Machine Learning: a importância do Aprendizado de Máquina na Educação
Aprendizado de Máquina, também conhecido como Machine Learning, é uma nova tecnologia que permite que computadores aprendam com as respostas dos usuários, por meio de associações de dados (imagens ou números).
“O Machine Learning é uma tecnologia que tem aplicações nos sistemas de ensino de forma imediata e trará modificações significativas para a educação e sociedade em geral, pois contribui diretamente, junto ao aluno, com o aprendizado contínuo por meio de intervenções de forma mais inteligente”, diz o especialista em Design Digital e Novas mídias João Tenório, Conselheiro na Associação Brasileira de Educação a Distância (ABED).
Parece complicado, mas não é tanto assim.
Como aplicar o Machine Learning na Educação Básica
Com o uso do Machine Learning, programadores ensinam os computadores a aprender e a realizar tarefas do dia a dia. No caso de escolas, eles passam a fazer análises sobre cada aluno, por exemplo, sua disciplina preferida, suas dificuldades e facilidades de cada matéria, sua participação em aulas on-line, … É como se fosse um super upgrade dos antigos gráficos de performance, mas muito mais assertivos e que são feitos não somente em um momento pontual, como o final do ano letivo, mas em todos os dias de aula. Outro bom exemplo do uso da tecnologia é a correção de provas.
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“Hoje em dia não basta aplicar metodologias ativas de aprendizagem ou usar plataformas auxiliares de ensino para interagir com os alunos. É necessário investir em gamificação, aplicativos e Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA). E fazer isso com a tecnologia de Machine Learning. Isso porque uma vez projetado um sistema com o seu devido público-alvo e os parâmetros necessários de banco de dados, o aluno terá melhor engajamento, interesse e consequentemente reduzirá a evasão”, diz João Tenório.
O designer explica que muitos professores não conseguem avaliar o real aprendizado do aluno pois os sistemas sem Aprendizado de máquina têm muitas falhas de rastreamento desse processo. Segundo ele, as escolas devem investir em pessoal (ou empresas parceiras) com conhecimento em linguagens de programação mais avançadas. Vale lembrar que não basta ter o domínio da nova tecnologia, se o programador não conhece as limitações do local onde será implantado, como um LMS (Learning Management System) ou Sistema de Gestão de Aprendizagem.
“Pode até parecer algo muito futurista, como o desenho “Os Jetsons”, mas a aplicação das novas tecnologias pode ser feita por empresas que prestam essa consultoria e até mesmo dentro das escolas, utilizando projetos de alunos em startup no formato de incubadora, na busca por melhorias para a produção de aplicativos ou plataformas utilizando desenhos pedagógicos”, diz João Tenório.
Exemplos de escolas que adotam o Machine Learning
Para ajudar o monitoramento e para o alívio dos pais, referente a segurança e saúde mental dos alunos, uma escola em Michigan, nos Estados Unidos, desenvolveu um aplicativo usando a tecnologia do Machine Learning que monitora postagens em redes sociais por meio de palavras-chaves, fazendo uma varredura que identifica qualquer tipo de violência (sexting e bullying).
Já na Califórnia, existem escolas fazendo playlists de vídeos e textos que ao longo do processo de ensino ajudam os alunos a partir de seus erros.
No Brasil, a Digital Pages e o Grupo iv2 ambas no estado de São Paulo, são empresas promissoras na aplicabilidade desta nova tecnologia e Inteligência Artificial.
5 Benefícios do Machine Learning na Educação Básica
- Ajuda alunos a terem um feedback mais rápido de suas tarefas. Em casos de redações, por exemplo, computadores podem analisar textos de forma imediata e indicar melhores caminhos para os estudantes melhorarem sua escrita. Lembrando que o uso de algoritmos para auxiliar em correções não substitui a correção do professor, mas complementa.
- Ajuda professores a avaliarem melhor o interesse de seus alunos por suas metodologias, com base na frequência e tempo de permanência em aulas virtuais. Com avaliações permanentes sobre a performance dos alunos, erros e acertos, os professores conseguem ter tempo de conversar com os estudantes sobre o que está acontecendo e reverter situações de evasão, por exemplo.
- Ajuda professores a produzirem materiais didáticos a partir da identificação de tipos de atividades que são mais atrativas para cada aluno, personalizando conteúdos de forma a torná-los mais interessantes e gerando assim novas trilhas de aprendizagem com mais engajamento e melhores resultados.
- Ajuda gestores na avaliação geral com um projeto de ensino ao longo do ano, sem precisar contar com informações extraídas do resultado final de um curso com uma pesquisa de satisfação, por exemplo.
- Agiliza a relação entre a escola e alunos com ferramentas de suporte como os chatbots (robôs inteligentes de chats que respondem as perguntas do usuário).
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