Análise de dados na IA educacional

O uso de Inteligência Artificial em contextos educacionais vem crescendo exponencialmente. No entanto, apesar da popularidade, muitas ferramentas de IA ainda não atendem às necessidades dos profissionais.

Educadores e profissionais de T&D se preocupam com os danos que as ferramentas de IA mal desenvolvidas podem causar na educação, danos associados à qualidade dos dados — ou à falta dela.

Há uma  lacuna significativa entre como a tecnologia é imaginada e como, de fato, ela é implantada e utilizada. Diante de um volume tão grande, é preciso ter cuidado com dados tendenciosos, violações de privacidade, resultados injustos, entre outros problemas.

Pensando nisso, pesquisadores da Stanford Graduate School of Education (GSE) buscam desenvolver soluções de IA éticas e equitativas para ensino, reunindo diferentes partes interessadas na mesma mesa para analisar dados em termos qualitativos e ajudar a atender a essas necessidades.

“Estamos sendo pioneiros em uma abordagem de IA participativa com o objetivo de desenvolver soluções de IA éticas, centradas no ser humano e equitativas para a educação” diz o professor assistente da Stanford Graduate School of Education (GSE), Hariharan Subramonyam. 

A intenção é ter um método mais consciente e eficaz para projetar algoritmos de machine learning, tanto na educação quanto fora dela, através da troca entre os especialistas da área e os especialistas técnicos. Isso traz a perspectiva de um futuro com uma IA educacional muito mais confiável.

DICAS DE T&D

Esse estudo revela a necessidade de envolver a comunidade de uma área específica no processo de desenvolvimento de produtos de machine learning para garantir a qualidade dos dados utilizados. 

Isso também é importante na escolha de soluções educacionais — baseadas em IA ou não — para o seu programa de T&D: 

• Analisar os dados de forma crítica é fundamental, envolvendo as pessoas interessadas no processo.
• Desenvolver projetos educacionais com base numa estrutura de design participativo é a chave para o sucesso.  
• Ajudar os especialistas não-técnicos a entender o que é técnico também é importante para garantir um uso de IA otimizado e resultados positivos.

No DOT, todas as partes interessadas são envolvidas no processo de criação de um programa de T&D, desde o diagnóstico educacional até a avaliação de desempenho. Entre em contato com nossos especialistas e saiba mais.