Microlearning e IA Generativa na Educação Online: Fragmentação, Sequenciamento e Adaptação de Conteúdos para Aprendizagem Centrada no Aluno

• Paulo J. A. Gimenez Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro http://orcid.org/0000-0003-3136-271X
• Sean W. M. Siqueira Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0002-0864-2396

DOI: https://doi.org/10.5753/cbie_estendido.2024.244295

Resumo

Este estudo propõe um framework para aplicar micro aprendizagem em ambientes educacionais online usando IA generativa. Exploramos uma lacuna na literatura sobre a otimização de conteúdos educacionais em formatos curtos e focados. Propomos uma solução que fragmente, organize, sequencie e adapte esses conteúdos para atender às necessidades de cada aluno, considerando a carga cognitiva e a complexidade dos tópicos. A metodologia de pesquisa será Design Science Research (DSR), envolvendo o desenvolvimento e avaliação da aplicação do framework mediante experimentos com alunos. Espera-se que os resultados avancem a educação online, oferecendo insights para o design de experiências de aprendizagem mais eficazes e eficientes.

Palavras-chave: Microaprendizagem, IA Generativa, Fragmentação de Conteúdo, Sequenciamento Pedagógico, Educação Online

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