Desenvolvimento de uma API escalável para gestão de simulados e avaliações educacionais

Abstract

A crescente demanda por métodos de ensino mais dinâmicos e personalizados, especialmente diante dos desafios enfrentados por estudantes e professores na preparação para exames como o ENEM, evidencia a necessidade de soluções tecnológicas eficazes no ambiente educacional. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma API RESTful escalável voltada à geração automatizada de simulados educacionais baseados em questões do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). A proposta visa atender tanto estudantes, que buscam reforço e autoavaliação, quanto professores, que necessitam de agilidade na elaboração de avaliações. O sistema backend foi desenvolvido utilizando tecnologias como Python, Flask, MySQL, Docker e Jupyter Notebook, com foco na modularidade, reprodutibilidade e integração futura com interfaces web ou mobile. A obtenção das questões foi realizada por meio da API pública “enem.dev”, garantindo dados estruturados e confiáveis. O sistema permite a geração de simulados personalizados, exportáveis em formato DOCX ou JSON, categorizados por áreas do conhecimento. A arquitetura proposta assegura a integridade dos dados e a escalabilidade da aplicação. Foram analisadas plataformas similares, como Brasil Escola, Beduka e Estuda.com, identificando-se lacunas no atendimento a professores. A solução proposta diferencia-se por contemplar ambos os públicos e por oferecer flexibilidade na criação dos simulados. Os testes foram realizados com ferramentas como Insomnia, validando a funcionalidade dos endpoints. Os resultados demonstram que a aplicação é eficaz e promissora para o uso educacional, com potencial de expansão para novos formatos e funcionalidades. Conclui-se que a tecnologia, quando bem aplicada, pode contribuir significativamente para a melhoria do ensino e da aprendizagem.

This paper presents the development of a scalable RESTful API designed for the automated generation of educational mock exams based on questions from the Brazilian National High School Exam (ENEM). The proposed solution aims to support both students, seeking reinforcement and self-assessment, and teachers, who require agility in creating assessments. The backend system was developed using technologies such as Python, Flask, MySQL, Docker, and Jupyter Notebook, focusing on modularity, reproducibility, and future integration with web or mobile interfaces. The questions were sourced from the public API “enem.dev,” ensuring structured and reliable data. The system enables the creation of customizable mock exams, exportable in DOCX or JSON formats, categorized by knowledge areas. The proposed architecture ensures data integrity and application scalability. Several existing platforms, such as Brasil Escola, Beduka, and Estuda.com, were analyzed, revealing a gap in addressing teachers' needs. The proposed solution stands out by serving both audiences and offering flexibility in exam creation. The endpoints were tested using tools like Insomnia, validating the expected functionality. Results show that the application is effective and promising for educational use, with potential for expansion into new formats and features. It is concluded that technology, when properly applied, can significantly enhance teaching and learning processes.