Lembra quando a Inteligência Artificial (IA) aparecia apenas em filmes distópicos, como “A Máquina Mortífera” e “Exterminador do Futuro”? Bem, as tecnologias avançaram e, apesar de ainda haver algum mau uso, a humanidade percebeu que temos um futuro bem mais otimista do que o previsto.
O Deep Learning é uma oportunidade de usar a Inteligência Artificial para construir um futuro melhor, com educação personalizada para os alunos e um modelo sustentável para a instituição de ensino.
Neste artigo, veremos como essa tecnologia pode auxiliar professores do ensino superior e a nova geração de estudantes.
Continue sua leitura para descobrir mais sobre o assunto.
O que é Deep Learning?
Deep Learning é traduzido para português como “aprendizado profundo”. Segundo o Catherine McAuley College, consiste em examinar novos fatos e ideias de forma crítica, unindo-os a estruturas cognitivas e fazendo ligações entre ideias.
Para simplificar, o Deep Learning utiliza tecnologias que executam tarefas como se fossem seres humanos, mas de forma mais rápida e usando para isso Machine Learning e Redes Neurais Artificiais.
Assim como o ser humano, que possui neurônios que se comunicam e geram respostas, essas redes neurais artificiais tentam fazer o mesmo para a aprendizagem das máquinas. Desta forma, as máquinas aprendem e geram novas informações. Isso é feito por meio de algoritmos que reúnem e organizam dados, fazendo com que se comuniquem e gerem ações, de forma bem semelhante ao nosso cérebro.
O cérebro humano consegue receber informações do fígado, por exemplo, e comunicar a outras partes do corpo que há algo errado. Em momentos de sede e fome, o cérebro comunica que é melhor poupar energia.
É assim que funcionam as redes neurais. A inteligência artificial recebe dados e, com base neles, traça novos caminhos para resolver problemas a partir dos dados gerados.
Quer ver como o uso dessa tecnologia ocorre no dia a dia?
Exemplos de usos do Deep Learning.
- Imagens médicas e diagnósticos. O Deep Learning vem revolucionando a medicina com o aprendizado de máquinas. A tecnologia hoje permite que os médicos não sejam tão dependentes da própria avaliação para dar diagnósticos. Enquanto um médico possui uma experiência limitada ao próprio aprendizado e experiência, a tecnologia conta com uma infinidade de dados em constante crescimento.
- Processamento de linguagem humana. Você sabe como a voz da “mulher do Google” soava artificial alguns anos atrás. A pesquisa por voz, por sua vez, tinha limitações, uma vez que as máquinas não conseguiam compreender diversos sotaques e estruturas sintáticas. Hoje, com o Deep Learning, isso está mudando, de forma que o processamento da nossa linguagem está sendo aplicado em diversos setores.
- Detecção de fraudes e falhas. O aprendizado de máquinas é de grande utilidade para o setor financeiro, uma vez que permite a detecção de ações organizadas de fraude com base nos dados de transações bancárias. Além da detecção de fraudes, é possível perceber as falhas de um sistema capazes de minar a segurança.
- Análise de sentimento. É o que ocorre nas redes sociais: a inteligência artificial aprende o que você gosta e o que você não gosta, conseguindo prever quais serão suas reações. É isso que permite que você entre no Instagram, por exemplo, veja aquilo que você mais quer ver.
- Sistemas de recomendação. Assim como na análise de sentimento, a Netflix utiliza um sistema de recomendação. Ele sugere mais conteúdo com base no que você assiste e demonstra gostar.
E onde a educação fica nesta história? Em tudo que você viu nos últimos parágrafos.
O Deep Learning na educação de ensino superior.
Cada processo feito em uma instituição de ensino gera dados. Os alunos geram dados de frequência, notas avaliativas, atividades obrigatórias e complementares, bem como dados de pagamento.
O Deep Learning procura utilizar esse amplo banco de dados, chamado Big Data, para otimizar a educação da instituição e impedir que problemas surjam, tais como a evasão escolar e as baixas avaliações.
É possível prever, por exemplo, quais alunos estão à beira de evadir e, assim, traçar estratégias para uma solução. Também é possível identificar quais alunos possuem problemas financeiros e buscar formas de mantê-los ativos, sem que isso represente um déficit à instituição.
O Ensino à Distância (EAD), por utilizar Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), possui formas de colher ainda mais dados a respeito do engajamento e do desempenho dos alunos.
Com isso, é possível criar novas metodologias de ensino, visando uma evolução no aprendizado em curso.
Leia mais: como evitar a evasão de alunos na sua instituição de ensino?
Lembre-se que os dados já existem. Você quer desperdiçá-los?
Uma boa plataforma de gestão consegue reunir e integrar os dados que já são gerados pela sua instituição.
Portanto, se você não prestar atenção a isso, essas informações valiosas podem ser desperdiçadas, gerando prejuízos a instituição. Quer saber como aproveitá-las em sua gestão? Este artigo pode auxiliar.
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