O que a Inteligência Artificial pode fazer pela Educação em 10 anos?
Inteligência Artificial na Educação: de complemento à potencializador
Alex M. Ribeiro Jr. | Fev de 2019 | 4 minutos de leitura
Em 10 anos, entre 11 e 30% das escolas públicas e particulares do Brasil deverão contar com sistemas de tutor inteligente. E 5 anos depois, calcula-se que esse número deva chegar até 50% das escolas.
As aplicações e os benefícios da Inteligência Artificial na Educação são uma realidade - ainda que restrita - no Brasil.
Resta-nos saber quando deixará de sê-la; ou seja, em que momento tais aplicações se tornarão escaláveis e viáveis a ponto de se tornaram amplamente acessíveis.
IA na Educação brasileira: uma realidade não-tão-distante
De acordo com uma pesquisa realizada em conjunto entre o Sesi e o Senai, em 10 anos entre 11 e 30% das escolas públicas e particulares do Brasil deverão contar com sistemas de tutor inteligente. E 5 anos depois, calcula-se que esse número deva chegar até 50% das escolas.
Um sólido exemplo de como as aplicações já vêm ocorrendo, vem do próprio Sesi - no Centro Educacional Sesi 415, em São Paulo. Lá, os alunos utilizam uma plataforma virtual para realizar os exercícios propostos pelos professores, acompanhar o desempenho em cada matéria e classificar os conteúdos pelo grau de dificuldade - segundo uma métrica que inicia em "tô de boa" e vai até "não estou entendendo nada".
"Em uma sala com 50 alunos, o professor não consegue ver a dúvida exata de cada um. O programa faz isso de modo escalonado"
Ao mesmo tempo em que facilita e potencializa a aprendizagem, a plataforma é utilizada como um Learning Management System pelos professores. Através de uma série de algoritmos, o sistema mede o aprendizado de cada aluno, determina aulas complementares e faz correções automáticas dos exercícios. Assim, os professores têm a possibilidade de utilizar o tempo em sala de aula de maneira mais personalizada e efetiva - e menos operacional.
"Conforme os alunos usam a ferramenta, assistem às aulas e respondem as questões, recebemos os dados e os comparamos a modelos, para entender o que eles aprenderam e quais suas dificuldade", disse à BBC Brasil Leonardo Carvalho, cofundador da empresa provedora da plataforma utilizada pelo SESI.
Leonardo também faz nota à importância da Inteligência Artificial neste processo: "A Inteligência Artificial no fundo é um conjunto de ferramentas estatísticas que cria mais conhecimento quanto mais os alunos a utilizarem".
"Em uma sala com 50 alunos, o professor não consegue ver a dúvida exata de cada um. O programa faz isso de modo escalonado", finaliza.
Uma realidade um-pouco-mais-distante
Se no Brasil o avanço em relação a essas aplicações já é bastante animador, o que ocorre em alguns outros países ainda pode nos soar um tanto quanto utópico.
Aqui, estamos dando importantes passos em direção a um aprendizado mais eficiente e inclusivo. E sabemos que a melhor maneira de fazer isso é utilizando dados, modelos e padrões para identificar os principais pontos de dificuldade de cada aluno; e provê-los soluções personalizadas.
Mas ainda nos falta dar a devida importância a uma questão-chave: a motivação.
Sir Ken Robinson, especialista em Educação e dono do vídeo mais assistido do TED Talks, diz com segurança: "se você conseguir acender uma fagulha de criatividade em uma criança, ela aprenderá sem auxílio, muito frequentemente". E prossegue: "crianças são aprendizes naturais; e é uma conquista muito grande colocar essa habilidade para fora".
A Inteligência Artificial tem sido uma parceria essencial na busca por esta conquista. Muitas escolas ao redor do mundo estão utilizando tecnologias de detecção e reconhecimento facial para identificar o engajamento (ou não) das crianças em determinadas atividades - e a partir disso, adequar o modelo de aprendizado de maneira a otimizá-lo.
"O uso da Facial Recognition Technology em salas de aula é uma ferramenta para que educadores encontrem novas formas de envolver os alunos e acompanhar seu desempenho de forma mais intensa"
A consolidação desse mercado vem se mostrando mais presente em países como China e Estados Unidos, onde a preocupação com a personalização da experiência do aprendizado vem se tornando pauta cada vez mais frequente. "O uso da Facial Recognition Technology em salas de aula é uma ferramente para que educadores encontrem novas formas de envolver os alunos e acompanhar seu desempenho de forma mais intensa", diz Ubiratan Resende, diretor de uma empresa líder mundial em reconhecimento facial.
Ainda pouco utilizada no Brasil, a tecnologia é uma das que mais crescem no mundo. De acordo com uma pesquisa do ABI Research, o segmento deve movimentar US$ 30 bilhões em 2021. Além disso, de acordo com a consultoria global de tecnologia, Technavio, o uso de biometria no ensino deve registrar um crescimento anual de 26% ao ano entre 2017 e 2022.
Uma realidade tão-tão-necessária
As tecnologias criadas durante as duas primeiras Revoluções Industriais foram extremamente eficientes em livrar o ser-humano de inúmeras tarefas operacionais, libertando-o para uma grande variedade de atividades de nível criativo.
A Revolução pela qual estamos passando surgiu da expansão dessa "filosofia": Será que a tecnologia, necessariamente, só é capaz de nos ajudar realizando tarefas simples e operacionais?
Percebemos que muitas das "tarefas complexas" que desempenhamos nada mais são do que uma grande quantidade de "tarefas simples" realizadas segundo uma ordem pré-determinada - e alimentada por uma quantidade de dados a serem processados. Hoje, graças à quantidade de dados que somos capazes de captar, nossa tecnologia pode nos ajudar não só com tarefas que não queremos realizar, mas com tarefas que, como seres-humanos, somos limitados ao realizar.
A partir da introdução da Inteligência Artificial nos sistemas de educação, eles deixaram, automaticamente, de ser apenas uma interface de entrega, realização e envio de conteúdo - o que facilita as atividades operacionais de professores e alunos. Agora, eles são capazes de fazer aquilo que não somos: personalizar, à medida que cresce o número de variáveis envolvidas - sejam elas as respostas a um teste, ou as expressões faciais ao se fazê-lo.