UM ESTUDO DA TRANSFERÊNCIA DE APRENDIZADO EMPREGANDO MODELOS DE APRENDIZADO PROFUNDO: CONCEITOS, TÉCNICAS E APLICAÇÕES

Resumo

Esta pesquisa se insere no contexto da transferência de aprendizado, dentro de um projeto cujo foco é avaliar o potencial de modelos de aprendizado profundo pré- treinados na solução de problemas. Os resultados alcançados permitiram não apenas concluir as atividades propostas no plano de trabalho, mas também ir além, sugerindo a possibilidade de explorar uma aplicação na área educacional.
Ao longo da pesquisa, as técnicas de fine-tuning mostraram-se menos eficientes quando comparadas aos mecanismos de retrieval e engenharia de prompt, que se destacaram pela capacidade de gerar respostas mais precisas e personalizadas. O ajuste da temperatura também se provou crucial, com temperaturas mais baixas favorecendo consistência em cenários que exigem precisão, e temperaturas mais altas promovendo variabilidade para tarefas que requerem criatividade.
As ferramentas de retrieval foram eficazes ao proporcionar uma interação mais fluida entre o usuário e o assistente, melhorando o engajamento dos alunos. Em conclusão, a combinação dessas técnicas oferece uma abordagem promissora para personalizar o aprendizado em AVAs, simulando a interação individualizada de um professor, melhorando a relevância das respostas e tornando o ambiente educacional mais dinâmico e eficaz.