Construa Sistemas Multiagentes Educacionais de Forma Visual
LE-MASB permite que educadores e pesquisadores criem chatbots educacionais inteligentes sem programação, utilizando arquitetura BDI e Taxonomia de Bloom para interações pedagógicas eficazes.
Recursos Principais
Tudo que você precisa para criar sistemas educacionais inteligentes
Editor Visual de Fluxos
Desenhe cenários educacionais de forma visual com drag-and-drop. 11 tipos de nós para construir fluxos complexos de interação.
Sistema Multiagente BDI
Crie agentes com arquitetura BDI (Crenças, Desejos, Intenções) para tutoria, avaliação, feedback e mentoria.
Bases de Conhecimento
Carregue PDFs, textos e documentos. RAG com embeddings e busca semântica via pgvector para respostas contextualizadas.
Taxonomia de Bloom
Objetivos de aprendizagem mapeados com a Taxonomia de Bloom revisada. Avaliação adaptativa e feedback pedagógico estruturado.
Análise de Interações
Dashboard com métricas de engajamento, participação dos agentes, eventos de aprendizagem e visualizador de conversas.
API & Integrações
Publique e integre via API REST com autenticação Bearer. Exemplos em JavaScript e documentação automática.
Como Funciona
Em 4 passos simples, do cenário à publicação
Criar Cenário
Defina o contexto educacional, domínio, nível de ensino, objetivos de aprendizagem com Taxonomia de Bloom e metodologia pedagógica.
Configurar Agentes
Crie agentes BDI com personas, modelos LLM (OpenAI, Anthropic, Google), bases de conhecimento e comportamentos específicos.
Desenhar Canvas
Monte o fluxo de interação no canvas visual, conectando agentes, condicionais, avaliações e feedback pedagógico.
Publicar e Integrar
Publique o sistema, receba uma API key e integre com plataformas LMS, sites ou aplicações externas via webhook.
Framework LE-MASB
Learning Environments Multi-Agent System Builder
O LE-MASB é fundamentado na arquitetura BDI (Belief-Desire-Intention), um modelo cognitivo que permite criar agentes autônomos com crenças sobre o estudante, desejos pedagógicos e intenções adaptativas durante a interação.
Integrado à Taxonomia de Bloom revisada (Anderson & Krathwohl, 2001), o framework mapeia automaticamente objetivos educacionais aos seis níveis cognitivos: Lembrar, Compreender, Aplicar, Analisar, Avaliar e Criar.
A plataforma permite que educadores sem conhecimento em programação criem sistemas multiagentes completos, desde a definição do cenário pedagógico até a publicação como serviço via API.
Sobre o Projeto
O LE-MASB é resultado de pesquisa de doutorado que investiga o uso de sistemas multiagentes baseados em modelos de linguagem para a criação de ambientes de aprendizagem adaptativos e personalizados.
Doutorado em Informática na Educação
Programa de Pós-Graduação
Artigos em conferências e periódicos
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Comece agora a construir ambientes de aprendizagem adaptativos com agentes inteligentes. Sem custo, sem complicação.