Discutir a aprendizagem, ensino e o trabalho no cen\u00e1rio p\u00f3s-2020 foi o principal objetivo do enlightED virtual edition 2020, realizado entre os dias 19 e 23 de outubro. Mais de 40 pa\u00edses se conectaram para assistir a palestras de 90 especialistas, entre eles Rose Luckin, professora de design centrado na aprendizagem na University College of London (UCL) e especialista em intelig\u00eancia artificial (IA).<\/p>\n
Considerada uma das 20 pessoas mais influentes na educa\u00e7\u00e3o de acordo com a edi\u00e7\u00e3o 2017 da Seldon List, Rose \u00e9 autora do livro \u201cMachine Learning and Human Intelligence: the future of education in the 21st century\u201d (\u201cAprendizagem de m\u00e1quina e intelig\u00eancia humana: o futuro da educa\u00e7\u00e3o no s\u00e9culo 21\u201d). No evento virtual, ela dedicou sua palestra a explicar que, mesmo que a intelig\u00eancia humana seja muito mais capaz do que a intelig\u00eancia artificial e o aprendizado de m\u00e1quinas possa alcan\u00e7ar um dia, \u00e9 necess\u00e1rio estabelecer rela\u00e7\u00f5es entre esses dois tipos de intelig\u00eancia.<\/p>\n
Rose define a intelig\u00eancia humana a partir de sete pilares, entrela\u00e7ados e que conversam entre si: 1) intelig\u00eancia acad\u00eamica interdisciplinar, 2) metaintelig\u00eancia ou intelig\u00eancia meta-conhecedora (compreens\u00e3o sobre a pr\u00f3pria intelig\u00eancia), 3) intelig\u00eancia social, 4) metacognitiva (que apoia a compreens\u00e3o sobre processos de pensamento), 5) metassubjetiva (compreens\u00e3o e aprecia\u00e7\u00e3o do desenvolvimento da intelig\u00eancia emocional), 6) metacontextual (capacidade de transitar entre diferentes contextos) e a 7) autoefic\u00e1cia percebida (capacidade de definir metas, entender at\u00e9 que ponto pode-se atingi-las e o quanto de ajuda extra ser\u00e1 necess\u00e1ria). \u201cEmbora a intelig\u00eancia artificial seja \u00fatil, a intelig\u00eancia humana \u00e9 muito mais complicada do que a intelig\u00eancia artificial\u201d.<\/p>\n
Em uma breve retomada sobre a hist\u00f3ria da intelig\u00eancia artificial, seu surgimento nos Estados Unidos por volta de 1956 e os avan\u00e7os consider\u00e1veis em 1997, Rose explicou que foram necess\u00e1rias d\u00e9cadas de desenvolvimento para que os sistemas de IA pudessem ler rostos e express\u00f5es, por exemplo, atividade muito mais complexa em termos de tecnologia do que programar m\u00e1quinas para jogar xadrez. \u201cUma das coisas mais importantes que aconteceram nas \u00faltimas duas d\u00e9cadas, e isso significa que estamos em um momento em que a intelig\u00eancia artificial tem enorme impacto no mundo e precisamos consider\u00e1-la do ponto de vista educacional, \u00e9 o advento do aprendizado de m\u00e1quina inteligente\u201d (do ingl\u00eas, \u201cmachine learning intelligence\u201d).<\/p>\n
Ao contr\u00e1rio de m\u00e1quinas que s\u00e3o programas para jogar xadrez, o \u201caprendizado da m\u00e1quina\u201d n\u00e3o precisa ser programado com anteced\u00eancia. Isso significa que, usando a intelig\u00eancia artificial, a tecnologia pode valer-se de dados para aprender. \u201cO aprendizado de m\u00e1quina diz, em grande parte, sobre correspond\u00eancia de padr\u00f5es e aprendizagem de dados para permitir que ela se comporte de uma maneira espec\u00edfica. Esses sistemas devem ser pensados como uma combina\u00e7\u00e3o perfeita de grandes quantidades de dados, algoritmos de intelig\u00eancia artificial muito sofisticados, e muita computa\u00e7\u00e3o e descri\u00e7\u00e3o sobre como processar essas informa\u00e7\u00f5es.\u201d<\/p>\n
Apesar disso, Rose refor\u00e7ou que o potencial a ser alcan\u00e7ado pela aprendizagem de m\u00e1quinas ainda \u00e9 limitado, uma vez que a humanidade n\u00e3o conta com a intelig\u00eancia artificial geral, ou seja, m\u00e1quinas constru\u00eddas pelo ser humano que possam lidar com qualquer tipo de tarefa intelectual, bem como as pessoas.<\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial na educa\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n Rose dividiu com o p\u00fablico que dois aspectos importantes da intelig\u00eancia artificial s\u00e3o a autonomia, ou seja, a capacidade da m\u00e1quina realizar tarefas sem a orienta\u00e7\u00e3o constante de um ser humano, e adaptabilidade, que \u00e9 a capacidade do sistema de melhorar e aprender com a experi\u00eancia. Por isso, a educadora acredita que no cen\u00e1rio desafiador, incerto e imprevisto imposto pela chegada da Covid-19, a intelig\u00eancia artificial pode ser um insumo de apoio \u00e0 educa\u00e7\u00e3o. \u201cConsiderando um aluno que est\u00e1 aprendendo matem\u00e1tica, o sistema de IA pode aprender com sua experi\u00eancia de interagir com o estudante e melhorar o tipo de apoio fornecido\u201d, exemplificou.<\/p>\n Entretanto, para realmente entender quais s\u00e3o as possibilidades futuras do uso da IA no contexto educacional, a especialista refor\u00e7a a necessidade de dar um passo atr\u00e1s e compreender que a IA vai muito al\u00e9m da tecnologia, por ser uma forma de pensar, de resolver problemas e entender desafios a partir do aprendizado de dados. A coleta dessas informa\u00e7\u00f5es pode acontecer de muitas formas diferentes. Na educa\u00e7\u00e3o, Rose exemplificou usando uma imagem de tr\u00eas estudantes usando a tecnologia e trabalhando colaborativamente para resolver um desafio.<\/p>\n \u201cPodemos coletar dados sobre para onde eles est\u00e3o olhando, sobre onde suas m\u00e3os est\u00e3o, como est\u00e3o se movendo, o que est\u00e3o dizendo, os diferentes tons e cad\u00eancias de suas vozes, quais s\u00e3o as lacunas de seus discursos, o que est\u00e3o construindo e a maneira como est\u00e3o interagindo com as tecnologias. \u00c9 uma grande quantidade de dados e precisamos pensar sobre como analisamos essas informa\u00e7\u00f5es. Assim, vamos conseguir saber se os alunos est\u00e3o ou n\u00e3o trabalhando colaborativamente de forma eficaz e aprender mais sobre a aprendizagem humana\u201d, explica Rose. O bom uso, portanto, passa por aprender a aplicar os sistemas de intelig\u00eancia artificial no desenvolvimento da intelig\u00eancia humana.<\/p>\n Essas observa\u00e7\u00f5es dos estudantes pela tecnologia podem, por exemplo, indicar ao professor o melhor momento de interven\u00e7\u00e3o e orienta\u00e7\u00e3o junto ao grupo. \u201cCom dados ricos e algoritmos bem projetados, podemos identificar os significantes de comportamentos humanos complexos que s\u00e3o valiosos para os educadores. E, assim, o futuro da educa\u00e7\u00e3o poderia ser alimentado por dados de v\u00e1rias fontes diferentes. Entretanto, a nossa intelig\u00eancia humana, ou seja, a intelig\u00eancia dos professores que interpretam o que a intelig\u00eancia artificial lhes diz e interv\u00eam de maneira mais otimizada para seus alunos, \u00e9 vital\u201d, afirma Rose.<\/p>\n Colaborar para avan\u00e7ar<\/strong><\/p>\n Segundo a especialista, o ponto chave para que a intelig\u00eancia artificial consiga apoiar o desenvolvimento ainda maior da intelig\u00eancia humana e o uso dos dados e tecnologias na educa\u00e7\u00e3o \u00e9 a colabora\u00e7\u00e3o entre os setores. Ou seja, programadores precisam a entender mais sobre os processos de ensino e aprendizagem e os educadores precisam entender mais sobre IA, movimentos que podem ser apoiados por empresas de tecnologia educacional.<\/p>\n \u201cPrecisamos que esses grupos trabalhem juntos. Assim, pesquisadores como eu podem ajudar a intermediar os relacionamentos entre os desenvolvedores e os educadores. Chamamos isso de Tri\u00e2ngulo Dourado, por conectar essas tr\u00eas comunidades em torno de evid\u00eancias e dados\u201d, explica. Essa \u00e9 uma das premissas do trabalho realizado pelo Educate, centro de Startups de Tecnologia Educacional de Londres (Inglaterra), que re\u00fane empresas de tecnologia, pesquisadores e educadores para trabalharem juntos na cria\u00e7\u00e3o de tecnologia educacional com base cient\u00edfica.<\/p>\n Outra forma de integrar a intelig\u00eancia artificial na educa\u00e7\u00e3o \u00e9 seguir os sete passos do processo que Rose chama de \u201cAI Readiness\u201d que, em tradu\u00e7\u00e3o livre, pode ser compreendido como prepara\u00e7\u00e3o ou prontid\u00e3o para intelig\u00eancia artificial, em um movimento de ajudar escolas, faculdades e universidades a compreender como aproveitar melhor a intelig\u00eancia artificial e o aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n \u201cO primeiro passo \u00e9 inspirar a comunidade para o tema. Em uma escola, por exemplo, n\u00f3s cativamos os professores sobre por que IA pode ser \u00fatil para eles. Em seguida, escolhemos desafios espec\u00edficos que essa escola enfrenta. Identificamos os dados dispon\u00edveis, ajudamos a coletar novas informa\u00e7\u00f5es, procuramos ver se h\u00e1 novos classificadores de dados que devemos coletar para entender o desafio. E ent\u00e3o aplicamos t\u00e9cnicas de IA sobre esses dados para ajud\u00e1-los a compreender a quest\u00e3o. Dessa forma, podem decidir melhor qual tipo de tecnologia de IA pode ser mais adequada para suas equipes.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Discutir a aprendizagem, ensino e o trabalho no cen\u00e1rio p\u00f3s-2020 foi o principal objetivo do enlightED virtual edition 2020, realizado entre os dias 19 e 23 de outubro. 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