Linha do tempo: História da inteligência artificial na educação

O ChatGPT, sistema de computador que simula conversas com o usuário, causou rebuliço no universo da educação. Assim que a plataforma começou a ser amplamente utilizada, na virada de 2022 para 2023, estabeleceu-se uma grande arena pública de debates sobre o uso da inteligência artificial na educação, com opiniões das mais variadas. 

Há desde quem condene seu uso educativo, como gestores da cidade de Nova Iorque, nos Estados Unidos, que proibiram o acesso ao chat em suas escolas, como há também quem veja na chegada de ferramentas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (caso do ChatGPT) o início de uma nova era de transformação no processo de ensino-aprendizagem.

Claro que, diante desse cenário imprevisível, há também quem esteja cheio de dúvidas. Para apoiar na compreensão sobre o advento da Inteligência Artificial na Educação, o Porvir reuniu a história e os principais marcos desse processo em uma linha do tempo, dividida em quatro etapas. 

Como veremos a seguir, as primeiras aplicações de inteligência artificial na educação tiveram como foco a criação de Sistemas Tutores Inteligentes (também conhecidos pela sigla STI). Após este pontapé inicial, é a partir dos anos 1980 que pesquisadores passam a explorar com mais afinco o potencial da tecnologia, sempre com o argumento de personalizar o ensino e adaptá-lo às necessidades individuais dos estudantes. 

Inteligência Artificial na Educação – Anos 1950 a 1970

Não é à toa que a primeira leva de ferramentas de IA para a educação foi majoritariamente produzida nos Estados Unidos. Professora titular do Instituto de Informática da UFRGS (Universidade Federal do Rio Grande do Sul), Rosa Maria Viccari relembra que, no Brasil dos anos 1980 e 1990, a IA era considerada um tema “exótico”, enquanto em países como Estados Unidos, China e Inglaterra pipocavam pesquisas sobre o tema. “Tanto que hoje os principais produtos de IA que utilizamos vem dos EUA. A China também produz muito, mas não temos acesso tão amplo aos seus produtos.”

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Inteligência Artificial na Educação – Anos 1980 e 1990

Na próxima etapa da linha do tempo, veremos um grande salto nas ferramentas de IA para uso educativo. Isso se deve ao enorme avanço em computação e hardware realizado no mesmo período, segundo Rosa Maria. “Máquinas e processadores mais velozes e potentes, com arquiteturas diferentes, permitiram o avanço da IA. Modelos matemáticos lógicos que já existiam eram muito difíceis de serem implementados computacionalmente, por conta de tempo e de recursos. E a evolução tanto da computação como do hardware e da microeletrônica viabilizou o crescimento da IA.”

• Modelos Cognitivos
  Surgem cada vez mais modelos cognitivos, como o STUDENT, utilizados para personalizar as instruções em STI. Seus sistemas identificam onde estão as dificuldades dos estudantes e fornecem feedback personalizado.
• Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  A tecnologia é constantemente aprimorada, permitindo que os sistemas interajam com os estudantes de forma mais intuitiva, com respostas instantâneas. Os corretores ortográficos automáticos são um exemplo dessa evolução.
• Ambientes de Aprendizagem Integrados
  São desenvolvidos sistemas que integram diferentes tecnologias, como gráficos, animação e simulação, criando espaços de aprendizagem interativos. 
• Jogos Educativos
  Apoiando os alunos a aprender conceitos complexos de forma lúdica, são elaborados diversos jogos educativos com o uso da inteligência artificial.
• Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem
  Gestores e professores também passam a ser o foco dos desenvolvedores, com sistemas de gerenciamento de aprendizagem para acompanhar com mais eficiência o progresso dos estudantes.

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Inteligência Artificial na Educação – Anos 2000

Com a entrada da inteligência artificial já estabelecida no setor – apesar de ainda engatinhar nas escolas brasileiras –, é a partir da década de 2000 que surgem as primeiras plataformas de aprendizagem adaptativa baseadas em IA, utilizando algoritmos para avaliar o desempenho dos estudantes e ajustar o conteúdo do curso de acordo com suas necessidades. É nesse contexto que novas soluções para a gestão escolar e análise de dados que utilizam IA ganham força em instituições de ensino e governos.

“Nesse momento, a grande maioria das ferramentas de IA com finalidade educativa são pagos, pois envolvem personalização e customização, o que encarece a sua produção”, pondera Rosa Maria, que desde 2010 coordena a Cátedra UNESCO (sigla em inglês para Organização das Nações Unidas para a Educação, Ciência e Cultura) em Tecnologias de Comunicação e Informação na Educação.

• Ferramentas de busca
  Assim como o Google, ferramentas de busca como Bing e Yahoo baseados em IA são cada vez mais rápidas e com produtos abrangentes, como tradutores automáticos, tornando-se um importante instrumento de trabalho e estudo para professores e estudantes.
• Aulas e materiais didáticos personalizados
  O avanço tecnológico permite uma personalização cada vez maior do processo de ensino-aprendizagem. As ferramentas e plataformas já conseguem oferecer tutoriais, atividades e exercícios de múltipla escolha adaptados ao nível de cada um.
• Robótica Educacional
  Cada vez mais incorporada ao ensino, a robótica educacional é uma ferramenta pedagógica baseada na construção de dispositivos controláveis por softwares e computadores, utilizando algoritmos e IA. É um modo eficaz de promover habilidades cognitivas, além de estimular criatividade e inovação. Apesar de ter seu surgimento registrado na década de 80, é a partir da virada do milênio que a robótica ganha impulso na educação. Trata-se de uma área em expansão contínua, sendo tema de diversas competições e eventos em todo o mundo.
• Sistemas de Gestão de Aprendizagem
  Disponibilizam diversos recursos, síncronos e assíncronos, para dar suporte ao processo de aprendizagem, registrando as atividades e o desempenho dos estudantes. O sistema apoia a construção do conhecimento por meio de debates, da reflexão e da tomada de decisões, e os recursos disponíveis facilitam a mediação do processo de ensino-aprendizagem.

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Inteligência Artificial na Educação – Anos 2010 e 2020

• Google Classroom
  Lançado em 2014, a plataforma educacional permite que professores e estudantes compartilhem tarefas, materiais didáticos, façam trabalhos colaborativos e se comuniquem por meio de mensagens e videoconferências. O Google Classroom usa IA para realizar tarefas como a classificação automática de trabalhos e a sugestão de avaliações de desempenho personalizadas.
• Computação em nuvens
  Para além do Google Classroom, a computação em nuvem muda o enfoque dos recursos físicos para os virtuais. A tecnologia é um dos pilares do processo de digitalização do ensino, e pode oferecer maior mobilidade e flexibilidade, criando um ambiente de aprendizagem virtual e personalizado.
• Ensino a distância e híbrido
  Impulsionados pela pandemia de Covid-19, as modalidades de ensino à distância e híbrido utilizam IA para analisar os dados gerados pelas interações do estudante com a plataforma de ensino. A partir deles, se identificam os pontos fortes e fracos e recomendam conteúdos  personalizados para ajudá-los a melhorar seu desempenho.
• Realidade Virtual ou Aumentada
  Baseada em um sistema computacional que cria ambientes virtuais em que o usuário pode se inserir e interagir com seus elementos, a Realidade Virtual e a Realidade Aumentada também passam a ser incorporadas ao processo de ensino-aprendizagem. Baseada em IA, a ferramenta ajuda os estudantes a desenvolver habilidades de resolução de problemas e funcionam como um complemento do que foi estudado em sala de aula.
• Cursos online abertos e gratuitos (MOOCs)
  Cursos abertos e gratuitos, os MOOCs não exigem nenhum pré-requisito dos participantes – apenas o acesso à internet, já que são 100% virtuais. A análise de dados feita pela IA é fundamental para a sua existência, já que grande parte dos cursos dessa modalidade são realizados por milhares de pessoas, o que impossibilita a supervisão de um professor.
• Gamificação
  É o processo de adaptação de elementos comuns nos jogos a objetivos pedagógicos. Utiliza metodologias de ensino para além do entretenimento, ajudando a transformar materiais complexos em conteúdos acessíveis e engajadores.
• Plataformas de Análise de Aprendizgem
  É uma ferramenta importante para modelos de ensino-aprendizagem orientados por dados. As plataformas de análise de aprendizagem (learning analytics) são capazes de produzir informações sobre a jornada de professores e estudantes dentro dos ambientes virtuais de ensino-aprendizagem, fazendo uma análise preditiva dos dados, o que permite interpretá-los com maior precisão.
• Assistentes administrativos
  Oferecem aconselhamento virtual e personalizado aos estudantes e assumem o formato de chatbot, “robô conversador”. Sua biblioteca é alimentada com dúvidas mais comuns sobre um determinado tipo de assunto.
• Assistentes para a elaboração de provas
  A IA também está sendo adotada para elaborar exames de avaliação de modo automatizado. Os sistemas inteligentes já podem avaliar, detectar anomalias, oferecer estatísticas e até fazer cálculos de valor. Plataformas digitais de gerenciamento de avaliações permitem gerar bancos de questões, alterando aleatoriamente os itens dentro do exame, ajustando-se às disciplinas e aos conteúdos de cada escola.

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Inteligência Artificial na Educação – O que esperar até 2030

Segundo a publicação “Tendências em Inteligência Artificial na Educação”, elaborada por Rosa Maria Viccari, parte significativa da produção científica atual em inteligência artificial está relacionada com o tema da educação. O interesse indica forte presença de aplicação da tecnologia nos sistemas educacionais e, consequentemente, um grande impacto nos processos de ensino-aprendizagem no curto e no médio prazo. 

• Criatividade computacional
  Nas plataformas de aprendizagem, é esperado que a criatividade computacional permita a realização de exercícios criativos para enriquecer os conteúdos educativos virtuais. 
• Ecossistemas educacionais
  Espera-se que as plataformas de aprendizagem integrem os sistemas educacionais e a robótica educacional, através da passagem de características e informações.
• Integração de aplicativos
  No futuro, os ambientes educacionais tendem a ser mais abrangentes. Ou seja, eles estarão conectados com aplicativos, banco de dados, repositórios de Objetos de Aprendizagem, sistemas de localização e sistemas de tradução simultânea. A interface desses novos sistemas educacionais poderá ser 3D ou vestível, por exemplo.
• Nova fase do Processamento de Linguagem Natural
  Na educação, deve contribuir cada vez mais para o intercâmbio entre alunos de nacionalidades diferentes e para a transmissão em tempo real de aulas em línguas distintas, as quais serão traduzidas automaticamente para os estudantes. 

Referências

1. Notas Técnicas #16 – Inteligência Artificial na Educação (CIEB, Novembro de 2019)
2. Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación – Ignacio Jara e Juan Manuel Ochoa (BID, maio de 2020)
3. Artificial Intelligence in Education and Ethics – Benedict du Boulay (Janeiro de 2023)
4. Inteligência Artificial aplicada à educação – Rosa Maria Viccari
5. La llegada de la inteligencia artificial a la educación – Raúl Darío Moreno Padilla (Setembro de 2019)
6. Especial Tecnologia na Educação – Porvir
7. Inteligência Artificial na Educação: conheça os efeitos dessa tecnologia no ensino e na aprendizagem – Observatório de Educação
8. Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education – Pearson (2016)

* Tem alguma sugestão sobre esta linha do tempo? Envie um email para contato@porvir.org

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