Assistente EBA — Chatbot de IA para alunos, professores e pais na plataforma nacional de aprendizagem da Turquia
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Depois de um inquérito aos cerca de 500 mil estudantes a distância da NOUN revelar atrasos frequentes no sistema manual de reclamações, investigadores criaram um chatbot de IA de apoio ao estudante; entre os 579 que responderam (29% dos convidados), 64% classificaram-no como extremamente útil.
A Universidade Aberta Nacional da Nigéria (NOUN) é a principal instituição de ensino a distância do país, com cerca de 500 mil estudantes inscritos segundo os registos de admissão de 2024, que dependem de um sistema de tickets para apresentar reclamações académicas e administrativas, já que a maioria nunca pisa um campus.
Investigadores da NOUN e da Cardiff School of Technologies, da Cardiff Metropolitan University, documentaram primeiro o problema: o sistema de tickets existente era operado manualmente, produzindo respostas atrasadas e, em muitos casos, resoluções inadequadas — um padrão que o estudo associa à frustração dos estudantes e ao risco de abandono no ensino a distância.
Para resolver o problema, a equipa construiu um chatbot de IA utilizando a estrutura de código aberto ChatterBot em Python, apoiada por SQLite e servida através de uma interface web em Flask, concebida para responder automaticamente a perguntas rotineiras dos estudantes e encaminhar os casos mais complexos. Avaliaram-no através de um inquérito online enviado a 2.000 estudantes da NOUN; 579 responderam, uma taxa de resposta de 29%, e destes, 370 (64%) classificaram o chatbot como 'extremamente útil' na resolução das suas questões e reclamações.
A dependência de uma taxa de resposta auto-selecionada de 29% é uma limitação real: mede a satisfação autorreportada entre estudantes suficientemente motivados para preencher um questionário, e não tempos de resolução de tickets ou dados de abandono verificados de forma independente; o artigo também não relata uma implementação completa em produção além da avaliação. A leitura honesta é a de uma correção promissora, numa fase inicial, para uma falha administrativa concreta e documentada — ainda não um sistema comprovado a nível de toda a universidade.
Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.
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