Deep Learning na Educação: oportunidade para sua IES | Blog Ensinc
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Lembra quando Inteligência Artificial aparecia apenas em filmes distópicos, tais como A Máquina Mortífera e Exterminador do Futuro? As tecnologias avançaram e, por mais que haja maus usos, a humanidade percebeu que temos um futuro bem mais otimista do que o previsto.
O Deep Learning é um destes usos da Inteligência Artificial que pode nos ajudar a construir um futuro melhor, com educação personalizada para os alunos e um modelo sustentável para a instituição de Ensino Superior.
Portanto, neste artigo, veremos como esta tecnologia auxilia professores do ensino superior e a nova geração de estudantes.
Deep Learning é traduzido para português como "aprendizado profundo". Segundo a Catherine McAuley College, ou seja, consiste em examinar novos fatos e ideias de forma crítica, unindo-as a estruturas cognitivas e fazendo ligações entre ideias.
Desta forma, pode parecer algo vago e confuso. Então do que se trata?
O Deep Learning utiliza tecnologias que buscam executar tarefas como seres humanos, mas de forma rápida. É este o objetivo do Machine Learning e das redes neurais artificiais. Assim como você possui neurônios que se comunicam e geram respostas, as redes neurais artificiais buscam fazer o mesmo para a aprendizagem das máquinas.
Dizendo de forma simples, são máquinas que aprendem e nos geram novas informações.
Como isso é feito? Por meio de algoritmos que reúnem e organizam dados, fazendo com que se comuniquem e gerem ações. Ou seja, de forma bem semelhante ao nosso cérebro.
O cérebro humano consegue receber informações do fígado, por exemplo, e comunicar a outras partes do corpo que há algo errado. Em momentos de sede e fome, o cérebro comunica que é melhor poupar energia.
É assim que funcionam as redes neurais: são gerados dados que são recebidos por uma inteligência e, então, são traçados caminhos para resolver problemas com base nos dados disponíveis.
Quer ver como isso tem ocorrido na tecnologia do dia a dia?
Exemplos de usos do Deep Learning
Imagens médicas e diagnósticos. O Deep Learning vem revolucionando a medicina com o aprendizado de máquinas. A tecnologia hoje torna possível que os médicos não sejam tão dependentes da própria avaliação para dar diagnósticos. Enquanto um médico possui uma experiência limitada ao próprio aprendizado e experiência, a tecnologia conta com uma infinidade de dados em constante crescimento.
Processamento de linguagem humana. Você sabe como a voz da "mulher do Google" soava artificial alguns anos atrás. A pesquisa por voz, por exemplo, era limitada, tendo em vista que as máquinas não conseguiam entender diferentes sotaques e estruturas sintáticas. Hoje, com o Deep Learning, isso está mudando, de forma que o processamento da nossa linguagem está sendo aplicado em diversos setores.
Detecção de fraudes e falhas. O aprendizado de máquinas é de grande ajuda ao setor financeiro, já que, com ele, é possível detectar ações organizadas de fraudes com dados de transações bancárias. Além da detecção de fraudes, é possível perceber as falhas de um sistema capazes de minar a segurança.
Análise de sentimento. É o que ocorre nas redes sociais: a inteligência artificial aprende o que você gosta e o que você não gosta, conseguindo prever quais serão suas reações. É isso que torna possível que você entre no Instagram, por exemplo, e veja aquilo que você mais quer ver.
Sistemas de recomendação. De forma semelhante à análise de sentimento, o sistema de recomendação pode ser vista na Netflix. Com base no que você mais assiste e demonstra gostar, mais lhe será sugerido.
E onde a educação fica nesta história? Em tudo isso visto nos últimos parágrafos:
O Deep Learning na educação de ensino superior
Cada movimento feito em sua IES gera dados. Os alunos, seus clientes finais, geram dados de frequência, notas avaliativas, atividades obrigatórias e atividades complementares, bem como dados de pagamento.
O Deep Learning tem como objetivo utilizar esse amplo banco de dados (chamado Big Data) para otimizar a educação e impedir que problemas surjam, tais como a evasão escolar e as baixas avaliações, por exemplo.
É possível prever, por exemplo, quais alunos estão à beira de evadir e, assim, traçar estratégias para solucionar seus problemas e manter o fluxo de caixa. Também é possível identificar quais alunos possuem problemas financeiros e buscar formas de mantê-los ativos sem que isso represente uma ameaça à instituição.
O Ensino à Distância (EAD), por utilizar ambientes virtuais de aprendizagem, possui formas de colher ainda mais dados a respeito do engajamento e do desempenho de alunos. Com isso, é possível traçar novas estratégias docentes, tendo em vista que o que vemos é uma revolução do aprendizado em curso.
Leia mais: como evitar a evasão de alunos na sua instituição de ensino?
Lembre-se: os dados já existem. Você quer desperdiçá-los?
Uma boa plataforma de gestão consegue reunir e integrar os dados que já são gerados pela sua instituição.
Por isso, se você não prestar atenção a isso, estes dados tão valiosos podem ser desperdiçados, gerando prejuízos à gestão e ao fluxo de caixa.