INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NA EDUCAÇÃO BÁSICA

Revista de Estudos de Cultura, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32748/revec.v11i27.22720
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.