Loading...
Publication
Desenvolvimento de um Sistema para o Moodle com Integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala para Apoio à Atividade Letiva
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 2.12 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema para o Moodle com integração
de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) destinado a apoiar a atividade
letiva através de automação inteligente de tarefas pedagógicas. A solução proposta combina
o protocolo Model Context Protocol (MCP) para orquestração cliente-servidor, um
pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) para recuperação semântica de conteúdos,
a base de dados vetorial Qdrant para indexação eficiente, e modelos Gemini (comutáveis
dinamicamente consoante custo e desempenho) para geração de linguagem natural.
O sistema integra-se com o Moodle via web services para descoberta de cursos e obtenção
automática de PDFs, processa documentos com extração de texto e segmentação, cria
embeddings com sentence-transformers e disponibiliza funcionalidades de alto impacto
educativo: geração de resumos contextuais, criação de questionários com validação de
dificuldade, flashcards, recomendações de leitura e, opcionalmente, geração de vídeos com
IA (Gemini Veo). A interface web, desenvolvida em Flask, oferece autenticação, gestão
de conversas, seleção de modelos e invocação de ferramentas MCP em tempo real. Metodologicamente,
adotou-se uma abordagem iterativa com validação funcional contínua
e logging estruturado. A avaliação incide em três dimensões: (i) desempenho do RAG
(tempo de resposta e relevância de recuperação), (ii) qualidade pedagógica do conteúdo
gerado (clareza, alinhamento com fontes, adequação de dificuldade), e (iii) robustez da
integração MCP–Moodle (confiabilidade de chamadas e sincronização). Os resultados
demonstram ganhos de eficiência na preparação de materiais, apoio à diferenciação pedagógica
e redução de esforço docente em tarefas repetitivas. As principais contribuições
incluem: uma arquitetura modular replicável para LMS, um conjunto de ferramentas
MCP focadas em educação e um fluxo RAG otimizado para PDFs académicos. São discutidas
limitações (dependência de qualidade dos PDFs, custos de inferência, privacidade)
e perspetivas futuras, nomeadamente exportação direta para formatos Moodle, algoritmos
de repetição espaçada para flashcards e estudos de eficácia com turmas reais. Este
trabalho evidencia a viabilidade de integrar LLMs no ecossistema Moodle para potenciar
práticas pedagógicas baseadas em conteúdo e dados.