ENGENHARIA DE SOFTWARE GENERATIVA/DETERMINÍSTICA: PEDAGOGIA COM SISTEMAS MULTIAGENTES LOCAIS GERENCIANDO CARGAS COGNITIVAS/COMPUTACIONAIS (REVISTA DE ESTUDOS INTERDISCIPLINARES, 2026)
A integração de sistemas inteligentes desafia a educação em desenvolvimento de software. Políticas atuais negligenciam a complexidade de tecnologias emergentes, como o ajuste fino de modelos com baixo uso de memória e a orquestração de múltiplos modelos inteligentes locais, além das limitações significativas de recursos computacionais. Este estudo propõe um modelo pedagógico centrado na interdependência crítica entre o esforço mental do estudante e a demanda de processamento da máquina. Achados empíricos indicam que otimizar a demanda de processamento (ex: com quantização agressiva) pode elevar o esforço mental, e a complexidade de sistemas com múltiplos modelos inteligentes amplifica ambas as cargas. O modelo busca um "ponto ideal" pedagógico, onde uma demanda de processamento moderada (ex: quantização mais estável) minimiza o esforço mental, com adaptação à experiência do aluno. Visa desenvolver metacognição para gerenciar esses compromissos em tarefas complexas, especialmente com hardware restrito. Estratégias didáticas incluem sequenciamento progressivo, atividades comparativas e execução assíncrona para alta demanda de processamento, com resultados gerenciados reflexivamente. Ferramentas de apoio, como a plataforma CCLOLMAS (disponível em https://github.com/cclolmas/app), tornam essa dinâmica visível. O objetivo é reformular currículos, alinhando a formação às demandas da indústria e capacitando estudantes a gerenciar efetivamente esses compromissos essenciais na prática profissional.
Keywords: Educação em Engenharia de software; Sistemas Multiagente Locais; Carga Cognitiva; Carga Computacional; Estratégias Pedagógicas