| Campo DC | Valor | Idioma |
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| dc.contributor.advisor | Santos, Gilberto Lacerda | pt_BR |
| dc.contributor.author | Silva, Jefferson da | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2025-02-18T20:40:47Z | - |
| dc.date.available | 2025-02-18T20:40:47Z | - |
| dc.date.issued | 2025-02-18 | - |
| dc.date.submitted | 2024-09-27 | - |
| dc.identifier.citation | SILVA, Jefferson da. Chatbot pedagógico baseado em engenharia de prompts em Modelos de Linguagem de Grande Escala: uma investigação sobre as percepções dos educadores sobre a qualidade da personalização do feedback. 2024. 144 f. Dissertação (Mestrado em Educação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/51651 | - |
| dc.description.abstract | O uso da tecnologia de Inteligência Artificial (IA) pode auxiliar o docente na personalização
do ensino e, consequentemente, ajudar estudantes no processo de aprendizagem. Tecnologias
com base em IA estão apoiando a educação e pesquisas têm sido realizadas com vistas a
aprimorá-las e obter maior assertividade do modelo desenvolvido. Uma das tecnologias de
IA aplicadas à educação são os Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Com o advento da IA
generativa e da complexidade de desenvolvimento de um STI, esta pesquisa teve como
objetivo: Investigar as percepções dos educadores sobre a qualidade da personalização do
feedback em chatbot pedagógico baseados em engenharia de prompts em LLM. O enfoque da
pesquisa foi qualitativo, com finalidade de ser aplicada e com propósito de ser uma pesquisa
exploratória. Para analisar o feedback foi aplicado um questionário para os participantes da
pesquisa do Grupo ÁBACO, o qual fizeram a interação com o chatbot pedagógico baseado
na tecnologia ChatGPT, da OpenAI, e responderam às perguntas. A análise dos dados
foi realizada pela Análise de Conteúdo de Bardin. A aplicação foi desenvolvida com a
técnica de prompt engineering. Ao analisar os dados, oportunidades de melhoria foram
identificadas para que o chatbot pudesse atuar na personalização do ensino e colocando
o aluno no centro do processo de aprendizagem, a exemplo de um STI, utilizando como
“mola propulsora” as características da interatividade. Utilização de outras técnicas como o
fine-tunning e o Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para viabilização
dos componentes da arquitetura de um STI, definição de requisitos e público-alvo, ajustes
no tamanho do feedback e aprimoramento no prompt de forma a aprofundar a identificação
do conhecimento do aluno, foram as oportunidades de melhoria identificadas. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Chatbot pedagógico baseado em engenharia de prompts em Modelos de Linguagem de Grande Escala : uma investigação sobre as percepções dos educadores sobre a qualidade da personalização do feedback | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Interatividade | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Sistemas tutoriais inteligentes | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Ensino e aprendizagem | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Chatbot | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The use of Artificial Intelligence (AI) technology can help teachers personalize teaching and, consequently, help students in the learning process. AI-based technologies are
supporting education and research has been carried out to improve them and obtain
greater assertiveness from the developed model. One of the AI technologies applied to
education is Intelligent Tutoring Systems (ITS). With the advent of generative AI and
the complexity of developing an ITS, this research aimed to: Investigate educators’ perceptions about the quality of feedback personalization in pedagogical chatbots based on
prompt engineering in LLM. The research focus was qualitative, with the purpose of
being applied and with the purpose of being an exploratory research. To analyze the
feedback, a questionnaire was applied to the participants of the ÁBACO Group research,
who interacted with the pedagogical chatbot based on OpenAI’s ChatGPT technology and
answered the questions. Data analysis was performed using Bardin’s Content Analysis.
The application was developed with the prompt engineering technique. By analyzing the
data, opportunities for improvement were identified so that the chatbot could act in the
personalization of teaching and placing the student at the center of the learning process,
like an ITS, using the characteristics of interactivity as a “driving force”. The use of other
techniques such as fine-tuning and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
to make the components of the ITS architecture viable, defining requirements and target
audience, adjusting the size of the feedback and improving the prompt in order to deepen
the identification of the student’s knowledge, were the opportunities for improvement
identified. | pt_BR |
| dc.description.unidade | Faculdade de Educação (FE) | pt_BR |
| dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Educação | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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