Guia de estudo personalizado com LLM e arquitetura multi-agente - Galvão Filho, Kleber José Araujo; Paiva, Ranilson Oscar Araújo; Neo, Giseldo da Silva; Neo, Alana Viana Borges da Silva; Costa, Evandro de Barros; Freitas Júnior, Olival de Gusmão (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2025: Anais do LII Seminário Integrado de Software e Hardware, 2025)
A sobrecarga docente e a necessidade de personalização representam desafios constantes no ensino técnico. Este estudo propõe minimizar tais problemas com o uso de um sistema de recomendação baseado em LLMs e agentes inteligentes. A ferramenta coleta dados fornecidos pelos estudantes e gera automaticamente planos de estudo adaptados ao tempo e foco de cada um. A avaliação com 16 alunos, baseada no modelo TAM, revelou alta aceitação, com destaque para a clareza da interface e facilidade de uso. O sistema contribui para práticas pedagógicas mais eficazes, reduz a carga do professor e mantém sua mediação crítica. Trata-se de uma solução viável e escalável para o contexto educacional contemporâneo.