IA e o aprendizado customizado, personalizado e adaptado

A Educação coleta e armazena uma imensidão de dados, porém apenas uma parcela desse montante de informação está sendo aproveitada no setor; entenda como soluções de inteligência artificial podem criar um modelo de aprendizado literalmente singular

José Cláudio Securato

15 de junho de 2021

5 min de leitura

“O alto poder computacional e o vasto acesso aos devices (com smartphones democratizados), além da computação cognitiva, nos permitem avançar para a verdadeira revolução da educação com uso de máquinas.

Especificamente sobre as aplicações e soluções de inteligência artificial (IA), os usos voltados à educação são muito amplos. Já há uma imensidão de dados gerados na educação, sendo parte deles coletados e armazenados. No entanto, apenas uma parcela mínima dos dados estão sendo tratados com uso de IA.

Os outputs desses dados tratados podem se traduzir em: (1) ações de melhoria da experiência de aprendizagem; (2) aumento do engajamento do aluno; (3) formas mais precisas de medição do aprendizado; (4) diversas camadas de personalização e adaptabilidade do aprendizado.

Neste artigo, foco em como tornar a aprendizagem única para cada aluno. Customizar, personalizar e adaptar o ensino para cada pessoa se torna viável pelo uso de AI. Vejamos como.

Escolha do curso

Uma primeira personalização se faz no âmbito de como o aluno deveria escolher seu curso. Algoritmos que ajudam alunos a escolherem seu próprio curso são cada vez mais necessários para ajudar alunos a darem um primeiro (ou próximo) passo. O paradoxo da escolha (ou efeito Netflix) nos deixa em dúvida frente a uma oferta abundante de opções de filmes e músicas, imagine para se escolher um curso?

Formação, empresa em que atua, cargo e tempo no cargo são informações óbvias para programar o algoritmo que auxiliaria na escolha. Se adicionarmos seus dados cadastrais e expectativas de carreira, o resultado seria mais preciso. Melhor ainda seria colher dados sobre o comportamento do aluno frente às escolhas do passado, suas performances, aprendizados e evolução na carreira.

O fato é que as máquinas já conseguem predizer as melhores opções de cursos para cada aluno, quando consideradas esse conjunto de informações e quando os alunos usam uma plataforma por tempo determinado.

Aprendizado optativo

A segunda etapa é customizar “”o que”” exatamente este aluno deveria voltar seus esforços para aprender. O fato de se escolher um curso não deveria exigir seu cumprimento por completo. E os conhecimentos prévios de cada indivíduo, não deveriam ser considerados? Algoritmos voltados para uma autoavaliação ajudam os alunos a identificarem o que já eles já dominam versus as partes do curso que deveriam ser desenvolvidas. Isso torna a jornada mais precisa, economiza tempo e aumenta o engajamento de quem estuda.

Processo de aprendizado

A terceira parte é adaptar a aprendizagem e descobrir como esse aluno aprende. Como seres humanos únicos, aprendemos de maneira única e com jornadas individualizadas. Uma forma eficiente de iniciar essa jornada seria associar os traços de personalidade de cada pessoa ao seu processo de aprendizagem. Como? Usando a IA para capturar os traços de personalidade de um aluno e deixar o algoritmo associar a personalidade às formas de aprendizado.

Como isso funciona? Nós aprendemos usando nossos sensores. Esses sensores são traduzidos em verbos: ler, escrever, ouvir, assistir, discutir. Qual é o seu sensor mais potente? A resposta vem dos seus traços de personalidade. Associar os traços de personalidade a uma jornada específica que indique por quais verbos você deveria seguir no seu aprendizado é o segredo, portanto. Alguns poderiam aprender lendo, assistindo e discutindo. Outros aprenderiam melhor discutindo, assistindo e só depois lendo, por exemplo.

A quarta forma, mas não última possibilidade, de personalização da jornada do aprendizado que apresento seria um cruzamento entre os dados coletados durante todo o processo de aprendizagem com tratamento de IA com machine learning. O objetivo é colher resultados que auxiliem no ajuste de jornadas de aprendizagem.

Esse é um tema mais amplo e merece um artigo à parte. Mas por enquanto nos cabe entender que por trás dos dados colhidos e tratados nos itinerários de cada aluno há um mapa único para fazê-lo aprender de forma mais efetiva.

NO TEMPO CERTO

Há abundância tecnológica para se personalizar a jornada de aprendizagem para cada pessoa. Somos indivíduos singulares e temos hoje a oportunidade de maximizar as experiências de aprendizagem. Com esses recursos, conseguiremos minimizar o tempo dedicado, aumentar o engajamento e, claro, aprender melhor e mais rápido. Para isso, em suma, inteligência artificial e tratamento de dados são fundamentais.

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