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
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Detecção de Fraudes em Avaliações com LLMs
8 módulos · 12h · certificado
Módulo 1 de 8
Aula interativa · Tutor IA
Bem-vindo à sua aula de Detecção de Fraudes em Avaliações com LLMs! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.