PT
Esta investigação analisa o processo de conceção, desenvolvimento e avaliação de um chatbot
educacional com base em inteligência artificial, o IBS Virtual Assistant, criado para apoiar estudantes
de mestrado da ISCTE Business School. Motivado pela crescente necessidade de soluções digitais
escaláveis que melhorem a comunicação e reduzam tarefas administrativas repetitivas, o estudo segue
a Design Science Research Methodology, através de ciclos iterativos de conceção e teste. A base de
conhecimento do chatbot foi estruturada em dez categorias informacionais validadas, derivadas de
um questionário institucional com 542 questões formuladas por estudantes. Implementado na
plataforma Microsoft Copilot Studio, foram desenvolvidos e avaliados dois protótipos. Os resultados
quantitativos revelaram melhorias significativas entre versões, com a precisão a aumentar de 0,86 para
1,00 e a completude de 0,71 para 0,86, mantendo pontuação perfeita em clareza e tom. Uma avaliação
complementar com utilizadores, envolvendo onze estudantes de mestrado e baseada no modelo da
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, apresentou médias elevadas em todas as
dimensões, confirmando uma forte perceção de utilidade, facilidade de uso e aceitação. Estes
resultados validam a robustez metodológica da abordagem Design Science Research e demonstram o
potencial da inteligência artificial conversacional para melhorar o acesso à informação e o apoio
institucional no ensino superior. O estudo contribui teoricamente, ao integrar as abordagens Design
Science Research e Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, e praticamente, ao oferecer
uma solução replicável e escalável para o ensino superior.
EN
This research investigates the design, development, and evaluation of an AI-powered educational
chatbot, the IBS Virtual Assistant, created to support master’s students at ISCTE Business School.
Motivated by the growing demand for scalable digital solutions to enhance communication and reduce
repetitive administrative tasks, the study follows the Design Science Research Methodology through
iterative design and testing cycles. The chatbot’s knowledge base was structured around ten validated
informational categories derived from an institutional questionnaire with 542 student-generated
questions. Implemented in Microsoft Copilot Studio, two prototypes were developed and evaluated.
Quantitative results revealed significant improvements between versions, with accuracy rising from
0.86 to 1.00 and completeness from 0.71 to 0.86, while maintaining perfect clarity and tone. A
complementary user evaluation of eleven master’s students, based on the Unified Theory of
Acceptance and Use of Technology model, showed high mean scores across all constructs, confirming
strong perceived usefulness, ease of use, and acceptance. These findings validate the methodological
robustness of the Design Science Research approach and demonstrate the potential of conversational
artificial intelligence to enhance informational accessibility and institutional support. The study
contributes theoretically by integrating the Design Science Research and Unified Theory of Acceptance
and Use of Technology frameworks, and practically by delivering a replicable and scalable solution for
higher education.
