App mobile de aprendizado de idiomas com foco em línguas que usam sistemas de escrita não-romanos, como japonês, coreano, russo e árabe. O projeto parte do diagnóstico de que os apps existentes foram projetados com o alfabeto romano como padrão e quebram na experiência de estudantes que precisam aprender um script completamente diferente antes de qualquer coisa. O objetivo do Lexi é dar protagonismo ao ensino de scripts, tirando essa etapa de um espaço de coadjuvante na jornada de aprendizado.
O desafio
Apesar do mercado de ensino de idiomas estar numa crescente, idiomas que colecionam cada vez mais aprendizes ainda seguem ignorados. Japonês, coreano e árabe fazem parte do conjunto de idiomas com maior número de novos aprendizes do mundo, e exigem domínio do próprio script antes que qualquer outra coisa faça sentido. O mercado já percebeu esse escanteio, mas ainda com lacunas: Drops lançou o app Scripts, focado em sistemas de escrita; Write It! oferece reconhecimento de manuscritos de 10 scripts; Skritter foca em escrita japonesa e chinesa — mas nenhum integra esse aprendizado à jornada completa. Apps mais convencionais (Duolingo, LingoDeer) ensinam o script em segundo plano, priorizando vocabulário mesmo antes de consolidar o sistema de escrita. Sem vocabulário, contexto cultural e conexão de uso real, o usuário se vê condicionado a usar mais de um app para objetivos diferentes — um fator desmotivador. O desafio foi justamente criar uma integração onde o script é a experiência central, e onde cada feature reforce o princípio de fomentar reconhecimento passivo até produção ativa.
O que eu fiz
Pesquisa e diagnóstico
Threads públicas dos subreddits r/LearnJapanese, r/Korean e r/BeginnerKorean foram analisadas como fonte qualitativa. Os padrões foram sintetizados em quatro categorias de problemas: método de ensino, conteúdo e confiabilidade, barreiras psicológicas e empecilhos de UX/UI.
Método de ensino
Problema mais frequente nas threads. A queixa dos usuários é de que apps apresentam conteúdo sem explicar o sistema subjacente, forçam memorização por repetição e ignoram a ordem de escrita dos caracteres como etapa de aprendizado.
o módulo de script ensina a lógica do sistema antes de qualquer vocabulário, com ordem de escrita como etapa obrigatória.
Conteúdo e confiabilidade
Romanização usada como andaime permanente cria dependência e impede a consolidação do script real, sendo um dos principais bloqueios de progressão.
romanização usada apenas como recurso inicial na feature de cards e, depois, some progressivamente conforme o usuário avança nos módulos de script.
Barreiras psicológicas
O modelo de gamificação presente nos principais apps gera ansiedade de performance, auto-cobrança e eventual desmotivação provocada por sobrecarga cognitiva.
plataforma integrada com gamificação baseada em desbloqueio de conteúdo real ao invés de streak. Eliminar a necessidade de múltiplos apps alivia a ansiedade e o manejo dos aprendizes.
Empecilhos de UX/UI
Problemas de interface que aumentam fricção em pontos críticos da jornada: paywall no momento de engajamento, escrita difícil no mobile e feedback genérico.
feedback de escrita com overlay comparativo, mostrando exatamente onde o traçado divergiu do caractere de referência.
Literatura sobre carga cognitiva e aprendizado de scripts (Cognitive Load Theory, Sweller 1988; pesquisas sobre working memory em aprendizado de segunda língua) fundamentou as decisões de progressão de dificuldade. Spaced repetition como mecanismo de consolidação é respaldado por décadas de evidência — aplicado diretamente na lógica de revisão dos cards.
A partir das reclamações nas threads e do uso direto dos apps, foram identificadas as telas com maior fricção em cada concorrente. Esses são os "befores" que orientaram as decisões de design.
Como próximo passo de validação, conduziria testes de usabilidade moderados com 6 a 8 participantes adultos aprendendo japonês ou árabe pela primeira vez, com foco em duas hipóteses:
1. Apresentar sistema de escrita completo antes de introduzir vocabulário reduz o abandono na primeira semana.
2. O overlay comparativo na feature de escrita gera mais correção autônoma do que feedback binário (certo/errado).
Métrica de sucesso: tempo até completar o primeiro módulo de script sem erros consecutivos; taxa de retorno na sessão seguinte.
Features
Cards — recall progressivo
Cards com três camadas de revelação em vez de frente/verso binário. O usuário vê o caractere, tenta lembrar, toca para revelar a pronúncia, toca novamente para revelar significado e exemplo em contexto. Força recall ativo em etapas e reduz a carga cognitiva ao separar o que precisa ser processado de cada vez.
Apresentação do script
Início do protagonismo do ensino de script. O usuário vê a lógica do sistema (vogais, consoante+vogal, grupos de caracteres) antes de qualquer vocabulário, com contexto de onde cada caractere aparece no mundo real. Decisão de design: o progresso dentro do módulo de script é separado visualmente do progresso de vocabulário, o que fornece visibilidade da curva de aprendizado.
Associação imagem-palavra — contexto cultural como âncora
Em vez de associar imagem genérica à palavra, Lexi busca associar contexto cultural e cotidiano específico, como uma placa de metrô em Tóquio, um cardápio, um frame de mangá. O usuário aprende o caractere e constrói simultaneamente uma referência cultural que aumenta a retenção.
Treino de escrita — feedback específico
Traçado guiado: o usuário segue a animação de ordem de escrita, com feedback visual imediato por traço — correto continua, fora de ordem pisca e mostra a correção. Escrita livre com overlay comparativo: o usuário escreve o caractere sem guia, e o app sobrepõe o caractere do usuário ao caractere de referência, mostrando visualmente onde divergiram.
Gamificação — desbloqueio de leitura real
Em vez de streak e XP abstratos, o progresso é medido pelo que o usuário consegue ler no mundo real. Cada módulo concluído desbloqueia uma cena cotidiana interativa, onde o usuário toca nos elementos que já consegue ler.
Design system
Próximo passo: formalizar tokens e variáveis de direção (LTR/RTL) no Figma para suportar o árabe como segundo idioma do produto.
Prospecção de produto
O mercado global de apps de aprendizado de idiomas foi avaliado em $7,36 bilhões em 2025 e deve atingir $28,33 bilhões em 2034, com CAGR de 16,15% (Straits Research, 2025). O segmento de aprendizado online como um todo ultrapassa $115 bilhões em 2025 (MMR Statistics, 2025).
Os dados de uso das plataformas líderes revelam a oportunidade com precisão:
O Duolingo tem mais de 500 milhões de usuários cadastrados, mas o Net Promoter Score (NPS) para as trilhas de japonês, coreano e árabe é consistentemente inferior às de espanhol e francês, o que evidenciam as reviews públicas de App Store e os fóruns de aprendizado. Com a alta demanda e baixa satisfação, há espaço de mercado real.
Considerando o crescimento de 16,15% ao ano do mercado e a concentração de 44% de atividade em scripts não-romanos nas plataformas existentes, um produto especializado que resolve o problema de script tem potencial de capturar usuários insatisfeitos com as soluções atuais, especialmente entre os 20-35 anos motivados por cultura pop (anime, k-pop, séries) que hoje formam o maior grupo de novos aprendizes de japonês e coreano.
A arquitetura desenhada suporta expansão para hindi (Devanagari), grego, hebraico e tailandês sem redesenho de sistema necessário — apenas adição de tokens e fontes. Isso transforma o produto de nicho em plataforma escalável.