Deep Learning é um termo cada vez mais falado e que promete revolucionar nossa vida fora e dentro da escola.
Com tradução literal de Aprendizado Profundo, a expressão está relacionada ao aprendizado de computadores para realizarem tarefas humanas. A tecnologia já é bem conhecida na área da Inteligência Artificial para classificar imagens e reconhecer padrões de voz e fala. Bons exemplos disso são sistemas como a Siri, a Alexa e plataformas de streaming como Netflix, que recomendam vídeos a seus usuários, a partir da análise de dados de seu comportamento no dia a dia.
O Deep Learning é um aprofundamento do Machine Learning, cujo propósito do é fazer com que os computadores “pensem” e atuem como os serem humanos, analisando bases de dados, detectando padrões de comportamento e com base nisso facilitando e aprimorando tarefas do dia a dia. Mas se no Machine Learning faz essa análise de dados de forma estatística, o Deep Learning vai além e trabalha com algoritmos ainda mais complexos que trabalham com a imitação das redes neurais humanas. Isso quer dizer que pretende oferecer ao usuário a sensação de estar se relacionando com um humano, que pensa influenciado pelos sentimentos, e não de forma exclusivamente lógica, exatamente como nós fazemos.
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Machine Learning: a importância do Aprendizado de Máquina na Educação
”Deep Learning é uma maneira de ensinar computadores a imitarem a forma do ser dos humanos. Mas os computadores são ainda completamente racionais e assim não conseguem dar respostas parecidas com as nossas, que temos vários sentidos que afetam a nossa razão”, diz Renato Bulcão, formado em Filosofia, Mestre e Doutor em Educação, Conselheiro na Associação Brasileira de Ensino a Distância (ABED). Renato foi um dos pioneiros em aulas pelo celular e trabalha no EAD de instituições privadas.
Benefícios do Deep Learning para a educação básica?
Simples! Essa tecnologia ajuda – e muito – a aprender o comportamento dos alunos de forma personalizada, de forma muito mais complexa e profunda.
“O Deep Learning pode acompanhar as etapas de desenvolvimento das crianças e adolescentes e oferecer para cada um deles exercícios que ajudem em seu desenvolvimento, individualmente”, explica Renato. Ele diz que a tecnologia já começou a ser aplicada na Educação Básica, fazendo com que o E-learning seja cada vez mais centrado nas características de cada aluno, criando novos caminhos para que eles construam seu conhecimento cada vez melhor, com base na análise de suas áreas de interesse, suas facilidades e dificuldades, seu progresso durante as aulas, suas preferências de disciplinas, competências e níveis de conhecimento… A partir dessas informações, o professor consegue preparar suas aulas, reformulando a maneira de compartilhar conhecimento e criando conteúdos que sejam relevantes para cada aluno, cada vez mais voltados para a solução de problemas reais.
Prova online
Um dos exemplos práticos do uso do Deep Learning nas escolas é a prova online, uma vez que uma das grandes dificuldades das Instituições de ensino hoje é controlar seus alunos, que muitas vezes buscam as respostas na internet ou com amigos já que não estão sempre na sala de aula e sim em suas casas principalmente agora devido a pandemia. “O Deep Learning, ainda mais avançado do que o Machine Learning, auxilia a escola por meio da ativação da câmera do computador durante o teste. A câmera faz a monitoria do aluno, para ver se ele está colando ou não”, explica o especialista em Design Digital e Novas mídias João Tenório, Conselheiro na Associação Brasileira de Educação a Distância (ABED).
Para João Tenório, nos próximos anos, a relação entre máquina, inteligência e humanidade vai sofrer alterações sensíveis no dia a dia. Ele dá o exemplo de robôs que começaram a substituir operações comuns de funções humanas, como, a condução de caminhões, cirurgias e máquinas. “Todas essas novidades vão modelar um novo conceito de comportamento mundial nas relações educacionais e na forma de preparar os novos indivíduos para o mercado e para sociedade, em geral.”
Mas para Renato Bulcão ainda falta muito até que os computadores possam se equiparar ao papel de pais e professores: “quando os computadores aprenderem a chorar e a sorrir de forma solidária com as crianças humanas, como fazem os pais e os professoras da educação infantil, aí sim teremos chegado no primeiro estágio do Deep Learning na educação.”
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