Aprendizado de máquina na educação

119

E se um programa de computador pudesse analisar seus hábitos, seus interesses e os padrões que você mostra e sugerisse uma carreira perfeita para você? E se existisse uma máquina que pudesse prever os hábitos que poderiam decidir o sucesso ou o fracasso do seu negócio? Melhor dizendo: Você poderia então controlar seu destino melhor (Todos os controladores comemoram porque o Aprendizado de Máquina está aqui!)

Aprendizado de Máquina é o desenvolvimento de programas de computador que tem a capacidade de aprender através da análise de grandes quantidades de dados. Isso está sendo encarado como o próximo grande acontecimento por causa da maturidade do método envolvido e por causa da quantidade gigantesca de dados disponíveis para uma pessoa comum atualmente.

Suas implicações no campo da educação são obrigadas a serem revolucionárias. Embora uma escola de pensamento argumente que os professores não podem nem devem ser substituídos por robôs, o fato é que se uma precisa tecnologia é desenvolvida para beneficiar os alunos, ela pode mudar fortemente o futuro da aprendizagem e do pensamento como um todo.

Escolas e professores têm lutado para proporcionar experiências de aprendizagem personalizada para cada aluno, porque cada pessoa é diferente devido a variações nas experiências da vida. O aprendizado de máquina irá fornecer a capacidade de analisar os dados de um aluno. Com base em vários padrões presentes no comportamento de um aluno ou rotinas de estudo, ele será capaz de sugerir o conteúdo perfeito para um aluno aprender todos os dias. O algoritmo também pode ser capaz de fazer análise preditiva e elaborar um método para melhorar a aprendizagem e a capacidade de pensar de um aluno.

Isto será especialmente útil no caso de estudantes com dificuldades de aprendizagem, como dislexia. O conteúdo adaptativo disponível para uma criança deve ajudar no desenvolvimento da criança de uma forma holística.

Da mesma forma, testes adaptativos, como os que já existem em exames como o GRE [1] e o GMAT [2], se adotados nas escolas, combinando dados de um aluno, podem trazer resultados milagrosos a serem testemunhados. Um estudante, que de outra forma poderia sentir-se inútil após um teste genérico, mesmo depois de estudar longas horas, será capaz de testemunhar o desenvolvimento que ele teve em suas habilidades e conhecimentos com a ajuda do aprendizado de máquina.

Alguns algoritmos também podem ser desenvolvidos, que conseguem analisar os interesses, pontos fortes e fracos do aluno e são capazes de serem bem sucedidos em preencher a lacuna entre os sonhos do aluno e a realidade do lugar, ou seja, seus bens e fraquezas atuais com a ajuda de aconselhamento personalizado.

O aprendizado de máquina também pode ser capaz de prever tópicos e assuntos que possam interessar um estudante e alterar o seu curso de estudo completamente para encaixar melhor sua personalidade. No caso de um aluno que esteja com dificuldades para tomar uma decisão, ele também pode ser capaz de combinar casos com estudantes de todo o mundo que tiveram dilemas semelhantes no passado.

Existe um grande potencial na aplicação do aprendizado de máquinas à educação. Dito isto, as máquinas nunca poderão substituir completamente o toque humano e as relações construídas entre um professor e um aluno. A orientação de um professor não deve ser minada, mas ao mesmo tempo, precisamos aceitar e aproveitar as vantagens que poderiam ser oferecidas por este ramo da Inteligência Artificial, pois ele vai realmente se livrar da mentalidade “se serve para um, serve para todos” que prevalece atualmente na educação.

[1]: O Graduate Record Examination ou GRE é um teste feito no computador e cuja nota é utilizada como critério de admissão em diversos programas de mestrado dos Estados Unidos e em alguns programas europeus.

[2]: O Graduate Management Admission Test (GMAT) é uma prova de admissão exigida pela maior parte das escolas de negócios nos Estados Unidos e na Europa.

Texto original por: Mehak Beri

Tradução por: Crislayne Santos

 

COMPARTILHAR