Arquitetura Computacional para Adaptação de Questões para Estudantes Neurodivergentes Fundamentada em Recursos de Inteligência Artificial Generativa
Resumo
Este artigo descreve o desenvolvimento de uma arquitetura, denominada Mind Bridge, para adaptar questões de avaliação para estudantes neurodivergentes, utilizando recursos de Inteligência Artificial Generativa. O Mind Bridge torna as questões mais acessíveis e compreensíveis, contribuindo para a inclusão e a equidade de oportunidades. A arquitetura foi projetada com três módulos: Módulo de Entrada, Módulo Lógico e Módulo Generativo. O estudo de caso realizado demonstrou a eficácia da arquitetura na adaptação de questões de diferentes áreas do conhecimento, destacando sua capacidade de transformar questões técnicas e complexas em problemas do mundo real.Referências
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Publicado
21/07/2024
Como Citar
SILVA, Júlio César da Costa; FERREIRA, Hiran Nonato M..
Arquitetura Computacional para Adaptação de Questões para Estudantes Neurodivergentes Fundamentada em Recursos de Inteligência Artificial Generativa. In: ENCONTRO NACIONAL DE COMPUTAÇÃO DOS INSTITUTOS FEDERAIS (ENCOMPIF), 11. , 2024, Brasília/DF.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 74-81.
ISSN 2763-8766.
DOI: https://doi.org/10.5753/encompif.2024.2513.
