INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AO SERVIÇO DA EDUCAÇÃO
A Inteligência Artificial (IA), através de ramos específicos como o da Aprendizagem Automática (Machine Learning) e o da Aprendizagem Profunda (Deep Learning), poderá revelar-se como potenciadora de aprendizagens mais significativas e da promoção de contextos de aprendizagem mais ricos (conjuntamente com a Realidade Virtual e Aumentada).
Para definir a área de IA aplicada à Educação, é importante compreender com mais profundidade o que vem a ser IA. Apesar de haver diversos conceitos para o termo, a definição mais intuitiva e pioneira é a que a define como “a ciência de se produzir máquinas inteligentes” (McCARTHY, 2017) ou, ademais, “o estudo de como fazer computadores máquinas para realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor” (RICH; KNIGHT, 1994). A IA aplicada à Educação é uma área de pesquisa multi e interdisciplinar, pois contempla o uso de tecnologias da IA em sistemas cujo objetivo é o ensino e a aprendizagem. Dessa forma, sistemas educacionais são um campo de aplicação e testes para as tecnologias da IA. Os principais sistemas educacionais que se utilizam dessas tecnologias são os Sistemas Tutores Inteligentes Afetivos (STIs), os Learning Management Systems (LMSs), a Robótica Educacional Inteligente e os Massive Open Online Course (MOOCs), no que se refere a Learning Analytics (LA). Entretanto, cada uma dessas aplicações faz uso de tecnologias da IA de formas distintas. Já em (2017), o uso de tecnologias na escola estava vinculado, diretamente, a três diferentes realidades tecnológicas subjacentes à IA, as quais, juntas, mudaram o perfil do uso das tecnologias educacionais: redes sem fio (internet Wi-Fi), tecnologias móveis (celular e tablet) e armazenamento de conteúdos em nuvens. Todas elas influenciam a IA e são responsáveis pelo surgimento de novas tecnologias, como Learning Analytics, Big Data, a possibilidade de treinar e ensinar Algoritmos de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) com grandes quantidades de dados etc. Atualmente é impossível pensar sistemas educacionais desvinculados destas tecnologias. Elas mudaram o panorama do software e do conteúdo educacional. Ainda, tornaram possível o compartilhamento de grandes bases de conteúdos e de dados através do uso de motores de busca inteligentes, ou seja, muito se tem feito em termos de tecnologias para recuperar, reutilizar e processar informações e conhecimentos de modo a poderem ser usados em contexto educativo. No caso particular da IA, podemos concluir que a Ciência da Computação está sendo alavancada para criar máquinas que se assemelham cada vez mais aos humanos nas suas funções. Assim, a IA tem vindo a revolucionar a forma como a indústria opera atualmente. Países como os EUA, o Japão, a Alemanha e o Reino Unido já têm as suas economias dependentes dos avanços da tecnologia. A IA na Educação completou 25 anos de existência em 2016. É importante salientar que, neste período , ocorreram avanços no sentido de se passar da teoria para a prática nas escolas. Como se trata de uma área multi e interdisciplinar, o seu desenvolvimento depende dos avanços também em muitas outras áreas. Atualmente, na Educação, o ensino colaborativo é o que se destaca mais e este facto reflete-se no software educacional. Entretanto uma nova geração de softwares de IA e Educação transporta-nos rumo à aprendizagem ativa (active learning) e às suas implementações, como acontece na proposta “sala de aula invertida” e nos “Fab labs”. Essa mudança de paradigma congrega tecnologia e metodologias de ensino-aprendizagem.
No caso particular da IA, podemos concluir que a Ciência da Computação está sendo alavancada para criar máquinas que se assemelham cada vez mais aos humanos nas suas funções. Assim, a IA tem vindo a revolucionar a forma como a indústria opera atualmente. Países como os EUA, o Japão, a Alemanha e o Reino Unido já dependem economicamente dos avanços da tecnologia, e as suas patentes e contribuições científicas foram amplamente alargadas. Dessa forma, existem países que buscam, através da Educação, adaptarem-se para a nova realidade tecnológica. As escolas de várias nações estão utilizando Sistemas Tutores Inteligentes que incorporam, em seu desenvolvimento, algumas das tecnologias apontadas aqui. Em termos concretos, as escolas de várias nações estão utilizando Sistemas Tutores Inteligentes que incorporam, no seu desenvolvimento, algumas das tecnologias apontadas aqui. Por exemplo, na escola de “Frederiksvaerk”, na Dinamarca, professores e alunos estão entusiasmados com o uso do SmartBooks, um Sistema Tutor Inteligente, que se adapta aos caminhos individuais de aprendizagem dos alunos do ensino fundamental, com base na compreensão de textos escritos após a realização de cada tarefa . Mais de 25 escolas da Suécia já adotaram o “Education Albert”, um conjunto de conteúdos que usa algoritmos de “Machine Learning” para capacitar tutores de Matemática com vista a oferecer aulas personalizadas aos alunos. Dentre elas, o conteúdo adquirido pela máquina (Machine Learning), que, entre outras aplicações, pode proporcionar aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados para tal. As interfaces de usuário estão cada vez mais naturais e sofisticadas, através do reconhecimento de voz que permite que os seres humanos interajam com máquinas de forma semelhante aos seus pares. As Redes Neurais, que já modelam funções dos cérebros humanos, permitem às máquinas interpretar e reagir a insumos específicos, como palavras e tom de voz. Esta é uma tecnologia utilizada na área de Afetividade Computacional e Processamento da Língua Natural. À medida que essas tecnologias continuam a desenvolver-se, a IA aplicada à Educação tem o potencial de melhorar o ensino on-line por meio dos softwares de aprendizagem adaptativa (personalização do ensino).A Intelligent Tutoring Systems (ITS) para ensino personalizado consiste na personalização que ocorre por meio do modelo cognitivo e afetivo de cada aluno. A componente cognitiva representa o conhecimento do aluno sobre o tema que está a ser ensinado, e a componente afetiva representa o estado afetivo do aluno durante a interação com o tutor. Por exemplo, o aluno pode estar feliz por ter conseguido resolver um problema ou estar cansado, pois não consegue resolver o problema. Os ITS podem decidir, de forma autônoma, qual a melhor estratégia pedagógica para ser utilizada com o aluno, em cada momento. “Visão Futurista na Educação” neste país em que vivemos onde o pensamento continua enraizado no velho método tradicional, soa a ideia alucinógena no mínimo! Mas sonhar não custa…
(By Educadora Joaquina Damião 2022)
O Blogue da Cidadania Ativa; Inclusão Social; Sustentabilidade Ambiental e Natureza
Carlos Carrapiço
2022
