Informações Gerador de Questões Múltipla Escolha

Sobre a ferramenta

Esta ferramenta utiliza o modelo de linguagem Gemini integrado via LangChain.

O objetivo é auxiliar professores na geração de questões de múltipla escolha com diferentes estruturas, usando temas ou arquivos como base.

🎯 Diferencial da ferramenta em relação ao uso direto em um LLM

Este sistema foi desenvolvido para transformar um modelo de linguagem (LLM) genérico em uma ferramenta educacional específica e acessível para professores.

📚 Vantagens
  • Interface simples e orientada para professores.
  • Não é necessário ter conhecimento técnico de engenharia de prompt.
  • Campos guiados (tema, quantidade, tipo de questão) tornam o uso mais rápido.
  • Reduz a curva de aprendizado e o risco de comandos mal interpretados.
  • Garante consistência na apresentação e estrutura das questões.
  • Permite gerar questões com base em conteúdos reais (apostilas, artigos, capítulos).
  • Utiliza embeddings e recuperação semântica para focar nos trechos mais relevantes.
  • Aplicação de níveis com base na Taxonomia de Bloom*.

⚙️ Como utilizar o gerador de questões

  • O modelo usará seu conhecimento prévio (base de dados de treinamento) para gerar a questão.
  • Informe um tema objetivo, como:
    • “Sustentabilidade”
    • “Reforma tributária”
    • “Programação orientada a objetos”

Clique em Gerar questão para obter o resultado.

  • O modelo utilizará o conteúdo presente no arquivo para gerar a questão.
  • É possível informar um assunto presente no arquivo para direcionar a geração (campo “Sobre o que a questão deve tratar?”).
  • Recomendação: use arquivos entre 2 e 20 páginas.
  • Observação: páginas com menos de 300 caracteres são descartadas pelo sistema.
  • O sistema lê apenas os textos presentes no arquivo, sem considerar o conteúdo gráfico.

Estruturas de questões suportadas

✅ Múltipla Escolha Simples

  • Enunciado com pelo menos 40 palavras.
  • 5 alternativas (a–e) — apenas 1 correta.
  • O sistema indicará a alternativa correta e justificará as incorretas.

✅ Múltipla Escolha com Afirmativas

  • Enunciado com pelo menos 40 palavras.
  • 4 afirmativas sobre o tema (I a IV).
  • 5 alternativas de combinação (a–e) — apenas 1 correta.
  • O sistema indicará a alternativa correta e justificará as incorretas.

✅ Múltipla Escolha Asserção-Razão

  • Enunciado com pelo menos 40 palavras.
  • 1 asserção e 1 razão.
  • 5 alternativas (a–e) sobre a relação entre as proposições.
  • O sistema indicará a alternativa correta e justificará as incorretas.

✅ Número de questões

  • É possível gerar 1, 2 ou 3 questões por solicitação.
  • Na geração por arquivos, recomenda-se gerar apenas 1 questão.

✅ Nível de dificuldade

  • Se a opção “Gerar questão com versões em nível de dificuldade fácil e difícil?” for marcada, serão geradas duas versões (fácil e difícil) por questão.
  • Os níveis e dificuldades são definidos a partir da Taxonomia de Bloom.
Fácil: níveis 1 (lembrança) ou 2 (compreensão).
Difícil: níveis 3 (aplicação), 4 (análise) ou 5 (avaliação).

📖 Taxonomia de Bloom

A Taxonomia de Bloom, conforme discutida por Faraon, Granlund e Rönkkö (2023), é uma estrutura hierárquica que organiza os objetivos educacionais em diferentes níveis de complexidade cognitiva, sendo amplamente utilizada no planejamento e avaliação da aprendizagem no ensino superior. Originalmente composta por categorias como conhecimento, compreensão e aplicação, a taxonomia foi posteriormente revisada, substituindo os substantivos por verbos de ação e incorporando a metacognição como elemento essencial para o desenvolvimento de habilidades cognitivas. Com a crescente presença da tecnologia na educação, surgiu a taxonomia digital de Bloom, que mantém os mesmos seis níveis – lembrar, compreender, aplicar, analisar, avaliar e criar – mas os adapta ao uso de ferramentas tecnológicas para promover o aprendizado. Essa versão digital oferece orientações práticas para integrar recursos digitais ao ensino, ajudando educadores a planejar atividades que estimulem tanto habilidades de ordem inferior quanto de ordem superior, com base no uso crítico e criativo da tecnologia.

FARAON, M.; GRANLUND, V.; RÖNKKÖ, K. (2023). Artificial Intelligence Practices in Higher Education Using Bloom’s Digital Taxonomy. 2023 5th International Workshop on Artificial Intelligence and Education (WAIE). DOI: https://doi.org/10.1109/WAIE60568.2023.00017

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