O ChatGPT como recurso de apoio no ensino da Matemática
Resumo
Esse artigo aborda a utilização do aplicativo ChatGPT na Educação Matemática. O modelo conversacional de inteligência artificial (IA) que responde às perguntas dos usuários de forma autônoma, a partir de dados da internet e com capacidade para resolver questões matemáticas, elaborar planos de aulas, escrever textos dissertativos, criar poesias e canções, por exemplo. Com isso, procuramos responder, quais as possibilidades e eventuais malefícios deste recurso nos processos de ensino e aprendizagem da Matemática no Ensino Médio. Para tanto, alicerçados na trajetória de estudos e pesquisas do Grupo de Estudos em Educação Matemática (GEEM), abordamos a linguagem na qual se insere o ChatGPT a partir do referencial bibliográfico disponível apresentamos algumas das possibilidades que esse recurso inovador oferece e que podem, evidentemente, ser exploradas nas aulas de Matemática por estudantes e professores.
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Referências
BASSANEZI, Rodney Carlos. Ensino - aprendizagem com Modelagem matemática. 3 ed. Editora Contexto: São Paulo, 2002.
BARRETO, Adilson Ferraz; SANT’ANA, Claudinei de Camargo; SANT’ANA, Irani Parolin. A gamificação no processo de ensino e aprendizagem da Matemática por meio da Webquest e do Scratch. Revista de Iniciação à Docência, v. 4, n. 1, p. 44–59, 2020. Disponível em: https://periodicos2.uesb.br/index.php/rid/article/view/6144. Acesso em: 31 out. 2022.
BORBA, Marcelo de Carvalho; CANEDO JUNIOR, Neil da Rocha. Modelagem Matemática com Produção de Vídeos Digitais: reflexões a partir de um estudo exploratório. Com a Palavra, O Professor, v. 5, n. 11, p. 171–198, 2020. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/561. Acesso em: 11 Jan. 2023.
BRITO, Cláudio da Silva; SANT’ANA, Claudinei de Camargo. Formação docente e jogos digitais no ensino de matemática. EDUCA - Revista Multidisciplinar em Educação, v. 7, n. 17, p. 415–434, 2020. Disponível em: https://periodicos.unir.br/index.php/EDUCA/article/view/4100. Acesso em: 31 out. 2022.
BRITO, Cláudio da Silva; SANT’ANA, Claudinei de Camargo; SANT’ANA, Irani Parolin. Memes com viés matemático e suas potencialidades para o ensino de Matemática. Revista Sergipana de Matemática e Educação Matemática, v. 5, n. 1, p. 173-188, 2020. https://seer.ufs.br/index.php/ReviSe/article/view/12019. Acesso em: 31 out. 2022.
CAMADA, Marcos Yuzuru de Oliveira; DURÃES, Gilvan Martins. Ensino da Inteligência Artificial na Educação Básica: um novo horizonte para as pesquisas brasileiras. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 31., 2020, Natal. Anais [...] Natal: SBC-OpenLib, 2020. p. 1553-1562. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbie/article/view/12911/12765. Acesso em: 15 Fev. 2022.
CHAVES, Letícia Saraiva. Utilizando um modelo Transformer no processo de identificação de entidades nomeadas em textos criminais. 2021. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) – Universidade Federal do Ceará. Quixadá. Disponível em: https://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/61224/1/2021_tcc_lschaves.pdf. Acesso em: 23 Mar. 2023.
COZMAN, Fábio G.; PLONSKI, Guilherme Ari; NERI, Hugo. (Org.). Inteligência artificial [livro eletrônico]: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. Disponível em: https://www.livrosabertos.sibi.usp.br/portaldelivrosUSP/catalog/download/650/579/2181?inline=1. Acesso em: 23 Mar. 2023.
DANTAS, Leonardo Santana. Transformers: Teoria e Viabilização. 2021. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado) – Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas. Rio de Janeiro. Disponível em: https://bibliotecadigital.fgv.br/dspace/bitstream/handle/10438/30819/Trabalho%20de%20Conclus%c3%a3o%20de%20Curso%20-%20Leonardo%20Dantas.pdf?sequence=1&isAllowed=y. Acesso em: 23 Mar. 2023.
ESCOVEDO, Tatiana; KOSHIYAMA, Adriano. Introdução a Data Science: Algoritmos de Machine Learning e métodos de análise. Casa do Código, 2020.
GARCIA, Ana Cristina Bicharra. Ética e Inteligência Artificial. Computação Brasil, n. 43, p. 14-22, 2020. DOI: https://doi.org/10.5753/CompBR.2020.43.1791. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/comp-br/article/view/1791. Acesso em: 15 mai. 2023.
HARARI, Yuval Noah. 21 Lessons for the 21st Century. Nova York: Spiegel & Grau, 2018.
JOLANDEK, Emlly Gonzales; PEREIRA, Ana Lúcia; MENDES, Luiz Otavio Rodrigues. Avaliação em larga escala e currículo: relações entre o PISA e a BNCC. Com a Palavra, O Professor, v. 4, n. 10, p. 245–268, 2019. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/370. Acesso em: 11 Abr. 2023.
LANDIM, Wikerson. ChatGPT: o que é, como funciona e como usar. Mundo Conectado, 2023. Disponível em: https://mundoconectado.com.br/artigos/v/31327/chat-gpt-o-que-e-como-funciona-como-usar. Acesso em: 14 Fev. 2023.
LEONARDO, Fabio Martins de. (ed.). Conexões com a Matemática. 3 ed. São Paulo: Moderna, 2016.
LÉVY, Pierre. As tecnologias da inteligência: o futuro do pensamento na era da informática. (2. ed.) São Paulo: Editora 34, 2010.
MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de Metodologia Científica. 5. ed. São Paulo: Atlas S.A., 2003.
MARQUES, Tatiana Martins; SANT´ANA, Claudinei de Camargo; SANT´ANA, Irani Parolin. Sala de aula invertida no ensino de função afim: uma experiência docente. Com a Palavra, o Professor, v. 7, n. 19, p. 195–210, 2022. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/890. Acesso em: 01 fev. 2023.
MEYER, João Frederico da Costa Azevedo. Modelagem Matemática: O desafio de se ‘fazer’ a Matemática da necessidade. Com a Palavra, O Professor, v. 5, n. 11, p. 140–149, 2020. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/559. Acesso em: 11 Abr. 2023.
MORAES, Sílvia M. W.; SOUZA, Luciano Severo de. Uma Abordagem Semiautomática para Expansão e Enriquecimento Linguístico de Bases AIML para Chatbots. In: Congresso Internacional de Informática Educativa, 20., 2015, Santiago. Anais [...] Santiago: Universidad de Chile, p. 600-605, 2015. Disponível em: http://www.tise.cl/volumen11/TISE2015/600-605.pdf. Acesso em: 23 Mar. 2023.
OPENAI. OpenAI, c-2015-2023. Página Inicial. Disponível em: https://openai.com/. Acesso em: 06 Fev. 2023.
RIBEIRO, Elisângela Soares; SANT’ANA, Claudinei de Camargo; SANT’ANA, Irani Parolin; PACHECO, Ana Gabriela Dias. Facebook, google drive e a matemática: uma rede interativa e reflexiva no ensino superior. Revista Binacional Brasil-Argentina: Diálogo entre as ciências, v. 4, n. 2, p. 53-75, 2020. Disponível em: https://periodicos2.uesb.br/index.php/rbba/article/view/1470. Acesso em: 31 out. 2022.
RIBEIRO, Elisângela Soares; SANT’ANA, Irani Parolin; SANT’ANA, Claudinei de Camargo. Desafios do ensino de matemática com tecnologias digitais nos anos iniciais. Roteiro, v. 46, p. e23740, 2021. Disponível em: https://periodicos.unoesc.edu.br/roteiro/article/view/23740. Acesso em: 31 out. 2022.
RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução: Regina Célia Simille de Macedo. Elsevier Editora Ltda, 2013. Disponível em: https://www.cin.ufpe.br/~gtsa/Periodo/PDF/4P/SI.pdf. Acesso em: 09 mai. 2023.
SANT’ANA, Claudinei de Camargo. Métodos Pedagógicos na Bahia: Aspectos da influência Francesa, nas últimas décadas do século XIX e início do século XX. EM TEIA – Revista de Educação Matemática e Tecnológica Iberoamericana, v. 8, n. 3, 2017. Disponível em: https://periodicos.ufpe.br/revistas/emteia/article/view/23487/pdf. Acesso em: 12 mar. 2023.
SANT’ANA, Claudinei de Camargo; SANT’ANA, Irani Parolin. Aspectos gerais do ensino de Matemática no estado da Bahia (1890-1970). Com a Palavra, o Professor, v. 4, n. 8, p. 93–105, 2019. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/430. Acesso em: 01 fev. 2023.
SANT´ANA, Fabiano Parolin; SANT´ANA, Irani Parolin; SANT´ANA, Claudinei de Camargo. Uma utilização do Chat GPT no ensino. Com a Palavra, O Professor, v. 8, n. 20, p. 74–86, 2023. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/951. Acesso em: 11 mai. 2023.
SANTANA, Cosmerina Angélica Soares Cruz de; SOUSA, Adriana Santos. Produção de videoaula e aprendizagem de matemática: uma opção possível? Com a Palavra, o Professor, v. 1, n. 1, p. 01–10, 2016. DOI: 10.23864/cpp-v1-n1-51. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/51. Acesso em: 13 mai. 2023.
SANTOS, Bergston Luan; ARRUDA, Eucidio Pimenta. Dimensões da Inteligência Artificial no contexto da educação contemporânea. Educação UNISINOS, v. 23, n. 4, p. 725-741, out. 2019. Disponível em: http://educa.fcc.org.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2177-62102019000400725&lng=pt&nrm=iso. Acesso em: 09 mai. 2023.
SANTOS, Lucas Rocha; MATOS, Mariana Lima; SANT’ANA, Irani Parolin. As Tendências em Educação Matemática na percepção de professores de matemática. Revista de Educação Matemática, [S. l.], v. 18, p. e021005, 2021. Disponível em: https://www.revistasbemsp.com.br/index.php/REMat-SP/article/view/392. Acesso em: 26 jan. 2023.
SANTOS, Renan Pereira; PIRES, Fernando de Carvalho. Possibilidades de Ampliação da “Sala de Aula” e de Aprimoramento de Práticas Matemáticas com o Auxílio das Tecnologias Digitais. Educação Matemática Em Revista, v. 28, n. 78, p. 72-90, 2023. https://doi.org/10.37001/emr.v28i78.2681. Disponível em: http://www.sbemrevista.com.br/revista/index.php/emr/article/view/2681. Acesso em: 11 Abr. 2023.
SANTOS, Zenildo; SANT’ANA, Claudinei de Camargo. Integração do Google Drive e WhatsApp como ambiente de aprendizagem em uma disciplina no ensino superior. Revista de Ciência da Computação, v. 1, n. 1, p. 1-10, 2019. Disponível em: https://periodicos2.uesb.br/index.php/recic/article/view/4919. Acesso em: 31 out. 2022.
SILVA, Felipe Queiroz da; MAZORCHE, Sandro Rodrigues; SANT’ANA, Claudinei de Camargo; SANT´ANA, Irani Parolin. Um relato de experiência da utilização de RPG Pedagógico no Ensino de Matemática. Com a Palavra, o Professor, v. 7, n. 19, p. 122–134, 2022. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/897. Acesso em: 01 fev. 2023.
TAVARES, Luis Antonio; MEIRA, Matheus Carvalho; AMARAL, Sergio Ferreira do. Inteligência Artificial na Educação: Survey. Brazilian Journal of Development, v. 6, n. 7, p. 48699-48714, jul. 2020. Disponível em: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/13539/11346. Acesso: 10 mai. 2023.
VASWANI, Ashish; SHAZEER, Noam; PARMAR, Niki; USZKOREIT, Jakob; JONES, Llion; GOMEZ, Aidan N.; KAISER, Lukasz; POLOSUKHIN, Illia. Attention Is All You Need. In: Conference on Neural Information Processing Systems, 31., 2017, Long Beach. Anais [...] Long Beach: Arxiv, 2017. p. 1-15. Disponível em: http://arxiv.org/abs/1706.03762. Acesso em: 23 Mar. 2023.
VAZ, Rafael Felipe Novôa; NASSER, Lilian. Em busca de uma avaliação mais “justa”. Com a Palavra, O Professor, v. 4, n. 10, p. 269–289, 2019. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/367. Acesso em: 11 Abr. 2023.
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