Machine learning na educação: entenda como tem sido o uso!

O machine learning é uma espécie de ramificação da inteligência artificial. Por meio dele, as máquinas conseguem desempenhar tarefas para as quais elas são programadas, retirando uma grande carga de trabalho dos docentes e dos gestores.

Você já deve ter ouvido falar dessa ferramenta nos serviços de streaming, que oferece dicas para as pessoas escolherem seus próximos filmes e séries, por exemplo. Contudo, qual é a aplicação do machine learning na educação e quais são os benefícios dessa estratégia? Continue a leitura para conhecer as respostas.

O que é machine learning?

O “aprendizado de máquina”, na tradução para o português, é uma tecnologia que possibilita que as máquinas aprendam a desempenhar atividades que até então só eram realizadas por seres humanos.

A principal vantagem da aplicação dessa tecnologia é reduzir os erros causados por falhas humanas. Afinal, as máquinas passam a ser programadas para desempenhar uma determinada atividade com o nível máximo de acerto.

Como elas não sofrem com os fatores que causam os erros, como a desatenção, e ainda são capazes de trabalhar 24 horas por dia, os sistemas de machine learning complementam o planejamento estratégico realizado pelos gestores e colaboradores.

Não é incomum encontrar o termo associado a outros nomes já populares, como Big Data. Isso porque o machine learning também aposta na análise de dados e de estatísticas para prever respostas de forma mais precisa, identificar padrões de dados e criar conexões para executar tarefas sem a ajuda de uma pessoa.

Quais são os usos do machine learning na educação?

O machine learning, por sua versatilidade, já é utilizado no mundo da educação. Um exemplo de aplicação é a análise de dados, que ajudam os docentes a direcionar os alunos sobre os conceitos que precisam ser reforçados.

Nesse sentido, o professor entenderá as áreas nas quais os estudantes têm mais dificuldade. A partir daí, o machine learning pode ser aplicado para desenvolver e disponibilizar questões que proporcionem o desenvolvimento dos alunos.

A tecnologia também democratiza o ensino. Com a conversão de um texto em fala, por exemplo, será possível que deficientes visuais acompanhem a aula em pé de igualdade com os outros alunos. Esse processo pode ser adaptado para beneficiar pessoas que sejam deficientes auditivas.

Com técnicas preditivas do machine learning, os docentes ainda podem prever, pelas notas e pelo desempenho dos alunos, aqueles que têm a maior tendência a desistir ou reprovar — e agir para reverter esse cenário.

Nos Estados Unidos, algumas instituições já utilizam o machine learning para monitorar postagens nas redes sociais e combater o bullying e o assédio. Do mesmo modo, a tecnologia também é usada para montar playlists de vídeos e conteúdos em áudio para reforçar os conteúdos.

Esses dois últimos exemplos, tão distintos, mostram como a tecnologia tem uma infinidade de possibilidades — tanto dentro como fora da sala.

Quais são algumas vantagens da tecnologia?

Para reforçar o uso do machine learning nas instituições de ensino e os resultados positivos dessas aplicações, vamos conhecer algumas vantagens específicas da tecnologia.

Ajuda a melhorar a escrita e feedbacks

O machine learning na educação pode ser empregado, por exemplo, na correção de redações. Assim, será mais fácil para os gestores analisarem os pontos fracos e os erros dos alunos. A partir daí, será mais simples ajudá-los a escrever melhor.

Com a tecnologia, o feedback também se torna mais rápido. O estudante não precisará de dias e dias para conhecer o seu nível atual na escrita.

Torna a instituição mais acessível

Outra aplicação do machine learning na educação é para estudantes com deficiência. Além de proporcionar a oportunidade de consumir os conteúdos nos formatos que sejam mais adequados para eles, os docentes também conseguirão personalizar as suas aulas de maneira mais ágil.

O machine learning também é capaz de descrever uma imagem em detalhes para deficientes visuais, criar legendas em vídeos para deficientes auditivos e também transformar um artigo em áudio. Desse modo, a instituição é capaz de captar um número maior de estudantes e se fortalecer como uma referência.

Proporciona a avaliação do aluno em relação aos cursos

Quando implementado junto às plataformas de EAD e ensino híbrido, o machine learning na educação possibilita que os gestores e docentes analisem o interesse do aluno por disciplinas específicas. Em algum caso, será possível prever a evasão.

Isso porque as análises geradas no sistema de frequência e no tempo de permanência do aluno no ambiente de aprendizado virtual, por exemplo, dizem muito sobre o interesse dele.

Caso um aluno passe muito tempo nas aulas de matemática e pouco em matérias de português, a instituição pode ajudar o aluno a reforçar o seu interesse em uma área pela qual ele já se interessa naturalmente, por exemplo.

Do mesmo modo, estudantes com dificuldades são identificados pela tecnologia e os gestores podem agir antes de uma evasão em massa. Isso evita que uma instituição fique rotulada como “difícil demais” e “injusta”, o que dificultaria a captação de novos alunos.

Engaja os professores

Podemos aproveitar esse tópico para desfazer uma dúvida comum: o machine learning substitui os professores? A resposta é não: a tecnologia surge para auxiliar na tomada de decisões e para complementar a rotina de um docente, que pode ser bastante corrida.

A ferramenta pode ser utilizada para identificar erros comuns nos exercícios e também para disponibilizar baterias de exercícios e tarefas para que os alunos reforcem o conhecimento.

Por meio dos dados coletados dos alunos, os professores também poderão ajustar os seus planos didáticos para contemplar áreas deficitárias, aumentando as chances de que a instituição retenha os alunos.

Personaliza o conteúdo

Além de identificar as matérias e temas que mais geram dúvidas, o machine learning também é capaz de propor trilhas de aprendizagem personalizadas a cada estudante. Assim, será possível começar a estudar os assuntos mais fáceis (como aqueles que têm uma maior porcentagem de acertos) e progredir a partir disso.

Os algoritmos também conseguem identificar os tipos de atividades pelas quais os alunos mostram mais interessem e em quais eles demonstram maior habilidade, com o estudo do histórico de de utilização do ambiente virtual dentro da plataforma da instituição.

Imagine que uma instituição queira inscrever os melhores alunos para participar de uma olimpíada de matemática e transformar aquela instituição em uma referência na matéria, por exemplo.

Com o machine learning, seria mais fácil identificar alunos que passam um bom tempo estudando o tema e que tiram boas notas. Como alguns estudantes são mais tímidos e preferem não se expor na sala de aula, a tecnologia seria a responsável por destacá-los.

Conte com tutores virtuais

Por fim, o machine learning também pode disponibilizar tutores virtuais, disponíveis a qualquer momento do dia para tirar dúvidas. Eles são alimentados com dados atualizados dos estudantes, como notas, dúvidas e interesses, alimentando o banco de dados da solução digital.

De modo semelhante ao chatbot, o tutor virtual consegue interagir com os alunos, oferecer sugestões para melhorar a aprendizagem e responder às questões mais comuns.

Essa personalização utiliza os dados dos estudantes e do banco de dados da instituição para entregar um serviço customizado, aumentando o engajamento dos estudantes.

Como você pode ver no artigo, os tutores virtuais são uma das muitas aplicações do machine learning na educação. Também é possível criar um conteúdo cada vez mais personalizado, identificar problemas que levem à evasão, engajar docentes e alunos, auxiliar estudantes com deficiências, entre outras funcionalidades.

Para aprimorar ainda mais o gerenciamento da sua instituição, aproveite a visita para ler sobre as outras tecnologias indicadas para garantir uma gestão educacional eficiente!