Uma meta-análise da efetividade de modelos de aprendizado por transferência em diferentes contextos educacionais

A Educação desempenha um papel fundamental no desenvolvimento das habilidades necessárias para enfrentar os desafios da vida contemporânea. Com o avanço da tecnologia, os recursos digitais têm ganhado cada vez mais relevância no processo educacional, oferecendo novas oportunidades para aprimorar a aprendizagem dos alunos. Nesse contexto, Transfer Learning, uma técnica de Aprendizado de Máquina, emerge como uma ferramenta promissora. Essa abordagem permite que modelos de aprendizagem, previamente treinados para resolver problemas específicos, sejam aplicados em novos contextos, ampliando sua utilidade e eficácia. O presente estudo propõe uma meta-análise para investigar e compreender a aplicação de Transfer Learning na Educação. Para isso, foi desenvolvido e executado um protocolo de Revisão Sistemática da Literatura (RSL), focado na identificação e extração de dados relevantes dos estudos selecionados. A meta-análise visa enriquecer os resultados obtidos na RSL, empregando técnicas estatísticas para uma análise mais aprofundada e robusta. Essa abordagem permitirá uma compreensão mais abrangente do uso de Transfer Learning na Educação, suas potencialidades e desafios enfrentados na prática. Ao integrar métodos qualitativos e quantitativos, este estudo fornece insights valiosos que contribuem para o avanço do conhecimento nessa área. A análise dos dados coletados permitiu identificar padrões, tendências e lacunas na literatura existente, além de destacar as principais aplicações e benefícios de Transfer Learning na Educação. Os resultados deste trabalho fornecem orientações úteis para pesquisadores, educadores e profissionais interessados em explorar e aplicar essa técnica inovadora em contextos educacionais.