo tipo de intervenção ou comparar diretamente a força de cada estratégia. Uma pergunta ainda em aberto é como medir, numa proposta integrada, o domínio disciplinar, o processo de investigação e a participação sem reduzir tudo a uma única nota.

Como levar essas revisões para a sala de aula?

Uma aplicação prática é transformar os achados em decisões de planejamento observáveis. As propostas abaixo são sugestões para a sala de aula inspiradas pelos temas das revisões, não resultados testados como um pacote único pelos estudos.

1. Comece pelo que a turma deverá aprender e demonstrar

Antes de escolher materiais ou tecnologia, escreva qual ideia, procedimento ou raciocínio pretende observar. Em uma sequência hipotética sobre mudanças na temperatura, por exemplo, a meta pode incluir interpretar dados e justificar uma conclusão. Essa definição ajuda a evitar que o sucesso seja medido apenas pelo protótipo pronto ou pelo entusiasmo durante a atividade, preocupação coerente com a diferença entre motivação e avaliação de conteúdo identificada nas revisões maker e de atividades STEM (Nadal, 2025; Gunbatar, 2024).

2. Use dados reais para fazer perguntas, não só gráficos

Uma forma de aplicar as revisões sobre dados é levar uma pequena base de informações autênticas, adequada à turma, e pedir que os estudantes escolham como representá-la e expliquem o que podem concluir. Numa situação hipotética, grupos podem comparar medições feitas em diferentes locais da escola e discutir por que duas representações mostram padrões de modos distintos. A construção e a interpretação devem aparecer juntas, pois as revisões tratam as duas como partes relacionadas, mas não idênticas (Ruf, 2026; Friedrich, 2024).

3. Planeje colaboração com papéis e conversa sobre o conteúdo

Trabalho em grupo não garante que todos participem de maneira significativa. Como aplicação sugerida, numa investigação hipotética, o professor pode distribuir responsabilidades temporárias — como organizar registros, questionar uma explicação ou apresentar uma hipótese — e criar momentos para que o grupo compare ideias. Para turmas multilíngues, pode acolher diferentes repertórios linguísticos e oferecer apoios explícitos para explicar conceitos. A revisão de motivação associa melhores resultados a investigação, colaboração estruturada e apoio à língua em conjunto (Liu, 2026).

4. Inclua ciclos de testar, rever e justificar

Em vez de encerrar uma atividade quando a construção funciona, proponha uma rodada de revisão: o que foi testado, que resultado apareceu e o que mudariam? Imagine um desafio hipotético de construir uma ponte com materiais simples. Os grupos podem prever onde a estrutura falhará, testar uma alteração e explicar por que a escolheram. Essa sequência é uma sugestão de aplicação ligada ao design e ao redesenho encontrados nas revisões; não é uma promessa de que uma atividade isolada desenvolverá automaticamente pensamento crítico ou criativo (Syukri, 2026; Gunbatar, 2024).

5. Observe habilidades espaciais durante o processo

Quando a proposta envolve formas, estruturas ou modelos, o professor pode pedir que os estudantes antecipem como uma peça ficará após girar, dobrar ou mudar de perspectiva. Numa atividade hipotética de montagem, comparar previsões com o resultado pode tornar visível o raciocínio espacial, em vez de avaliar somente a montagem final. A revisão sobre design STEM identifica essas habilidades como relevantes no conjunto analisado. A escolha de tarefas e a forma de registrar o raciocínio são aplicações pedagógicas, não instrumentos prescritos por ela (Antoniou, 2026).

6. Use perguntas abertas com critérios claros

Uma questão aberta pode revelar estratégias diferentes, mas precisa de um propósito de avaliação compreensível. Como sugestão, após um problema hipotético sobre uso de água, peça uma solução e a justificativa, e avalie separadamente a coerência do raciocínio e a adequação do conceito mobilizado. Isso permite olhar além do resultado final sem presumir que toda resposta diferente é igualmente fundamentada. O mapeamento disponível mostra que questões abertas são estudadas sobretudo em relação à cognição e à avaliação (Marcom, 2026).

7. Escolha tecnologia pelo tipo de devolutiva que ela permite

Antes de incluir um recurso digital, pergunte que informação ele dará sobre a compreensão dos estudantes e como essa informação mudará a próxima decisão de ensino. Numa situação hipotética, uma resposta rápida da turma pode indicar que vale retomar uma representação antes de avançar. Essa escolha é uma aplicação prudente dos achados sobre avaliação formativa: tecnologia pode mediar interação e feedback, mas a revisão também identifica pré-requisitos docentes e poucos estudos sobre STEM integrado (Huang, 2026).

O que muda quando aplicamos esses achados ao contexto brasileiro?

O principal cuidado é distinguir princípios pedagógicos de condições locais. As revisões sobre estudantes multilíngues, gráficos, dados e design tratam de educação básica, mas os resumos disponíveis não especificam um cenário brasileiro. Já a revisão de aprendizagem em bibliotecas delimita explicitamente os Estados Unidos, e a análise de atividades da NSTA observa revistas desse país. Seus resultados não descrevem automaticamente as redes, bibliotecas, currículos ou condições de trabalho no Brasil.

Para uma turma brasileira, a adaptação começa por verificar o que é possível realizar com o tempo, os materiais, os espaços e as formas de avaliação disponíveis. Uma proposta de dados pode usar informações acessíveis à comunidade escolar; uma atividade maker pode empregar materiais simples e reutilizáveis; uma investigação pode acontecer sem equipamento digital. Essas são sugestões de aplicação, não exigências extraídas dos estudos. O ponto é preservar a pergunta intelectual da tarefa, em vez de confundir STEM com aparelhos caros ou estruturas especializadas.

Também vale evitar importar uma atividade pronta sem examinar que aprendizagem ela propõe e como a verifica. As revisões indicam que avaliações de conteúdo e práticas de integração nem sempre caminham juntas. Assim, adaptar ao Brasil não significa apenas traduzir instruções: significa relacionar a proposta aos objetivos de ensino locais, explicitar os critérios de sucesso e prever como estudantes com diferentes repertórios poderão participar. As fontes disponíveis não permitem fazer recomendações sobre políticas ou normas brasileiras específicas.

Quais são os limites desta leitura?

Este artigo se baseia nos resumos de dez estudos recentes, publicados entre 2023 e 2026, e não na leitura integral dos trabalhos. As revisões cobrem perguntas, métodos, contextos e períodos diferentes; por isso, os resultados aqui apresentados não formam uma comparação direta nem representam toda a pesquisa sobre STEM. Quando um resumo não detalha o contexto de país ou etapa, o texto não o deduz. Também não se pode tratar associações relatadas pelas revisões como garantia de que qualquer atividade semelhante produzirá o mesmo efeito.

Ficam em aberto perguntas importantes: quais formas de avaliação captam melhor, ao mesmo tempo, conteúdo e processo? Que apoios são mais viáveis em diferentes condições escolares? Como comparar resultados de intervenções com objetivos e medidas variados? Para responder a decisões de alto impacto — como adotar um programa, escolher uma ferramenta ou desenhar uma formação docente — faz sentido consultar os estudos completos, verificar seus métodos, participantes, instrumentos e limitações e buscar pesquisas diretamente relacionadas ao contexto da escola.

Como o GeraProva ajuda com educação STEM?

O GeraProva pode ajudar a preparar questões e avaliações para acompanhar uma sequência STEM, por exemplo, incluindo itens de interpretação de dados, explicação de escolhas ou aplicação de conceitos. A ferramenta não substitui o planejamento da proposta nem decide por si só se a avaliação representa a aprendizagem pretendida. Você pode conhecer o gerador de provas do GeraProva e fazer o cadastro grátis para explorar como apoiar essa etapa do trabalho docente.

Perguntas frequentes sobre educação STEM na educação básica

Uma atividade prática já pode ser considerada educação STEM?

Uma atividade prática pode fazer parte de uma proposta STEM, mas a presença de materiais ou construção, sozinha, não mostra como as disciplinas foram conectadas nem o que os estudantes aprenderam. A revisão de atividades publicadas em revistas da NSTA analisou características como integração disciplinar, problemas do mundo real, trabalho em equipe, redesenho e avaliação, e encontrou uma tensão entre a natureza integrativa das propostas e sua avaliação (Gunbatar, 2024). Como decisão de planejamento, vale explicitar quais ideias de cada área entram na tarefa e que evidências permitirão observar o raciocínio dos estudantes.

Projetos STEM aumentam a motivação dos estudantes?

Algumas revisões relatam resultados favoráveis, mas não sustentam a ideia de que qualquer projeto aumente a motivação de todos. Na revisão sobre educação maker em STEAM, motivação e autoeficácia estavam entre os resultados relatados com maior frequência. Para estudantes multilíngues, o engajamento foi favorecido de forma mais consistente em propostas que combinaram investigação, colaboração estruturada e apoio explícito à língua (Nadal, 2025; Liu, 2026). Isso sugere considerar o desenho da atividade e as condições de participação, em vez de atribuir o resultado simplesmente ao formato de projeto.

Como avaliar aprendizagem numa atividade STEM integrada?

As revisões não apresentam um instrumento único que resolva essa questão. Uma pista é separar o que se quer observar: domínio de conteúdo, interpretação de dados, justificativa, processo de design ou colaboração. A análise de atividades STEM apontou discrepâncias entre integração e avaliação, enquanto a revisão maker observou que poucos estudos avaliavam explicitamente o conhecimento dos conteúdos (Gunbatar, 2024; Nadal, 2025). Como aplicação sugerida, combine evidências adequadas ao objetivo, como uma explicação individual, uma decisão justificada ou uma revisão do projeto, em vez de avaliar somente o produto coletivo.

É preciso usar tecnologia para ensinar STEM?

As revisões não indicam que tecnologia seja obrigatória em toda proposta. A síntese sobre avaliação formativa examinou recursos de hardware e software e identificou pré-requisitos docentes para integrá-los; a revisão sobre motivação de estudantes multilíngues relata contribuição da tecnologia quando ela media participação e representação, não quando aparece como complemento isolado (Huang, 2026; Liu, 2026). Como sugestão de aplicação, escolha uma ferramenta apenas se ela ajudar a coletar evidências, representar ideias ou oferecer uma devolutiva que seria difícil obter de outro modo. Atividades com materiais simples também podem mobilizar investigação e design.

Por que trabalhar com dados reais em ciências e matemática?

As revisões sobre gráficos e letramento de dados relatam benefícios potenciais da construção e interpretação de gráficos e destacam a resolução de problemas autênticos e a integração de dados do mundo real. Também apontam dificuldades dos estudantes para interpretar e usar dados e uma integração ainda limitada das perspectivas de letramento estatístico e de dados entre disciplinas STEM (Ruf, 2026; Friedrich, 2024). Dados reais podem dar contexto a uma pergunta e exigir que a turma escolha como representar informações. A aplicação concreta depende do objetivo, da adequação dos dados e do tempo disponível para analisá-los.

Essas conclusões podem ser aplicadas diretamente a escolas brasileiras?

Podem inspirar decisões, mas não devem ser tomadas como descrição automática da realidade brasileira. Parte dos resumos não informa o país dos estudos; dois recortes explicitam contextos dos Estados Unidos: programas em bibliotecas e atividades publicadas em revistas da NSTA (Tawfik, 2023; Gunbatar, 2024). Para adaptar uma prática, considere recursos, currículo, organização escolar e formas de avaliação da sua rede. As revisões oferecem perguntas úteis — sobre participação, dados, processo e avaliação —, mas não substituem a leitura de pesquisas completas nem o julgamento profissional sobre a turma.

Referências

1. Antoniou, Ioanna; van Nooijen, Christine; Mesutoglu, Canan (2026). Habilidades espaciais no contexto das práticas de engenharia e STEM baseadas em design da educação básica (Spatial Skills in the Context of K-12 Engineering and Design-Based STEM Practices: A Systematic Literature Review). Canadian Journal of Science, Mathematics and Technology Education. Link.
2. Friedrich, Anja; Schreiter, Saskia; Vogel, Markus; Becker-Genschow, Sebastian; Brünken, Roland; Kuhn, Jochen; Lehmann, Jessica; Malone, Sarah (2024). O que molda a pesquisa em letramento estatístico e letramento de dados na Educação STEM da Educação Básica? Uma revisão sistemática de métricas e estratégias instrucionais (What Shapes Statistical and Data Literacy Research in K-12 STEM Education? A Systematic Review of Metrics and Instructional Strategies). International Journal of STEM Education. Link.
3. Gunbatar, Sevgi Aydin; Kiran, Betul Ekiz; Boz, Yezdan; Roehrig, Gillian H. (2024). Um Exame Mais Detalhado das Características STEM das Atividades STEM Publicadas nas Revistas da NSTA (A Closer Examination of the STEM Characteristics of the STEM Activities Published in NSTA Journals). Research in Science & Technological Education. Link.
4. Huang, Xiru; Jiang, Haozhe; Zhou, Wenye; Chugh, Ritesh (2026). Uma revisão sistemática dos pré-requisitos docentes para integrar a avaliação formativa apoiada por tecnologia na educação STEM da educação básica (A Systematic Review of Teacher Prerequisites for Integrating Technology-Supported Formative Assessment in K-12 STEM Education). European Journal of Education. Link.
5. Liu, Shimeng; Koh, Kim (2026). Intervenções pedagógicas que favorecem a motivação de estudantes multilíngues em STEM: uma revisão sistemática de métodos mistos sobre autoeficácia, interesse e engajamento (Instructional Interventions Supporting Multilingual Learners' STEM Motivation: A Mixed-Methods Systematic Review of Self-Efficacy, Interest, and Engagement). European Journal of Psychology of Education. Link.
6. Marcom, Guilherme Stecca; Watanabe, Bruno Akira Minamihara; Baldim, Vitória Ribeiro; Jancarik, Antonín (2026). A questão aberta na educação em Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática: um mapeamento de artigos científicos (The Open-Ended Question in Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education: A Mapping of Scientific Papers). Journal of Education and Learning (EduLearn). Link.
7. Nadal, Oriol; Usart, Mireia; Valls-Bautista, Cristina; Alcantar-Nieblas, Carolina; Glasserman-Morales, Leonardo David (2025). Integração da Educação Maker em STEAM: uma revisão sistemática da literatura (Integration of Maker Education in STEAM: A Systematic Literature Review). Educational Process: International Journal. Link.
8. Ruf, Verena; Thüs, Dominik; Malone, Sarah; Küchemann, Stefan; Becker-Genschow, Sebastian; Vogel, Markus; Brünken, Roland; Kuhn, Jochen (2026). Uma revisão sistemática da pesquisa empírica sobre a construção de gráficos de dados numéricos na educação STEM da educação básica (A Systematic Review of Empirical Research on Graphing Numerical Data in K-12 STEM Education). International Journal of Science and Mathematics Education. Link.
9. Syukri, Muhammad; Haya, Fadiya; Maghfirah, Siti; Herliana, Fitria; Rasul, Mohamad S.; Pratama, Hendri (2026). Modelos de processo de projeto de engenharia com enfoque STEM no ensino de Física: revisão sistemática da literatura (STEM-Based Engineering Design Process Models in Physics Learning: Systematic Literature Review). European Journal of STEM Education. Link.
10. Tawfik, Andrew A.; Gatewood, Jessica; Armstrong, Laura; Shepherd, Craig E. (2023). Aprendizagem informal em bibliotecas dos Estados Unidos: uma revisão sistemática (Informal Learning in United States Libraries: A Systematic Review). TechTrends: Linking Research and Practice to Improve Learning. Link.

Se alguma dessas perguntas combina com o que você está planejando, escolha uma para testar na próxima sequência e observe que evidências de aprendizagem ela ajuda a tornar visíveis.