Tutor de Programação Adaptativo com IA Quase Duplica Ganhos de Aprendizagem de Estudantes Desfavorecidos — Universidade de Dunaújváros

Investigadores da Universidade de Dunaújváros estudaram se um sistema de aprendizagem adaptativa com IA poderia ajudar a reduzir a exclusão digital de estudantes socialmente desfavorecidos que aprendem programação informática, tendo selecionado 122 estudantes com idades entre os 18 e os 21 anos em quatro universidades húngaras através de um Índice de Condição Social validado com 15 itens.

O estudo procurou testar se um sistema de IA construído sobre o ChatGPT com Rastreio Bayesiano de Conhecimento (Bayesian Knowledge Tracing), que adapta a dificuldade das tarefas ao conhecimento de cada estudante, conseguiria aumentar os ganhos de aprendizagem em programação de estudantes desfavorecidos, em comparação com o ensino tradicional.

Os estudantes foram distribuídos aleatoriamente por um grupo experimental (n=61), que utilizou o tutor adaptativo de IA, ou por um grupo de controlo (n=61), que recebeu ensino tradicional, ao longo de um período de 13 semanas, com pré-testes e pós-testes e medidas de envolvimento.

As pontuações do grupo experimental subiram de 5,1 para 7,1 (d de Cohen=1,40, p<0,001), quase o dobro do aumento do grupo de controlo, que subiu de 5,0 para 6,0 (d=0,74, p<0,001); o envolvimento foi também significativamente superior nas medidas comportamentais, emocionais e cognitivas (todas com d≥1,00, p<0,001), e os ganhos mantiveram-se independentemente do contexto socioeconómico dos estudantes.

Os autores alertam para o facto de a duração de 13 semanas limitar as conclusões sobre a retenção a longo prazo e de o recrutamento baseado em inquéritos, em vez de uma amostragem populacional totalmente aleatória, poder introduzir enviesamento de seleção, pelo que se justifica a replicação do estudo por períodos mais longos.