Inteligência Computacional: estratégias para o Ensino Personalizado

Já imaginou como será a educação no futuro? Entre inúmeras possibilidades, aparece o conceito de ensino personalizado relacionado à aplicação de estratégias de inteligência computacional.

Saiba como funciona essa nova forma de ensinar e aprender neste artigo!

Contexto sobre educação

Segundo a UNESCO, educação é o processo de facilitar o aprendizado ou a aquisição de conhecimentos, habilidades, valores, crenças e hábitos, sendo a chave para o desenvolvimento de indivíduos, famílias, comunidades e sociedades.

Logo, percebe-se que a educação atua como um método e uma ferramenta de apoio para as pessoas aprenderem e construírem conhecimentos que podem ser transformadores para as suas vidas.

O direito à educação é reconhecido pelas Nações Unidas e pela Constituição Federal do Brasil, porém estatísticas mostram que aproximadamente 40% da população com 25 anos ou mais, no Brasil, não concluiu a educação básica, impactando em várias questões sociais.

A qualidade e o acesso à educação podem ser afetados por diversos fatores e não vamos entrar nesse mérito. Aqui, discutiremos como o processo de ensino personalizado pode ser utilizado em conjunto com estratégias computacionais para agregar valor e qualidade na aquisição de conhecimentos por estudantes. 

Ensino formal

Pois bem, existem vários tipos de processos de ensino e o mais tradicional é o ensino formal, aquele utilizado em boa parte das escolas onde uma série de conteúdos são previamente estruturados e repassados por pessoas formadoras para um grupo de estudantes (em alguns casos, são muitos estudantes ?).

A educação formal é orientada a verificar se um grupo de estudantes aprendeu aquilo que foi previamente planejado, mas pode pecar quando o assunto é a individualidade. Se três estudantes de uma turma de 50 pessoas sentem um bloqueio em algum assunto, esse acompanhamento e detecção prévia por pessoas formadoras tende a ser bem custoso.

Você já deve conhecer a máxima “cada indivíduo aprende de uma maneira ideal diferente”… e, mesmo que você não concorde, possivelmente compreende que cada pessoa aprende no seu ritmo, local, tempo ou jeito particular. E visando atacar a esta lacuna do acompanhamento individual é que surge o ensino personalizado.

Neste artigo, vamos conversar sobre o que é o ensino personalizado e como estratégias de inteligência computacional podem ser utilizadas para apoiar a inserção, condução e refino desta prática de ensino.

Ensino personalizado 

O ensino personalizado é um estilo educacional que leva em consideração as características individuais de estudantes para oferecer um aprendizado de alto nível. 

Busca-se adotar métodos de aprendizagem com base no universo em que os estudantes estão inseridos, onde a aquisição do conhecimento seja feita de forma criativa, estimulante e cativante.

Benefícios

Na educação personalizada, as abordagens e conteúdos instrucionais podem variar de acordo com as necessidades de cada estudante. Além disso, podem ser disponibilizadas atividades de aprendizagem que são significativas e relevantes para cada pessoa de maneira formativa, impulsionadas por seus interesses e dificuldades. 

Neste tipo de abordagem, pode-se coletar alguns benefícios claros, como:

• Otimização da aprendizagem;
• Adaptação de estudantes;
• Nível de engajamento;
• Retenção de estudantes;
• Desenvolvimento de Múltiplas habilidades.

Um estudo da Rand.org demonstrou uma melhoria significativa de 83% nas disciplinas de matemática e leitura após a aplicação de técnicas de Ensino Personalizado.

Desafios

Mas, nem tudo são flores, a implantação do ensino personalizado nas escolas é uma ação muito custosa em diferentes dimensões, ainda mais em cenários onde uma pessoa formadora é responsável por turmas muito grandes, podendo impactar diretamente na sua aceitação e execução com qualidade.

Assim, alguns pontos desafiadores do ensino personalizado são:

• Tempo para o atendimento é elevado;
• Técnicas utilizadas são complexas;
• Custo relacionado a tempo, ferramentas e financeiros;
• Complexidade na aplicação.

Como combater esses pontos negativos e tornar o ensino personalizado uma técnica mais acessível para as escolas ainda é uma área de estudo aberta, mas o uso da computação como ferramenta para apoiar estas práticas vêm obtendo bons resultados.

Ambientes virtuais de aprendizagem

Ambientes de aprendizagem podem ser definidos como espaços físicos ou não, que possibilitam a aprendizagem significativa, permitindo que conteúdos sejam ensinados e aprendidos.

Desta forma, pode-se perceber alguns ambientes de aprendizagem presentes em nosso dia a dia, por exemplo:

• Escolas;
• Cursos;
• Academias;
• Ambientes físicos;
• Ambientes virtuais;
• Na vida…

Ambientes físicos normalmente exigem custos a nível de uma infraestrutura local, que podem exigir cadeiras, quadros, projetores, ar-condicionados e a presença de estudantes e pessoas formadoras no local. Daí surge como sugestão os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA).

Os AVAs proporcionam a criação de espaços colaborativos para a execução de cursos e treinamentos. Eles possibilitam que estudantes, pessoas formadoras e tutoras atuem de forma distribuída no processo de ensino-aprendizagem. 

Normalmente basta um dispositivo com acesso à internet para possibilitar a aquisição de conhecimentos de forma virtual, quebrando barreiras geográficas e, por vezes, gerando uma popularização do acesso à informação. 

Os AVAs conseguem entregar alguns recursos para estudantes, por exemplo: 

• Aulas em vídeo;
• Chat interno;
• Fóruns;
• Biblioteca virtual de materiais para download;
• Avaliações virtuais;
• Certificado digital.

Porém, estes ambientes também apresentam algumas limitações, sendo muitas delas causadas por aspectos colaborativos que são prejudicados nessa abordagem onde as pessoas formadoras não estão tão próximas dos estudantes. Frente aos nossos levantamentos, as limitações mais comuns são:

• Nem sempre o padrão formal de ensino é o melhor para o digital;
• Foco e concentração podem ser prejudicados;
• Usabilidade das ferramentas prejudicam a aprendizagem;
• Problemas de conexão com a internet inviabilização os acessos;
• Acessibilidade digital;
• Gestão de tempo;
• Adaptação de pessoas formadoras;
• Espaço físico para acompanhar o conteúdo;
• Senso de isolamento;
• Sociabilidade prejudicada;
• Interação em comunidade;
• Atividades práticas comprometidas;
• Contato limitado com a pessoa formadora;
• Acompanhamento individual prejudicado.

Poxa, mas os AVAs pareciam ser ambientes promissores para termos a aplicação de um ensino personalizado, correto? 

Pois neles temos a geração de cenários de ensino e avaliações que podem ser facilmente personalizadas para os estudantes. Mas como combater essas limitações e tirar proveito dos AVAs para o ensino personalizado? Talvez a resposta esteja nos dados…

Dados e educação

A grande vantagem prática dos AVAs em relação aos ambientes físicos no tocante ao ensino personalizado é a facilidade de se coletar e analisar dados de estudantes, pessoas formadoras e atividades. 

Uma análise dos dados coletados por AVAs pode ser um ótimo começo para lidar com as limitações discutidas e facilitar a implantação do ensino personalizado.

Para isso, vamos precisar de dados educacionais. Esse tipo de dado abrange um conjunto de informações gerados por estudantes, pessoas formadoras, instituições e plataformas frente a diferentes dimensões da educação, como por exemplo:

• Dados demográficos;
• Dados geográficos;
• Dados de estruturas físicas;
• Dados de formação;
• Dados de desempenho;
• Dados de preferência;
• Dados de áreas do conhecimento;
• Atividades;
• Conteúdos;
• Dentre outros.

Esses dados possibilitam o fomento da área de mineração de dados educacionais, constituindo um campo de pesquisa focado na aplicação e aprendizagem de máquina para a geração de informações a partir de ambientes educacionais, por exemplo, o entendimento de desistência de cursos e interesse em conteúdos.

Então como unimos mineração de dados educacionais em AVAs? Talvez uma boa resposta seja com o uso de learning analytics.

Learning analytics

Learning analytics pode ser definido como o uso de dados de aprendizagem para efetuar análises sobre a performance educacional de estudantes. A sua finalidade é identificar possíveis falhas na aquisição de conhecimento e, a partir daí, propor melhorias tanto para o indivíduo quanto para o próprio ambiente de aprendizagem.

Os learning analytics estão preocupados com todas as etapas da geração da informação a partir dos dados educacionais, desde a coleta, passando pela análise, até a sua exibição em dashboards e relatórios.

Então será que conseguimos utilizar learning Analytics em AVAs para a promoção do ensino personalizado? 

Isso já parece ser algo bem provável! Com simples análises de estatística descritiva já é possível gerar insights relevantes de forma pontual para estudantes, mas tudo se torna ainda mais robusto e divertido quando entram em ação os modelos de inteligência computacional.

Inteligência computacional

A inteligência computacional abrange sistemas e máquinas que podem imitar a inteligência humana para executar tarefas, podendo se aprimorar iterativamente com base nas informações que coletam.

Ao analisar as possibilidades de análises em um processo de um learning analytics, podemos ter uma noção mais próxima do uso da ciência de dados em conjunto com técnicas de inteligência computacional.

Algumas possibilidades de uso da inteligência computacional:

• Geração de previsões;
• Detecção de fraudes e dados estranhos (como análises de outliers);
• Reconhecimento e geração de imagens, textos e áudios;
• Detecção de padrões;
• Automação de atividades;
• Reconhecimento de comportamentos; 
• Tradução automática.

Inteligência computacional para a promoção do ensino personalizado

Com todos os benefícios do ensino personalizado, será que a inteligência computacional é o futuro para possibilitar que esta prática de ensino se torne mais acessível?

Muitas pesquisas vêm sendo realizadas para responder esta pergunta! O ensino personalizado tem se mostrado difícil de aplicar em sistemas escolares tradicionais, ainda mais em escolas públicas. Mas o uso de estratégias de inteligência computacional vem mostrando um grande potencial para ajudar pessoas formadoras e estudantes.

A aplicação da inteligência computacional na educação tem como objetivo facilitar a descoberta de informações e gerar predições que ajudem na proposta educacional, apoiando pessoas formadoras no acompanhamento de estudantes. Bem como, apoiar na execução de exercícios e leitura de conteúdos recomendados frente aos seus desempenhos e experiências prévias.

À medida que a inteligência computacional se torna parte das salas de aula, as pessoas formadoras poderão oferecer uma experiência de aprendizado individualizada para cada estudante. 

Esses sistemas não substituem necessariamente as pessoas formadoras, em vez disso, eles melhoram e apoiam as habilidades dos seres humanos em adaptar as aulas para cada estudante sem atrapalhar o cronograma de aula.

Essa atenção personalizada pode, por exemplo, fornecer a confiança de que a pessoa irá conseguir concluir um curso, combatendo taxas de evasão, como já comprovado em estudos.

Aproveitando métodos de inteligência computacional, AVAs podem adquirir com precisão características de estudantes. Isso é feito, em parte, observando experiências passadas, bem como analisando o big data disponível, explorando as características e semelhanças entre as pessoas. 

Pesquisas mostram algumas estratégias que podem ser utilizadas para apoiar o ensino personalizado:

• Chatbots;
• Tutoria virtual.
• Recomendações;
• Mensurações automáticas;
• Autoconfiguração;
• Gestão de desempenho;
• Learning analytics;
• Detecção de Plágio;
• Geração de times;
• Agentes inteligentes;
• Gamification;
• Social learning.

Para se ter ideia, o relatório do mercado de IA no setor educacional nos Estados Unidos entre 2018 e 2022 sugere que o mercado de IA em educação deve crescer 47,7%.

Falando nisso, temos um conteúdo especial sobre Inteligência Artificial a serviço do Ensino Personalizado no nosso canal do YouTube. Pode assistir abaixo!

Como fazemos na Zup

Aqui na Zup, estamos trabalhando na Handora, uma plataforma de treino do nosso time voltado à educação! Orientada às boas práticas encontradas na literatura, visando avançar o estado da arte na construção de um ambiente de aprendizagem colaborativo e inteligente.

A Handora tem como objetivos:

1. Estimular o protagonismo de estudantes;
2. Reforçar a fixação dos conteúdos;
3. Fornecer relatórios de desempenho;
4. Favorecer a personalização do ensino;
5. Possibilitar práticas colaborativas;
6. Conteúdo responsivo e distribuído;
7. Ensino assíncrono de excelência.

Sendo assim, como vemos a construção de um ambiente de aprendizagem colaborativo e inteligente?

1. Coloque as pessoas e suas necessidades no centro do processo de construção do treinamento;

2. Colete o máximo de dados significativos possíveis;

3. Construa pontes de comunicação usuais.

Conclusões

O uso da inteligência computacional em práticas de ensino não é importante apenas em uma entrega otimizada do ensino personalizado, mas também possibilita cenários de facilitação na democratização do acesso à educação. 

Estudantes mais vulneráveis socialmente ou com dificuldades cognitivas podem se beneficiar de recomendações inteligentes que permitem que possam performar melhor e de forma mais rápida.

Embora o setor de educação possa ser visto como mais lento na adoção da IA ​​em comparação com outras áreas, as mudanças certamente estão acontecendo. E, aqui na Zup, visamos a formação de pessoas e times capazes de performar bem e aumentar a geração de valor nos cenários desafiadores de tecnologia e pretendemos continuar desbravando o uso da inteligência computacional para a promoção facilitada do ensino personalizado.

Ficou com alguma dúvida? Tem alguma sugestão? Quer falar com a gente? Então é só me procurar no Linkedin ou enviar seu comentário abaixo ?.

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