Um sistema de recomendação para intervenções pedagógicas com LLM
Mineração de Dados Educacionais, Grandes Modelos de Linguagem, Sistema de Recomendação, Inteligência Artificial, Geração Aumentada de Recuperação.
O desempenho acadêmico dos alunos em sala de aula reflete uma combinação de seus esforços e do conhecimento transmitido durante as aulas. Para melhorar o desempenho dos alunos, é essencial fornecer suporte por meio de métodos de aprendizagem eficazes, especialmente para evitar que alunos em risco sofram consequências negativas devido aos maus resultados acadêmicos. Monitorar as atividades e características de alunos em sala de aula pode ser benéfico; porém, recomendar ações manualmente para cada grupo de alunos pode ser exaustivo. Portanto, a utilização de recursos computacionais, como mineração de dados educacionais, pode ajudar a desenvolver sistemas que auxiliem os educadores, fornecendo recomendações personalizadas. Este estudo explora o uso de LLMs com Geração Aumentada de Recuperação para fornecer um sistema de recomendação de intervenções pedagógicas. Este sistema visa fornecer opções de intervenção aos educadores em sala de aula. Conseguimos analisar as metodologias envolvidas na construção desses sistemas de recomendação baseados em LLMs e os resultados obtidos em avaliações de métricas.