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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Jefferson da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Interatividade
Sistemas tutoriais inteligentes
Ensino e aprendizagem
Chatbot
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/51651
Resumo: 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.
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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.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.Faculdade de Educação (FE)Programa de Pós-Graduação em EducaçãoSantos, Gilberto LacerdaSilva, Jefferson da2025-02-18T20:40:47Z2025-02-18T20:40:47Z2025-02-182024-09-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, 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.http://repositorio.unb.br/handle/10482/51651porA 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.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-02-18T20:40:47Zoai:repositorio.unb.br:10482/51651Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-02-18T20:40:47Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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