Modelo de adaptação de conteúdo individualizada com base em estilos de aprendizagem - Peronaglio, Fernanda F.; Manacero Jr., Aleardo; Baldassin, Alexandro J.; Santos, Matheus S. dos; Lobato, Renata S.; Spolon, Roberta; Cavenaghi, Marcos A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2024: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2024)
O uso de sistemas inteligentes tem se ampliado notavelmente desde a introdução de novas técnicas de aprendizado de máquina, sendo isso reforçado a partir do surgimento das LLMs (Large Language Models). Esse crescimento tem se observado também em ensino, que é uma área em que já há bastante tempo se introduziu os Sistemas Tutores Inteligentes. Neste contexto, uma aplicação interessante é a geração de conteúdos adaptados a estilos de aprendizagem, em que um material didático é produzido de forma customizada para cada categoria de aluno. Apresenta-se aqui uma ferramenta que usa técnicas de inteligência artificial para construção de conteúdos adaptados para o Inventório de Estilos de Aprendizagem criado por David Kolb. Essa ferramenta automatiza a produção de conteúdos específicos para cada estilo a partir de um texto base introduzido pelo professor. Os resultados obtidos mostram que o uso de LLMs permite a criação de textos específicos com facilidade, viabilizando ao professor produzir textos adaptados a cada perfil de aluno.