Colunista mostra como a inteligência artificial pode auxiliar no ensino com abordagens mais personalizadas e que garantem maior acesso à educaçãoO Brasil é um dos países mais desiguais do mundo. Um dos gargalos para a redução da desigualdade social é a ausência de oportunidades iguais para todos. Essa falta de oportunidades tem várias origens e consequências, que se misturam e incluem acesso a moradia, segurança, ambiente familiar e serviços de educação, saúde, transporte e opções de lazer.Embora as causas e consequências sejam várias, a educação permeia praticamente todas elas, principalmente na educação infantil e no ensino fundamental e médio. A falta de uma educação de qualidade e a dificuldade de acesso à educação não só limitam as oportunidades profissionais de milhões de brasileiros, mas refletem negativamente nas relações pessoais, na prevenção e no tratamento de problemas de saúde, na proteção ao meio ambiente, na escolha dos representantes e na defesa dos direitos dos cidadãos.Dentre os vários campos do saber que podem ajudar a virara esse jogo, está a computação, mais especificamente uma área da inteligência artificial denominada aprendizado de máquina.Aprendizado de máquina é uma área da computação, com forte iteração com a estatística, a física e a matemática aplicada, que busca incluir nos computadores a capacidade de aprender.Até poucos anos atrás, na maioria das vezes em que o computador era utilizado para realizar alguma tarefa, um programador precisava definir passo a passo como essa tarefa deveria ser realizada, em uma linguagem de programação, que para a maioria das pessoas era mais complicada que chinês ou russo. E mais, o programador deveria ser muito preciso, evitando ambiguidades, senão o resultado poderia ser desde um programa inútil a um programa catastrófico. Vários acidentes graves e enormes prejuízos financeiros ocorreram por causa de erros de programação.As técnicas de aprendizado de máquina permitem que o computador aprenda a realizar tarefas, praticamente por si só, tendo acesso a exemplos – mais ou menos como nós aprendemos a reconhecer pessoas na multidão, identificar uma melodia no seu início, reconhecer um prato de bom sabor, além de ler e fazer contas. Mas, fora o fato de o computador aprender, o que isso tem a ver com educação? Já chego lá.Não sei se você já parou para pensar, mas cada assunto de cada disciplina na educação infantil e nos ensinos fundamental e médio ensinado está sendo ensinado milhares de vezes ao mesmo tempo no país, e repetido ano a ano. A forma como cada professor ensina é diferente e cada aluno pode aprender melhor quando um assunto é ensinado de uma dada maneira. Com isso os professores podem se dedicar a fazer ainda melhor o que já fazem bem, gerando aulas que podem ser disponibilizadas para qualquer aluno não importa onde ele esteja, além de permitir atualização e reciclagem.Cada pessoa é diferente e isso é uma das riquezas da humanidade. Ninguém é mais ou melhor que ninguém, só diferente. Cada pessoa tem mais facilidades para algumas tarefas e mais dificuldade para outras. O mesmo vale para educação. Cada pessoa aprende mais facilmente um dado grupo de assuntos que outro. Ainda mais, cada pessoa aprende melhor quando o assunto é ensinado de uma forma ou sequência diferente. E é aí que entra o aprendizado de máquina.Ensino personalizadoO aprendizado de máquina permite a oferta de um ensino personalizado. Uma técnica de aprendizado de máquina pode aprender qual a melhor forma e sequência de disponibilizar conteúdo a cada aluno, com profundidades e cobranças diferentes. Para isso ele aprende a partir da iteração de vários alunos com perfis, facilidades e deficiências diferentes. Ele aprende que um aluno com um perfil X vai ter um rendimento melhor com uma forma de ensino Y.Técnicas de aprendizado de máquina podem oferecer ainda uma experiência dinâmica de ensino. A partir de avaliações do desempenho do aluno, o aprendizado de máquina define a melhor sequência de assuntos, forma e profundidade como eles devem ser abordados. As técnicas de aprendizado de máquina podem com isso tornar a atividade de ensino mais desafiadora e prazerosa ao aluno.O uso de técnicas de aprendizado de máquina reduz o custo da educação, facilita a tarefa de professores e permite que esses recursos e benefícios possam ser oferecidos de forma simultânea a alunos em qualquer local que tenha uma conexão com a internet, em qualquer hora do dia.Finalmente, técnicas de aprendizado de máquina podem aprender a partir de dados de perfis e desempenhos de milhões de alunos, de diferentes condições sociais e distribuídos por todo o país. Assim é possível identificar o que está funcionando bem, oportunidades para funcionar melhor e o que tem que ser melhorado no ensino, de modo a proporcionar oportunidades mais semelhantes e reduzir a desigualdade social do país, permitindo ainda um salto qualitativo em outras áreas sociais.O aprendizado de máquina está sendo utilizado em várias plataformas de ensino online, as MOOCs (do inglês Massive Open Online Courses). As três principais plataformas para MOOCs, Coursera, edX e Udacity, foram criadas por pesquisadores da área de Inteligência Artificial, do MIT e das Universidades de Stanford e de Harvard.Existe ainda uma área de aprendizado de máquina chamada de autoML, que pesquisa como o aprendizado de máquina pode aprender a melhor forma de utilizar aprendizado de máquina. Esse “aprendizado do aprendizado der máquina” pode ser utilizada para aprender como recomendar a melhor técnica de aprendizado de máquina para modelar a forma de aprendizado de um dado aluno. Contamos também com o aprendizado automático, em que uma técnica de aprendizado de máquina aprende a melhor utilizar o aprendizado de máquina: é o aprendizado do aprendizado.Iniciativas no BrasilNo Brasil existem vários grupos que pesquisam o uso de aprendizado de máquina para mineração de dados educacionais, que é a extração de conhecimentos novos e relevantes relacionados à educação. Várias dessas pesquisas deram origem a ferramentas de ensino. Na Universidade de São Paulo, em particular, existem grupos de pesquisas em diferentes campi, com a participação de pesquisadores das áreas de Ensino e de Computação.Um dos problemas que estão sendo investigados na Universidade de São Paulo (USP) é o uso de técnicas de aprendizado de máquina para previsão de evasão de alunos em disciplinas do curso de Ciências da Computação. Dados passados com perfis de rendimentos e evasão de alunos são utilizados para aprender um modelo capaz de predizer quando um aluno está preste a abandonar o curso, permitindo que medidas preventivas possam evitar a evasão. Estudos similares podem ser utilizados também para recomendar a alunos as disciplinas a serem cursadas, identificando aquelas cujo conteúdo programático esteja mais de acordo com as disciplinas já cursadas pelo aluno.Concluindo, apesar do quadro negativo e preocupante da educação do país, os novos conhecimentos e tecnologias computacionais podem ajudar ao país se tornar mais justo e inclusivo, não deixando ninguém para trás. Sugestões para LeituraB. Kotsiantis. 2012. Use of machine learning techniques for educational proposes: a decision support system for forecasting students’ grades. Artif. Intell. Rev.37, 4 (April 2012), 331-344.A. M. Shahiri, W. Husain, N. A. Rashid, A Review on Predicting Student’s Performance Using Data Mining Techniques, In Procedia Computer Science, Volume 72, 2015, Pages 414-422, ISSN 1877-0509Frías-Blanco, I., A. C. P. L. F. de Carvalho. Máquinas que aprendem: o que nos ensinam?. EmLent, Robert; Buchweitz, Augusto; Mota, Mailce Borges. (Org.). Ciência para Educação: uma Ponte entre Dois Mundos. 1ed.Rio de Janeiro: editora Atheneu, 2017, v. 1, p. 237-249.https://www.openeducationeuropa.eu/en/blogs/what-machine-learning-and-why-it-important-educationDeixe um comentário Cancelar ComentárioSeu e-mail não será publicadoComentárioNome* E-mail* Site Salvar meus dados neste navegador para a próxima vez que eu comentar.