GLAT: Teste de Avaliação de Alfabetização em IA Generativa

GLAT: Teste de Avaliação de Alfabetização em IA Generativa

A pesquisa apresenta o GLAT, um teste de avaliação de #alfabetizaçãoAI em estudantes de ensino superior 😀 Ele prova que medir desempenho real em tarefas de IA prevê melhor o êxito dos aprendizes do que confiar na própria opinião 🤖

O estudo mostra alta confiabilidade (alpha=0,80) e ótima validade estrutural e externa ✔️ Além disso, o GLAT pode orientar secretários de educação, diretores e professores na construção de práticas de #formaçãoDigital e políticas mais assertivas 📚

Leia o artigo completo

GLAT: Teste de Avaliação de Alfabetização em IA Generativa

Avaliando a importância de variáveis do Modelo de Aceitação de Tecnologia para uso do ChatGPT por estudantes universitários

A pesquisa descobriu que o uso real do ChatGPT pelos estudantes universitários depende principalmente de três variáveis: 🔑 confiança 🤝 #ChatGPT, 🎯 intenção de uso #IntençãoDeUso e 📏 precisão #Precisão. Essa combinação foi apontada pela análise de rede neural como o fator mais forte para adoção da ferramenta em sala de aula. 😊

Além disso, o estudo mostrou que a #ExpectativaDeDesempenho e a #ExpectativaDeEsforço, junto com a #InfluênciaSocial, moldam a #Atitude dos alunos em relação ao ChatGPT. Em seguida, a #Atitude e a percepção de confiabilidade e credibilidade definem a #IntençãoDeUso. Por fim, intenção e confiança determinam o uso efetivo da IA. 🚀

Leia o artigo completo

GLAT: Teste de Avaliação de Alfabetização em IA Generativa

Impulsionando a motivação no ensino de idiomas com agentes conversacionais pedagógicos gamificados

A pesquisa mostra que 🚀 significativamente 🚀 a motivação em cursos de idiomas sobe quando agentes conversacionais pedagógicos são gamificados. Ela prova que a #IA e a #gamificação podem transformar o engajamento.

Além disso, o estudo destaca 🎯 alto engajamento 🎯 mais #confiança dos alunos e uma experiência de #aprendizagem mais rica. Ainda traz diretrizes práticas para gestores educacionais aplicarem estes agentes na escola.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131525001423?dgcid=rss_sd_all

GLAT: Teste de Avaliação de Alfabetização em IA Generativa

GPT-4 é Justo? Análise Empírica da Correção Automática de Respostas Curtas

A pesquisa mostra que o GPT-4 é um corretor de respostas curtas justo 🤖✏️. Ele foi mais flexível, mas manteve o mesmo padrão de avaliação para diferentes grupos de estudantes em escolas de ensino fundamental e médio 🏫. #InteligênciaArtificial #AvaliaçãoAutomática

Além disso, o estudo apontou consistência nos resultados em várias disciplinas e níveis da Taxonomia de Bloom 📚✅. O GPT-4 avaliou igualmente alunos de diferentes demografias e recomenda novas investigações para otimizar suas correções. #Educação #GPT4

Leia o artigo completo aqui

GLAT: Teste de Avaliação de Alfabetização em IA Generativa

Aprimorando Arquiteturas Tradicionais de Sistemas Tutores Inteligentes com Modelos de Linguagem de Grande Escala para Geração de Feedback Motivacional

A pesquisa revela que a integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala em Sistemas Tutores Inteligentes gera feedback motivacional altamente personalizado 🚀 #InteligenciaArtificial #FeedbackPersonalizado

Outras descobertas mostram que, mesmo com o valor da empatia humana no feedback de especialistas, ambos os tipos de retorno aumentam a motivação e melhoram o desempenho dos alunos 📈 #Motivacao #Desempenho

Leia o artigo completo

GLAT: Teste de Avaliação de Alfabetização em IA Generativa

Ferramenta de IA em tempo real para recomendação de ensino híbrido: resultados preliminares

Ela mostra que a ferramenta de 🤖 IA avaliou com alta precisão os critérios para o #EnsinoHíbrido 🎓 na escola. O principal achado é que a #Satisfação dos alunos, a visão de longo prazo e a sensação de felicidade foram as variáveis mais influentes 📊.

Além disso, o estudo revelou outros pontos importantes: o modelo atingiu F1 de 0.98 em validação, explicou as variáveis com #XAI e usou máquina de vetor de suporte para estimar coeficientes. Os desafios em grupo e alguns obstáculos também foram mapeados 💡🚀.

Leia mais: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X25000724?dgcid=rss_sd_all