Como a inteligência artificial está redefinindo as avaliações

por: Entretanto

Na medida em que a aprendizagem digital torna-se mais proeminente nas salas de aula de escolas de educação básica, e também nos cursos superiores, a Pearson, a maior empresa de educação do mundo, reforça que sua tecnologia de avaliação — alimentada pela inteligência artificial (IA) — está pronta para uma releitura.

 

Como fazer isso? Redefinindo sua tecnologia de avaliação através de avaliação do input do aluno, ou seja, as respostas inseridas nas plataformas e aplicativos de avaliação da aprendizagem, oferecendo um feedback personalizado do progresso completo do aluno. A transição — na qual o chefe de produtos globais da Pearson, Tim Bozik, chamou de uma jogada que avalia “o que é” a resposta do aluno e “como é”  que um aluno chegou até essa resposta — envolverá a implementação de um novo nível de inteligência artificial, na linha de produção de serviços.

 

Muitas empresas estão interessadas em priorizar a inteligência artificial como um marco do futuro das área de educação primária, secundária e de ensino superior. Milena Marinova, ex-diretora sênior de soluções de IA da Intel, antes de aceitar a posição de vice-presidente na Pearson, disse que a inteligência artificial ainda tem um potencial inexplorado dentro das salas de aula — apesar de seu faturamento recente ser como a “quarta revolução industrial” dos grupos educacionais de destaque.

 

“Nós costumávamos ter algoritmos muito prescritivos, baseados em regras que dizem: ‘se x…, então y…’, que mapeavam um espaço em direção a outro espaço com regras muito específicas. É como todos os robôs têm funcionado até o momento, com regras muito bem definidas e pré-programadas de como funciona a automação”, disse Marinova.

 

Marinova acrescentou que as soluções para a “aprendizagem profunda” estão ao nosso redor, porém, nem sempre voltadas para fins educacionais. Os assistentes de voz como: Siri, Alexa e outras ferramentas de tradução digitais ou de marcação automática em fotos de redes sociais utilizam redes neurais profundas, que também poderiam ser postas em prática nas salas de aula.

 

Ela explicou que, com os avanços da aprendizagem automática, um termo geralmente intercambiável com a inteligência artificial no discurso público das tecnologias complexas — os dados de aprendizagem do aluno não precisam mais serem examinados em silos, baseados em regras de sistemas. Atualmente, a inteligência artificial pode detectar padrões e tendências em dados que teriam passado despercebidos pela análise humana.

 

“Ou o conhecimento nos ajudará a detectar os alunos que estão em defasagem bem antes de precisarmos de dados exatos para comprovar de fato essa defasagem ou reprovação, ou tornaremos os módulos de aprendizagem melhores, com base na aprendizagem de cada aluno”, disse Marinova, “o nível de abstração e assistência da IA centrada em humanos, que podemos implementar com técnicas mais recentes, libertará os seres humanos para que se concentrem em tarefas mais complexas, mais críticas e importantes”.

 

Bozik disse que a nova tecnologia de avaliação da Pearson, que atualmente é um protótipo, oferecerá feedback de “análise de partículas” de uma solução de aprendizagem semelhante à expectativa de um aluno em relação à experiência de aprendizagem do professor.

 

“Esse é o tipo de avaliação que bons professores aplicam” disse Bozik. “Para realmente compreendê-la, olha-se para uma solução completa, ‘Não consegui apenas a resposta certa ou errada, mas como foi que a abordei?’ Este é um indicador muito melhor do quão bem eu entendo como resolver um problema. Esta é a habilidade que se quer, é como resolver o próximo problema que se vê”.

 

Texto originalmente publicado em EdScoop.

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