Abstract
Este artigo explora a implementação do CyberScholar, ferramenta de inteligência artificial generativa (IAG) em desenvolvimento para fornecer feedback sobre a escrita de alunos da educação básica em diferentes disciplinas escolares. Os testes foram conduzidos nos 7º, 8º, 10º e 11º anos, em quatro escolas nos Estados Unidos. Usando "engenharia de prompt" e "ajuste fino" de um Modelo Robusto de Linguagem (LLM) via Geração de Recuperação Aumentada (RAG), o estudo analisa qualitativamente o potencial do protótipo para aprimorar as habilidades de escrita dos alunos e dar suporte ao trabalho dos professores. Ainda, aborda o papel da curadoria humana na obtenção de resultados da IAG e especula sobre seu futuro na educação.