PLATAFORMA EDUCACIONAL DE RECOMENDAÇÃO DE CONTEÚDO COM USO DE LLMs E LÓGICA FUZZY

Resumo

Esse artigo buscou propor uma plataforma educacional que utiliza Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e Lógica Fuzzy para recomendar conteúdo de forma personalizada. A metodologia empregada envolve o uso de LLMs para análise, sumarização de materiais didáticos e extração de palavras-chave, enquanto a Lógica Fuzzy classifica o nível do aluno com base em seu desempenho em atividades de gameficação, como QUIZ e Palavras Cruzadas, considerando parâmetros como pontuação, tentativas, dificuldade e tempo. Os principais resultados indicaram que as LLMs foram eficazes na sumarização de conteúdo e na geração de palavras-chave para buscar material complementar relevante. O sistema Fuzzy conseguiu classificar o desempenho dos alunos, permitindo o direcionamento adaptativo do conteúdo. Conclui-se que a integração dessas tecnologias oferece um suporte dinâmico e adaptativo ao aprendizado, personalizando a experiência educacional ao fornecer conteúdo alinhado às necessidades e ao nível de conhecimento do estudante, superando abordagens genéricas e o excesso de informação.