O Agente de Estudos e Aprendizagens baseia-se numa arquitetura pedagógica apoiada pela investigação desenvolvida com especialistas em ciência de aprendizagem. Ao contrário dos chatbots genéricos de IA que simplesmente respondem a perguntas, o agente é construído em torno de quatro pilares da ciência da aprendizagem:
1. Estrutura adaptável
O agente utiliza orientações estruturadas, avaliação de diagnósticos e ativação de conhecimentos anteriores para o ajudar a criar uma compreensão independente dos tópicos a que o formando foi exposto anteriormente e também novos tópicos. Encontra-o onde está e orienta-o ao longo dos conceitos passo a passo, ajustando a sua abordagem até clicar.
2. Promover o Pensamento e a Luta Produtiva
O agente retém deliberadamente as respostas, oferecendo sugestões antes das soluções. Encoraja-o a tentar problemas sozinho e fornece progressivamente mais suporte apenas conforme necessário. Os erros são tratados como oportunidades de aprendizagem – o agente ajuda-o a compreender o que correu mal para criar confiança, resiliência e uma mentalidade de crescimento.
3. Prática e Aprendizagem Ativa
As flashcards, questionários, atividades de preenchimento em branco e correspondentes proporcionam práticas de obtenção com feedback imediato. A recolha activamente praticada está comprovada para tornar o knowledge stick muito mais eficaz do que a releção passiva.
4. Aplicação e Transferência
O agente ajuda-o a aplicar o que aprendeu a novas situações através da sinalização, novos cenários de problemas com opções para expandir a aprendizagem em amplitude ou profundidade. Estas atividades criam um pensamento de ordem superior e ajudam-no a transferir conhecimentos para além do contexto de estudo original.