Computação cognitiva pode melhorar o ensino de educadores

22 de julho de 2019

As tecnologias da computação cognitiva permitem a educadores uma atuação mais eficiente e menos automatizada, melhorando o ensino


A educação brasileira pode ser mais eficiente, atualizada e chegar a mais lugares por meio do uso de uma série de tecnologias. Algumas delas integram um campo do conhecimento que está cada vez mais cheio de potencialidades para educadores: a computação cognitiva.

Essa área traz uma série de ferramentas e subcampos relacionados, como a Inteligência Artificial (IA), machine learning (aprendizado de máquinas, em tradução livre), algoritmos e deep learning, que seria o “aprendizado profundo” em sistemas eletrônicos. Tudo isso faz parte do conceito de computação cognitiva, que é a capacidade de computadores e sistemas “pensarem” de uma forma parecida à do cérebro humano.

“É uma área da computação que tem relação com o ato de simular processos do pensamento humano em um modelo computacional, considerando de que forma esse raciocínio humano e seus processos podem ser padronizados com o uso de algoritmos”, explica Juliana Araripe, analista educacional na CESAR School e consultora especialista em formação de professores.

“Diversos elementos fazem parte desse grande campo de conhecimento, todos considerando a complexidade do funcionamento do cérebro humano. A computação cognitiva dá conta disso: de uma forma podemos simular os processos de funcionamento do cérebro em algoritmos e outros processos computacionais”, afirma.

 

Como tudo começou

A especialista explica que já na década de 1960 falava-se em conceitos de inteligência artificial que geravam a expectativa de que soluções robóticas e máquinas assumiriam o comportamento humano. Entretanto, para que esses sistemas se tornassem mais complexos, era preciso tecnologia e conhecimento que ainda não existiam até meados da década de 1980.

“Depois começamos a trabalhar com machine learning. Para conseguir soluções que simulassem o pensamento humano, precisávamos de dados sobre o que é esse pensamento e o que é o nosso comportamento, algo extremamente complexo e que envolve várias dimensões”, diz a consultora.

Isso só passou a acontecer com a criação de tecnologias que coletassem um volume grande de dados e, principalmente, com o desenvolvimento de estruturas de algoritmos que utilizam essas informações para produzir aprendizados avançados. É o deep learning. “São algoritmos ainda mais complexos que chegam um pouco mais perto do que seria a complexidade do pensamento humano. À medida que o tempo passa — e o deep learning começa mais ou menos em 2010 — conseguimos construir algoritmos que nos permitem ter soluções de Inteligência Artificial próximas do pensamento humano”, afirma Juliana.

 

A relação com educação

A computação cognitiva tem forte relação com o conceito de educação 5.0, no qual as tecnologias potencializam o aprendizado. Essa ideia trabalha com um cenário no qual diversos processos, que hoje são manuais,  serão desempenhados apenas por máquinas e sistemas. “Essa educação considera a computação cognitiva, a IA, o machine learning e outros como se fossem uma realidade”, analisa a especialista.

As tecnologias da educação 5.0 “podem contribuir para que a educação seja mais ampla, a ponto de ser tão disseminada na sociedade que a gente não precisaria acessar a educação somente em espaços delimitados para isso”, completa, algo capaz de trazer grande impacto social em diversas localidades que enfrentam hoje barreiras para acessar a educação, como áreas afastadas dos centros urbanos ou localidades com baixos recursos.

Outra contribuição destacada pela analista da CESAR School é a possibilidade de personalizar o ensino por meio da tecnologia, adequando atividades ao estilo de aprendizagem de cada estudante após detectar os obstáculos cognitivos dos alunos. “Um educador talvez não consiga mapear todos os obstáculos cognitivos de um aluno. Uma máquina consegue fazer isso automaticamente e numa velocidade bem maior”, afirma. “A tecnologia consegue, rapidamente, usar dados para identificar o perfil de um estudante e trazer suportes de aprendizagem mais relacionados com ele”.

Para que as práticas humanas sejam potencializadas pela tecnologia, é preciso formação na opinião de Juliana Araripe. “Acho primordial que o discurso tecnológico chegue na formação de docentes. Temos que ter professores inteirados desse campo de conhecimento e de sua atuação na educação, que entendam o funcionamento disso e saibam o impacto dessa tecnologia na prática pedagógica”, reforça.

Isso não significa que os educadores serão substituídos pelas máquinas, afinal várias atividades ainda estão na mão do ser humano. “O educador pode ser um desenhista de cenários de aprendizagem, porque isso a computação cognitiva não consegue fazer, ela não consegue providenciar um bom ambiente de aprendizagem. As tecnologias podem até fazer a gestão desse ambiente, mas não executá-la como um todo. Existem tomadas de decisão que ainda estão na mão dos educadores e que podem ser potencializadas com essas ferramentas”, finaliza a especialista.

Um cenário distante?

A computação cognitiva está longe de ser realidade ou mais próxima de acontecer do que imaginamos? Juliana Araripe acredita que depende do ponto de vista: algumas linhas de pensamento acreditam que já existem um volume de dados e algoritmos complexos o suficiente para que a tecnologia faça todas as atividades humanas que possam ser automatizadas. Outros dizem que não, pois com o desenvolvimento humano, os problemas ficam mais complexos, a mente humana ainda mais complexa e a tecnologia não acompanha isso, ficando sempre um passo atrás.

Porém, já contamos com exemplos que têm relação com computação cognitiva na prática. A Knewton, por exemplo, é uma plataforma adaptativa que reúne dados sobre alunos, permitindo que, por meio do cruzamento de informações, o professor tome melhores decisões. Segundo a especialista, é um exemplo de uso de Inteligência Artificial na educação.

A plataforma Matific, por sua vez, também usa IA por meio de algoritmos e outros recursos para ensinar matemática. Educadores recebem relatórios em tempo real sobre o desempenho de cada aluno.

Chatbots (robôs capazes de simular o diálogo humano) também são uma realidade, como o aplicativo de ensino de idiomas Duolingo. “Conseguimos sim pensar que temos ferramentas e apps que facilitam o trabalho do professor para que ele, inclusive, possa aprimorá-lo e assumir outras atividades”, acredita a especialista.



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