Machine learning na educação: como funciona?

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Já ouviu falar sobre machine learning na educação? A tendência está se tornando cada vez mais popular graças à transformação digital no ambiente escolar. Nos últimos anos, a tecnologia permitiu diversos avanços, o que possibilitou a formação de cursos on-line e materiais ricos disponíveis pelas telas de um computador ou de smartphones. Mas os avanços não pararam por aí, e o machine learning é a prova disso.

Nesse sentido, a evolução na educação avança para um novo patamar: o da otimização dos dados e da inteligência artificial. O machine learning consegue gerar ferramentas para analisar dados complexos de forma rápida e automática. O objetivo é entregar resultados mais precisos em grande escala.

A inteligência artificial (IA) é formada por um conjunto de algoritmos que otimizam ações manuais que seriam feitas pelos humanos. Vários segmentos já estão por dentro da tendência, como mercado financeiro, marketing, medicina, comunicação e também a educação.

Por isso, vamos entender neste post como essa integração pode auxiliar diretores e coordenadores de curso e consequentemente os estudantes.

O que é machine learning?

O machine learning ou “aprendizado de máquina”, em português, é uma tecnologia que usa a inteligência artificial e, assim como os seres humanos, ela precisa aprender de maneira prática. Ou seja, por meio de acertos e erros, o aprendizado de máquina vai otimizar seus dados de forma mais efetiva.

Sendo assim, por intermédio de algoritmos e big data, eles usam análises estatísticas para prever respostas de forma mais precisa. Além disso, identifica padrões de dados e cria conexões buscando aprender a executar algumas tarefas sem a ajuda de uma pessoa.

E o machine learning na educação?

O machine learning na educação é uma excelente ferramenta, uma vez que pode facilmente identificar as dificuldades de um aluno, por exemplo. A inteligência artificial vai aprender e disponibilizar questões que possam auxiliar o desenvolvimento do estudante.

Ou seja, professores podem ter dados reais para decidir quais conteúdos direcionar a seus alunos e quais conceitos devem ser aplicados, o que garantirá um aprendizado mais preciso e individualizado.

Em resumo, essa tecnologia pode contribuir, e muito, com o processo de democratização da informação. Afinal, certos sistemas podem ser acessados e mantidos por todo o mundo.

Big Data e Educação

O Big Data é um grande conjunto de dados que precisam ser processados e armazenados. É ele que nutre a inteligência artificial. Sendo assim, para conceber as análises, é necessário que a ferramenta utilize dados já existentes. Esses dados podem ser notas,  frequência do aluno e comportamento. Com base nisso, é possível criar um raio-x de um indivíduo ou de um grupo de alunos, direcionando para conteúdos mais assertivos, o que reduziria a taxa de evasão escolar.

Quais as vantagens do machine learning na educação?

  1. Melhorar a escrita e feedbacks

A aplicação do machine learning na educação pode ser usada, por exemplo, na análise de redações. Sendo assim, esse é um caminho para que professores identifiquem os pontos fracos e os erros dos alunos e, a partir disso, auxiliá-los a escrever melhor. Outro diferencial é que o estudante pode receber feedbacks imediatos que poderão ajudá-lo a melhorar a escrita.

  1. Acessibilidade

Outro uso para o machine learning na educação é para jovens com deficiência, já que ele oferece mais acessibilidade. A inteligência artificial consegue compreender e até mesmo personalizar as aulas, os conteúdos e ainda aprimorar a plataforma digital usada na sua instituição para alunos especiais. Incrível, não?

O machine learning também pode descrever uma imagem para pessoas cegas, criar legendas automáticas para cursos on-line para deficientes auditivos e também transformar um artigo em áudio apenas com o movimento dos olhos para aqueles que possuem alguma limitação física.

  1. Avaliação do aluno em relação ao curso

Quando incorporado às plataformas de EAD, o uso do machine learning na educação permite avaliar o interesse do aluno pelas disciplinas e, em alguns casos, consegue até mesmo prever se ele pretende abandonar o curso.

Como isso é possível? Bom, as análises geradas no sistema de frequência e tempo de permanência do aluno no ambiente de ensino virtual podem dizer muito sobre o interesse dele. Sendo assim, é viável que diretores e coordenadores de curso possam tentar reverter a situação, entendendo juntamente com o aluno o que pode ser feito para melhorar seu desempenho nas atividades e como ajudá-lo a lidar com as dificuldades.

  1. Professores mais engajados

Muitas dúvidas ainda surgem sobre o machine learning na educação e uma delas é se essa tendência ocupará o cargo dos professores. E, com toda a certeza, não vai. Afinal, essa tecnologia é um auxílio para a tomada de decisões e, na verdade, serve como um potencializador para os docentes.

Nós ainda necessitamos da intervenção humana, uma vez que a inteligência artificial atua de maneira contínua e exata, o que não gera empatia, algo inerente ao ser humano. Sendo assim, a ferramenta proporcionará direção diferenciada nas salas de aula, pois, ao ter dados sobre os alunos, é mais fácil conduzi-los por tarefas mais dinâmicas, interativas e direcionadas.

Já pensou mesclar estudantes que têm facilidade com um conteúdo com aqueles que apresentam dificuldades? A inteligência artificial abre uma brecha para que isso aconteça, o que contribuirá para o desenvolvimento de toda a sala de aula.

  1. Personalização do conteúdo

A personalização do conteúdo é um progresso para a vida dos estudantes. A inteligência artificial e o machine learning podem ser usados nos sistemas de e-learning, visando resultar nesse processo.

Os algoritmos são tão inteligentes que conseguem identificar os tipos de atividades pelas quais cada indivíduo demonstra mais interesse e tem mais habilidade. Tudo isso é possível em razão do histórico de uso da plataforma, o que pode tornar o aprendizado mais efetivo.

  1. Tutores on-line 24 horas por dia

Que incrível seria se os estudantes pudessem ter tutores disponíveis a qualquer momento para solucionar alguma dúvida, já pensou? Pois, com a inteligência artificial, isso é possível! O tutor virtual pode ser alimentado com dados dos estudantes diariamente, como notas, dúvidas, perfis de interesse, dificuldades, dentre outros.

Dessa forma, o tutor virtual consegue responder às dúvidas, interagir com os alunos, oferecer sugestões para aprimorar o aprendizado, além de outros, por meio do sistema de chatbots. Tal personalização usa os dados dos alunos visando entregar estratégias que vão se adequar ao perfil do estudante. Consequentemente, ele se sentirá mais motivado e atraído para os estudos.

Por fim, o machine learning na educação é promissor para todos os pilares de ensino, fazendo com que as taxas de evasão escolar e os problemas de aprendizado sejam reduzidos com o tempo.

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