Parte significativa da produção científica atual em inteligência artificial está relacionada com o tema da educação. O interesse indica forte presença de aplicação da tecnologia nos sistemas educacionais e, consequentemente, um grande impacto nos processos de ensino-aprendizagem no curto e no médio prazo. A conclusão é do estudo “Tendências em Inteligência Artificial na Educação”, divulgado no início de março pelo Serviço Social da Indústria (Sesi) e o Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai).

O levantamento permitiu concluir que a expansão do uso de sistemas tutores inteligentes para ensino personalizado será um dos destaques entre os investimentos que serão realizados. As inovações baseadas em IA identificam se o aluno adquiriu conhecimento sobre o tema ensinado e se está cansado ou feliz por ter conseguido resolver um problema. A partir disso, é capaz de decidir, de forma autônoma, qual a melhor estratégia pedagógica para ser utilizada em cada momento.

De acordo com o estudo, até 2020, a tendência é o uso cada mais vez mais recorrente de recursos como processamento de língua natural (NLP em inglês), no qual um computador é capaz de entender e interpretar a linguagem humana. Com a evolução, a tecnologia permitiria, por exemplo, a um professor na Alemanha dar aula em alemão a estudantes brasileiros sem conhecimento da língua germânica.

Expectativas: NLP e leaning analytics

“Na educação, o NLP vai contribuir cada vez mais para o intercâmbio entre alunos de nacionalidades diferentes e para a transmissão em tempo real de aulas em línguas distintas, as quais serão traduzidas para os estudantes”, cita o material.

O levantamento também prevê que a robótica educacional estará mais presente nos currículos das escolas de ensino fundamental e médio em função da diminuição dos custos. Outra aposta é o uso do chamado learning analytics, a interpretação de ampla gama de dados produzidos por estudantes.

Com isso, será possível avaliar o progresso acadêmico, prever o desempenho e detectar possíveis problemas no aprendizado. “Por meio do estudo do que ocorreu no passado com um grande número de alunos durante a realização de um curso, é possível detectar os pontos de maior dificuldade de compreensão do conteúdo ou mesmo a tendência para o abandono”, explica o documento.

Novos métodos pedagógicos

O estudo também prevê que, entre 2020 e 2030, as escolas estarão utilizando a criatividade computacional, atualmente ligada à produção artística por meio de programação com uso de modelos matemáticos e da ótica. “Nos sistemas de ensino-aprendizagem, espera-se que as aplicações da criatividade computacional permitam, entre outras coisas, a geração de exemplos e exercícios criativos para enriquecer os conteúdos educacionais de forma online”, afirma a professora da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRS) Rosa Maria Vicari. No longo prazo, os sistemas poderão até reconhecer e avaliar atividades criativas realizadas pelo alunos.

A médio prazo, ela prevê ainda o contínuo desenvolvimento de ferramentas que consigam avaliar emoções dos estudantes e tomar decisões a partir da análise. O estudo aponta a utilização, nesse período, de óculos inteligentes, que mostram informações e interpretam comandos de voz, e de fones de ouvido capazes de traduzir conversas entre pessoas com línguas diferentes. A previsão é também a evolução dos chamados jogos sérios, técnica que utiliza características típicas dos games como pontuações, premiações e níveis de dificuldade para manter o interesse do aluno.

Processo de difusão

No Brasil, a projeção dos especialistas reunidos pelo Sesi e Senai é que a computação em nuvem, para acesso a um conjunto compartilhado de dados e conteúdos, deve ter a difusão mais rápida. Até 2020, de 11% a 30% das instituições de ensino já devem utilizá-la. Até 2027, o uso estará difundido em cerca de 31% a 50% das escolas e de 51% a 70% das instituições a utilizarão por volta de 2030.

As outras tecnologias que deverão ser utilizadas por 31% a 50% das instituições de educação brasileiras até 2030 são: os sistemas tutores inteligentes para ensino personalizado com processamento de língua natural; as plataformas para aprendizagem colaborativa; os recursos de learning analytics, e os ecossistemas de educação –que permitem a integração de componentes típicos de ensino personalizado com a comunicação em  fóruns e chats, por exemplo, entre alunos que estejam utilizando o sistema.

Os especialistas em IA também apontam ações para estimular o uso dessas tecnologias pelas instituições educacionais no Brasil. Entre as sugestões estão: oferecer linhas de financiamento; capacitar professores e outros envolvidos; melhorar a infraestrutura das escolas; implementar projetos-piloto em todos os níveis de ensino; desenvolver políticas de apoio à inovação tecnológica para desenvolvimento de produtos e serviços adequados ao mercado brasileiro; fomentar linhas de pesquisa sobre psicologia humana voltada ao processo de educação, entre outras medidas.

Carlos Plácido Teixeira
Diretor de IA da Sucesu MG
Jornalista