Academick: assistente de estudos para o ambiente acadêmico
| dc.contributor.advisor-co1 | MÜLLER, Ana Carolina Quintão Siravenha | |
| dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4383482501456728 | |
| dc.contributor.advisor-co1ORCID | https://orcid.org/0000-0001-6664-9847 | |
| dc.contributor.advisor1 | KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1596629769697284 | |
| dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0001-7773-2080 | |
| dc.creator | MELLO, Cláudio Klautau | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5626833372950676 | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-05T18:42:26Z | |
| dc.date.available | 2025-12-05T18:42:26Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-23 | |
| dc.description.abstract | The emergence of Large Language Models (LLMs) has created unprecedented opportunities to enhance educational processes, yet many higher education institutions have not fully leveraged these technologies. This thesis presents an adaptive educational chatbot system that integrates LLMs with Retrieval-Augmented Generation (RAG) to provide personalized learning assistance. The system’s key innovation lies in its intent-aware approach, utilizing a custom-trained classification model based on the Snowflake/snowflake-arctic-embed-l v2.0 architecture that achieved 97.6% accuracy on the test set. This classifier, trained on a bilingual dataset (Portuguese and English), enables the system to identify student intentions and dynamically adjust its response strategy. The system also features a novel PDF processing algorithm for efficient content extraction and indexing of educational materials. The chatbot can be rapidly deployed to support various educational scenarios, from textbook comprehension to academic article analysis, requiring only the source materials in PDF format and minimal setup configuration. By combining these compo nents, the chatbot provides context-aware responses, accurately cites source materials, and adapts its interaction style based on the identified student intent. This work demonstra tes how modern LLM technology can be effectively integrated into educational tools to enhance the learning experience while maintaining practical implementation considerations. | |
| dc.description.resumo | O surgimento dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) criou oportunidades sem prece dentes para aprimorar os processos educacionais, no entanto, muitas institui¸c˜oes de ensino superior ainda n˜ao aproveitaram plenamente essas tecnologias. Este trabalho apresenta um sistema adaptativo de chatbot educacional que integra LLMs com Gera¸c˜ao Aumentada por Recupera¸c˜ao (RAG) para fornecer assistˆencia personalizada ao aprendizado. A principal inova¸c˜ao do sistema est´a em sua abordagem baseada em inten¸c˜oes, utilizando um modelo de classifica¸c˜ao personalizado baseado na arquitetura Snowflake/snowflake-arctic-embed-l v2.0 que alcan¸cou 97,6% de precis˜ao no conjunto de teste. Este classificador, treinado em um conjunto de dados bil´ıngue (portuguˆes e inglˆes), permite que o sistema identifique as inten¸c˜oes dos estudantes e ajuste dinamicamente sua estrat´egia de resposta. O sistema tamb´em apresenta um algoritmo inovador de processamento de PDF para extra¸c˜ao e indexa¸c˜ao eficiente de materiais educacionais. O chatbot pode ser rapidamente implantado para apoiar diversos cen´arios educacionais, desde a compreens˜ao de livros did´aticos at´e a an´alise de artigos acadˆemicos, exigindo apenas os materiais fonte em formato PDF e uma configura¸c˜ao m´ınima. Ao combinar esses componentes, o chatbot fornece respostas contextualizadas, cita com precis˜ao os materiais fonte e adapta seu estilo de intera¸c˜ao com base na inten¸c˜ao identificada do estudante. Este trabalho demonstra como a moderna tec nologia LLM pode ser efetivamente integrada em ferramentas educacionais para aprimorar a experiˆencia de aprendizagem, mantendo considera¸c˜oes pr´aticas de implementa¸c˜ao. | |
| dc.identifier.citation | MELLO, Cláudio Klautau. Academick: assistente de estudos para o ambiente acadêmico. Orientador: Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Júnior. 2025. 84f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica e Biomédica) – Faculdade de Engenharia Elétrica e Biomédica, Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2025. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8945. Acesso em:. | |
| dc.identifier.uri | https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8945 | |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.source.uri | Disponível na internet via correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br | |
| dc.subject | Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) | |
| dc.subject | Geração aumentada por recuperação (RAG) | |
| dc.subject | Tecnologia Educacional | |
| dc.subject | Processamento de linguagem natural | |
| dc.subject | Classificação de intenções | |
| dc.subject | Chatbot educacional | |
| dc.subject | Aprendizagem adaptativa | |
| dc.subject | Large language models (LLMs) | |
| dc.subject | Retrieval-augmented generation (RAG) | |
| dc.subject | Educational technology | |
| dc.subject | Natural language processing | |
| dc.subject | Intent classification | |
| dc.subject | Educational chatbot | |
| dc.subject | Adaptive learning | |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | |
| dc.title | Academick: assistente de estudos para o ambiente acadêmico | |
| dc.type | Trabalho de Curso - Graduação - Monografia | pt_BR |