Avaliação da eficácia de grandes modelos de linguagem na geração de planos de estudo personalizados baseados nos estilos de aprendizagem Honey-Alonso.
Resumo
A personalização da aprendizagem tem se tornado um tema cada vez mais relevante diante da crescente aplicação das tecnologias digitais no contexto educacional. Nesse cenário, os Large Language Models (LLMs) apresentam potencial para auxiliar na elaboração de planos de estudo adaptados às características individuais dos discentes. Este trabalho investiga a utilização de LLMs na construção de planos de estudo personalizados com base nos estilos de aprendizagem definidos pela teoria Honey-Alonso (CHAEA). Para isso, foi realizada uma pesquisa de caráter exploratório, fundamentada em revisão bibliográfica acerca dos estilos de aprendizagem, da inteligência artificial (IA) e dos Large Language Models. A metodologia proposta contempla a definição de cenários educacionais, a elaboração de um modelo padronizado para geração de planos de estudo e a construção de critérios destinados à avaliação dos materiais produzidos pelos LLMs analisados. A pesquisa busca contribuir para a compreensão das possibilidades de aplicação da IA generativa na educação, especialmente no contexto da personalização do ensino e do apoio ao processo de aprendizagem, fornecendo subsídios para futuras investigações sobre o uso dessas tecnologias como ferramentas de suporte educacional.