TÍTULO: Inteligência Artificial Generativa para Mapeamento de Conceitos e Sequenciamento de Conteúdo.
Resumo: Em um século caracterizado pela abundância de informações, a habilidade de navegar eficientemente por diversos conteúdos e selecionar aqueles mais relevantes é crucial para evitar a sobrecarga cognitiva e otimizar o tempo de aprendizado. Neste estudo, propomos a construção de um artefato utilizando inteligência artificial generativa para criar trilhas de aprendizado que sequenciem o conteúdo educacional de maneira automática e personalizada. Este artefato foi desenvolvido e avaliado utilizando a abordagem de Design Science Research (DSR), com o objetivo de criar uma ferramenta funcional e contribuir para o conhecimento teórico sobre a aplicação de IA no contexto educacional. A validação do artefato será realizada a partir da perspectiva do Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM).
Palavras Chaves: Large Language Model, Technology Acceptance Model, Design Science Research, Trilhas de Aprendizagem, Sequenciamento de Conteúdo, Inteligência Artificial Generativa
BANCA EXAMINADORA
Laura de Oliveira Fernandes Moraes -UNIRIO
Mariano Pimentel -UNIRIO
Geraldo Bonorino Xexeo – UFRJ
DATA/HORA DE DEFESA: 28/08/2024 às 14h
