Conectando Educação com IA: Uma Abordagem de BERTimbau e Taxonomia de Bloom para Conteúdo Educacional em Português

Este estudo aborda o desafio de classificar conteúdo educacional conforme a taxonomia de Bloom, a partir de um modelo de linguagem baseado em transformers adaptado para o português. Essa taxonomia categoriza objetivos educacionais em domínios cognitivos, desde a rememoração de conhecimento até o pensamento criativo complexo. Utilizando as amplas capacidades de tradução do modelo No Language Left Behind (NLLB), convertemos um conjunto de dados educacionais do inglês para o português, estabelecendo a base para uma análise semântica. O modelo de linguagem foi então ajustado para categorizar esses objetivos educacionais conforme a taxonomia de Bloom. Nossa abordagem combinou as percepções contextuais de um modelo pré-treinado com treinamento direcionado para a classificação de objetivos educacionais. Os achados empíricos destacam a precisão do modelo e sua habilidade distinta de categorizar conteúdo educacional, conforme ilustrado por gráficos t-SNE dos embeddings do conjunto de teste. Este artigo valida a eficácia de modelos específicos de linguagem no tratamento de conteúdo educacional e enfatiza o papel da IA em superar barreiras linguísticas na educação, especialmente para idiomas com recursos digitais limitados.