[Projeto] Projeto bloom para organizar estudos

uso de chatgpt 5
Atividade – Modelo BAT (Base, Aplicação e Transferência)

1. Base – Organização da estratégia de estudos com o ChatGPT
   Com o apoio do ChatGPT, foi elaborada uma estratégia de estudos voltada ao autodesenvolvimento nas áreas de inteligência artificial (IA) e análise de dados. O plano considerou as metas pessoais e profissionais, bem como o nível atual de conhecimento, o tempo disponível e os recursos mais adequados para o aprendizado contínuo.
   Essa organização permitiu estruturar um percurso de estudos equilibrado, que combina momentos de aprendizagem teórica, prática aplicada e reflexão crítica sobre o uso da IA em contextos educacionais e científicos. A proposta busca desenvolver competências cognitivas e analíticas, promovendo autonomia e pensamento crítico.

1. Aplicação – Análise do plano de estudo pela Taxonomia de Bloom
   A Taxonomia de Bloom oferece uma estrutura útil para compreender os níveis de complexidade cognitiva envolvidos no processo de aprendizagem. A seguir, apresentam-se os níveis, verbos-chave e exemplos aplicados ao plano de estudo em IA e análise de dados:
   Nível Verbos-chave Foco Cognitivo Exemplo aplicado ao plano de estudo
   Lembrar Listar, reconhecer Recordar informações básicas Identificar conceitos fundamentais de IA, como aprendizado supervisionado e não supervisionado.
   Compreender Explicar, resumir Demonstrar entendimento Explicar o funcionamento de algoritmos de análise de dados e suas aplicações práticas.
   Aplicar Utilizar, executar Empregar o conhecimento em situações reais Usar ferramentas de análise de dados para organizar, visualizar e interpretar informações.
   Analisar Comparar, diferenciar Identificar relações e padrões Analisar conjuntos de dados para descobrir tendências e correlações relevantes.
   Avaliar Justificar, criticar Julgar com base em critérios Avaliar a adequação de modelos de IA em diferentes contextos de uso.
   Criar Planejar, desenvolver Produzir algo novo Desenvolver projetos próprios que integrem IA e análise de dados de forma ética e inovadora.
   Essa análise permite visualizar o avanço progressivo do aprendizado — da compreensão conceitual até a criação autônoma —, promovendo o desenvolvimento de competências críticas e criativas.

1. Transferência – Quadro explicativo: metas, Bloom e prazos
   Meta de autodesenvolvimento Nível da Taxonomia de Bloom Descrição da ação Prazo
   Revisar conceitos fundamentais de IA e análise de dados Lembrar / Compreender Estudar materiais introdutórios e elaborar resumos conceituais. Curto prazo
   Explorar ferramentas práticas de análise de dados Aplicar Utilizar planilhas, notebooks e softwares para manipular e visualizar dados. Curto a médio prazo
   Analisar conjuntos de dados reais Analisar Investigar padrões, realizar interpretações e comunicar resultados. Médio prazo
   Avaliar o desempenho de modelos de IA Avaliar Comparar algoritmos, interpretar métricas e discutir limitações. Médio a longo prazo
   Criar projetos próprios com base em IA e dados Criar Planejar e executar pequenos projetos aplicados, integrando conhecimento técnico e reflexão ética. Longo prazo
   Desenvolver pensamento crítico e ético sobre o uso da IA Avaliar / Criar Refletir sobre os impactos da IA na sociedade, propondo usos responsáveis e sustentáveis. Longo prazo

Reflexão final
Ao relacionar as metas de estudo com a Taxonomia de Bloom, é possível observar uma progressão clara do aprendizado: o estudante passa de um nível de compreensão conceitual para níveis mais elevados de análise, avaliação e criação. As metas de curto prazo concentram-se na base teórica; as de médio prazo, na aplicação e análise de dados; e as de longo prazo, na produção de conhecimento e reflexão ética sobre o uso da IA.
Essa abordagem favorece o autoconhecimento e a metacognição, permitindo ao estudante reconhecer em que etapa se encontra e quais estratégias precisa adotar para avançar. O plano torna-se, assim, um guia dinâmico e flexível de autodesenvolvimento, capaz de integrar o aprendizado técnico e o pensamento crítico, preparando o estudante para lidar de forma autônoma e criativa com os desafios contemporâneos da ciência de dados e da inteligência artificial.