Linha de pesquisa: Inteligência Artificial

Resumo:A iliteracia financeira representa um desafio global crítico, especialmente entre crianças e jovens que carecem de ferramentas adequadas para desenvolver competências financei ras básicas. Abordagens didáticas tradicionais têm se mostrado ineficazes para engajar aprendizes jovens, motivando a busca por soluções tecnológicas adaptativas e escaláveis. Este trabalho de doutorado propõe e valida um framework multi-agente baseado em Inteligência Artificial (IA) para a personalização do ensino de educação financeira por meio de jogos sérios. O framework é instanciado no jogo John and the Rainbow Coins, um ambiente de aprendizagem baseado em jogo digital para crianças e adolescentes de 7 a 18 anos. A arquitetura integra Algoritmos de Qualidade-Diversidade (QD), Aprendizado por Reforço (RL), Rastreamento Bayesiano do Conhecimento (BKT) e Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) dentro de uma estrutura multi-agente que adapta estratégias pedagógicas em tempo real com base no estado do aprendiz. Uma investigação inicial do neurofeedback baseado em EEG como sinal de engaja mento foi conduzida e formalmente documentada: embora o neurofeedback tenha forne cido dados valiosos sobre os estados cognitivos dos jogadores, restrições de escalabilidade motivaram uma pivotagem em direção a uma personalização baseada em comportamento e estado de jogo. Três publicações arbitradas documentam a trajetória desta pesquisa: (1) K-GBS3FCM, um algoritmo seguro de agrupamento semi-supervisionado que fundamenta a criação de perfis de aprendizes; (2) Diverse Prompts, uma abordagem baseada em MAP-Elites para exploração sistemática do espaço de prompts para LLMs; e (3) um experimento entre sujeitos (N =134) que demonstrou que a GenAI agêntica orientada por QD obteve ga nhos de 58% nos ganhos financeiros e redução de 37% nos comportamentos de apostas em crianças e adolescentes, publicado na revista Expert Systems with Applications (Elsevier, Q1/A1). Esses resultados estabelecem o framework proposto como uma abordagem viável e escalável para a educação financeira orientada por IA, com implicações que se estendem a domínios educacionais mais amplos.

Link para a defesa: https://teams.microsoft.com/dl/launcher/launcher.html?url=%2F_%23%2Fmeet...