O crescimento de plataformas de Recursos Educacionais Abertos (REA) está ajudando a democratizar o ensino e o acesso à educação. Fatores como a redução de custos e a disponibilidade de recursos estão contribuindo para o desenvolvimento e disseminação de grandes coleções digitais. Em muitos desses acervos existem materiais que podem apoiar o ensino de programação introdutória, como exercícios, apresentações, materiais complementares e até mesmo softwares prontos para serem usados, personalizados e compartilhados sem nenhum custo. No entanto, ainda é muito difícil identificar e recuperar tais materiais devido à problemas variados, como a dimensão das coleções, ausência de suporte aos usuários, falta de padronização de termos e limitações dos motores de busca das plataformas abertas. Com esse cenário em vista, esta tese investigou a seguinte Questão de Pesquisa (QP): Como é possível auxiliar a identificação e a recuperação de REA para o ensino e aprendizado de programação introdutória? Para resolver essa QP, a Design Science Research (DSR) foi adotada como percurso metodológico. Inicialmente, as abordagens atuais foram investigadas por meio de um Mapeamento Sistemático (MS) e um Estudo Exploratório. Depois, foi realizado um grupo focal com professores de programação introdutória para verificar os principais desafios que ocorrem durante busca por REA. Diante disso, foram propostos dois mecanismos para reduzir os problemas: o primeiro é um vocabulário de termos que busca facilitar a identificação de recursos com conteúdo introdutório de programação. O segundo mecanismo utiliza tags e pesos para facilitar o processo de recuperação de REA introdutórios. Para avaliar a eficiência de ambos os mecanismos foi conduzido um Estudo de Caso múltiplo envolvendo três casos distintos. Os resultados demonstraram que os mecanismos propostos foram capazes de reduzir os problemas notados, apoiando na identificação e na recuperação de REA voltados ao ensino introdutório de programação por meio do conteúdo e da estrutura dos recursos ao invés da dependência de metadados, o que é a prática mais comuns das abordagens atuais. Além do mais, ficou evidente que os desafios referentes à identificação e à recuperação ocorrem antes, durante e depois de um usuário acessar uma iniciativa aberta. Para mitigá-los, é necessário estabelecer uma conexão entre três atores fundamentais: as plataformas que armazenam os REA, os responsáveis pela sua infraestrutura os usuários que buscam por REA.

The growth of platforms for Open Educational Resources (OER) is helping to democratize teaching and access to education. Factors such as cost reduction and resource availability are contributing to the development and dissemination of large digital collections. Many of these collections contain resources that can support the teaching of introductory programming, including exercises, presentations, supplementary materials, and even software that can be used, customized, and shared at no cost. However, identifying and retrieving these materials remains challenging due to various issues such as the size of the collections, lack of user support, lack of standardization of terms, and limitations of search engines on open platforms. Following this scenario, this thesis investigated the following Research Question (RQ): How is it possible to assist in the identification and retrieval of OER for teaching and learning of introductory programming? To address this RQ, Design Science Research (DSR) was adopted as the methodological approach. Initially, current approaches were investigated by an Systematic Mapping (SM) and an Exploratory Study. Next, a focus group with professors of introductory programming was conducted to identify the main challenges in searching for OER. As a result, two mechanisms were proposed to reduce the identified problems: the first is a vocabulary of terms designed to facilitate the identification of resources with introductory programming content. The second mechanism uses tags and weights to simplify the OER retrieval process. To evaluate the efficiency of both mechanisms, a multiple Case Study was conducted involving three distinct scenarios. The results demonstrated that the proposed mechanisms effectively reduced the problems, supporting the identification and retrieval of OER using the content and structure of resources rather than relying on metadata, which is the most common practice of current approaches. Furthermore, it became evident that identification and retrieval challenges occur before, during, and after a user accesses an open initiative. To mitigate these challenges, it is necessary to establish a connection between three fundamental actors: the platforms for OER, those responsible for their infrastructure, and the users who search for OER.