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Inteligência Artificial na educação

By 4 de dezembro de 2017 No Comments

Selecionamos algumas aplicações em andamento, todas em forma primitiva pelo potencial que descortina. É certo que Educação e AI foram feitos um para o outro

 

 

Daniel Faggella

Embora ainda não seja um padrão nas escolas, a inteligência Artificial na educação tem sido muito importante desde a década de 1980. Em muitos aspectos, os dois parecem ser feitos um para o outro. Usamos a educação como um meio para desenvolver mentes capazes de expandir e impulsionar o conhecimento, enquanto a inteligência Artificial (iA) fornece ferramentas para desenvolver uma imagem mais precisa e detalhada de como a mente humana funciona.

A natureza digital e dinâmica da inteligência Artificial também oferece oportunidades para o envolvimento dos alunos, o qual não pode ser encontrado em livros desatualizados ou no ambiente fixo da típica sala de aula. De forma sinérgica, cada um deles tem o potencial de impulsionar o outro para frente e acelerar a descoberta de novas fronteiras de aprendizagem e a criação de tecnologias inovadoras.

Nós selecionamos exemplos em que a iA está sendo aplicada na educação. Embora elas já sejam utilizadas na prática, as técnicas ainda são “primitivas” quando imaginado seu potencial futuro. Dentre os que os selecionados, os Sistemas inteligentes de tutoria (Sit) parecem ter feito o maior progresso nos últimos 20 anos, como um dos conceitos originais para aplicação da inteligência Artificial na educação. Porém todos possuem potencial para ajudar a moldar uma próxima geração de aprendizagem mais personalizada e com maiores resultados.

 

Exemplos De Inteligência Artificial na Educação

 

Conteúdo inteligente 

A criação de “conteúdo inteligente” compreende desde livros didáticos digitalizados até áreas de interação digitais de aprendizagem que estão sendo introduzida em todos os níveis, desde o ensino básico até depois do ensino médio.

A content technologies, inc., uma empresa de desenvolvimento de inteligência Artificial especializada em automação de processos de negócios e instruções inteligentes de design, criou um conjunto de serviços de conteúdo inteligente para o ensino médio e outros níveis. O cram101, por exemplo, usa a iA para ajudar a disseminar o conteúdo do livro didático em um guia de estudo “inteligente” e compreensível que inclui resumos de capítulos, testes de verdadeiro ou falso e cartões educativos. O JusttheFacts101 tem um propósito semelhante, embora mais simplificado, ele destaca e cria resumos de capítulos específicos de textos que são arquivados em uma coleção digital e disponibilizados na Amazon.

Outras empresas estão criando plataformas de conteúdo digital inteligente com entrega de conteúdo, exercícios, feedback e avaliação em tempo real. O Netex learning, por exemplo, permite aos educadores projetar currículos e conteúdos digitais nos dispositivos, integrando vídeos e áudios interativos com a avaliação de um instrutor físico ou on-line. A Netex também fornece uma plataforma de nuvem de aprendizagem personalizada que foi projetada para o local de trabalho moderno, em que os empregadores podem projetar sistemas de aprendizagem personalizáveis com aplicativos, mecanismos de engajamento e simulações, cursos virtuais, auto avaliação, videoconferência e outras ferramentas. As plataformas de aprendizagem para o local de trabalho moderno são projetadas para permitir que os funcionários dominem habilidades adicionais e recebam feedback contínuo e automatizado. Além disso, quando usadas estrategicamente, elas possuem potencial para ajudar a melhorar o desempenho e aumentar a produção.

Sistemas de tutorias inteligentes 

O Mastery learning, um conjunto de ideias vinculadas ao trabalho do psicólogo educacional Benjamin Bloom na década de 1970, apoia a eficácia de tutorias e instruções individualizadas na sala de aula. O currículo organizado em torno do progresso de um aluno, combinado com feedback direto, oportunidades de correções na prática e atividades de enriquecimento são fundamentais para o aprendizado perfeito. O desenvolvimento de um sistema de tutorias individuais que podem fornecer esses elementos têm sido um objetivo cobiçado por pesquisadores da inteligência Artificial desde os anos 1970 e 1980.

Os Sistemas inteligentes de tutorias (Sit)  avançaram desde os seus primeiros projetos. Mesmo que os sistemas de hoje, tal como os articulados por Ray Chaudhuri K, não atingiram ainda o “efeito de dois sigma” (ou seja, o Sit ainda é apenas cognitivo, e ainda não possui as habilidades afetivas como previa Benjamin Bloom). Porém, já existem evidências que sugerem que os sistemas Sit funcionam tão bem, se não melhor, que o sistema de tutores humanos individuais.

O software Mika da Carnegie Learning, por exemplo, usa ciência cognitiva, tecnologias de iA para fornecer tutoria personalizada e feedback em tempo real para estudantes de educação pós-ensino médio, particularmente calouros da faculdade que precisam de cursos de reforço. Carnegie declara que essas aprendizagens corretivas custam às faculdades cerca de US $ 6,7 bilhões anualmente, com apenas uma taxa de sucesso de 33% para os cursos de exatas. O Sit oferece o necessário para que os alunos acessem modos de aprendizagem mais flexíveis e mais personalizados.

O Grupo Educacional Pearson, em colaboração com a University College London Knowledge Lab, constatou que os sistemas adaptativos de hoje são cada vez mais transparentes, permitindo que os educadores compreendam como o sistema chegou a uma decisão. Dessa maneira, o ensino em sala de aula se torna mais eficiente. Por exemplo, o italk2learn system16, um sistema projetado e testado pela Carnegie Mellon University para avaliar seus efeitos sobre o aprendizado dos estudantes, aplicou um modelo de educação que incluiu explicitamente informações sobre o conhecimento de matemática de um indivíduo, necessidades cognitivas, estado emocional como também feedbacks e respostas dos alunos.

Facilitadores virtuais e ambientes de aprendizagem

Ninguém está ansioso para seres virtuais virem a substituir os professores, mas a criação de guias virtuais e facilitadores para ambientes terapêuticos e educacionais é uma área promissora de desenvolvimento. Embora ainda não seja uma realidade, o objetivo final desse estudo é criar personagens virtuais que possam pensar, agir, reagir e interagir de forma natural, respondendo e usando a comunicação verbal e não verbal.

O Institute for Creative Technologies da University of Southern California (USC) é pioneiro na criação de ambientes virtuais e aplicativos inteligentes que se baseiam em jogos 3-D de inteligência Artificial e em animações de computador para desenvolver personagens virtuais autênticos e com interações sociais realistas. Pesquisadores da USC possuem uma série de projetos em andamento, de modo que os aplicativos podem ser uma realidade nas próximas duas décadas.

Captivating Virtual Instruction for Training (CVIT), por exemplo, é uma estratégia de aprendizagem distribuída que visa integrar métodos de salas de aula com tecnologias virtuais mais adequadas – incluindo facilitadores virtuais, realidade aumentada, tutores inteligentes e outros – em programas de treinamento remoto. Vale a pena visitar a página de protótipos das tecnologias criativas da USC e explorar as muitas outras iniciativas que estão atualmente em desenvolvimento, desde aconselhamento de treinamento profundo para líderes do exército até um assistente pessoal (PAL3) para a aprendizagem duradoura.

Alinhando novos caminhos de aprendizagem na próxima década

A educação é uma atividade totalmente regida pela interação entre pessoas. Desse modo, a integração da inteligência Artificial tem sido mais lenta para desenvolver os atributos humanos necessários para a capacidade de resposta, de adaptação e compreensão. No entanto, existem muitas áreas em que as características peculiares da iA ajudam a preencher “lacunas” na aprendizagem e no ensino.

A inteligência Artificial possui a capacidade de analisar grandes quantidades de dados em tempo real (o desempenho de um aluno em uma habilidade específica ao longo de um ano, por exemplo) e fornece automaticamente novos conteúdos ou critérios de aprendizagem específica, ajuda a atender a necessidade dos alunos em feedback e recomenda atividades práticas. Além disso, ajuda os professores a compreender melhor o desempenho dos estudantes e orquestrar planos de aprendizagem personalizados mais eficazes.

O especialista em iA , Beverly Park Woolf, propôs cinco tópicos essenciais para a educação com inteligência Artificial:

• Mentores para todos os alunos

• Aprender as habilidades do século XXI

• Aprender dados de interação

• Acesso universal a salas de aula globais

• Aprendizagem para ao longo da vida

Essa estrutura é útil para ajustar os objetivos e gerar ideias alinhadas, já que os pesquisadores e as empresas continuam a avançar no desenvolvimento de aplicações de iA na educação.

Não fique muito preocupado, os humanos não serão substituídos por tecnologias de inteligência Artificial nas escolas na próxima década. Na medida que a
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inteligência Artificial avança nesse sentido, parece que há mais evidências que apoiam a ideia de que sistemas inteligentes e humanos são necessários para gerenciar diferentes aspectos das competências acadêmicas e sociais dos estudantes. A inteligência Artificial provavelmente não irá substituir, mas servirá como uma extensão valiosa da inteligência humana, ajudando os professores a atender de forma mais eficaz as diversas necessidades de muitos estudantes ao mesmo tempo.

Daniel Faggella é fundador da TechEmergence, empreendedor na internet, palestrante internacional e autor. A sua apresentação do TEDx viajou de Stanford até Paris.

Thais Gargantini

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