01. Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE (Sede)
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Item O ChatGPT como ferramenta pedagógica: novas perspectivas para o ensino de espanhol(2024-03-05) Araújo, Emmanuel Tiago Cardoso Corrêa de; Oliveira, Aline Fonseca de; http://lattes.cnpq.br/1895304971163472Este artículo presenta los resultados de un estudio teórico acerca de la aplicabilidad Del ChatGPT, una herramienta de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) desarrollada por OpenAI, como recurso pedagógico en la enseñanza del Español como Lengua Extranjera (ELE). La investigación aborda el creciente impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo, destacando cómo la tecnología ha revolucionado las prácticas de enseñanza y aprendizaje. Se examina la evolución de las herramientas pedagógicas a lo largo del tiempo, evidenciando cómo la integración de la IA en la educación representa un salto cualitativo hacia la personalización de la enseñanza, ofreciendo experiencias de aprendizaje más inmersivas, interactivas y adaptativas. El artículo destaca la importancia de elaborar prompts claros, precisos y bien contextualizados para maximizar la eficacia de la interacción con esta herramienta de IA. La investigación también explora estrategias para mejorar la formulación de prompts, enfatizando la importancia de la adaptabilidad y flexibilidad del ChatGPT para ajustarse a diversos contextos de aprendizaje y niveles de competência en español. Además, se proponen y analizan modelos de prompts específicos para la enseñanza Del español, ilustrando cómo estos comandos pueden ser estructurados para satisfacer las diferentes necesidades educativas.Item Um estudo de caso para previsão de partidas de futebol utilizando o ChatGPT(2024-10-01) Silva, Thiago Luiz Barbosa da; Nascimento, Leandro Marques do; http://lattes.cnpq.br/9163931285515006The present study aims to develop and test a tool for predicting football match outcomes using the ChatGPT language model. The research explores the potential of this technology to process match data and generate predictions, comparing its performance with the probabilities offered by betting houses. The method includes data collection through web scraping from sources such as Placar de Futebol and FBref, which allowed the creation of a rich database with detailed information about teams, championships and statistics. From this database, the tool was developed within the Arena Sport Club project, which includes features for visualizing results and football-related information. Different prompt-generation strategies were implemented in the tool to determine the best way to instruct the model to provide accurate predictions. The results showed that the model has the potential to make effective football match predictions, approaching the accuracy rates of betting houses. However, the study identified challenges such as high financial costs and the need for continuous adjustments to address the complexity of the matches and the variables involved. The conclusion suggests that while ChatGPT offers a promising tool for sports predictions, its use in real-world contexts needs to be optimized. Future research can enhance the application of this technology, reducing costs and improving accuracy over time.