Large Language Models (LLMs) e Aprendizagem Adaptativa no Ensino Superior de Computação: uma revisão sistemática da literatura
Resumo
Esta Revisão Sistemática da Literatura analisa como os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e a aprendizagem adaptativa têm sido empregados no ensino superior de Computação. Seguindo as diretrizes de Kitchenham e Charters, foram selecionados 35 estudos em cinco bases acadêmicas. Os resultados evidenciam seis modalidades de uso dos LLMs e estratégias adaptativas como feedback contextual personalizado, andaime cognitivo (scaffolding) e rastreamento do conhecimento (knowledge tracing). As evidências apontam contribuições positivas para desempenho, engajamento e redução da carga docente, embora a relação com permanência e evasão permaneça pouco explorada. Conclui-se que o principal desafio não é apenas adotar LLMs, mas integrá-los a modelos de ensino, avaliativos e éticos.
Palavras-chave:
Modelos de Linguagem de Grande Escala, Aprendizagem Adaptativa, Ensino Superior de Computação
Referências
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Publicado
05/10/2026
Como Citar
CARVALHO, Denise Rísia A.; SILVA, Paulo Guilherme de Almeida; DA SILVA, Paulo Ricardo M.; PINHEIRO, Tânia S. de Melo; ANDRADE, Rossana M. de Castro.
Large Language Models (LLMs) e Aprendizagem Adaptativa no Ensino Superior de Computação: uma revisão sistemática da literatura. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 37. , 2026, Goiânia/GO.
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DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2026.26807.
