ACESSANDO E ENDEREÇANDO A APRENDIZAGEM SIGNIFICATIVA NA ERA DOS GRANDES MODELOS DE LINGUAGEM

Abstract

Os avanços técnicos e tecnológicos associados aos recursos de hardware e software impulsionaram significativos avanços na área de Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Processamento de Linguagem Natural. A partir de 2017 observamos a popularização e adoção dos grandes modelos de linguagem (LLM) em diversos contextos e aplicações, com o Chat GPT se posicionando como maior expoente. Em 2023 já são inúmeros desenvolvedores, modelos, propósitos e abordagens apresentados à comunidade científica e com perspectiva de persistência do aquecimento de pesquisas nessa área. As mudanças trazidas por esses modelos possuem características de inovação de ruptura e sua adoção pode beneficiar estudantes e professores no processo de ensino aprendizagem. Os LLMs se entrelaçam com a Teoria da Aprendizagem Significativa (TAS) à medida em que contribuem para colocar o aluno como protagonista do processo de aprendizagem permitindo que esse estabeleça relações de novos conteúdos com os conteúdos adquiridos previamente. Os LLMs impactam a aprendizagem representacional, a aprendizagem de conceitos e a aprendizagem proposicional, permitindo uma customização e individualização do ensino. Os modelos podem ser aplicados em tarefas como tutor e assistente virtual, tradução, pesquisa, análise gramatical e ortográfica, resumo e sumarização de conteúdos, geração e correção de tarefas e interações e feedbacks em tempo real. Portanto, é possível acessar e endereçar a aprendizagem significativa fazendo uso dos grandes modelos de linguagem. Apesar dos inúmeros pontos positivos, a adoção dos LLMs no ensino possui limitações e desafios.