Classificação de Questões da Olimpíada Brasileira de Informática Modalidade Iniciação com Inteligência Artificial e Chain of Thought - Almeida, Thiago Gonçalves de; Batista, Esteic Janaina Santos; Lima, Anderson Correa de; Castro Junior, Amaury Antônio (Anais do Simpósio Brasileiro de Educação em Computação (EDUCOMP), 2026)
Este trabalho apresenta um estudo sobre a classificação automática de questões da Modalidade Iniciação da Olimpíada Brasileira de Informática (OBI), com o objetivo de comparar abordagens supervisionadas e baseadas em prompting, visando apoiar na produção de materiais de treinamento para a competição e o desenvolvimento de habilidades relacionadas ao Pensamento Computacional. A metodologia foi estruturada em três etapas principais: (i) mineração e extração de textos de provas oficiais da OBI, resultando em um dataset de questões textuais; (ii) treinamento supervisionado com o modelo BERTimbau; e (iii) classificação com prompting por meio da técnica Chain of Thought (CoT), aplicada aos modelos GPT-4.1-mini e GPT-5-mini. Os resultados indicam que o uso de prompting com raciocínio passo a passo é uma alternativa promissora para tarefas educacionais de classificação textual, reduzindo a dependência de rotulação manual. Como contribuição, o estudo desenvolve um classificador de questões da OBI e disponibiliza um dataset associado. Essa proposta oferece um acervo estruturado de material que atende ao treinamento de estudantes e subsidia a prática docente, contribuindo para iniciativas de ensino de Computação na Educação Básica.