Curso de Arquitetura da Informação

Aula 1 • Componentes Principais da IA

Apresenta organização, rotulagem, navegação e busca como os quatro pilares da IA. Os alunos mapeiam cada componente com exemplos reais de produtos.

Aula 2 • Usuários, Contexto e Conteúdo

Examina o tripé de usuários, contexto e conteúdo como direcionadores da IA. Os alunos analisam como cada perna molda as decisões estruturais.

Aula 3 • Definindo Arquitetura da Informação

Aborda as definições clássicas e contemporâneas de IA e seu escopo. Fundamenta os alunos na terminologia compartilhada usada ao longo do curso.

Aula 1 • Métodos de Pesquisa com Usuários para IA

Pesquisa técnicas de pesquisa qualitativa e quantitativa relevantes para IA. Os alunos selecionam métodos apropriados com base nos objetivos e restrições do projeto.

Aula 2 • Sintetizando Pesquisa em Insights de IA

Converte dados brutos de pesquisa em requisitos acionáveis de IA. Os alunos praticam mapeamento de afinidades e declarações de insight ligadas a escolhas estruturais.

Aula 3 • Modelos Mentais e Mapeamento Conceitual

Explora como os usuários constroem representações internas de espaços de informação. Os alunos criam diagramas de modelo mental para alinhar a IA com as expectativas dos usuários.

Aula 4 • Técnicas de Card Sorting

Ensina card sorting aberto, fechado e híbrido para revelar padrões de categorização dos usuários. Os alunos projetam, executam e analisam uma sessão de card sorting.

Aula 1 • Fundamentos de Modelagem de Conteúdo

Apresenta tipos de conteúdo, atributos e relacionamentos como blocos de construção estruturais. Os alunos modelam o conteúdo para expor lacunas e duplicações antes da reformulação.

Aula 2 • Análise de Lacunas e Sobreposições

Identifica conteúdo ausente e cobertura redundante em relação às necessidades do usuário. Os alunos produzem uma matriz de lacunas priorizada que orienta a estratégia de conteúdo.

Aula 3 • Comunicando Descobertas da Auditoria

Empacota os resultados da auditoria em relatórios e apresentações prontos para stakeholders. Os alunos praticam enquadrar problemas de IA como oportunidades de negócio.

Aula 4 • Conduzindo uma Auditoria de Conteúdo

Aplica critérios qualitativos e quantitativos para avaliar a qualidade e relevância do conteúdo. Os alunos pontuam o conteúdo em relação aos objetivos de IA e às necessidades do usuário.

Aula 1 • Tipos de Esquemas de Organização

Pesquisa esquemas de organização exatos, ambíguos e híbridos com exemplos reais. Os alunos combinam tipos de esquema com características do conteúdo e objetivos do usuário.

Aula 2 • Estratégia de Metadados

Conecta decisões de taxonomia a esquemas de metadados que alimentam a busca e a filtragem. Os alunos definem um esquema de metadados alinhado com sua taxonomia e requisitos de CMS.

Aula 3 • Classificação Facetada

Apresenta classificação multidimensional para recuperação flexível de conteúdo. Os alunos projetam um sistema facetado e o avaliam em relação aos comportamentos de filtragem dos usuários.

Aula 4 • Design e Governança de Taxonomia

Ensina criação de vocabulário estruturado, relacionamentos entre termos e fluxos de trabalho de manutenção. Os alunos constroem um vocabulário controlado com termos preferidos e sinônimos.

Aula 1 • Navegação Mobile e Responsiva

Aborda restrições e padrões de navegação específicos para telas pequenas e toque. Os alunos adaptam um sistema de navegação de desktop para contextos mobile.

Aula 2 • Princípios de Orientação

Aplica a teoria de orientação ambiental a espaços de informação digitais. Os alunos auditam um site existente em busca de falhas de orientação e propõem correções.

Aula 3 • Teste de Usabilidade de Navegação

Apresenta tree testing e first-click testing para validar estruturas de navegação. Os alunos projetam e executam um tree test e interpretam os dados resultantes.

Aula 4 • Rotulagem e Texto de Navegação

Aborda clareza do rótulo, consistência e linguagem centrada no usuário para elementos de navegação. Os alunos reescrevem rótulos de navegação usando dados de card sort e tree test.

Aula 1 • Design de Interface de Busca

Aborda autocomplete, filtros, facetas e estados de resultado zero na UI de busca. Os alunos criam wireframe de uma interface de busca que suporta múltiplos tipos de consulta.

Aula 2 • Medindo a Eficácia da Busca

Define métricas-chave de busca e fluxos de trabalho analíticos para otimização contínua. Os alunos constroem um painel de desempenho de busca com KPIs acionáveis.

Aula 3 • Comportamento de Busca e Tipos de Consulta

Analisa comportamentos de busca por item conhecido, exploratória e re-encontro. Os alunos classificam logs de consulta e projetam recursos de busca para cada tipo de comportamento.

Aula 4 • Componentes do Sistema de Busca

Decompõe indexação, processamento de consultas, ranqueamento e exibição de resultados como camadas de busca. Os alunos mapeiam decisões de componentes para padrões de comportamento de busca dos usuários.

Aula 1 • Documentos de Especificação de IA

Aborda o conteúdo e o formato das especificações de IA que orientam as equipes de desenvolvimento. Os alunos redigem um documento de especificação cobrindo regras de navegação, rótulos e metadados.

Aula 2 • Fluxos do Usuário e Fluxos de Tarefas

Mapeia os caminhos do usuário por um espaço de informação para validar a completude estrutural. Os alunos diagramam fluxos de tarefas críticas e identificam lacunas estruturais.

Aula 3 • Mantendo Documentação Viva de IA

Estabelece fluxos de trabalho para manter os artefatos de IA atualizados à medida que os produtos evoluem. Os alunos configuram um plano de governança de documentação com gatilhos de revisão e responsáveis.

Aula 4 • Sitemaps e Diagramas de Site

Ensina convenções de sitemap, notação e ferramentas para comunicar a estrutura do site. Os alunos criam um sitemap de vários níveis com tipos de página e anotações de relacionamento.

Aula 1 • Consistência de IA entre Canais

Garante estruturas de informação coerentes em web, mobile e outros pontos de contato. Os alunos auditam um produto multicanal em busca de inconsistências estruturais e as resolvem.

Aula 2 • IA Escalável para Produtos em Crescimento

Aborda padrões estruturais que acomodam o crescimento de conteúdo sem reformulação. Os alunos aplicam princípios de escalabilidade a um site com projeção de triplicar o volume de conteúdo.

Aula 3 • Medindo e Evoluindo a IA ao Longo do Tempo

Define métricas de saúde da IA e ciclos de melhoria contínua para produtos maduros. Os alunos constroem um plano de medição de IA com indicadores qualitativos e quantitativos.

Aula 4 • Alinhando a IA com os Objetivos de Negócio

Conecta decisões de IA a resultados de negócio mensuráveis, como conversão e retenção. Os alunos mapeiam melhorias de IA para um business case com impacto projetado.