Delfos: Insight AI: Arquitetura de Software Híbrida para Diagnóstico Cognitivo Automatizado no Ensino de Lógica de Programação
Resumo
O ensino de programação demanda diagnósticos precisos para mitigar as taxas de evasão. Este trabalho adota a metodologia Design Science Research (DSR) para conceber, desenvolver e avaliar o Delfos: Insight AI, uma arquitetura híbrida de software na qual o motor local (NP-CD-CAT) aplica testes adaptativos baseados em uma Matriz Q de 8 competências cognitivas para rastrear concepções errôneas (misconceptions). Níveis complexos da Taxonomia de Bloom acionam o módulo dinâmico em nuvem, onde a API do Gemini gera itens remediadores inéditos e avalia códigos discursivos em tempo real, atuando na Zona de Desenvolvimento Proximal sem entregar a resposta pronta. Validações por Simulação de Monte Carlo indicam alta precisão diagnóstica e rápida convergência psicométrica pelo Critério de Chang sob diferentes taxas de chute e deslize, viabilizando a inferência local na borda e a emissão automatizada de laudos em PDF com mapas conceituais pedagógicos.
Palavras-chave:
Diagnóstico Cognitivo, Teste Adaptativo Computadorizado, Inteligência Artificial Generativa
Referências
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Publicado
05/10/2026
Como Citar
ZUASNÁBAR, Delfa M. H.; SANTIBANEZ, Miguel R. F..
Delfos: Insight AI: Arquitetura de Software Híbrida para Diagnóstico Cognitivo Automatizado no Ensino de Lógica de Programação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 37. , 2026, Goiânia/GO.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 2276-2288.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2026.28370.
