Hoje em dia a tecnologia mostra-se cada vez mais presente. A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) estão a ajudar muito por exemplo no processo de “Democratização da Educação”.

No Ensino a Distância, como os sistemas podem ser acedidos e alimentados por pessoas de todo mundo, o ML e a IA mostram que são tendências que vieram para ficar e ajudar a forma como lidamos com a educação.

Cada vez mais estão a ser utilizados por professores e estudantes em diversas atividades, contribuindo com o desenvolvimento e a potencialidade cognitiva de alunos das mais variadas idades.

Algumas possibilidades de uso no Processo de Ensino à Distância:

• Identificar perfis de alunos no que refere à performance e à motivação;
• Avaliar o interesse do aluno pelo curso, ou seja, com a aplicação de ML avaliar o interesse pela matéria e se necessário antever soluções alternativas;
• Análise feita pelo sistema no que diz respeito à frequência de acessos e tempo de permanência do aluno no ambiente de aula virtual.
• Analisando a forma de redação dos textos e auxiliando o trabalho do professor - ajudando a traçar o melhor caminho para que o aluno escreva melhor;
• Corrigindo as redações e verificando um eventual desvio ao tema proposto;
• O aluno obtém feedbacks imediatos que o ajudam a entender melhor os seus erros e como trabalhar no sentido de os corrigir aumentando assim a sua produtividade;
• Ao identificar a dificuldade do aluno num determinado tema / exercício, o sistema recomenda exercícios relacionados;
• Para prever e com base nas sugestões de melhoria, analisar a evolução das notas obtidas nas várias etapas do processo de aprendizagem;
• Fazer análises preditivas de performance nos testes com base nas notas de provas e simulações;
• Auxiliar o professor a construir bases de dados com questões, classificando-as por tema;
• Verificar a originalidade de uma questão na base de dados de questões;
• Etc.

Estas ferramentas proporcionam aos professores e aos alunos uma melhor monitorização da situação. O professor ao monitorizar o comportamento do aluno, no limite antecipa problemas futuros e tem a possibilidade de reverter a situação, conversando com o aluno e entendendo o que pode ser feito para melhorar a sua interação com as atividades propostas ou lidar com as suas dificuldades.

Nos sistemas e-learning, trabalhando nas diversas partes do processo, o ML pode inclusive ser utilizado na personalização do conteúdo, incrementando assim o interesse do aluno.

Os algoritmos aprendem a induzir uma função hipótese capaz de solucionar um problema a partir de dados que representam instâncias do problema a ser resolvido.

Artigos relacionados:

• O que é Big Data?
• O Conceito de Big Data e os 5 “V” - 1 de 2
• O Conceito de Big Data e os 5 “V” - 2 de 2
• Como funciona o Big Data e a geração de “valor” para os negócios
• O que é Inteligência Artificial?
• A Inteligência Artificial como Esqueleto Inicial de Produção de Conteúdo
• Inteligência Artificial - O ChatGPT
• Alguns exemplos de Inteligência Artificial (IA)
• Inteligência Artificial Fraca e Inteligência Artificial Forte
• O que é Machine Learning?
• O que é ML e Aplicação à Administração Pública
• Qual a relação entre Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning?
• Inteligência Artificial Geoespacial
• Machine Learning no Processo de Ensino à Distância
• O que é Deep Learning?
• Machine Learning - O que é a Biblioteca Dlib?
• O que é a Visão Computacional?
• Como funciona a análise da visão computacional

👉 Follow @niuGIS