a IA na sala de aula física: Uma avaliação dupla: Análise das ferramentas LLM para mudança concetual e resolução problemas

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Bol Este livro apresenta uma dupla avaliação da Inteligência Artificial de ponta no ensino secundário da Física. O primeiro estudo examina um plugin Moodle alimentado por IA que utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) para envolver os alunos num diálogo socrático em tempo real. Esta abordagem é avaliada pela sua eficácia em confrontar as concepções erradas dos alunos e melhorar a compreensão concetual da mecânica newtoniana em comparação com o ensino tradicional.O segundo estudo centra-se na IA vestível, avaliando o desempenho de uma IA baseada em Llama3 incorporada em Meta Smart Glasses. Esta investigação centra-se nas avaliações dos instrutores especializados em física sobre a exatidão da IA na resolução de problemas de nível superior, a sua qualidade de explicação e a sua capacidade de deteção de equívocos num ambiente de aprendizagem sem recurso às mãos. Em conjunto, estes estudos definem as capacidades e limitações actuais das ferramentas de IA generativa integradas (baseadas em LMS) e vestíveis (baseadas em AR), fornecendo orientações essenciais para educadores e programadores que procuram integrar cuidadosamente o feedback personalizado e inteligente nos sistemas de aprendizagem STEM.

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Este livro apresenta uma dupla avaliação da Inteligência Artificial de ponta no ensino secundário da Física. O primeiro estudo examina um plugin Moodle alimentado por IA que utiliza grandes modelos de linguagem (LLMs) para envolver os alunos num diálogo socrático em tempo real. Esta abordagem é avaliada pela sua eficácia em confrontar as concepções erradas dos alunos e melhorar a compreensão concetual da mecânica newtoniana em comparação com o ensino tradicional.O segundo estudo centra-se na IA vestível, avaliando o desempenho de uma IA baseada em Llama3 incorporada em Meta Smart Glasses. Esta investigação centra-se nas avaliações dos instrutores especializados em física sobre a exatidão da IA na resolução de problemas de nível superior, a sua qualidade de explicação e a sua capacidade de deteção de equívocos num ambiente de aprendizagem sem recurso às mãos. Em conjunto, estes estudos definem as capacidades e limitações actuais das ferramentas de IA generativa integradas (baseadas em LMS) e vestíveis (baseadas em AR), fornecendo orientações essenciais para educadores e programadores que procuram integrar cuidadosamente o feedback personalizado e inteligente nos sistemas de aprendizagem STEM.


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  • 9786209537035
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