Assistente de ensino baseado em um modelo de linguagem de grande escala brasileiro

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dc.contributor.advisor1SIQUEIRA, Elton Sarmanho
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6836143760585970pt_BR
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-2199-1910pt_BR
dc.creatorMORAES, Augusto Nonato
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1414154464790130pt_BR
dc.date.accessioned2025-01-09T21:01:30Z
dc.date.available2025-01-09T21:01:30Z
dc.date.issued2024-11-27
dc.description.resumoContexto: O uso de Assistentes de Ensino em IA (AE-IA) no contexto educacional visa apoiar aprendizado de estudantes em disciplinas complexas, em que existe dificuldade de assimilação de conceitos interdisciplinares e necessidade de respostas rápidas e precisas. Problema: Estudantes enfrentam barreiras ao estudar disciplinas que exigem conhecimento prévio em múltiplas áreas, resultando em dificuldades de compreensão, afetando negativamente no percurso acadêmico dos alunos. Solução Proposta: Propõe-se um AE-IA baseado no modelo de linguagem brasileiro Sabiá 2.0, com mecanismos de Verificação Rápida, Expansão e Correção de Erros, para aprimorar sistema de perguntas e respostas. Teoria de SI: Este trabalho fundamenta-se na Teoria da Aprendizagem Social, que explora como indivíduos adquirem conhecimento em contextos de interação mediada por tecnologias. Essa teoria é aplicável ao uso de AE-IA, que funcionam como mediadores do aprendizado, promovendo a aquisição de conhecimento e facilitando a compreensão de conceitos complexos. Método: A metodologia é Design Science Research, com abordagem descritiva e análise quantitativa, realizando prova de conceito e avaliação prática com usuários. O sistema foi implementado em um ambiente educacional e testado quanto ao desempenho e a satisfação dos alunos. Sumarização dos Resultados: O sistema apresentou alta taxa de satisfação na qualidade das respostas, porém revelou limitações em tempo de resposta para consultas usando modelo, sugerindo melhorias na otimização da API. Contribuições e Impacto na área de SI: Este estudo contribui para área de SI ao demonstrar como modelos de IA podem melhorar ensino e suporte ao aluno, propondo uma solução robusta e adaptável para ambientes de aprendizado.pt_BR
dc.identifier.citationMORAES, Augusto Nonato. Assistente de ensino baseado em um modelo de linguagem de grande escala brasileiro. Orientador: Elton Sarmanho Siqueira. 2024. 12 f. Trabalho de Curso - Artigo (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Faculdade de Sistemas de Informação, Campus Universitário do Tocantins/Cametá, Universidade Federal do Pará, Cametá, 2024. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/7598. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/7598
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source.uriDisponível na internet via correio eletrônico: bibcameta@ufpa.brpt_BR
dc.subjectSuporte educacionalpt_BR
dc.subjectAssistente de ensinopt_BR
dc.subjectLLMpt_BR
dc.subjectSistema de resposta a perguntaspt_BR
dc.subjectEducational Supporten
dc.subjectTeaching Assistanten
dc.subjectQuestion-Answering Systemen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.titleAssistente de ensino baseado em um modelo de linguagem de grande escala brasileiropt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Artigopt_BR
dcterms.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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