[pt] Nos últimos anos, foi desenvolvido um número significativo de sistemas autoadaptativos (i.e.: sistemas capazes de saber o que está acontecendo sobre si mesmo e que, consequentemente, implementam parcialmente a qualidade de consciência). A literatura tem pesquisado extensivamente o uso da engenharia de requisitos orientada a metas e o uso da arquitetura de referência MAPE (Monitor-Analyze-Plan-Execute) para o desenvolvimento de sistemas autoadaptativos. Entretanto, construir tais sistemas com base em estratégias de referência não é trivial, podendo resultar em problemas estruturais que impactam negativamente alguns atributos de qualidade do produto final (e.g.: reusabilidade, modularidade, modificabilidade e entendibilidade). Neste contexto, estratégias de reengenharia para a reorganização de tais sistemas são pouco exploradas, limitando-se a recuperar e a reestruturar a lógica da adaptação em modelos de baixo nível. Esta prática mantém a dificuldade do tratamento da qualidade de consciência como um requisito não funcional (RNF) de primeira classe, impactando diretamente na seleção da arquite-tura e implementação do sistema. Nossa pesquisa visa mitigar esse problema atra-vés de uma estratégia de reengenharia de sistemas autoadaptativos, centrada no RNF de consciência de software, com vistas a auxiliar na remoção de alguns problemas recorrentes na implementação do MAPE conforme a literatura. A estratégia de reengenharia está organizada em quatro subprocessos: (A) recuperar a intencio-nalidade do sistema com ênfase em suas metas de consciência, gerando um modelo de metas AS-IS; (B) especificar o modelo de metas TO-BE reutilizando um conjunto de SRconstructs para operacionalizar o RNF de consciência de software conforme o padrão MAPE; (C) redesenhar o sistema revisando as operacionalizações de consciência e selecionando as tecnologias para implementar o MAPE, e; (D) finalmente, reimplementar o sistema conforme nova estrutura, adicionando metainformações de código para manter a rastreabilidade para o mecanismo de autoadaptação visando facilitar novas evoluções. O escopo da nossa pesquisa são sistemas autoadaptativos orientados a objetos (OO), utilizando o framework i como linguagem para os modelos orientados a metas. Nossos resultados de avaliações em sistemas auto-adaptativos OO desenvolvidos em Java para dispositivos móveis com Android demonstram que a estratégia auxilia no realinhamento do sistema com as boas práticas recomendadas pela literatura facilitando futuras evoluções. / [en] In recent years, a significant number of self-adaptive systems (i.e.: systems capable of knowing what is happening about themselves, and consequently partially implementing the quality of awareness) have been developed. The literature has extensively researched the use of goal oriented requirements engineering and the use of the MAPE (Monitor-Analyze-Plan-Execute) reference architecture for the development of self-adaptive systems. However, building such systems based on reference strategies is not trivial, it can result in structural problems that negatively impact some quality attributes of the final product (e.g.: reusability, modularity, modifiability and understandability). In this context, reengineering strategies for the reorganization of such systems are poor explored, and they are limited to recovering and restructuring the logic of adaptation in low-level models. This approach keeps the difficulty of treating the awareness quality as a first-class non-functional re-quirement (NFR) directly affecting architecture selection and implementation of the system. Our research aims to mitigate this problem through a strategy of reengi-neering self-adaptive systems, centered on software awareness as an NFR. This strategy will assist in the removal of some recurring problems in the implementation of MAPE according to the literature. The reengineering strategy is organized into four sub-processes: (A) recover the intentionality of the system with an emphasis on its awareness goals, generating an AS-IS goal model; (B) specify the TO-BE goal model by reusing a set of SRconstructs to operationalize the software awareness NFR according to the MAPE standard; (C) redesign the system by reviewing the operationalizations of awareness and selecting the technologies to implement the MAPE, and; (D) finally, reimplement the system according to a new structure, add-ing code metadata to maintain traceability for the self-adaptation mechanism in or-der to facilitate new evolutions. The scope of our research is object-oriented (OO) self-adaptive systems using the i framework as a language for goal-oriented models. Our results of evaluations, for OO self-adaptive systems developed in Java for mobile devices with Android, show that the strategy helps in realigning the system with the best practices recommended by the, facilitating future developments.