Detecção de Fraudes em Avaliações com LLMs

Aprenda a combater fraudes em avaliações usando IA, desde a análise de padrões até a implementação de sistemas automatizados. Transforme dados de respostas em insights acionáveis para garantir a integridade acadêmica.

Nível: Intermediário

Para quem é: Professores, coordenadores pedagógicos, desenvolvedores de EdTech e profissionais de TI educacional

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar educadores e desenvolvedores a implementar sistemas de detecção de fraudes em avaliações usando modelos de linguagem e análise de padrões

8 módulos · 12h · certificado ao final

• Entendendo padrões de fraude em avaliações: do plágio à cola colaborativa
• Configurando ambientes para análise de texto com Python e LLMs
• Analisando similaridade semântica com embeddings e cosine similarity
• Implementando modelos de detecção de outliers em respostas dissertativas
• Criando pipelines de validação com LLMs para questões objetivas
• Desenvolvendo dashboards interativos para visualização de fraudes
• Integrando sistemas de detecção com plataformas LMS (Moodle, Google Classroom)
• Projeto Final: Construindo um sistema completo de detecção de fraudes para uma avaliação real

Projeto Final

Um sistema funcional de detecção de fraudes em avaliações, com relatórios automatizados e integração simulada com uma plataforma LMS