LLMs Como Tutores Educacionais em Dispositivos de Borda: Um Benchmark de 16 Modelos Compactos em Raspberry Pi 5

• Antônio A. Brum Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)
• Tiago T. Primo Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) https://orcid.org/0000-0003-3870-097X
• Paulo C. R. Pinho Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)
• Ulisses B. Correa Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)

DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2026.28294

Resumo

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) podem ajudar a reduzir desigualdades educacionais em países do Sul Global, onde a escassez de professores convive com limitações de infraestrutura e conectividade. Este trabalho avalia LLMs compactos como possíveis componentes de sistemas de tutoria educacional em ambientes com poucos recursos. Dezesseis modelos com menos de 4 bilhões de parâmetros foram testados em uma Raspberry Pi 5 usando provas de múltipla escolha de nível fundamental em quatro áreas do conhecimento. Os resultados mostram um trade-off entre acurácia e custo computacional. Modelos menores funcionam para alguns domínios, enquanto tarefas que exigem raciocínio estruturado tendem a demandar modelos maiores.

Palavras-chave: Grandes Modelos de Linguagem, Sistemas de Tutoria Educacional, Computação de Borda, Raspberry Pi, Inteligência Artificial na Educação

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