Usei o NotebookLM para aprender inglês — e foi isso o que eu achei

Para começar, carreguei uma notícia no NotebookLM. Usei a opção de fonte “Site” e colei a URL do artigo que queria usar como base.

Com o artigo já carregado na plataforma, usei o seguinte prompt para gerar perguntas sobre o conteúdo: “Resuma este artigo em 5 tópicos e crie 3 perguntas de múltipla escolha para testar minha compreensão de leitura”. O resultado foi um resumo realmente didático, com perguntas que testam minha compreensão do artigo no geral.

Para aprofundar ainda mais o teste de leitura, enviei a seguinte solicitação: “Agora, faça cinco novas perguntas, dessa vez completamente em inglês”.

Como esperado, recebi novas questões de múltipla escolha, agora inteiramente em inglês. O único problema que notei é que, ao fornecer as alternativas, o NotebookLM destaca em negrito a resposta correta, o que compromete o exercício. Para contornar isso, refiz o comando e acrescentei uma instrução final pedindo que a ferramenta não utilizasse negrito no output: “Agora, faça cinco novas perguntas, dessa vez completamente em inglês. Ao gerar o output, não utilize negrito”.

Com isso, pude observar que a ferramenta realmente ajudou no teste de compreensão do texto. O resumo produzido pelo NotebookLM foi conciso e fiel ao conteúdo original. Além disso, a plataforma não só gerou boas perguntas, como também as corrigiu corretamente. O único ponto de atenção ocorreu no início, quando o software destacou em negrito as alternativas corretas, comprometendo o objetivo do exercício. No entanto, isso foi facilmente resolvido com uma simples instrução adicional no comando.

Para avaliar a capacidade do NotebookLM de atuar como um tutor de inglês mais completo, avancei para um teste focado em vocabulário e gramática. A ideia aqui era verificar se a ferramenta conseguiria não apenas corrigir erros, mas também explicar cada ajuste e propor exemplos que ajudassem na fixação das regras, algo que diferencia um simples corretor automático de um professor de fato.

No teste, colei um e-mail com alguns erros de gramática e pedi que o sistema atuasse como um professor, corrigindo o conteúdo. Para isso, selecionei a opção “Adicionar fontes”, escolhi “Texto copiado” e, em seguida, cliquei em “Inserir” para adicionar o texto ao notebook.

Em seguida, no menu lateral, desmarquei o artigo usado no teste anterior para evitar qualquer conflito de informações. Assim, a ferramenta passou a usar exclusivamente o e-mail como base. Depois disso, enviei o comando: “Atue como meu professor de gramática. Corrija este texto, explique o erro de cada correção e crie uma nova frase de exemplo para fixar a regra”.

O NotebookLM foi eficiente na correção: o software identificou todos os erros presentes no e-mail, explicou claramente por que cada trecho estava incorreto e apresentou comparações com as versões corrigidas.

Em seguida, resolvi me aprofundar em uma das correções específicas e pedi ao software que explicasse com mais detalhes uma das alterações feitas pela própria ferramenta.

O resultado foi uma explicação densa e completa. O NotebookLM consegue compreender corretamente as dúvidas e os erros cometidos pelo usuário e explicar, de forma didática, por que aquilo é um erro e como corrigi-lo. Esse é um dos grandes diferenciais de chatbots conversacionais como o NotebookLM: a ferramenta não apenas corrige, mas também ajuda o usuário a evitar que o erro se repita.

No veredito, foi possível observar que o NotebookLM mantém uma eficiência constante durante a correção. As explicações fornecidas realmente auxiliam no entendimento e no aprimoramento do idioma, e a possibilidade de “conversar” com o software permite que o usuário se aprofunde em qualquer tema sempre que necessário.

Para avaliar a capacidade do NotebookLM de aplicar o conhecimento adquirido, realizei um teste focado em criação textual. A ideia aqui não era apenas verificar se a ferramenta entende o conteúdo das fontes, mas se consegue transformar esse entendimento em produção original, utilizando corretamente o vocabulário extraído do material carregado.

Novamente, alternei entre as fontes no menu lateral para evitar conflito de conteúdos. Com o artigo inicial selecionado, forneci o seguinte prompt ao NotebookLM: “Com base no vocabulário do artigo em questão, crie um rascunho de um post de blog sobre ‘tecnologia sustentável’ em inglês".

O resultado foi um novo artigo criado com base na fonte que eu havia enviado. O interessante é que o software utilizou muitos dos termos presentes no texto original para fazer analogias e incorporar o vocabulário do primeiro conteúdo nesse novo rascunho.

Um detalhe interessante do NotebookLM é que o software destaca pontos específicos das fontes usadas como base para o conteúdo. Para verificar isso, basta passar o cursor sobre os números exibidos no texto e conferir qual trecho da fonte foi utilizado.

Com o novo artigo criado, é possível estudar muitos dos termos-chave presentes no primeiro conteúdo em um novo contexto. Esse tipo de exercício ajuda na fixação do aprendizado, e o NotebookLM se mostra um grande aliado na criação de textos voltados justamente para esse objetivo.

O NotebookLM se mostra um grande aliado no estudo de qualquer matéria. A possibilidade de fornecer fontes próprias e combiná-las com materiais externos faz com que a ferramenta se destaque de outras soluções no mercado. O software é claro e preciso em suas explicações, o que o torna especialmente útil para quem deseja aprender inglês ou outros idiomas. Além disso, por ser um chatbot, é possível conversar diretamente com a IA e explicar exatamente qual é a dúvida enfrentada pelo usuário — algo que diferencia bastante a ferramenta de outros métodos de estudo, nos quais é necessário buscar ativamente por uma resposta.

Entretanto, apesar da utilidade e eficiência, é importante reforçar que o NotebookLM não substitui um professor humano. Assim como outras ferramentas, o software da Google pode cometer erros e não deve ser utilizado como única fonte de estudo, mas sim como um complemento.

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