SAGAR: Sistema de Apoio à Geração Automática de Resumos com Inteligência Artificial Como Ferramenta Pedagógica Para Docentes

Rhyan Ximenes de Brito; Francisco Alexandre de Araujo Rocha; Francisco Gabriel Braga do Nascimento

doi:10.22481/recic.v8i1.19821

Authors

Rhyan Ximenes de Brito Instituto Federal do Ceará (IFCE) https://orcid.org/0000-0003-3970-5975
Francisco Alexandre de Araujo Rocha Instituto Federal do Ceará (IFCE) https://orcid.org/0009-0008-9862-7763
Francisco Gabriel Braga do Nascimento Instituto Federal do Ceará (IFCE) https://orcid.org/0009-0000-5284-8810

DOI:

https://doi.org/10.22481/recic.v8i1.19821

Keywords:

Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Automatic Speech Recognition, Text Summarization, Educational Technology.

Abstract

This study presents SAGAR (System for Supporting Automatic Summary Generation), an Artificial Intelligence-based solution designed to support teachers in the automatic production of structured summaries from lecture-based classes. The system integrates Automatic Speech Recognition and Natural Language Processing techniques into a pipeline comprising audio capture, temporal segmentation, transcription, partial summarization, and aggregation, with the aim of reducing the effort required for manual preparation of post-class educational materials. The platform is intended for teacher use, and the generated summaries may be shared with students through channels external to the system. The initial evaluation was internal, exploratory, and preliminary, and was conducted by the authors in four controlled scenarios, considering three dimensions: summary coherence, transcription integrity, and functional consistency. The first two dimensions were assessed using a five-point ordinal scale, with all outputs receiving the maximum score of 5.0, whereas functional consistency was examined across five stages of the pipeline. A total of 20 functional checks were performed, all completed without observable failures, corresponding to a descriptive execution rate of 100% in the analyzed scenarios. These findings should be interpreted solely as preliminary evidence of system operation under controlled conditions, since the evaluation did not involve blinding, independent evaluators, real users, or inter-rater agreement measures. As a future step, the project will be submitted to a Research Ethics Committee to enable external evaluation with human participants in real educational settings.

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Author Biographies

Rhyan Ximenes de Brito, Instituto Federal do Ceará (IFCE)

Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Ceará (UFC, 2021). Graduado em Ciências da Computação pela Universidade Vale do Acaraú (UVA, 2004), licenciado em Matemática pela UNIJALES (2017) e em Física pelo UNIBF (2026). Possui diversas pós-graduações lato sensu nas áreas de Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Computação Aplicada, incluindo: Ciência de Dados e Inteligência Artificial Aplicada; Machine Learning e Inteligência Artificial; Inteligência Artificial; Data Mining; Ciência de Dados e Big Data Analytics; Big Data e Ciência de Dados; Engenharia de Software; Engenharia de Sistemas; Biotecnologia; Redes e Segurança de Sistemas; Gestão de Projetos e Metodologias Ágeis; além de MBA em Tecnologia para Negócios (AI, Data Science e Big Data). Na área educacional, possui formação em Docência no Ensino Superior, Docência na Educação Profissional, Mídias na Educação, Inclusão Escolar de Estudantes com Altas Habilidades/Superdotação, Programação Neurolinguística (PNL) e Aprendizagem Baseada em Projetos (PBL). É professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), atuando nas áreas de Metodologia e Técnicas da Computação e Teoria da Computação. Desenvolve atividades de ensino, pesquisa e extensão em Inteligência Artificial e Inteligência Computacional Aplicada, com foco em Machine Learning, Deep Learning, Processamento Digital de Imagens, Automated Machine Learning (AutoML), Sistemas Neuro-Fuzzy, Física Computacional, Redes Neurais em Grafos e Explainable Artificial Intelligence (XAI).

Francisco Alexandre de Araujo Rocha, Instituto Federal do Ceará (IFCE)

Possui graduação pela Universidade Norte do Paraná (2010), especialização em Redes e Segurança de Sistemas pelo INTA - Instituto de Teologia Aplicada (2011) e Mestrado em Ciências da Computação pela UECE(Universidade Estadual do Ceará). Atualmente é professor concursado do IFCE(Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará) . Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Análise de Sistemas, redes e servidores.

Francisco Gabriel Braga do Nascimento, Instituto Federal do Ceará (IFCE)

Possui graduação em Ciência da Computação. Tem experiência na área de Ciência da Computação como professor e desenvolvedor Full Stack.

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