Mão na massa: cronograma de estudos | Aprendizagem: personalizando sua rotina de estudos com ChatGPT

Olá!

Segue a atividade proposta em aula:

1. Primeiro, o resultado da utilização do ChatGPT para pesquisar sobre os níveis da Taxonomia de Bloom e para identificar estratégias de estudo específicas que correspondam a cada nível:

Prompt: Chat, quero que você monte um resumo, com linguagem facilitada para estudos, sobre os seis níveis da Taxonomia de Bloom. O resumo deve incluir estratégias de estudo associadas a cada nível.

Resultado:

Nível	Verbo-chave	Pergunta típica	Estratégia prática
1. Lembrar	Memorizar	“O que é...?”	Flashcards e repetição
2. Compreender	Explicar	“Como funciona...?”	Resumos e analogias
3. Aplicar	Usar	“Como resolver...?”	Exercícios e simulados
4. Analisar	Comparar	“Por que acontece...?”	Tabelas e gráficos
5. Avaliar	Julgar	“Você concorda...?”	Debates e críticas
6. Criar	Inventar	“Como você faria...?”	Projetos e produções

2. Depois, pedi para ele me auxiliar criando uma tabela utilizando a ordem dos níveis da Taxonomia de Bloom, com apenas um objetivo de aprendizagem, sobre o tema Análise de Dados com IA:

Prompt: Estou começando a estudar Análise de Dados com IA. Gostaria de estabelecer 1 (um) objetivo de aprendizagem utilizando a ordem dos níveis da Taxonomia de Bloom: memorizar, compreender, aplicar, analisar, avaliar, criar. Crie 7 colunas, sendo a primeira para a temática "Análise de Dados com IA" e as outras 6 com demais níveis da Taxonomia de Bloom.

Resultado:

Temática	Lembrar	Compreender	Aplicar	Analisar	Avaliar	Criar
Análise de Dados com IA	Memorizar conceitos básicos de análise de dados e inteligência artificial, como “dataset”, “algoritmo” e “machine learning”.	Explicar com suas próprias palavras como a IA é usada na análise de dados para identificar padrões e tomar decisões.	Utilizar ferramentas simples (como Python, Excel ou Power BI) para realizar análises exploratórias de conjuntos de dados.	Examinar e interpretar os resultados de um modelo de IA, identificando correlações, outliers e tendências.	Comparar diferentes modelos ou técnicas de IA, avaliando qual apresenta melhor desempenho para determinado tipo de dado.	Criar um pequeno projeto de análise de dados com IA, integrando coleta, limpeza, modelagem e visualização dos resultados.

3. Por fim, pedi para ele elaborar um cronograma de estudos mensal sobre o Tema de Análise de Dados a partir dessa tabela, distribuindo conforme os diferentes níveis da Taxonomia de Bloom, e priorizando as etapas de aplicação e de criação.

Prompt: A partir dessa tabela, elabore um cronograma de estudos mensal sobre o tema Análise de Dados com IA, distribuindo as atividades de estudo conforme os diferentes níveis da Taxonomia de Bloom. O cronograma deve priorizar as etapas de aplicação e de criação.

Resultado:

Semana	Nível da Taxonomia	Objetivo de Aprendizagem	Atividades de Estudo	Resultados Esperados
1ª Semana	Lembrar e Compreender	Entender os conceitos fundamentais de análise de dados e IA.	• Ler introduções sobre Data Science, Machine Learning e Big Data.• Anotar definições (dataset, modelo, algoritmo, variável, IA supervisionada e não supervisionada).• Assistir a vídeos ou aulas introdutórias.• Fazer resumos com suas palavras.	Domínio do vocabulário técnico básico e compreensão geral de como IA e dados se conectam.
2ª Semana	Aplicar (início da prática)	Começar a usar ferramentas básicas de análise de dados.	• Instalar e configurar Python + Jupyter Notebook ou Google Colab.• Aprender bibliotecas como pandas, numpy e matplotlib.• Realizar pequenas análises: carregar um dataset, limpar dados e gerar gráficos simples.• Fazer exercícios guiados.	Consegue manipular dados simples e gerar visualizações básicas.
3ª Semana	Aplicar e Analisar	Aprimorar a interpretação e avaliação dos resultados.	• Testar diferentes conjuntos de dados (ex: dados de vendas, clima, educação).• Analisar padrões e correlações entre variáveis.• Aprender a dividir dados em treino e teste.• Rodar modelos simples (ex: regressão linear).• Discutir resultados e possíveis causas dos erros.	Entende o processo de análise e sabe interpretar resultados com senso crítico.
4ª Semana	Avaliar e Criar	Desenvolver e apresentar um miniprojeto de análise de dados com IA.	• Escolher um tema de interesse (ex: previsão de preços, análise de sentimentos, consumo de energia).• Montar pipeline: coleta → limpeza → modelagem → visualização.• Aplicar um modelo de IA e justificar a escolha.• Criar um relatório, apresentação ou notebook explicativo.	Projeto completo de análise de dados com IA, integrando teoria, prática e criatividade.

É isso!