Foundations for Teaching Artificial Intelligence with Explainable Neural Networks: A Constructionist Approach Mediated by the Open Roberta Lab Robotic Simulator

Authors

DOI:

https://doi.org/10.37497/rev.artif.intell.educ.v7ii.87

Keywords:

Artificial Intelligence, Explainable Neural Networks, Constructionism, Open Roberta Lab, Educational Robotics.

Abstract

Purpose: To analyze the fundamentals for teaching Artificial Intelligence (AI) with Explainable Neural Networks (XAI), from a constructionist approach, investigating the Open Roberta Lab robotic simulator as a pedagogical mediator.

Method: This study adopts a qualitative, theoretical-analytical approach, based on a literature review and the analysis of an educational artifact. The research was conducted in three stages: (i) theoretical review on AI in education, XAI, and constructionism; (ii) exploration of the Open Roberta Lab with examples involving neural networks; and (iii) analysis of the environment based on criteria such as artifact construction, interactivity, explainability, usability, and pedagogical mediation.

Results: The findings indicate that the Open Roberta Lab robotic simulator has significant potential for AI education, particularly by promoting active learning, experimentation, and visualization of neural network processes. The integration of block-based programming, simulation, and XAI contributes to reducing the complexity of models and fostering a more critical and reflective understanding.

Discussion: The study highlights the importance of articulating pedagogical and technological foundations in AI education, emphasizing the role of XAI in promoting AI literacy. Furthermore, robotic simulators emerge as accessible alternatives for implementing constructionist practices, especially in contexts with limited infrastructure.

Originality and value: As an original contribution, the study proposes a connection between constructionism, XAI (Interactive Application of Technology), and robotic simulation, offering theoretical support for the development of more accessible pedagogical practices.

Author Biographies

Genarde Macedo Trindade, Universidade do Estado do Amazonas (UEA), Amazonas

  • PhD candidate in Educational Sciences (CBS);
  • Master Education (MUST University/UNICID);
  • Licensed in Computer Science (CESIT/UEA);
  • Professor at the State University of Amazonas (CESIT/UEA).

Jorge Mikael Coutinho Alves, Universidade do Estado do Amazonas (UEA), Amazonas

  • Specialist in Digital Technologies Applied to Education (Uniaselvi);
  • Licensed in Computer Science (CESIT/UEA);
  • Scholarship holder in the Research and Teaching Laboratory Tutoring Program (PROTLAB-TRAINEE/UEA)

João da Mata Libório Filho, Universidade do Estado do Amazonas (UEA), Amazonas

  • PhD in Computer Science (ICOMP/UFAM);
  • Master in Computer Science (ICOMP/UFAM);
  • Licensed in Computer Science (CESIT/UEA);
  • Professor at the State University of Amazonas (CESIT/UEA).

Jhonathan Araújo Oliveira, Universidade do Estado do Amazonas (UEA), Amazonas

  • PhD student in Computer Science (ICOMP/UFAM);
  • Master in Computer Science (ICOMP/UFAM);
  • Licensed in Computer Science (CESIT/UEA);
  • Professor at the State University of Amazonas (CESIT/UEA).

Dayane Rosas de Souza Trindade, Faculdade de Tecnologia Senac Amazonas - FATESE, Amazonas

  • Master in Emerging Technologies in Education (MUST University);
  • Bachelor  in Information Systems (ICET/UFAM);
  • Licensed  in Computer Science (Uniasselvi);
  • Teacher at SESI Abrahão Sabbá School.

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Published

2026-05-18

How to Cite

Trindade, G. M., Alves, J. M. C., Libório Filho, J. da M., Oliveira, J. A., & Trindade, D. R. de S. (2026). Foundations for Teaching Artificial Intelligence with Explainable Neural Networks: A Constructionist Approach Mediated by the Open Roberta Lab Robotic Simulator. Review of Artificial Intelligence in Education, 7(i), e087. https://doi.org/10.37497/rev.artif.intell.educ.v7ii.87

Issue

Section

AI Pedagogy & Teaching