Este artigo apresenta o Earthquaker-AI, um framework educacional híbrido que integra um assistente de IA conversacional baseado em Retrieval-Augmented Generation (RAG) no projeto existente de robótica Earthquaker. O sistema visa melhorar a preparação para terremotos e a ação consciente entre alunos do ensino fundamental ao combinar engajamento prático com processamento cognitivo.
- O componente de robótica usa automação Lego WeDo2 para simular a resposta sísmica, permitindo que os alunos interajam com sensores e atuadores como representações tangíveis das ações de proteção.
- O assistente de IA fornece feedback verbal baseado em rubricas alinhado às diretrizes de segurança para apoiar a aprendizagem autorregulada e a calma sob condições de emergência.
- A aprendizagem segue uma trajetória progressiva: os anos iniciais usam rubricas bidimensionais para reconhecimento básico, os anos intermediários usam rubricas de três eixos para sequências de ações, e os anos finais usam rubricas de quatro dimensões para respostas escritas.
- O módulo dialógico usa RAG para corresponder semanticamente as consultas dos alunos às diretrizes oficiais, garantindo respostas seguras e precisas.
O framework combina robótica, rubricas e IA para promover a literacia tecnológica, a autorregulação e o uso responsável de sistemas digitais, contribuindo para habilidades iniciais de gerenciamento de crises.