Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/13460
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Inteligência Artificial Aplicada à Análise das Habilidades Centrais nas Provas Teóricas da OBR(2014–2023)
Autor(es): GABRIEL ALVES MASSUDA DUARTE
DIOGO DE OLIVEIRA LIMA
Primeiro orientador: AMAURY ANTONIO DE CASTRO JUNIOR
Resumo: Este artigo apresenta uma análise pedagógica das provas teóricas da Olimpíada Brasileira de Robótica (OBR) no período de 2014 a 2023, com foco nas habilidades centrais requeridas à luz da Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Utilizando o modelo GPT-4o, as questões foram classificadas por área de conhecimento, componente curricular e nível de competição. Os resultados evidenciam padrões recorrentes e subsidiam o desenvolvimento de materiais educacionais mais direcionados.
Abstract: This paper presents a pedagogical analysis of the theoretical exams of the Brazilian Robotics Olympiad (OBR) from 2014 to 2023, focusing on the core skills required according to the Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Using the GPT-4o model, questions were classified by subject area, curriculum component, and competition level. The results highlight recurring patterns and support the development of more targeted educational materials.
Palavras-chave: OBR
lógica
GPT-4o
análise de prova
BNCC
educação básica
olimpíadas científicas.
País: 
Editor: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Sigla da Instituição: UFMS
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/13460
Data do documento: 2025
Aparece nas coleções:Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM)

Arquivos associados a este item:
Arquivo TamanhoFormato 
24356.pdf382,68 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.