De que forma a Inteligência Artificial pode ser utilizada pelo bem da educação? Neste artigo, Julci Rocha comenta o surgimento da IA e fala sobre a importância do seu uso em salas de aula por meio de plataformas adaptativas. Leia:
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A Inteligência Artificial (IA) é uma área das ciências da computação cujo objetivo é produzir dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas. Ou seja, a partir de um estímulo do ambiente (mundo externo) há uma ação a ser realizada, baseada na análise de dados de interações anteriores.
Essa área não é nova. Ela existe há décadas e é grandemente impulsionada pelo veloz desenvolvimento da informática e da computação, permitindo que novas funcionalidades sejam rapidamente agregadas a ela.
Iniciadas em meados de 1940, as pesquisas em torno desta ciência eram desenvolvidas apenas para encontrar novas funcionalidades para o computador, ainda em fase inicial de desenvolvimento. Com a Segunda Guerra Mundial, surgiu também a necessidade de desenvolver a tecnologia para impulsionar a indústria de armas.
Com o passar do tempo, surgem várias linhas de estudo da IA. Uma delas é a biológica, que estuda o desenvolvimento de conceitos que pretendiam imitar as redes neurais humanas. Os pesquisadores da linha biológica acreditavam ser possível que máquinas realizarem tarefas humanas complexas como, por exemplo, raciocinar.
Apenas na década de 60, essa ciência recebe o nome de Inteligência Artificial. Depois de um período adormecido, os estudos sobre redes neurais voltam à tona nos anos 80, mas é somente a partir dos anos 90 que essas redes ganham um grande impulso, consolidando-as como a base dos estudos da IA.
Hoje em dia, encontramos várias aplicações da Inteligência Artificial na vida real: desde jogos, programas de computador, aplicativos de segurança a sistemas informacionais, robótica (robôs auxiliares), dispositivos para reconhecimentos de escrita à mão e reconhecimento de voz, programas de diagnósticos médicos etc.
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A Inteligência Artificial ou Inteligência Cognitiva (considerada como o próximo passo da IA) lança mão dos mesmos mecanismos que os humanos possuem para tomar decisões. Segundo a IBM, desenvolvedora da plataforma Watson, temos quatro passos para resolver problemas:
- 1º passo: Observar evidências e fenômenos visíveis;
- 2º passo: Buscar em nosso repertório o que já conhecemos para interpretar o que estamos vendo naquele momento. Com isso, geramos uma hipótese sobre o que aquilo significa;
- 3º passo: Em seguida, avaliamos sucessivamente as hipóteses que criamos. Estão certas ou erradas?
- 4º passo: Por fim, mesmo sem possuir 100% de certeza, tomamos decisões. Escolhemos a resposta que nos parece melhor e agimos de acordo com ela.
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Um sistema cognitivo funciona de forma semelhante. Ele recebe dados, que são inseridos pelos humanos. Em seguida, trata esses dados (relaciona, categoriza) e, por meio de perguntas e respostas que são feitas por humanos, começa a entender a melhor forma de analisar aqueles dados para responder a essas perguntas. Quanto mais faz isso, mais tem a capacidade de responder perguntas complexas e de fornecer as possíveis respostas a essas perguntas. O último passo consiste em indicar qual seria a resposta mais adequada dentre todas as possíveis.
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Do Akinator aos chatbots: a Inteligência Artificial se concretizando
Esse jogo de adivinhação, lançado há mais de 10 anos pela empresa de TI francesa Elokense, ainda surpreende a todos por sua precisão. Quanto mais velho, na verdade, mais sábio ele fica. Por trás do Akinator há toda uma lógica de programação envolvendo Inteligência Artificial, ou seja, a capacidade de o computador aprender. O Gênio, na verdade, aprende com os erros e melhora a cada dia.
Funciona assim: você pensa em um personagem (real ou fictício) e o Akinator vai te fazer algumas perguntas adivinhar seu personagem. Aliás, ele dificilmente erra, mesmo que em algum momento você responda a uma questão erroneamente ou com imprecisão.
Caso ele não acerte, você pode contribuir com o jogo, incluindo seu personagem no sistema. É nesse momento que o jogo é aprimorado. Os dados se transformam em novas informações para o Akinator, que passará a utilizar esse novo personagem como mais uma possibilidade para aquele conjunto de questões.
A empresa que o desenvolveu nunca falou abertamente sobre a lógica de programação utilizada, mas alguns especialistas levantam hipóteses interessantes. Para nós, não há necessidade de aprofundamento nas questões técnicas, o que nos interessa é entender que o jogo teve uma estrutura inicial mais rudimentar, mas foi construído para coletar dados e os transformar em inteligência, permitindo seu aprimoramento. A Inteligência Artificial se faz presente nesse processo.
Embora o Akinator seja apenas um jogo, sua lógica pode ser aplicada para outras finalidades, como chatbots (os robôs que interagem com os humanos por meio de texto e voz em sites, redes sociais etc.). Hoje já é possível fazer um pedido para os chatbots, ao invés de preencher um formulário. Dessa forma, você se aproxima mais de uma experiência interativa com um humano na hora de adquirir um produto ou serviço.
Em um futuro não muito distante, a promessa é que o chatbot possa dar orientações de saúde a um paciente, por meio de apenas algumas perguntas. Além disso, espera-se que ele aprenda com os pacientes e se aprimore a cada dia.
Se falarmos do grande feito do momento, o supercomputador IBM Watson é, para mim, o caso mais avançado de inteligência cognitiva já existente em um sistema. Considero que seja a plataforma que conta com a maior capacidade de aprendizagem. Segundo a IBM, o Watson é capaz de ler 5000 estudos médicos em um só dia, comparar essas informações com históricos médicos de pacientes e sugerir tratamentos. Veja que não estamos falando do futuro. Estamos falando do presente.
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Recursos de Inteligência Artificial na educação
Uma das formas com a qual a Inteligência Artificial tem se concretizado na educação é com as chamadas plataformas adaptativas. Essas plataformas são chamadas de adaptativas pelo fato de propor trilhas de aprendizado individualizadas, segundo seus conhecimentos prévios a respeito dos usuários. Para isso, ela coleta os dados de cada experiência de uso, analisa e propõe um percurso específico para o usuário, a partir do seu ponto de partida.
Isso é possível graças ao mapeamento realizado nos conteúdos daquela área de conhecimento e o estabelecimento de relações entre esses conteúdos. Sem este estudo aprofundado, não seria possível que uma plataforma construísse trilhas de aprendizagem que fizessem sentido do ponto de vista pedagógico.
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Encontre mais informações sobre o funcionamento das plataformas adaptativas no artigo do Porvir: “Entenda como funcionam as plataformas adaptativas”.
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O uso mais efetivo dessas plataformas acontece quando estão integradas à sala de aula. Para isso, uma boa plataforma adaptativa oferece uma série de relatórios aos professores, que conseguem acompanhar seus alunos ou a turma como um todo em um determinado conteúdo ou no conjunto dos conteúdos já explorados por eles. Com esses dados em mãos (ou na tela), o professor consegue identificar o quanto esses estudantes estão próximos ou distantes dos objetivos de aprendizagem previstos para aquele período (dia, semana, mês, bimestre etc.) e, com isso, terá condições de planejar as próximas experiências de aprendizagem com muito mais precisão.
Além dessa análise e intervenção coletiva, o professor também pode fazer o mesmo individualmente, propondo uma nova trilha de aprendizagem a estudantes que precisam de mais apoio. Aos estudantes que já demonstraram domínio dos objetivos, novos desafios podem ser apresentados.
Notem a importância do papel do professor neste processo de integração de uma tecnologia digital no sistema educacional. É necessário que esse professor conheça bem a plataforma, que saiba como extrair os dados de que necessita para seu planejamento e avaliação e, acima de tudo, que saiba como intervir no processo de ensino-aprendizagem a partir dessa análise. George Stein, doutorando em educação e formador de professores, escreveu um artigo para o Porvir que trata dessas questões e também da necessidade de ressignificar a própria formação de professores, para que sejamos coerentes com o discurso e a prática. Temos prezado pelo protagonismo dos educadores, pelas formações mão-na-massa, pelas teoria aliada à prática e pelas trilhas de aprendizado mais flexíveis e os resultados têm sido muito interessantes.
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Entenda como a tecnologia educacional pode ajudar educadores: O futuro dos professores na sala de aula
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No entanto, vale ressaltar que a aprendizagem não se resume somente aos conhecimentos cognitivos (que chamamos de conceituais), mas também às habilidades e competências socioemocionais e de caráter, fundamentais para a formação do cidadão contemporâneo. Esse aprendizado se constrói na relação com o outro e, portanto, é genuinamente humano. E a escola segue sendo um espaço privilegiado para que esse aprendizado aconteça. Os computadores podem nos ajudar em algumas coisas, mas não em tudo!
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Referências:
Inteligência Artificial, Akinator, Chatbots e IBM Watson:
- O que é Inteligência Artificial?
- Como funciona o Akinator, o Gênio!
- Akinator
- Chatbots vão dominar seu smartphone. Entenda por quê
- Watson: o que é e como ele funciona?
- I.A e softwares cognitivos: quais são seus possíveis usos nos dias de hoje?
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Inteligência Artificial e educação:
- Inteligência artificial individualiza ensino e ajuda professores
- Inteligência artificial na educação: não ignore, faça bom uso!
- O futuro da inteligência artificial na Educação
- Como a Inteligência Artificial já está mudando salas de aula no Brasil e no mundo
- Inteligência Artificial na educação
- Como a inteligência artificial pode mudar a sala de aula
- Como valorizar professores por meio da diferenciação de ensino
- Tecnologia e inovação
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