Inteligência artificial na educação: tendências e impactos

Com o avanço das tecnologias e o aumento do acesso a ferramentas digitais, a inteligência artificial (IA) tem mostrado seu potencial para revolucionar o modo como aprendemos, ensinamos e interagimos com o conhecimento.

Desde sistemas de tutoria inteligente até análises preditivas, o uso da IA na educação promete não apenas otimizar processos, mas também personalizar e enriquecer a experiência de aprendizagem.

Entenda a seguir os principais impactos provocados pela inteligência artificial na educação!

Leia também:

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• Como a gamificação impacta o setor de edtechs?
• Como o uso de dados de edtechs pode revolucionar a educação
  

Evolução da tecnologia na educação

As pesquisas e o desenvolvimento de tecnologia para a educação se intensificaram no último século. O uso da IA, por exemplo, começou a ser estudado na década de 1950, nos Estados Unidos, e desde então são analisadas possibilidades de aplicação na própria educação e também em diferentes áreas. 

A capacidade de adaptação dessa tecnologia a contextos distintos e o fato de poder ser utilizada de maneira multidisciplinar são catalisadores inclusive para que as pesquisas avancem mais facilmente para a prática.

Há alguns marcos importantes no uso da tecnologia na educação até chegarmos à inteligência artificial. Conheça os principais deles: 

Anos 1950 a 1970

• 1956: o termo inteligência artificial é citado pela primeira vez pelos pesquisadores John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon em uma conferência no Dartmouth College (EUA). 
  
  
• 1960: é desenvolvido na Universidade de Illinois (EUA) o PLATO (em português, Lógica Programada para Operações de Ensino Automático). O sistema é um dos pioneiros em técnicas de aprendizado por computador. A ferramenta permitia que professores criassem tarefas e alunos conseguissem completá-las à distância. 
  
  
• Fim da década de 70: surgem os programas de Instrução Inteligente Assistida por Computador, que possibilitam que conteúdos já apresentados para estudantes possam ser reapresentados de formas diferentes, seguindo uma lógica de tutoria inteligente.

 Anos 1990

• 1998: no Brasil, é criado o AulaNet, plataforma de apoio a cursos online. O sistema baseado em inteligência artificial permite a colaboração e comunicação entre estudantes. O programa foi desenvolvido pelo Laboratório de Engenharia de Software (LES) da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC Rio). 
  
  
• 1998: Google lança seu buscador e revoluciona o compartilhamento de informações na internet. O fato de ter uma ferramenta fácil de busca mudou também como o conteúdo passou a ser disponibilizado na internet. Com isso, a rede mundial de computadores se tornou também uma fonte de pesquisa acessível para estudantes.

A tecnologia está mudando a forma como as pessoas aprendem. (Fonte: Pexels/Reprodução)

Anos 2000 até os dias atuais

O salto nas pesquisas impactou diretamente a criação de várias ferramentas usadas na educação. A partir daí aumenta o número de cursos virtuais, sistemas de avaliação e gestão de ensino, robótica, gamificação e empresas que se dedicam à inovação no setor.

De acordo com o Startup Landscape: Edtechs, relatório publicado em 2023 pela Liga Ventures, no Brasil há 390 startups de educação ativas. A maior parte delas atua no setor de educação corporativa (11,79%), seguidas de capacitação profissional (9,74%); formação tecnológica (7,69%); vestibular e concursos (6,92%). 

O estudo também mostra quais são as tecnologias mais desenvolvidas pelas edtechs:

• 19% — Gamificação
• 15% — Banco de dados 
• 14% — API
• 12% — Data analytics 
• 10% — Streaming

Benefícios da inteligência artificial

À medida que a IA é incluída na rotina de aprendizado, há vantagens não só para quem está aprendendo, mas também no cotidiano das empresas e instituições de ensino. O uso de tecnologia para educação também ajuda na análise de dados, identificando erros mais comuns, comportamentos que podem ser melhorados, entre outros resultados. 

Na prática, treinamentos e cursos que usam IA conseguem mapear as trilhas de ensino e oferecer insights que podem ser úteis para a operação. Por exemplo, em um treinamento de segurança é possível perceber quais são as respostas mais comuns para situação de risco e entender se há algum processo a ser melhorado. Além disso, a inteligência artificial consegue identificar possíveis fraudes ou manipulação de resultados, gerando uma avaliação mais precisa.

Conheça alguns benefícios da IA no dia a dia: 

Automação de tarefas

A IA pode automatizar tarefas que são repetitivas. Essa possibilidade permite que profissionais tenham mais tempo para se concentrar em atividades que exigem um olhar mais estratégico e criativo.

Análise de dados

Os algoritmos conseguem mapear um grande volume de dados de maneira mais rápida e precisa que a capacidade humana. O mapeamento e interpretação de padrões e tendências ajuda a fornecer insights que podem ser importantes para a estratégia. 

Otimização de processos

Ao identificar padrões, a IA aponta gargalos e falhas, ajudando a melhorar processos. A tecnologia também consegue perceber o que pode ser automatizado, melhorando a eficiência dos negócios. Todo o processo gera economia de tempo e de recursos, também previne erros e melhora a produtividade.

Personalização 

Soluções que usam IA conseguem adaptar conteúdos conforme a necessidade do usuário, seu conhecimento anterior e interesses. As variáveis ajudam a indicar trilhas de ensino mais adequadas com base no comportamento. Dessa forma, o aprendizado se torna único, independentemente de nível, setor ou qualquer outra característica. 

A automação de tarefas é um dos benefícios da IA na educação. (Fonte: Pexels/Reprodução)

Tecnologias mais comuns

Na educação, entre os benefícios estão a possibilidade de criar experiências de aprendizado personalizadas, melhorar a produtividade e eficácia dos treinamentos e ajudar a organizar cargas de trabalho de professores e mentores. 

Confira algumas das tecnologias de IA usadas para educação: 

• Sistemas de recomendação — a IA seleciona e sugere conteúdos educacionais personalizados para cada pessoa, analisando interesses, necessidades, aplicabilidade, habilidades e desempenho já registrado. Esses sistemas podem recomendar trilhas, materiais complementares, gerar exercícios ou oferecer recursos adicionais que sejam relevantes para cada usuário.
• Chatbots educacionais — são programas de mensagens que utilizam inteligência artificial para interagir com os usuários, respondendo a dúvidas, fornecendo suporte 24 horas, oferecendo informações sobre cursos, programações ou ajudando na resolução de problemas de maneira imediata e automática.
• Análise preditiva e diagnóstica — ferramentas de análise de dados que utilizam algoritmos para prever tendências e acompanhar o desempenho dos usuários. O sistema ajuda a identificar áreas de maior dificuldade, analisar padrões e oferecer insights que ajudam na adaptação de estratégias de ensino ou de práticas de empresas.
• Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR) — tecnologias que possibilitam criar ambientes de aprendizagem imersivos e interativos que reproduzem de forma fiel situações da vida real. É uma maneira de realizar treinamentos em área de risco, por exemplo, permitindo que usuários explorem conceitos de forma mais visual e prática.
• Sistemas de avaliação automática — com a tecnologia, o usuário tem um retorno imediato sobre seu desempenho, oferecendo feedback imediato. Esse processo ajuda a estimular o usuário e evitar desistências ou desmotivação pela demora em receber a correção. 

Transformações provocadas pela IA na educação

As tecnologia está aprimorando a experiência do usuário, garantindo melhores resultados e agilidade na aplicabilidade dos conhecimentos. Confira algumas das mudanças provocadas pela IA na educação a seguir:

Nivelamento

 A IA ajuda a nivelar o conteúdo e oferecer oportunidades iguais de aprendizado. Independentemente do nível de conhecimento, a personalização possibilitada pela tecnologia cria estratégias de ensino que se adéquam ao ritmo de aprendizado de cada um, ajudando a reduzir lacunas de conhecimento.

Escala na personalização

Antes, a personalização era vista como oposta à escalabilidade, pois exigia recursos significativos para atender a cada indivíduo. Com a IA, é possível alcançar um alto nível de personalização em grande escala, atendendo às necessidades individuais de um grande número de usuários ao mesmo tempo.

Upskilling e Reskilling

Upskilling se refere ao aprimoramento das habilidades existentes, enquanto o Reskilling envolve a aquisição de novas habilidades para atender às demandas atuais e futuras do mercado.

Micro e Nano Learning

Essas modalidades de aprendizado consistem em oferecer conteúdos em pequenos blocos de tempo, acessíveis e focados em objetivos específicos. O Micro Learning fornece informações em doses curtas, enquanto o Nano Learning é ainda mais fragmentado, com conteúdo ultracurto e direcionado para solucionar problemas imediatos.

Diante da revolução tecnológica, a inteligência artificial emerge como um elemento transformador na educação, redefinindo métodos de aprendizagem e desenvolvimento profissional. Acompanhe tendências e novidades em IA e assine a newsletter do Cubo!