Modelo de adaptação de conteúdo individualizada com base em estilos de aprendizagem
Bibliographic record
Abstract
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 (\textit{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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".