Banca de QUALIFICAÇÃO: LETICIA MACHADO MAGALHAES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LETICIA MACHADO MAGALHAES
DATA : 14/08/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Remoto - plataforma TEAMs
TÍTULO:

Uma estrutura LLM-MAS para aprendizado ativo na interação humano-IA

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizagem Experiencial; Sistemas Multiagentes; Grandes Modelos de Linguagem; Amplificação Cognitiva; Educação STEM+C

PÁGINAS: 70
RESUMO:

A crescente adoção de Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models - LLMs) em contextos educacionais ampliou as possibilidades de acesso à informação e de apoio à aprendizagem. No entanto, grande parte das interações ocorre por meio de consultas voltadas à obtenção direta de respostas, favorecendo processos de desoneração cognitiva (cognitive offloading) e reduzindo o envolvimento ativo do estudante na construção do conhecimento. Embora pesquisas recentes tenham avançado no desenvolvimento de arquiteturas multiagente para tutoria inteligente, a literatura concentra-se predominantemente em aspectos técnicos, como a coordenação entre agentes e o aprimoramento de modelos, dedicando menos atenção ao desenho pedagógico das interações e à incorporação explícita de teorias de aprendizagem humana. Nesse contexto, esta pesquisa propõe uma estrutura multiagente baseada em LLMs, orientada por teorias pedagógicas que concebem a aprendizagem como um processo ativo de construção de conhecimento. A proposta fundamenta-se no princípio de que sistemas educacionais baseados em Inteligência Artificial (IA) devem ser projetados para maximizar a atividade cognitiva do estudante, em vez de apenas priorizar a entrega eficiente de respostas. A arquitetura compreende quatro agentes cooperativos — Explorador, Investigador Reflexivo, Coconstrutor Conceitual e Experimentador Cognitivo — responsáveis por estimular processos de exploração, reflexão, abstração e aplicação de conhecimento durante a interação humano-IA. A pesquisa empregará a abordagem de design science research para projetar, desenvolver e avaliar a estrutura em cenários educacionais de Ciência, Tecnologia, Engenharia, Matemática e Computação (\textit{Science, Technology, Engineering, Mathematics, and Computing} - STEM+C). A avaliação será realizada por meio de experimentos envolvendo estudantes simulados, comparando a arquitetura proposta com abordagens padrão de pergunta e resposta. As interações resultantes serão analisadas por um modelo de avaliação (método LLM-as-a-Judge) baseado em critérios derivados dos objetivos pedagógicos da arquitetura. Esses critérios serão operacionalizados por meio de evidências observáveis extraídas dos diálogos, como exploração do problema, reflexão sobre hipóteses, construção conceitual e aplicação de conhecimento em novos contextos. O objetivo é contribuir com uma nova estrutura conceitual para sistemas educacionais baseados em IA, oferecendo uma arquitetura multiagente pedagogicamente orientada e evidências sobre estratégias de interação capazes de promover a aprendizagem ativa, a autonomia intelectual e a construção significativa de conhecimento.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2358912 - CELIA GHEDINI RALHA
Interna - 404802 - MARIA EMILIA MACHADO TELLES WALTER
Interna - 1713597 - MARISTELA TERTO DE HOLANDA
Externa à Instituição - TACIANA PONTUAL DA ROCHA FALCÃO