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Inteligência Artificial na Educação: o futuro da aprendizagem é agora!

 Por: |  Publicado em 06/06/2019 |  Atualizado em 19/05/2021 |  Tempo de leitura 17 minutos

Inteligência Artificial na Educação (IAED)

Bom, para começar, imaginamos que todos já tenham uma boa ideia do que é Inteligência Artificial, não é mesmo?

Na mesma hora, pensamos nas histórias de Isaac Asimov, como “O Homem Bicentenário” e “Eu, Robô”, adaptadas para o cinema e brilhantemente interpretadas por atores como Robin Williams e Will Smith. Ou ainda, quem não se lembra do filme AI: Inteligência Artificial, dirigido por Steven Spielberg? Também há os que irão citar a trilogia “Matrix”, das irmãs Wachowski, ou outros clássicos, como a série de filmes do “Exterminador do futuro”.

Mas enfim a pergunta: o que é Inteligência Artificial?

Para muitos, talvez seja difícil não relacionar a familiarização com o termo às obras de ficção, em cenários apocalípticos decorrentes da revolução das máquinas.

Nesse caso, é preciso saber três coisas:

I) A arte e cultura tiveram, de fato, alguma influência na popularização de termos como Inteligência Artificial ou Robôs, através de filmes, livros e peças de teatro.

II) Inteligência Artificial é muito menos caótica, apocalítica e, talvez, emocionante, do que a gente pensa.

III) No dia a dia, a Inteligência Artificial já é muito mais utilizada, em diversos setores (incluindo Educação) do que a gente pensa.

Portanto, o primeiro objetivo deste post é desmistificar e elucidar o conceito de Inteligência Artificial. Vamos falar sobre o que significa, como surgiu e evoluiu o termo, até se tornar um instrumento essencial para evolução constante de várias áreas, com foco especial, na aplicação da Inteligência Artificial na Educação (IAED) em empresas e instituições de ensino.

Boa leitura!

O que significa Inteligência Artificial (IA)?

A Inteligência Artificial é uma área da computação, cuja o principal objetivo é desenvolver sistemas ou dispositivos que tenham a capacidade de simular o raciocínio, a percepção ou a tomada de decisão humanas. Para que isso seja possível, o conceito de Inteligência Artificial aglutina recursos como a Aprendizagem Adaptativa, o Machine Learning, Deep Learning, Programação de Linguagem Natural (PLN), Algoritmos complexos e outras tecnologias. Elas utilizam o conhecimento humano para criar modelos matemáticos, estatísticos ou probabilísticos cada vez mais precisos.

Como surgiu a Inteligência Artificial?

A seguir, descrevemos um breve histórico desse conceito de aparência recente, mas que na verdade vem sendo moldado desde o início do Século XX. Veremos um pouco das influências e, também, dos altos e baixos que os avanços tecnológicos enfrentaram, até chegarmos ao mundo conectado em que vivemos.

O anseio da Arte pelo futuro

Pela primeira vez, a arte cruza o caminho da Inteligência Artificial, justamente, no surgimento deste conceito nos tempos modernos:

Em 1921, um escritor tcheco,  Karel Čapek, foi produtor de uma peça teatral chamada “Rosumovi Univerzální Roboti (R.U.R)”, que no Brasil, foi publicada com o nome “Fábrica de Robôs”. Esta peça originou o uso da palavra “robô” em nosso vocabulário, a princípio, como uma ideia de humanoides artificiais e inteligentes.

Já em 1927, no filme “Metrópolis”, uma ficção científica do diretor austríaco Fritz Lang, uma personagem androide apareceu nas telas do cinema pela primeira vez.

Um presente da Ciência

Mais adiante, foi a vez da ciência iniciar o processo de trazer a ficção para a realidade:

No ano de 1943, um neurofisiologista, Warren McCulloch, e um matemático, Walter Pitts, produziram artigo abordando uma hipótese de como seria o funcionamento dos neurônios. A partir deste estudo, surgiram duas linhas de pesquisa: uma abordando Redes Neurais em processos biológicos cerebrais e outra sobre Redes Neurais Artificiais, ou aplicadas à Inteligência Artificial.

Em 1959, Widrow e Hoff, ambos da Universidade de Stanford, desenvolveram “ADALINE” e “MADALINE”. O primeiro modelo, ADALINE, foi desenvolvido para ler padrões binários. Enquanto o segundo, MADALINE, foi o primeiro modelo de redes neurais artificiais a ser aplicada em um problema real. Nesse caso, utilizando um filtro adaptativo para eliminar o eco de chamadas telefônicas.

Tempos difíceis

Durantes as décadas de 60 e 70, muitas dessas ferramentas anteriores caíram em descrédito ou viraram sinônimo de desapontamento. Acontece que, em termos práticos, a previsão do que essas tecnologias seriam capazes de fazer, não levou em conta algumas limitações ainda existentes à época.

Ao mesmo tempo, a literatura colaborou outra vez, porém agora trazendo reflexões éticas sobre os impactos de “máquinas pensantes” sobre seres humanos. A própria obra de Isaac Asimov, citado na introdução deste artigo, oferece uma série de questionamentos morais e sobre valores, em seu universo de robôs e inteligência artificial.

Tudo contribuiu para que o tema caísse no obscurantismo, conhecido como “AI Winter”, ou “Inverno da IA”, permanecendo assim até o início dos anos 80.

O “verão da IA” e o início dos novos tempos

Finalmente, em 1982, outros ventos sopraram e alguns eventos em especial trouxeram uma renovação de interesses sobre temas relacionados à Inteligência Artificial. Nesse ano, o físico John Hopfield, da Caltech, apresentou à Academia Nacional de Ciências dos Estados Unidos, um documento no qual trazia uma nova abordagem:

A ideia de Hopfield não era tão somente modelar cérebros, a partir de redes neurais artificiais, mas sim, explorar a criação de dispositivos e funcionalidades. Ou seja, utilizar esses conceitos para desenvolver efeitos práticos e verdadeiramente úteis, utilizando modelos de análise matemática, para demonstrar o que poderia ser feito.

4 vezes em que a IA superou os Humanos

Lembrando de exemplos consagrados do uso de Inteligência Artificial, podemos citar alguns:

A começar pela vitória do supercomputador da IBM, Deep Blue, em uma partida de xadrez disputada em 1997, contra Garry Kasparov, então campeão mundial desse esporte da mente.

Outro acontecimento importante, ocorreu em 2011, quando o computador Watson, também da IBM, venceu uma competição  do programa de TV Jeopardy, num jogo de perguntas e repostas contra seres humanos.

Em 2017, a Inteligência Artificial AlphaGo, desenvolvida pela DeepMind (empresa adquirida pela Google em 2014), derrotou o campeão mundial de Go (jogo de tabuleiro oriental) Lee Sedol, em uma série de 5 partidas.

Por fim, recentemente, em 2019, uma IA chamada Pluribus, venceu 5 jogadores profissionais de pôquer, após 12 dias e pelo menos 5 mil mãos jogadas contra cada jogador.

Conceitos relacionados à Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial, na prática, representa muitas vezes a soma de um conjunto de técnicas computacionais ou recursos tecnológicos, com objetivo de cumprir alguma função ou finalidade específica, dita “inteligente”. Abaixo separamos alguns desses conceitos:

Machine Learning

A aprendizagem de máquina (machine learning) é um ramo da Inteligência Artificial, que possui como princípio o conceito de que um sistema pode aprender com o seu conjunto de informações. Por exemplo, sugerir conteúdos de interesse dos usuários, com base em algoritmos.

Aprendizagem Adaptativa 

Metodologia baseada em Inteligência Artificial, utilizada como estratégia para promover interações de ensino, além de mediar o processo de ensino. Por exemplo, criando trilhas de aprendizagem personalizadas, a partir das necessidades e interesses específicos de cada indivíduo.

Deep Learning

O Deep Learning é um modelo específico e avançado da aprendizagem de máquinas. Este nível de aprendizagem profunda engloba redes neurais artificiais, com múltiplas “camadas de abstração”, utilizadas, por exemplo, para fazer o reconhecimento de padrões, através da análide de dados.

Big Data

Big Data é uma área do conhecimento, que visa, por exemplo, elaborar modelos de obtenção e mineração de informações, avaliação de resultados e análise preditiva. Tudo a partir de um imenso conjunto de dados, os quais não seriam tratados da mesma maneira em sistemas convencionais.

IAED: a Inteligência Artificial na Educação

Como já sabemos, existe grande expectativa sobre o impacto gerado pela Inteligência Artificial na área da Educação. Segundo uma Nota Técnica do Centro de Inovação para a Educação Brasileira (CIEB), a IAED engloba duas Ciências principais: da Computação e da Aprendizagem.

A atuação conjunta dessas duas áreas, ajudam na ampla compreensão, sob distintas perspectivas de análise, do processo de Ensino-Aprendizagem.

Objetivos fundamentais da IAED

Logo, quando pensamos a respeito do uso de Inteligência Artificial na Educação, chegamos a dois principais objetivos:

  • Objetivo Educacional: buscar a ampla compreensão dos moldes de aprendizagem, ou seja, descobrir quando e de que forma a aprendizagem, de fato, ocorre. Assim, deverão ser oferecidos os subsídios necessários às melhores práticas educacionais ou institucionais.
  • Objetivo Tecnológico: estimular o desenvolvimento de ambientes ou plataformas adaptativas, de modo a promover experiências de aprendizagem personalizadas e cada vez mais flexíveis, acessíveis, inclusivas, interessantes, engajadoras e eficazes.

Fica a dica!

Na sequência, vamos falar sobre as 7 inovações com Inteligência Artificial na Educação utilizadas no presente e que serão implementadas no futuro próximo. Então, para quem gosta de conhecimento direto da fonte, sugerimos o estudo conduzido pela Professora Rosa Maria Vicari, titular da UFRGS, chamado “Tendências em Inteligência Artificial na Educação no período de 2017 a 2030”.

E para os curiosos em descobrir os caminhos até a fonte, vale lembrar que jornalismo também educa, compartilhando uma matéria impecável de Marcella Duarte, para o Tilt do UOL, sob título “Novas fronteiras: como a tecnologia está moldando o futuro da educação no Brasil e transformando a sala de aula.”

7 Inovações com Inteligência Artificial na Educação até 2030! 

Abaixo, separamos 7 das principais inovações em IAED, com base no estudo citado anteriormente, a serem implementadas no período compreendido entre 2017 e 2030:

Sistema de Tutores Inteligentes (ITS) 

Utiliza modelos cognitivos e afetivos de cada indivíduo, para oferecer uma experiência de aprendizagem personalizada. A partir do que a pessoa sabe e de como ela se sente sobre determinado assunto, o sistema consegue decidir, de modo autônomo, a melhor estratégia de ensino para cada momento. 

Learning Analytics 

Utilizado na interpretação de uma ampla gama de dados, para avaliar o progresso da aprendizagem e fazer previsões de desempenho, além de identificar possíveis problemas. O Learning Analytics faz uma análise preditiva dos dados, que permite interpretá-los com maior precisão. 

Criatividade Computacional 

Hoje, a Criatividade Computacional está relacionada à programação em produções artísticas, através de modelos matemáticos e da ótica. Nas plataformas de aprendizagem, espera-se que a Criatividade Computacional permita, por exemplo, a criação de exercícios criativos para enriquecer os conteúdos de modo online. 

Ecossistemas Educacionais 

As plataformas de aprendizagem irão integrar os sistemas educacionais e a robótica educacional, através da passagem de características e informações, além da conexão com Apps, Big Data, repositórios de Objetos de Aprendizagem, sistemas de localização e de tradução simultânea. 

Gamificação 

Gamificação é o processo que adapta elementos comuns nos jogos a outros objetivos específicos, ou pedagógicos, não recreativos. Ou seja, metodologias de ensino que vão além do entretenimento, para ajudar a converter materiais complexos em conteúdos acessíveis e engajadores.

Robótica Educacional 

Tem relação com o uso de robôs inteligentes pré-programados, por exemplo, para compreender e se expressar em diversos idiomas. Ou ainda, para fazer análise de textos e voz, além de detectar emoções por reconhecimento facial.

Processamento de Língua Natural (PLN) 

O PLN integra, por exemplo, a compreensão automática de línguas humanas naturais, para tradução simultânea. Isso irá revolucionar o intercâmbio de conhecimento entre pessoas dos diferentes países, já que as transmissões poderão ser realizadas em tempo real e traduzidas simultaneamente para qualquer idioma. 

Quais os impactos da Inteligência Artificial na Educação?

Neste tópico, iremos abordar os impactos da IAED na rotina dos principais envolvidos em um ecossistema educacional. Todavia, cabe destacar que todos esses benefícios, ao menos no Brasil, ainda são consequência do desenvolvimento de iniciativas pontuais, com soluções capazes de atender somente a alguns públicos específicos. Seja na Educação Básica, no Ensino Superior, ou na Educação Corporativa.

Segundo relatório publicado em 2018, pela ABStartups, em parceria com o CIEB, até então existiam no Brasil apenas 15 soluções de Plataformas Adaptativas. Tudo isso, demonstra o tamanho do campo a ser avançado, tanto do ponto de vista tecnológico quanto pedagógico.

Agora, considerando os potenciais impactos do uso de Inteligência Artificial na educação sobre a rotina das pessoas envolvidas numa rotina de educação ou treinamento.

Estudantes ou colaboradores

O uso de Inteligência Artificial na educação gera uma série de benefícios à aprendizagem. O ensino personalizado, estimulando a aprendizagem ativa, faz com que o processo de aprendizagem seja muito mais ágil, simples e engajador. Sem contar, que a IAED possibilita a criação de ambientes mais inclusivos de ensino, atendendo às demandas especiais de qualquer indivíduo.

Professores ou Tutores

A IAED proporciona aos professores/tutores uma gama de recursos, no intuito de facilitar o trabalho e personalizar o suporte dado a cada estudante/colaborador. Dessa maneira, a Inteligência Artificial torna possível, por exemplo, automatizar os processos de avaliação. Ou mais do que isso, criar trilhas de aprendizagem individualizadas ou avaliações baseadas em análises multidisciplinares.

Essas análises consideram, por exemplo, os dados de performance e desempenho, de engajamento nas atividades, além de padrões comportamentais. Entre outras coisas, é possível analisar a preferência por formatos de conteúdo (vídeo, texto, áudio, etc.), ou a interação dos indivíduos na plataforma e também com os professores/tutores, além de outros estudantes/colaboradores.

Gestores

Para gestores de empresas e instituições de ensino, a implementação da IAED em cursos e treinamentos também traz grandes benefícios e possibilidades. Dentre elas, a automatização de diversos processos, além da produção de relatórios personalizados, que possibilitam qualificar dados de performance e desempenho, individual ou por curso.

A Inteligência Artificial na Educação também permite a avaliação de treinamentos e cursos em todos os níveis de análise. Desde a avaliação de reação, das pessoas em relação ao curso/treinamento realizado, até o gerenciamento dos resultados. Sejam resultados de performance individual, como já citado, de índices de produtividade, ou sobre o investimento realizado (ROI de T&D).

4 Princípios da Inteligência Artificial na Educação

Ainda de acordo com a Nota Técnica do CIEB, em um guia básico, existem 4 princípios para a implementação da Inteligência Artificial na Educação (IAED). São eles:

Capacitação dos envolvidos

Para que seja possível a implementação da Inteligência Artificial, é indispensável a capacitação das pessoas envolvidas no ecossistema educacional (estudantes/colaboradores, professore/tutores e gestores). Basicamente, isso é necessário para que as pessoas compreendam o que é IAED e suas aplicações. Bem como, adquiram a real noção de como essas tecnologias irão impactar as práticas de ensino-aprendizagem.

Coleta de dados

Outro fator essencial na adoção da IAED é instalar a infraestrutura necessária para a coleta de dados. Portanto, antes de mais nada, é preciso realizar uma avaliação diagnóstica detalhada, a fim de definir quais dados podem ou devem ser coletados para análise. Em seguida, ocorre a escolha e implementação das tecnologias que darão suporte à coleta de dados. Por exemplo, redes de internet estáveis, intranet, computadores ou dispositivos móveis, câmeras, softwares, plataformas adaptativas e outros.

Por último, um outro fator fundamental é a compreensão de que a coleta de dados envolve pessoas. Isso, por si só, requer um compromisso ético e dever de transparência no tratamento e uso desses dados, de modo a garantir que as informações coletadas se mantenham seguras e anônimas.

Automatização

A partir da instalação de infraestrutura para coleta de dados, o passo seguinte é iniciar a automação de tarefas que podem impactar o ecossistema educacional. Seja no preenchimento de presença, na programação de entrega e no formato dos materiais. Igualmente, na correção de provas e outras avaliações. Ou ainda, na sugestão de conteúdos interessantes ou de reforço, dentre outros benefícios decorrentes do uso da Inteligência Artificial na Educação.

Da mesma forma, vale destacar as novas possibilidades que a IAED oferece em termos de ensino híbrido ou de e-learning. Com a estruturação dos ambientes virtuais de aprendizagem, junto da coleta de dados, é possível oferecer acesso aos conteúdos a qualquer hora e em qualquer lugar, desde que haja um dispositivo conectado à internet.

Inteligência Organizacional

Uma vez que alguns processos sejam automatizados e a coleta de dados tenha uma infraestrutura instalada, é possível utilizar um dos principais recursos da Inteligência Artificial na Educação: o Learning Analytics. Essa ferramenta pode ser usada na gestão do conhecimento e na avaliação das ações de educação, com base em relatórios personalizados e atualizados em tempo real, com gráficos e análise de Big Data.

Logo, esses conjuntos de informações podem ser utilizadas por líderes e gestores, para uma melhor compreensão das demandas do ecossistema educacional. Isto é, na identificação dos pontos sensíveis, por exemplo, de gestores, na comprovação dos resultados de ensino ou capacitação. O mesmo para os professores/tutores, na implementação de um treinamento ou plano pedagógico. Ou ainda, para os estudantes/colaboradores, durante o processo de aprendizagem.

Por essas razões, a Inteligência Organizacional e ferramentas como o Learning Analytics, são fundamentais para a implementação e consolidação da IAED nas empresas e instituições de ensino.

Soluções da Keeps baseadas em Inteligência Artificial na Educação

Assumindo o propósito de impulsionar conhecimento, a Keeps desenvolve soluções baseadas em Inteligência Artificial na Educação (IAED), com mobilidade, gamificação e design intuitivo. Tudo para oferecer uma experiência de aprendizagem ativa, aliada à inovação na Gestão do Conhecimento e na Avaliação dos resultados de cursos e treinamentos.

Konquest

Konquest é uma plataforma LXP, baseada em IAED, que combina a facilidade na criação de cursos com a leveza da usabilidade para o aprendizado. Com um ensino personalizável, é possível transformar qualquer objeto de aprendizagem em conhecimento, de maneira simples e ágil, na criação de cursos com todos os tipos de conteúdo.

Criando multiplicadores de conhecimento, não é preciso ser um especialista em educação para criar um curso. Essa simplicidade de autoria somada ao auxílio da Inteligência Artificial facilita o protagonismo do colaborador na disseminação dos conhecimentos.

O ensino personalizado do Konquest entende o perfil dos colaboradores no consumo dos conhecimentos para gerar recomendações personalizadas. Desse modo, é possível transmitir e entregar o conhecimento no formato que a pessoa mais gosta de interagir.

Na plataforma, existem duas maneiras de ensinar e aprender:

  • Konquest Missions: esse recurso permite a qualquer pessoa compartilhar ou consumir informações e conteúdos diversos. Tudo de maneira simples, plugável e automatizada, com objetos de ensino de qualquer formato e lugar.
  • Konquest Pulses: essa ferramenta estimula o aprendizado constante em um ambiente fácil e intuitivo, potencializado pela Inteligência Artificial.

Solicite uma demonstração gratuita e conheça um pouco mais das nossas soluções para a sua empresa ou instituição de ensino.

Go Learning

Outra iniciativa da Keeps para criar multiplicadores do conhecimento é o Go Learning: uma Universidade Corporativa pensada de T&D para T&D.

Inscreva-se gratuitamente no Go Learning e tenha acesso a cursos e conteúdos exclusivos, como Webinar, pílulas do conhecimento, vídeos, artigos e muito mais!

Se você curtiu o conteúdo deste post, também pode assistir logo abaixo, a íntegra do Webinar “Inteligência Artificial na Educação“, com o CEO da Keeps, Rangel Torrezan.

Nessa aula de tecnologia, será possível entender os detalhes desse conceito que está transformando a forma como pensamos, nos comportamos, ensinamos e aprendemos no mundo todo. Você pode conferir onde e como a Inteligência Artificial tem sido ou poderia ser utilizada, além de medir o impacto da Inteligência Artificial sobre o mercado de trabalho.

Até a próxima!

 

Escritor de ficção, leitor assíduo e bem informado.
Criador de conteúdo para blog posts com SEO na Keeps.

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