Como a inteligência artificial está moldando o futuro da educação

Quando você compara a sala de aula típica do século XXI com a do início do século XX, as diferenças não são terrivelmente óbvias. Os professores estarão em pé na frente, dando instruções e compartilhando notas em uma versão moderna do quadro-negro antigo - digamos, um projetor ou uma tela de computador compartilhada. Os alunos estarão sentados em suas mesas na sala de aula ou assistindo através do software de videoconferência online. A tecnologia mudou: muitas ferramentas e processos foram digitalizados, alguns foram automatizados e as barreiras geográficas foram removidas até certo ponto - mas os atores e os elementos permaneceram os mesmos.

Mas, graças aos avanços na inteligência artificial (IA) e no aprendizado de máquina, uma transformação lenta mas constante está chegando à educação, sob o capô. Dentro de alguns anos, os professores não estarão mais sozinhos ao arcar com o ônus de treinar a geração jovem ou a força de trabalho nas empresas.

Os algoritmos de IA já estão ajudando a aprimorar a educação, coletando, analisando e correlacionando todas as interações que ocorrem nas salas de aula físicas e virtuais e ajudando os professores a abordar os pontos problemáticos específicos de cada aluno. Este pode ser o começo de uma revolução em uma das habilidades sociais mais antigas e mais valiosas que a humanidade desenvolveu, e um imperativo em um mundo onde os humanos vivem e trabalham ao lado de máquinas inteligentes.

Medindo o progresso do aluno

Os instrutores precisam levar em consideração todas as reações a uma palestra, todo olhar atento ou em branco, toda resposta ansiosa ou hesitante a uma pergunta, toda tarefa que é entregue cedo ou tarde e muito mais ao avaliar a compreensão de um aluno sobre um conceito. É assim que eles podem descobrir onde os alunos estão atrasados ​​e orientá-los na direção certa.

É também por isso que medir o progresso de um aluno, um empreendimento que é profundamente social por natureza, é um dos maiores desafios que todo professor enfrenta e uma tarefa difícil de realizar com o software clássico baseado em regras.

"As palestras do curso, seja no campus de uma faculdade ou em uma corporação, são predominantemente uniformes, com o modo dominante de os professores falarem com os alunos", diz Chris Brinton, chefe de pesquisa da Zoomi, uma empresa de IA especializada na captura e análise de dados comportamentais em ambientes educacionais. "Isso nasce por necessidade: seria impossível, ou pelo menos ineficiente do ponto de vista do tempo, para o professor pausar a palestra por períodos prolongados e abordar a preocupação de cada aluno individualmente para trazer tudo para a mesma página., geralmente um aluno com muitas perguntas é solicitado a acompanhar o instrutor fora do horário da aula ".

No entanto, algoritmos de aprendizado de máquina, que são baseados na análise e na descoberta de padrões e correlações entre pontos de dados, estão provando ser uma ferramenta eficaz para ajudar os professores a quantificar a compreensão de uma aula por um aluno.

"Ao analisar dados específicos dos alunos, a IA tem o potencial de ajudar a emergir mais rapidamente áreas nas quais os alunos podem precisar de mais ajuda, melhorando assim o desempenho dos alunos e o apoio do professor", diz Jessie Woolley-Wilson, presidente e CEO da DreamBox Learning, uma matemática inteligente plataforma de aprendizagem.

Equipar a sala de aula com inteligência artificial é o equivalente a fornecer a todos os alunos um tutor digital, explica Brinton. "Os algoritmos que conduzem a IA podem ser treinados para detectar quando um aluno está tendo dificuldades e o que os levou a lutar, ou quando estão entediados e o que causou seu tédio", diz ele.

Essa é uma mudança do software de aprendizado tradicional, que contava apenas com respostas da avaliação para medir a compreensão dos alunos sobre os tópicos que estudam. "Esses dados geralmente não estão disponíveis durante uma palestra, muito menos na granularidade de subsegundo em que um aluno pode mudar de um ponto de vista claro para um confuso", diz Brinton.

Atualmente, existem várias plataformas baseadas em IA que criam perfis digitais ricos de cada aluno, coletando informações ao vivo da interação do usuário com o material e o contexto do curso. Além de manter registros de notas e pontuações, o Zoomi, a plataforma que Brinton ajudou a desenvolver, rastreia micro-interações, como exibir slides ou páginas específicos em documentos PDF, reproduzir uma parte específica de um vídeo ou postar uma pergunta ou resposta em uma discussão. fórum.

Os dados são então usados ​​para criar um modelo que pode fornecer informações em tempo real sobre a compreensão e o envolvimento de um aluno com tópicos específicos. Os modelos de dados também ajudam a encontrar padrões comuns entre vários alunos e a realizar análises preditivas, como prever o desempenho dos alunos no futuro.

O uso mais avançado da IA ​​pode envolver o emprego de algoritmos complicados de visão computacional para analisar expressões faciais, como tédio e distração, e vinculá-las a outros dados coletados sobre os alunos, a fim de criar uma imagem mais completa do modelo do aluno.

Descobrindo e solucionando lacunas no aprendizado

Existem vários benefícios em ter um modelo digital confiável que represente o conhecimento do aluno. "Os dados podem ser usados ​​automaticamente por um sistema inteligente para envolver imediatamente os alunos em experiências de aprendizado que abordam especificamente essas lacunas no entendimento ou pelo professor para identificar e responder a essas áreas específicas de necessidade", diz Woolley-Wilson, da Caixa de sonhos.

O Third Space Learning, uma plataforma de educação on-line fundada em 2012 para fornecer aulas particulares de matemática, agora está aproveitando os algoritmos de IA para ajudar a melhorar o desempenho dos professores. Desde o seu lançamento, o Third Space registrou dados sobre milhares de sessões. Em parceria com a University of College London, a Third Space agora está envolvida em um projeto para extrair dados com algoritmos de IA, a fim de encontrar padrões de aprendizado e ensino bem-sucedidos e fornecer feedback em tempo real a seus tutores on-line sobre como seus alunos estão acompanhando. lições.

O modelo de aprendiz de IA também pode alimentar sistemas de tutoria inteligente (ITS). Os tutores inteligentes, que podem trabalhar em um ambiente de aprendizado individualizado ou em conjunto com professores humanos, usam os dados históricos e em tempo real de um aluno para fornecer a eles um conteúdo personalizado, ajustado às suas forças e fraquezas específicas. Proporcionar uma experiência de aprendizado personalizada é uma meta que os professores sempre lutaram para alcançar.

"Os sistemas de tutoria com inteligência artificial mostraram-se eficazes no ensino de áreas bem definidas, como matemática e física", diz Rose Luckin, professora de design centrado no aluno do Laboratório de Conhecimento da Universidade de College London. "Atualmente, a IA pode aliviar os problemas, ajudando na manutenção de registros e na seleção e recomendação de recursos para os alunos usarem."

Um exemplo é o MATHIA, uma plataforma de aprendizado de matemática desenvolvida pela Carnegie Learning que reflete o comportamento dos tutores humanos. O MATHIA coleta vários pontos de dados e emprega algoritmos de aprendizado de máquina e modelos preditivos para determinar o conhecimento e os níveis de habilidade dos alunos e estimar seu desempenho no futuro. A plataforma usa esses dados para adaptar o caminho de aprendizagem de acordo com os processos de aprendizagem dos alunos.

"Cada etapa de um problema, que pode envolver o preenchimento de uma célula em uma planilha, a plotagem de um ponto em um gráfico etc., está associada a uma ou mais habilidades cognitivas", diz Steve Ritter, arquiteto-chefe de produtos da Carnegie Learning. "Dependendo de o aluno executar ou não o passo corretamente ou pedir uma dica, ajustamos nossa estimativa do conhecimento do aluno sobre as habilidades associadas".

O MATHIA usa o "rastreamento do conhecimento", o processo de determinar o entendimento de diferentes conceitos por parte do aluno, bem como o "rastreamento do modelo", o processo de entender a abordagem do aluno na solução de problemas, a fim de ajustar o suporte do software ao processo de pensamento individual do aluno. em vez de redirecioná-los para uma abordagem padrão que talvez não faça sentido para eles. Isso ajuda a fornecer conteúdo personalizado, com inúmeras incursões de aprendizado.

"Nossas dicas, por exemplo, mudam com base na ordem em que os alunos concluem as etapas do problema, se essa ordem refletir diferentes maneiras de abordar o problema", diz Ritter.

A evolução dos sistemas de tutoria inteligentes pode eventualmente levar a uma experiência de aprendizado mais rica e individualizada. Embora não seja um substituto para professores humanos, as plataformas de aprendizado on-line com IA podem desempenhar um papel fundamental na disponibilização de educação de alta qualidade em áreas onde há falta de professores e os alunos precisam aprender sozinhos.

"A combinação de big data e IA pode fornecer aos alunos suas próprias análises pessoais, que eles podem aproveitar para se tornar o aluno mais eficaz possível", diz Luckin.

O autoconhecimento (saber o que você faz e o que não sabe) e a auto-regulação (por exemplo, ser capaz de impedir que você se distraia com o que alguém está fazendo) são duas habilidades que esses sistemas podem ajudar a desenvolver, de acordo com Luckin.

"A IA pode ser usada para orientar os alunos a apoiar essas habilidades-chave, refletindo sobre seus dados pessoais usando interfaces e visualizações cuidadosamente projetadas", diz Luckin. "Dessa forma, todos os alunos poderiam ser ajudados a melhorar o aprendizado, o que seria útil em todas as áreas".

Um dos benefícios dos sistemas de aprendizado com IA é a assistência contínua que eles podem oferecer. "As mesmas tecnologias inteligentes que ajudam os alunos e seus professores dentro da sala de aula devem sempre ser aproveitadas para fazer o mesmo fora da sala de aula", diz Woolley-Wilson. "Eles podem trazer o mesmo poder de recomendações personalizadas onde quer que o aluno esteja. As oportunidades e o acesso à aprendizagem não devem mais ser restritos a um determinado horário ou local, como costumam ocorrer em nosso passado analógico".

O treinamento corporativo também pode se beneficiar da personalização da IA. O Zoomi, que fornece ferramentas on-line para treinamento profissional, usa algoritmos de IA para reconhecer as preferências dos alunos e adaptar dinamicamente o conteúdo do curso para atender às suas necessidades. Por exemplo, com base no comportamento anterior do usuário e na reação a diferentes tipos de mídia, a plataforma pode decidir se o material do curso deve ser veiculado em formato PDF ou vídeo. A Progressive Business Partners utiliza a plataforma desde 2016 para treinar profissionais de RH, resultando em um aumento de 12% na conclusão do curso e em 30% na receita.

Descobrir e abordar lacunas no ensino

Quando os alunos ficam para trás em uma lição, as falhas nos métodos de ensino e no currículo geralmente são tão culpadas quanto as fraquezas dos próprios alunos. A causa do aluno não ter entendido algo sobre o material em si, a maneira como ele foi apresentado ou o momento do material dentro do fluxo do currículo? O aluno teve gripe quando alguns conceitos necessários foram abordados anteriormente? Como o aluno se envolveu com o material - ativa ou passivamente?

Essas são algumas das perguntas que todo professor precisa responder ao avaliar a qualidade de uma lição ministrada e ao investigar as causas profundas dos problemas no aprendizado.

"Grandes sistemas podem alavancar enormes conjuntos de dados para ajudar os professores a encontrar tanto pontos fracos no currículo quanto a encontrar alunos com dificuldades", diz Woolley-Wilson. "E é importante lembrar que a quantidade de ajuda fornecida ao professor depende da qualidade dos dados disponíveis para a análise".

A plataforma de aprendizado adaptativo on-line da DreamBox usa os dados que coleta dos alunos para descobrir as lacunas de aprendizado e, em seguida, ajuda os professores a resolvê-los no nível da classe ou para grupos específicos ou estudantes individuais. Isso pode incluir a criação de grupos estratégicos, planos de aprendizado personalizados ou tarefas focadas que abordam lacunas específicas e complementam o currículo principal.

A IA também ajuda os professores a avaliar a relevância do seu material de ensino. "Enquanto o conteúdo é entregue 'ao vivo' na sala de aula, a maioria dos instrutores prepara seus materiais eletronicamente", diz Brinton, pesquisador da Zoomi. "Como resultado, é possível que as tecnologias de IA interpretem o material, determinem os tópicos abordados e até analisem os materiais de avaliação do curso para ter uma ideia de quão bem a avaliação cobre o conteúdo do curso".

Zoomi usa o Natural Language Processing (NLP), o ramo da IA ​​que analisa o conteúdo e o contexto do material escrito, para avaliar a qualidade do material do curso de um professor. Os algoritmos de Zoomi removem conteúdo que não tem um impacto positivo no processo de aprendizagem. A empresa também está trabalhando em algoritmos que aumentam a experiência de aprendizagem, encontrando conteúdo complementar e adaptando-o para se encaixar no contexto de uma lição específica em que um aluno está enfrentando dificuldades.

"Em breve, os algoritmos poderão modificar as sentenças para maior clareza e até criar novos materiais por conta própria, como faria um humano", diz Brinton.

A Content Technologies, Inc (CTI), uma empresa de pesquisa e desenvolvimento de inteligência artificial com sede na Califórnia, desenvolveu a IA que gera automaticamente conteúdo educacional personalizado. O mecanismo do CTI utiliza aprendizado profundo para ingerir e analisar o currículo e o material do curso, dominar o conhecimento e gerar novos conteúdos, como livros personalizados, resumos de capítulos e testes de múltipla escolha. A tecnologia está sendo usada por várias empresas e instituições de ensino.

A educação continuará sendo uma experiência social

Embora tenhamos visto esforços impressionantes na aplicação da inteligência artificial na educação, os resultados empalidecem em comparação com outros domínios em que os algoritmos de IA estão causando grandes interrupções. A razão é que a educação e o aprendizado são fundamentalmente experiências sociais que são extremamente difíceis - se não impossíveis - de automatizar.

"A IA não pode substituir os professores, porque não possui autoconsciência ou regulação metacognitiva e também não tem empatia", Luckin, professor do UCL Knowledge Lab. "No entanto, a IA, quando seu design é informado pelo que sabemos sobre aprendizado e ensino (ou seja, as ciências da aprendizagem), pode ser combinada com grandes dados sobre os alunos para descompactar a caixa preta do aprendizado e permitir que alunos, professores e pais rastreiem progresso em vários assuntos, habilidades e características - isso pode fornecer informações vitais para ajudar os alunos a se tornarem mais eficazes como aprendizes, além de ajudá-los a aprender conhecimentos e habilidades ".

O aumento e a assistência que a IA fornece ao processo de educação e aprendizagem tornarão os professores ainda mais produtivos e eficientes. "Os professores serão capazes de se concentrar no que podem fazer melhor: criar conteúdo excelente, ministrar palestras fortes e abordar os pontos mais comuns da dor, pessoalmente e remotamente, individualmente e em grupos", diz Brinton.

Outro aspecto social da educação é a colaboração. Os alunos geralmente aprendem mais trabalhando em grupos e uns com os outros, ouvindo palestras e resolvendo problemas no seu próprio ritmo. "Os objetivos da educação incluem mais interação social, como aprender a ser um bom colaborador ou a se comunicar com outras pessoas", diz Ritter, arquiteto de produtos da Carnegie Learning. "Portanto, um desafio na personalização das instruções é equilibrar a visão de um aluno como um aluno independente que pode prosseguir no seu próprio ritmo com a necessidade de trabalhar em colaboração com os outros".

Mas a IA também pode se tornar um facilitador no aprendizado colaborativo. O Intelligence Unleashed , um trabalho de pesquisa conjunto da UCL e Pearson, co-autor de Luckin, explica que a IA pode apoiar o aprendizado colaborativo comparando modelos de alunos e sugerindo grupos nos quais os participantes estão em um nível cognitivo semelhante ou têm habilidades complementares e podem ajudar-se mutuamente.. A IA também pode participar de grupos de alunos como membro e ajudar a influenciar as discussões na direção certa, fornecendo conteúdo, fazendo perguntas e fornecendo pontos de vista alternativos.

A onipresença da IA ​​no processo de aprendizagem acabará revolucionando a educação. De acordo com um relatório da Universidade de Stanford, nos próximos quinze anos, é provável que os professores humanos sejam assistidos por tecnologias de IA que resultem em melhor interação humana na sala de aula e em casa.

A sala de aula pode permanecer mais ou menos como é hoje, mas graças a assistentes digitais, algoritmos de IA e professores mais capazes, as futuras gerações esperançosamente terão acesso a um ensino de qualidade superior e poderão aprender em um ritmo muito mais rápido.