Agente conversacional Cerebrum para o ensino e aprendizagem de álgebra desenvolvido na plataforma Watson Assistant

Abstract

Este trabalho apresenta a implementação do Agente Conversacional chamado Cerebrum, assim como uma análise de sua capacidade de auxiliar estudantes no processo de ensino e aprendizagem de álgebra. A metodologia de pesquisa utilizada é qualitativa e quantitativa, de cunho exploratório. Optou-se pelo tema por compreender-se que há uma necessidade de investigação no campo da álgebra mediante um conteúdo que abrangesse a educação básica e o ensino superior, visto que o estudo teórico, no conceito de álgebra linear, apresenta defasagens de aprendizagem nas duas esferas. Esta tese tem como objetivo geral investigar possibilidades didáticas do Agente Conversacional chamado Cerebrum, desenvolvido na plataforma Watson, da IBM, assim como uma análise de sua capacidade de auxiliar estudantes e professores no processo de ensino e aprendizagem de equações de primeiro grau. O estudo foi implementado a partir do aplicativo Cerebrum, envolvendo Equações Lineares de Primeiro Grau, inicialmente para alunos do ensino fundamental. Em seguida, realizou-se a avaliação de usabilidade no ChatAval pelos estudantes de licenciatura em Matemática e, a partir dos resultados obtidos, foi melhorado e adaptado o sistema Cerebrum. Para o levantamento de dados da pesquisa, foram utilizados questionários, imagens, vídeos e investigações de estudo de caso das três fases do experimento: Cerebrum, implementação do agente reformulado e apresentação aos professores e estudantes de licenciatura em Matemática. A pesquisa demonstrou que o agente conversacional Cerebrum é uma ferramenta eficaz no ensino de equações do primeiro grau, promovendo aprendizado interativo e personalizado. O uso do chatbot aumentou o engajamento e a motivação dos alunos, contribuindo para melhorias no desempenho acadêmico e na compreensão dos conceitos algébricos. Além disso, a plataforma Watson Assistant permitiu adaptações que tornaram a tecnologia inclusiva e eficiente, evidenciando seu potencial para expansão em outras disciplinas. Esses resultados reforçam a importância de integrar tecnologias educacionais fundamentadas na Zona de Desenvolvimento Proximal, ampliando as possibilidades de ensino e aprendizagem.

This work presents the implementation of the conversational agent called Cerebrum, developed on IBM's Watson platform, as well as an analysis of its ability to assist students in the teaching and learning process of algebra. The research methodology employed is both qualitative and quantitative, with an exploratory approach. The topic was chosen due to the recognized need for investigation in the field of algebra, covering content from basic education to higher education, as theoretical studies in linear algebra reveal learning gaps in both spheres. The general objective of this thesis is to explore the didactic potential of the conversational agent Cerebrum, developed on IBM's Watson platform, as well as to analyze its capacity to assist both students and teachers in the teaching and learning process of first-degree equations. The study was implemented using the Cerebrum application, focusing on first-degree linear equations, initially targeting elementary school students. Subsequently, usability evaluations were conducted by ChatAval with undergraduate Mathematics students, and based on the results, the Cerebrum system was improved and adapted. For data collection, questionnaires, images, videos, and case study investigations were used across the three phases of the experiment: Cerebrum, implementation of the refined agent, and presentation to Mathematics teachers and undergraduate students. The research demonstrated that the Cerebrum conversational agent is an effective tool for teaching first-degree equations, promoting interactive and personalized learning. The use of the chatbot increased student engagement and motivation, contributing to improved academic performance and a deeper understanding of algebraic concepts. Additionally, the Watson Assistant platform allowed for adaptations that made the technology inclusive and efficient, highlighting its potential for expansion into other disciplines. These results reinforce the importance of integrating educational technologies grounded in the Zone of Proximal Development, broadening the possibilities for teaching and learning.