| Título: | Geração de avaliações com inteligência artificial em cursos de computação, um estudo experimental no ambiente virtual de aprendizagem. |
| Autor(es): | Barros, Edgar Sampaio de |
| Orientador(es): | Weigang, Li |
| Coorientador(es): | Brom, Pedro Carvalho |
| Assunto: | Tecnologia na educação
Inteligência artificial
Aprendizagem ativa |
| Data de apresentação: | 18-Jul-2025 |
| Data de publicação: | 11-Nov-2025 |
| Referência: | BARROS, Edgar Sampaio de. Geração de avaliações com inteligência artificial em cursos de computação, um estudo experimental no ambiente virtual de aprendizagem. 2025. 27 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho propõe uma metodologia para avaliar o impacto da integração de módulos de Inteligência Artificial no processo de avaliação e autoinstrução na disciplina de Introdução à Inteligência Artificial na Universidade de Brasília, ofertada pela plataforma Aprender 3. O objetivo principal é verificar a aderência de indicadores de participação, desempenho acadêmico e tempo de resposta ao delineamento experimental que combina geração automática de questões, aprendizagem ativa e correção automatizada com feedback interpretável. Embora ainda em fase de implementação e com resultados preliminares, estima-se que a aplicação de ANOVA, ANCOVA e post-hoc Tukey-HSD, e, testes não paramétricos fornecerá evidências claras sobre a eficácia da solução. As contribuições previstas incluem (i) uma arquitetura educacional replicável; (ii) diretrizes práticas para incorporação progressiva de IA em cursos de graduação em Computação e (iii) a sistematização de um modelo replicável para o ensino superior mediado por IA. |
| Abstract: | This study proposes a methodology to assess the impact of integrating Artificial Intelligence modules into the evaluation and self-instruction processes of the Introduction to Artificial Intelligence course at the University of Brasília, delivered through the Aprender 3 platform. The main objective is to examine the alignment of participation indicators, academic performance, and response time with the experimental design, which combines automaticquestiongeneration,activelearning,andautomatedgradingwithinterpretable feedback. Although still in the implementation phase and with the preliminary results, it is anticipated that the application of ANOVA, ANCOVA and post-hoc Tukey-HSD, and, nonparametrictestswillprovideclearevidenceregardingtheeffectivenessoftheproposed solution. The expected contributions include (i) a replicable educational architecture; (ii) practical guidelines for the progressive incorporation of AI into undergraduate Computer Science courses and (iii) the systematization of a replicable model for AI-mediated higher education. |
| Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2025. |
| Licença: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
|
Todos os itens na BDM estão protegidos por copyright. Todos os direitos reservados.
