Como a IA e os dados podem personalizar o ensino superior

A inteligência artificial (IA) está transformando e melhorando rapidamente as formas de operação de setores como saúde, bancos, energia e varejo. Entretanto, há um setor em particular que oferece um potencial incrível para a aplicação de tecnologias de IA: a educação. As oportunidades - e os desafios - que a introdução da inteligência artificial pode trazer para o ensino superior são significativas. Aprendizagem personalizada como pedra angular As faculdades e universidades de hoje enfrentam uma ampla gama de desafios, incluindo alunos desmotivados, altas taxas de evasão escolar e a ineficácia de uma abordagem tradicional de educação com solução única. Mas quando a análise de Big Data e a inteligência artificial são usadas corretamente, é possível criar experiências de aprendizagem personalizadas, o que, por sua vez, pode ajudar a resolver alguns desses desafios. Com uma experiência de aprendizagem personalizada, cada aluno desfrutaria de uma abordagem educacional completamente exclusiva, totalmente adaptada às suas habilidades e necessidades individuais. Isso poderia aumentar diretamente a motivação dos alunos e reduzir a probabilidade de evasão escolar. A TI também poderia oferecer aos professores uma melhor compreensão do processo de aprendizagem de cada aluno, o que os capacitaria a ensinar de forma mais eficaz. Veja como isso poderia ser: Os sistemas de aprendizagem baseados em IA seriam capazes de fornecer aos professores informações úteis sobre os estilos de aprendizagem, as habilidades e o progresso de seus alunos, além de oferecer sugestões sobre como personalizar seus métodos de ensino de acordo com as necessidades individuais dos alunos. Por exemplo, alguns alunos podem estar enfrentando dificuldades ou desafios de aprendizagem que exigem atenção extra ou tutoria para acompanhá-los. Outros podem estar avançando tão rapidamente que não estão sendo desafiados intelectualmente e se beneficiariam de materiais de estudo ou tarefas adicionais. Em ambos os cenários hipotéticos, os sistemas de aprendizagem com IA estariam ajudando os alunos a atingir todo o seu potencial e, possivelmente, evitando que eles abandonem o curso ao identificar os problemas com antecedência suficiente para permitir que sejam tomadas as medidas corretivas adequadas. Para que esse tipo de sistema de aprendizagem baseado em TI funcione adequadamente, seria necessário um Big Data para treiná-lo. Conforme discutido mais adiante neste artigo, esses dados precisariam ser usados de forma ética, e os alunos precisariam ser informados sobre como seus dados pessoais poderiam ser compartilhados e usados pelos algoritmos de IA. Os dados pessoais serão um ingrediente fundamental Em teoria, a aplicação da IA e da aprendizagem personalizada parece ser a solução ideal para alguns dos problemas educacionais mais comuns. No entanto, a tecnologia ainda tem um longo caminho a percorrer antes de atingir plenamente seu potencial. O principal ingrediente da aprendizagem personalizada é uma grande quantidade de dados dos alunos. Minha experiência pessoal em dar aulas em universidades de todo o mundo me mostrou que os alunos de hoje protegem mais a privacidade de seus dados do que as gerações anteriores, provavelmente devido às violações de segurança e aos escândalos de dados aos quais já foram expostos. No entanto, se os dados dos alunos pudessem ser coletados e processados de forma ética, segura e transparente, isso permitiria que a TI fosse usada para melhorar efetivamente praticamente todas as áreas de estudo. Centro de Insight O futuro da educação Patrocinado pela Qatar Foundation Preparando a próxima geração de líderes. Uma iniciativa promissora nesse sentido vem da MyData.org, uma organização internacional sem fins lucrativos cuja missão é promover o controle centrado no ser humano e a privacidade dos dados pessoais. O MyData.org, que se tornou um movimento global, tem como objetivo dar aos usuários mais controle sobre os dados pessoais que eles decidem compartilhar com os sistemas de IA. Os chatbots podem fornecer ajuda e orientação personalizadas Recentemente, a Universidade de Murcia, na Espanha, começou a testar um chatbot habilitado para IA para responder às perguntas dos alunos sobre o campus e as áreas de estudo. Quando esse chatbot foi lançado, os administradores da escola ficaram surpresos ao descobrir que ele foi capaz de responder a mais de 38.708 perguntas, respondendo corretamente em mais de 91% das vezes. Esse chatbot não só foi capaz de fornecer respostas imediatas aos alunos fora do horário normal de expediente, mas os funcionários da universidade também descobriram que o chatbot aumentou a motivação dos alunos. Todos esses benefícios foram alcançados sem a necessidade de alterar a estrutura da equipe. Um benefício adicional de ter chatbots nas universidades para responder às perguntas dos alunos é o grande volume de Big Data que seria obtido com relação às preocupações e áreas de interesse dos alunos. Esses dados poderiam ser analisados para ajudar as universidades a criar novos serviços e programas inovadores para melhorar ainda mais as experiências educacionais dos alunos. Várias outras universidades também começaram a testar a aplicação de chatbots para tarefas repetitivas que normalmente exigiriam a execução por um professor ou membro do corpo docente - como fornecer respostas às perguntas frequentes dos alunos. A Staffordshire University, no Reino Unido, e a Georgia Tech, nos EUA, lançaram chatbots que oferecem respostas 24 horas por dia, 7 dias por semana, às perguntas mais frequentes dos alunos. Esses testes confirmaram que muitas tarefas e rotinas repetitivas poderiam se beneficiar da assistência de sistemas habilitados para IA, oferecendo aos professores mais tempo para se concentrarem na educação de seus alunos ou para se envolverem em atividades de pesquisa. Para reduzir o estresse dos alunos e aumentar sua motivação para estudar, as universidades também devem considerar a introdução de chatbots e assistentes virtuais que possam ajudá-los a gerenciar seu bem-estar mental. Um exemplo de ferramenta desse tipo é o Woebot, um chatbot habilitado para IA projetado para ajudar os usuários a aprender sobre suas emoções com "rastreamento inteligente de humor". Em um momento em que muitos sistemas de saúde universitários estão sobrecarregados e os alunos enfrentam tempos de espera perigosamente longos para aconselhamento de saúde mental no campus, os chatbots poderiam proporcionar algum alívio imediato. É claro que a introdução de um chatbot desse tipo tem seus próprios riscos inerentes. As universidades precisariam ter extrema cautela na proteção dos dados pessoais dos alunos e precisariam de algum nível de supervisão humana para monitorar os conselhos que os chatbots estão dando aos alunos. Desafios importantes que estão por vir À medida que as universidades começarem a aplicar a IA em várias operações, elas provavelmente descobrirão que ainda há vários desafios a serem resolvidos. Talvez o ponto mais crucial a ser abordado seja a maneira pela qual as instituições educacionais podem preparar melhor os alunos para o novo mundo baseado em tecnologia e para as muitas tecnologias disruptivas que mudarão a maneira como as pessoas trabalham. É essencial que os alunos entendam que, com o tempo, tarefas mais repetitivas e rotineiras serão automatizadas e executadas por inteligência artificial, automação e robôs. Entretanto, sempre haverá funções que exigirão habilidades criativas, cognitivas e de inteligência emocional. No momento, muitas universidades em todo o mundo não estão conseguindo ensinar aos alunos os tipos de habilidades que serão ou não necessárias em suas futuras carreiras. À medida que a inteligência artificial for aplicada à educação, os melhores resultados virão da combinação dos pontos fortes da IA e das habilidades humanas. Nunca haverá um momento em que os seres humanos não sejam necessários para as tarefas relacionadas à educação. Por exemplo, os professores sempre desempenharão um papel crucial em nossa sociedade, pois nunca devemos subestimar o valor da interação humana e do pensamento crítico no campo da educação. Embora os algoritmos possam ser úteis na orientação de decisões, nem todas as atividades educacionais devem ser executadas por robôs e algoritmos. Em vez disso, a assistência fornecida pelos algoritmos de IA deve ser aproveitada para apoiar a criação de ambientes de aprendizagem ideais. Por exemplo, os sistemas de aprendizagem baseados em IA seriam excelentes ferramentas para o ensino de disciplinas baseadas em regras, como idiomas estrangeiros e matemática. Os sistemas de IA poderiam aprimorar significativamente o processo de aprendizagem, fornecendo maior precisão e feedback mais preciso, e também permitiriam que os alunos tivessem tempo para repetir os exercícios de estudo quantas vezes fossem necessárias. Entretanto, ainda seria necessário um professor para ajudar a explicar o que os alunos não entendem, como as nuances e exceções às regras dos idiomas ou como aplicar fórmulas matemáticas para resolver problemas. O papel do professor seria o de orientar, dar suporte e servir de mentor para os alunos, ajudando-os a entender o que aprenderam, por que isso é importante e como pode ser aplicado no mundo real. Um último grande desafio na implementação de tecnologias de IA é a supervisão do uso de dados. Há decisões difíceis e importantes que precisarão ser tomadas em todos os níveis da sociedade sobre a propriedade dos dados, bem como sobre as melhores maneiras de usá-los de forma transparente e ética. Embora a TI ofereça muitos desenvolvimentos interessantes, especialmente para melhorar a educação em todo o mundo, ainda estamos nos estágios iniciais de seu uso. São necessários mais experimentos e pesquisas para que as ferramentas de IA sejam implementadas com sucesso em todas as instituições de ensino superior. Pessoalmente, eu incentivaria mais líderes e administradores universitários a se tornarem proativos no início de programas-piloto para testar o uso da IA de várias maneiras, considerando criticamente os resultados e as obrigações éticas que devem ser cumpridas ao longo do caminho. Além disso, os alunos devem aprender sobre como os algoritmos usam os dados para tomar decisões, e suas contribuições para o projeto e o desenvolvimento de sistemas de IA devem ser convidadas e incentivadas. Acima de tudo, os alunos devem permanecer informados sobre as formas como seus dados estão sendo usados.

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Resumo.

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