Como a Inteligência Artificial Transformará a Educação?



Hoje atuamos com a educação digital porque o meio é digital. As pessoas, em diversos setores da economia buscam entendimento sobre o que é necessário fazer e quanto investir em termos de inovação. Com a educação não é diferente. As atividades que conhecemos como eLearning e educação on-line hoje se tornarão os padrões de instrução acadêmica amanhã, e o modo como os cursos serão ministrados será determinado pela Inteligência Artificial. Talvez seja um dos setores mais recorrentes e "fáceis" de implementar a inovação. Mexe com o cognitivo - o real desafio da inteligência Artificial. O uso da tecnologia de Inteligência Artificial na Educação ajudará todos os interessados, de professores a alunos e de pais a comunidades. Em meados de 1970 em que a rede de comutação de pacotes conhecida como ARPANET foi desmobilizada e entregue aos pesquisadores acadêmicos, os campos da Tecnologia da Informação e da educação se cruzaram e formaram parcerias para o benefício e melhoria da sociedade.

Os avanços tecnológicos listados abaixo se desdobraram há duas décadas; os acadêmicos acreditam que a próxima onda de progresso tecnológico na educação envolverá o aprendizado de máquina e outros campos do desenvolvimento da IA. As primeiras ondulações dessa onda já estão aqui e envolvem algoritmos e processamento de linguagem natural. O Chatbot da Plusoft, por exemplo, é uma plataforma inteligente de chatbot projetada especificamente para o setor de educação. A ferramenta realiza o primeiro contato com o aluno e consegue interagir em 80% dos diálogos. Como são utilizados recursos de inteligência artificial, o percentual está em constante crescimento, uma vez que o chatbot é capaz de aprender a cada nova interação. E isso é só o começo.

Aqui estão algumas das maneiras pelas quais a IA e oAntes de explicar como a tecnologia IA moldará a educação no futuro próximo, reveja algumas das maneiras pelas quais a TI e a educação se cruzaram até agora:

-> Aprendizagem experiencial

Um dos primeiros aprimoramentos educacionais alcançados pela tecnologia na sala de aula. Há alguns anos, o software de simulação de voo ajudou os alunos a entenderem a aviônica e a instrumentação. Atualmente, os alunos usam fones de ouvido de Realidade Virtual para uma experiência de voo ainda mais realista. Em outras palavras, a tecnologia facilita a criação de um currículo que favoreça o "aprender fazendo".

-> Acesso a extensos recursos educacionais

Comunidades de aprendizagem, enciclopédias on-line, bibliotecas da internet, MOOCs (Cursos Online Abertos e Massivos) e redes sociais educacionais são apenas alguns dos muitos recursos que os alunos podem acessar hoje.

-> Aulas Virtuais

Logo depois que os aplicativos de mensagens e videoconferência, como o Skype, surgiram no mercado, as sessões individuais de tutoria se tornaram populares. Atualmente, as redes de tutoria na internet oferecem desde o aprendizado de idiomas estrangeiros até a instrução musical e da prática de matemática à discussão de engenharia.

-> Conectividade acadêmica

Uso da plataformas de computação interconectadas que precederam a internet, foram originalmente usada para permitir a colaboração remota entre os departamentos de pesquisa da universidade. Atualmente, as salas de aula em Recife podem se conectar a salas de aula pólos em Belo Horizonte com o objetivo de trocar conhecimento cultural e promover uma visão de mundo mais diversificada.

Mas afinal, como o aprendizado de máquina estão moldando o futuro da educação?

1. Graduação e Medição Avançada

Escore e pontuação automatizados de testes têm sido usados ​​há algum tempo na forma de reconhecimento óptico. O mesmo pode ser dito dos cursos de eLearning que apresentam testes on-line classificados após a conclusão, mas a integração da tecnologia IA complementa a classificação com avaliações inteligentes que os professores podem usar para duas finalidades: ajustar o trabalho em sala de aula para obter eficiência máxima e tutoria individual. Os desenvolvedores lingüísticos da AI estão atualmente trabalhando em algoritmos e aprendizado de máquina que podem em breve revisar e marcar tarefas escritas, como redações.

2. Currículo Contextualizado

A aprendizagem profunda é uma forma avançada de aprendizado de máquina que é usada no campo jurídico para revisar documentos e processos judiciais; O objetivo é tornar o software mais inteligente para que possa recomendar ações judiciais e outras estratégias legais. Uma abordagem semelhante está sendo aplicada no setor de educação com o propósito de desenvolver um material de curso que possa ser incorporado em um currículo de aprendizagem abrangente. Um exemplo seria projetar um currículo para estudantes que buscam cursos de redação técnica; neste caso, os trabalhos de Joseph Chapline, autor de manuais para o computador UNIVAC, seriam acrescentados aos materiais de estudo. As ferramentas de classificação avançadas mencionadas acima também podem servir como um guia no design abrangente do currículo.

3. Aprendizagem de Compartilhamento e Crowdsourcing

Não há dúvida de que a Wikipedia tem sido um dos desenvolvimentos mais bem sucedidos da Era da Informação, e seu conceito de compartilhamento de conhecimento e colaboração crowdsourced está sendo ampliado com a tecnologia da IA. Seus usuários trocam mensagens, compartilham fotos e comentam atividades recentes. Até parece o Facebook, mas não é. Nesse território, os usuários têm um único assunto: educação. São as chamadas redes sociais educativas. Elas funcionam como uma rede social virtual, mas são mais seguras – o que agrada professores e escolas – e tornam o aprendizado mais interessante para a geração que já nasceu conectada à internet. Além disso, permitem aos pais dar uma espiadinha na rotina escolar dos filhos. “Queremos tornar a escola mais colaborativa, divertida e social”, diz Shivanu Shukla, fundador da Teamie, uma rede nascida em Singapura que já mira o mercado brasileiro. No entanto, uma camada de aprendizado de máquina dentro de outras plataformas que existem por aí foi desenvolvida para agir como um moderador, filtrar spam, atribuir a qualidade ao conteúdo e estruturar respostas. Em poucos anos, a Brainly será capaz de fornecer respostas automatizadas a certas perguntas; Esse conceito seria semelhante às respostas fornecidas hoje pelo mecanismo de pesquisa do Google, mas voltadas para o ensino primário e secundário.

4. Software de Aprendizagem Inteligente

O sucesso do software de aprendizado Jumpstart para crianças entre três e oito anos está levando os desenvolvedores de AI a tornar os aplicativos mais inteligentes. A próxima onda de software de eLearning que está sendo desenvolvida hoje apresenta construções de aprendizado de máquina que monitoram a forma como os alunos navegam em programas, suas reações e sua proficiência; Em outras palavras, as rotinas de IA estão aprendendo ao mesmo tempo, elas estão aprendendo, e o objetivo é desenvolver aplicativos futuros que serão ainda mais eficientes do que são hoje. Naturalmente, o software de eLearning do futuro será desenvolvido com tecnologia IA, mas também entregue através de plataformas de computação em nuvem. A Escola Politécnica (Poli) da USP propõe um sistema de aprendizagem eletrônico inteligente e adaptativo denominado AdaptMLearning, que permite o aprendizado em plataformas móveis (m-learning) e não móveis (e-learning). Esse sistema oferece a possibilidade de o estudante interagir com a tecnologia de acesso fornecendo o objeto de aprendizagem mais adequado a essa tecnologia, ao estilo de aprendizagem do estudante, aos conhecimentos pré-adquiridos e as preferências pelos tipos de mídia do objeto.

No final, a implementação da tecnologia da IA ​​no eLearning ajudará todos os interessados, de professores a alunos e de pais a comunidades, a se beneficiarem de uma infra-estrutura educacional mais eficaz, mas há objetivos mais elevados sendo perseguidos. A realidade do século 21 é que 50% da população global não tem acesso a educação abrangente, e essa será a próxima tarefa para os desenvolvedores de AI se concentrarem.

IDI - Instituto de Desenho Instrucional

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