Smartphones, aplicativos e muitas outras ferramentas digitais já passaram a fazer parte do processo de aprendizagem de muitas instituições de ensino. Diante dos avanços tecnológicos, a área da educação conta hoje com cursos e ferramentas que podem ser acessados em qualquer lugar do mundo. Mas esses avanços não param por aí! O machine learning e a inteligência artificial são a nova aposta para revolucionar a aprendizagem e o modelo de ensino.

 

Machine learning é um subcampo da área de inteligência artificial que se baseia em reconhecimentos de padrões. Esta técnica está se tornando popular por conta da previsibilidade de ações baseadas em grande quantidade de dados. Sendo possível personalizar a experiência para cada usuário.

 

Imagine salas customizadas para grupos de alunos de acordo com seu perfil. Esses dados indicariam ânimo, concentração e desempenho em sala de aula; performance dos alunos em relação aos professores e matérias; até mesmo qual o conteúdo preferido de cada aluno, além de recomendar formas mais adequadas de estudos. Pode parecer algo distante para muitos, mas tudo isso já está à disposição de todos.

 

A BRLink – empresa que oferece soluções de Cloud, Inteligência Artificial e Machine Learning – fez um levantamento de como o machine learning pode ser utilizado por instituições de ensino para um melhor desempenho e aproveitamento dos alunos e, também dos professores. Esses benefícios e usabilidades podem ser classificados em 5 etapas: potencialização de recursos, visão computacional, previsibilidade, linguagem natural e sistema de recomendação.

 

Potencialização de recursos

Lucas Barbosa, data scientist na BRLink, explica que, com o uso de machine learning e inteligência artificial, hoje é possível realizar extração de informações de tabelas ou formulários de forma automatizada; realizar recomendações baseadas nos perfis de alunos ou conteúdo, tais como as matérias, cursos, ou até gerar novas provas.

 

“Outros recursos que passam a ser potencializados com essas tecnologias são: organização de estudos de alunos, indicando quais matérias devem ser estudadas, quantidade de horas diárias; análise de desempenho das turmas em relação a professores, matérias e período; alocação aprimorada de seus recursos, facilitando a vida dos alunos e professores, além de otimização dos locais utilizados. Até mesmo a identificação do melhor horário para aulas de cada matéria, considerando a grade, a agenda dos professores e a disponibilidade de salas, bem como a indicação de datas e locais mais adequados para as provas, segundo o calendário de cada turma, já são vantagens possíveis com essas novas ferramentas”, explica o especialista.

 

Visão computacional

Já pensou em automatizar a presença de cada aluno, verificando quanto tempo o aluno esteve presente durante a aula? Isso também já é uma realidade com as tecnologias de ML e AI, e vai além disso:

 

“Implementando essa tecnologia, que baseia-se em Inteligência Artificial, passamos a contar com ferramentas de automatização capazes até mesmo de indicar qual a melhor turma para cada aluno, analisar o sentimento no ambiente escolar, e ainda verificar quanto tempo ele ficou concentrado no conteúdo ministrado, de acordo com os dados coletados em sala, entendendo o que ele está pensando a cada momento de uma aula”, diz Lucas.

 

Previsibilidade

Quantos livros e materiais serão necessários para cada matéria a ser ministrada durante o ano? Essa é uma questão importante nos sistemas de ensino, que muitas vezes gera gastos excessivos, mas que pode ser resolvida através de ML e AI. As previsões também podem ser feitas em relação ao interesse em cursos e certificações, por exemplo.

 

Processamento de linguagem natural

Levantamento bibliográfico automático, sendo possível identificar quais os artigos mais semelhantes ao trabalho proposto para facilitar o processo de busca de referências. Reconhecimento de documentos plagiados ou fraudados: realizado através da similaridade entre textos, não apenas em relação às palavras, mas sim em seu sentido, ou até pela identificação da caligrafia do aluno.

 

Ou ainda, otimizar um dos trabalhos que demandam mais tempos dos professores: correção automática de provas. Os algoritmos de ML são capazes  de identificar o contexto da frase para adereçar se o aluno foi capaz de responder de forma adequada a questão.

 

Essa tecnologia permite também a sintetização de texto em fala, transformando o conteúdo acessível a deficientes visuais. Também é possível realizar traduções em tempo real para áudio ou texto.

 

Já para instituições que se enquadram no sistema de e-learning, combinando técnicas de Artificial Inteligence e Neuro-linguistic programming, é possível gerar um chatbot capaz de interpretar perguntas de usuários e respondê-las individualmente.

 

Sistema de recomendação

Os sistemas de recomendações são implementados para personalizar a experiência de cada usuário. Estas ferramentas podem ser empregadas para recomendar plano de estudos, indicar a carreira mais adequada, as turmas para otimização de seu desempenho, entre outros.