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Atualmente, a sociedade vive um momento singular em sua história, marcado pela quebra do paradigma da comunicação humana e pela evolução exponencial das tecnologias da informação. Nesse sentido, é crucial que novas competências educacionais sejam desenvolvidas, fornecendo aos estudantes maneiras de interagir com um mundo tão diverso e difuso. Além da velocidade tecnológica, impulsionada pelo desenvolvimento da IA (Inteligência Artificial), observa-se uma crescente neurodivergência entre os estudantes do ensino superior. Estabelecer ferramentas que promovam o desenvolvimento dessas competências educacionais é fundamental para o amplo aproveitamento dos alunos. Com base nesses aspectos, este trabalho propõe a adoção de uma interface cérebro-computador para a geração de feedbacks neurais tanto para o aluno quanto para o professor, além de uma nova forma de comunicação entre o ser humano e os modelos computacionais emergentes. A proposta envolve a implementação de uma interface cérebro-computador baseada em eletroencefalograma (EEG), que modela vetorialmente os sinais captados do cérebro, incorporando os resultados a grandes modelos de linguagem (LLM) e ao processo de geração aumentada por recuperação (RAG). Essa abordagem metodológica permitirá a avaliação das dificuldades individuais dos alunos, além da possibilidade de implementação de propostas pedagógicas personalizadas. Com essa abordagem, é possível reduzir as diferenças entre grupos distintos, seja por deficiências físicas ou neurológicas. Ao facilitar a comunicação entre o cérebro e o computador, e ao auxiliar nas capacidades motoras e cognitivas, essa tecnologia tem o potencial de revolucionar o processo de ensino-aprendizagem, personalizando a experiência educacional conforme as necessidades específicas de cada aluno.
| Palavras-chave | Interfaces cérebro-computador, inteligência artificial, tecnologias digitais, processo de ensino-aprendizagem, metodologias ativas. |
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