Questanswer: um jogo de trívia com geração procedural de conteúdo baseada em inteligência artificial generativa
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Os jogos digitais do gênero trívia enfrentam um recorrente desafio de longevidade devido ao rápido esgotamento de seus acervos de perguntas e respostas estáticas, o que compromete o fator de re-jogabilidade e o engajamento dos usuários. Para mitigar essa limitação, este trabalho detalha o projeto, a implementação e a validação do QuestAnswer, um ecossistema de software móvel alimentado por Geração Procedural de Conteúdo via Aprendizado de Máquina (PCGML). A solução adota uma arquitetura cliente-servidor distribuída e desacoplada, composta por um aplicativo móvel reativo desenvolvido na Godot Engine, um servidor de aplicação Web API em .NET 9 conteinerizado via Docker e hospedado na nuvem (Render), uma camada de persistência relacional em PostgreSQL (Supabase) e uma esteira de ingestão em lote operada por uma ferramenta de linha de comando (CLI) em Node.js. Essa esteira orquestra inferências em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) por meio da API da GroqCloud, utilizando engenharia de prompts com histórico de termos salvos para prevenir duplicidades na origem e aplicando rotinas probabilísticas de desestabilização lúdica com pistas ambíguas (trick hints). A validação empírica do sistema foi conduzida com uma amostra de 23 estudantes do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas do IFPI Campus Picos. Os resultados apontaram elevada usabilidade da interface (média de 9,57/10), alta estabilidade técnica (médias de falhas e travamentos abaixo de 2,5/10) e ampla aceitação da coerência das dicas sintéticas (8,30/10) e do divertimento
proporcionado pelas pegadinhas (8,87/10). Adicionalmente, a condução de um Teste A/B evidenciou que grupos com acervos estáticos maiores (70+ cartas) e menores (15 cartas) relataram percepções equivalentes de exaustão rápida de conteúdo (7,23
vs. 7,40), comprovando empiricamente a alta velocidade de consumo do gênero e a necessidade de uma esteira de suprimentos contínua aliada a diretrizes formais de game design. Conclui-se que o ecossistema atingiu os objetivos propostos, demonstrando a viabilidade técnica, econômica e lúdica da PCGML aplicada aos jogos de entretenimento móvel.
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Keywords
Geração Procedural de Conteúdo, Inteligência Artificial Generativa, Jogos de Trívia