Machine Learning e a Inteligência Artificial podem revolucionar o ensino

Em razão do Covid-19, algumas instituições de ensino aderiram ao método EAD, educação a distância, para dar continuidade às atividades letivas. Nesse período, diversos recursos tecnológicos estão sendo utilizados, mas a realidade é que existem tecnologias muito mais promissoras para a área.

O machine learning e a Inteligência artificial são exemplos disso e também o que pode ser a nova aposta para revolucionar a aprendizagem e o modelo de ensino. O Machine learning é um subcampo da área de IA, fundamentado no reconhecimento de padrões. Graças a previsibilidade de ações baseadas em grande volume de dados, essa técnica tem se tornado cada vez mais conhecida.

No âmbito do ensino, essa ferramenta poderia ser aplicada, por exemplo, para customizar classes com base no perfil dos alunos. Esses dados seriam capazes de indicar ânimo, concentração; performance dos estudantes quanto aos docentes e matérias; dizer o conteúdo favorito do aluno, assim como recomendar formas de estudo.

Para elucidar como essa tecnologia pode ser utilizada na prática, dividimos suas principais usabilidades e benefícios em 5 etapas. Como referência em oferecer soluções de Machine Learning e Inteligência Artificial, fizemos um estudo detalhado sobre como o Machine Learning pode contribuir no ensino para um melhor aproveitamento dos alunos e professores. Confira as etapas:

Potencialização de recursos
Com uso do machine learning e inteligência artificial é possível extrair dados de tabelas ou formulários de maneira automatizada e fazer recomendações segundo o perfil de cada estudante ou conteúdo, como matérias, cursos, ou até gerar novas avaliações.

Essa tecnologia potencializa também a organização de estudos, indicando quais matérias devem ser estudadas, quantidade de horas diárias, análise de performance da classe; alocação aprimorada de recursos, facilitando a rotina dos alunos e docentes, além de otimizar locais utilizados. Ainda a escolha do melhor horário para aplicação de cada matéria, levando em conta grade, agenda dos professores e disponibilidade de salas, como também indicação de datas e locais mais recomendados para as provas, de acordo com o calendário de cada turma.

Visão computacional
E se a chamada de classe fosse automatizada, checando quanto tempo o aluno esteve presente durante o dia? Sim, com o ML e IA isso também já é possível, e vai além. Com essa tecnologia, contamos com ferramentas de automatização eficientes inclusive para indicar qual a melhor turma para cada aluno, analisar o envolvimento no ambiente escolar, até mesmo verificar quanto tempo o aluno conseguiu ficar atento ao conteúdo lecionado, tudo isso de acordo com os dados coletadas em classe.

Previsibilidade
Já parou para pensar quantos livros e materiais serão necessários para cada matéria ao longo do ano? Essa é uma questão relevante nos sistemas de ensino, que muitas vezes causa gastos elevados, mas que pode ser resolvida por meio do ML e AI. As previsões também podem ser feitas em relação ao interesse em cursos e certificações, por exemplo.

Processamento de linguagem natural
O ML também possibilita o levantamento bibliográfico automático, tornando possível identificar, por exemplo, quais os artigos mais similares com o tema proposto para assim facilitar a busca por referências. A identificação de documentos plagiados também é possível com esse recurso, não somente em relação a similaridade entre textos e termos, mas também em relação ao sentido, ou ainda pela caligrafia do estudante.

Essa tecnologia é interessante ainda para otimizar uma das tarefas que mais demandam tempo dos docentes que é a correção de provas. Desse modo, os algoritmos de ML são capazes, por exemplo, de identificar o contexto de uma frase para definir se o aluno respondeu a questão de forma satisfatória ou não.

O ML possibilita também a sintetização de texto em fala, adequando o conteúdo para deficientes visuais. De igual modo, é possível realizar traduções em tempo real para áudio ou texto.
Para as instituições que são adeptas do sistema de e-learning de ensino, unindo técnicas de Artificial Inteligence e Neuro-linguistic programming, é permitido ainda de habilitar um chatbot capaz de interpretar perguntas de usuários e respondê-las individualmente.

Sistema de recomendação
O objetivo dos sistemas de recomendações é gerar recomendações válidas, a fim de personalizar a experiência de cada usuário. Estes dispositivos podem ser implementados no ensino, a título de exemplo, para recomendar plano de estudos, indicar a carreira mais adequada para o estudante com base no seu perfil, as classes para otimização de desempenho, entre outras finalidades.