Inteligência Artificial
na Educação1º e 2° Encontro
Pós-graduação em A Moderna Educação: metodologias, tendências e foco no aluno
APRESENTAÇÃO
DE APOIO
A capacidade de aprendizagem de máquinas (machine learning) como
uma ferramenta para apoio na educação, que proporciona experiências
transformadoras, podendo ser aproveitada em contextos como
compreensão de perfil de comportamento do aluno, mapeamento de
conhecimento, relacionamento virtual, marketing, personalização de
material de apoio, entre outros.
EMENTA DA
DISCIPLINA
2
1º Encontro 2º Encontro 3º Encontro
Fabio Latuf Gandour
Educar com IA ou educar para IA?
A prática do uso da tecnologia na
educação.
A IA vai mudar as salasde aula?
Pedro Savi
3
Fabio Latuf Gandour
Fábio Gandour é Cientista-Chefe da IBM Brasil. Ele coordena a área de pesquisa na filial brasileira da companhia. Esta atividade faz parte de um novo modelo de pesquisa que pratica o conceito de “ciência como negócio". Gandour é funcionário da IBM há cerca de 20 anos. Sua responsabilidade inicial na empresa foi dedicada à Informática em Saúde. Neste segmento, atuou no desenvolvimento de soluções e estratégias de marketing. Mais recentemente, foi Gerente de Novas Tecnologias, estabelecendo um efetivo canal de colaboração entre os laboratórios da IBM Research Division e o mercado local. O cientista é graduado em Medicina pela Universidade de Brasília e PhD em Ciências da Computação.
FABIO LATUF GANDOUR
PROFESSOR CONVIDADO
Professor Colaborador do Programa de Pós-Graduação em Educação da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) e bolsista de pós-doutorado PNPD/Capes no mesmo PPG, com projeto de pesquisa em
ética na pesquisa e regulação (em andamento). Possui graduação em Ciências Jurídicas e Sociais (2002), licenciatura e bacharelado em Filosofia (2012), especialização em Direito Penal Empresarial (2004) e mestrado
em Filosofia (2010), na área de Ética e Filosofia Política, pela PUCRS. Doutorado em Educação (Filosofia da Educação) pela PUCRS, com bolsa PROSUP/Capes no Brasil e bolsa para estágio de doutorado no exterior
CNPq/SWE, no Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Madri, Espanha, entre 06/15 e 03/16. Realiza pesquisas especialmente em Ética, Filosofia da Educação e Filosofia do Direito.
PEDRO SAVI
PROFESSOR PUCRS
4
https://ame.pucrs.br
Curso ? Ou palestra ?
Educar com IA ? Quem ?Educar para IA ? Como ?
19 de Janeiro
✓ Teleconferência com A. Schrank✓ Plano de trabalho para a 1ª. aula !✓ Duas aulas de 3 horas ✓ Professor “da casa” fecha a disciplina✓ Professor “da casa” faz o teste final✓ Bibliografia
Fevereiro
✓ E-mails✓ Conversas telefônicas✓ Contato com especialistas
19 de Janeiro
✓ Teleconferência com A. Schrank✓ Plano de trabalho para a 1ª. aula !✓ Duas aulas de 3 horas ✓ Professor “da casa” fecha a disciplina✓ Professor “da casa” faz o teste final✓ Bibliografia
Março: Plano de Trabalho
✓ Objetivo✓ Conteúdo✓ Mecanismos de entrega
Plano de Trabalho – V 1Dia 02/04 – Segunda-feira
1. Caracterização dos problemas:a. IA para apoiar as atividades no processo de educação de humanosb. Processo de educação de humanos para trabalhar em ambientes
com uso de soluções baseada em IA ou que contenham elementos de IA
2. Processo cognitivoa. Origem do conhecimento pós-moderno / pós-TIb. Características da cognição humana
3. Cognição automática & formas de simulação da cognição humanaa. Aproveitamento de dadosb. Processamento & entendimento de conteúdos desformatadosc. Processamento semânticod. Percepção do usuário
4. Neuro-linguagens & neuro-marketing5. Aprendizado de máquinas [“Machine learning”]
a. Sensores & atuadores lógicos/físicosb. Como a máquina aprende
6. Discussão do conteúdo apresentadoa. Requerimentos para adaptação dos métodos & modelos
apresentados para os contextos de trabalho dos participantesb. Exercícios discursivos sobre possíveis adaptações
7. Preparação para o workshop de configuração de propostas de utilização da IA como ferramenta de uso em Educação
a. Divisão dos grupos, com 5-6 alunos por grupob. Tentativa de uniformização dos grupos, com participantes de mesma
instituição
Dia 02/04 – Terça-feira
1. Apresentação dos resumos de cada grupoa. Cada grupo será solicitado a fazer um resumo de 5 minutos sobre o seu
plano de da IA como ferramenta de uso em Educaçãob. A classe irá selecionar 3 grupos para apresentação detalhada c. Cada grupo terá 15 minutos para fazer a sua apresentação, seguida de
5 minutos de discussão
1. O workshop caminha para uma conclusão geral, conduzida pelo professor sumarizada pelas assistentes.
1. Se houver tempo: análise do vídeo “Desafios & Oportunidades no Ensino da Geração Y” – 18 minutos.
Plano de Trabalho – V 2Dia 02/04 – Segunda-feira
1. Caracterização dos problemas:a. IA para apoiar as atividades no processo de educação de humanosb. Processo de educação de humanos para trabalhar em ambientes
com uso de soluções baseada em IA ou que contenham elementos de IA
2. Processo cognitivoa. Origem do conhecimento pós-moderno / pós-TIb. Características da cognição humana
3. Cognição automática & formas de simulação da cognição humanaa. Aproveitamento de dadosb. Processamento & entendimento de conteúdos desformatadosc. Processamento semânticod. Percepção do usuário
4. Neuro-linguagens & neuro-marketing5. Aprendizado de máquinas [“Machine learning”]
a. Sensores & atuadores lógicos/físicosb. Como a máquina aprende
6. Discussão do conteúdo apresentadoa. Requerimentos para adaptação dos métodos & modelos
apresentados para os contextos de trabalho dos participantesb. Exercícios discursivos sobre possíveis adaptações
Dia 02/04 – Terça-feira
1. Preparação para o workshop de configuração de propostas de utilização da IA como ferramenta de uso em Educação – esta atividade será conduzida com cuidado especial para poder ser gravada e contribuir para a versão EAD do curso.
a. Divisão dos grupos, com 5-6 alunos por grupob. Tentativa de uniformização dos grupos, com participantes de mesma
instituição
2. Apresentação dos resumos de cada grupoa. Cada grupo será solicitado a fazer um resumo de 5 minutos sobre o seu
plano de da IA como ferramenta de uso em Educaçãob. A classe irá selecionar 3 grupos para apresentação detalhada c. Cada grupo terá 15 minutos para fazer a sua apresentação, seguida de
5 minutos de discussão
3. O workshop caminha para uma conclusão geral, conduzida pelo professor e sumarizada pelas assistentes.
4. Se houver tempo: análise do vídeo “Desafios & Oportunidades no Ensino da Geração Y” – 18 minutos.
Plano de Trabalho – V 3 / detalhado – dia 02/04, 2ª. feira
HorárioModalidade de Apresentação
Objetivo Conteúdo
19:30/20:00 Preleção Informar & Situar Histórico da construção do curso
20:00/20:30 AulaEqualização de conhecimento
Elementos básicos de educação
20:30/20:45 Intervalo “Networking” Livre
20:45/21:00 Vídeo Questionamento O que de fato existe em IA
21:00/22:20 PalestraIntrodução de novos
conceitosModalidades de IA: cognição automática e aprendizado de máquinas
22:20/22:30 PreleçãoPreparar o dia
seguinteComentários de audiência
Plano de Trabalho – V 3 / detalhado – dia 03/04, 3ª. feira
HorárioModalidade de Apresentação
Objetivo Conteúdo
19:30/19:45 Preleção Recapitulação Revisão do conteúdo do primeiro dia
19:45/20:15 VídeoQuestionamento sobre tecnologia
Tecnologia em Educação: sim ou não ?
20:15/21:00Discussão orientada
Ajuste de utilizaçãoComo os conceitos aprendidos até agora podem ser usados no ambiente individual
21:00/21:15 Intervalo “Networking” Livre
21:15/22:00Discussão em
gruposPromoção da Inovação Bibliografia apresentada
22:00/22:20Apresentação de
conclusõesOportunizar a
InovaçãoApresentação dos grupos
22:00/22:30 Preleção Fechamento Relato do docente & auxiliares
Aulas: Elementos Básicos de EducaçãoConteúdo produzido e orientado pela professora Fabiane CastroReferência: Educar na Era Digital. Teaching in a digital age - BATES, Tony. E-book https://opentextbc.ca/teachinginadigitalage/ - Português: abed.org.br/arquivos/Educar_na_Era_Digital.pdf
1. Sociedade do conhecimento2. Competências necessárias na sociedade do conhecimento3. O papel das instituições de ensino4. Impacto das tecnologias digitais5. Lições críticas6. A natureza do conhecimento: epistemologia7. Modelos formais de educação:
a. Objetivismob. Behaviorismoc. Cognitivismod. Construtivismoe. Conectivismo
▪ Como ajudar os alunos a desenvolver
os conhecimentos e habilidades que
precisam na era digital? Não tanto as
competências digitais, mas o
pensamento e conhecimento que lhes
trarão sucesso.
▪ Onde estarão os trabalhos? O
componente do trabalho baseado no
conhecimento e na solução de
problemas.
▪ A era digital exige mudanças
fundamentais na educação.
▪ Existem competências necessárias na
sociedade do conhecimento.
SOCIEDADE DO
CONHECIMENTO
Competências necessárias
Habilidade de Comunicação. Mídias sociais, comunidades, vídeos no YouTube. Identificar tendências e ideias dos outros.
Capacidade de aprender de forma independente.Planejar o que se precisa já que a base do conhecimento
está em constante mutação. Aprender sobre quem são as
pessoas que você precisa conhecer para fazer o trabalho.
Ética e Responsabilidade. Confiança, especialmente em ambientes de redes sociais informais.
Trabalho em equipe e flexibilidade. Colaboração, virtualmente e a distância, com colegas, clientes e parceiros.
Habilidades de Pensamento. Crítico, resolução de problemas, criatividade, originalidade e elaboração de estratégias.
Competências Digitais. Uso de tecnologia integrada e avaliada por meio da base de conhecimento da área.
Gestão do Conhecimento. Mudanças do conhecimento, rapidez. Encontrar, avaliar, analisar, aplicar e divulgar
informações em um contexto particular.
COMPETÊNCIASQue habilidades você está desenvolvendo
com seus alunos?
UNIVERSIDADES
Mudança e Continuidade
As Universidades servem para a criação, avaliação,
manutenção e disseminação de conhecimento. Para
isso, é preciso autonomia, capacidade de desafiar
pressupostos.
Desafio: Como mudar preservando a integridade da
instituição e o que ela representa?
Você acha que as Universidades são irrelevantes hoje?
Se não, que alternativas existem para o
desenvolvimento de alunos com o conhecimento e
habilidades necessários em uma era digital?
Produtividade – Aceitação do termo pelos professores
remete à industrialização do ensino.
TECNOLOGIAS
DIGITAIS
▪ Maior diversidade de estudantes.
▪ Nativos Digitais.
▪ A tecnologia modifica a maneira
como ensinamos.
▪ Aprendizagem totalmente online,
híbrida e aberta.
▪ MOOCS
▪ Gerir o cenário mutante da educação.
EPISTEMOLOGIA
A NATUREZA DO CONHECIMENTO E
SUAS IMPLICAÇÕES PARA O ENSINO
Como o conhecimento é adquirido e como ele é
validado?
Os antigos gregos tinham uma palavra para refletir
a natureza do conhecimento: epistemologia. Esse
é um condutor importante de como ensinamos.
A epistemologia é um ramo da filosofia preocupado com a natureza e a justificativa do
conhecimento.
Epistemologia e teorias da aprendizagem.
PRINCIPAIS LIÇÕES:
▪ É preciso preparar o aluno para a sociedade do conhecimento.
▪ Abrir espaço para ir além da transmissão de
informações: Foco em questionamentos,
exploração de ideias, apresentação de pontos de vista alternativos e desenvolvimento do
pensamento crítico ou original.
▪ Diversidade de alunos exige mais flexibilidade e
customização das aulas.
▪ Aprendizagem online é um contínuo.
▪ À medida que mais conteúdo acadêmico
torna-se aberto e disponível, os alunos
procurarão instituições para apoio à sua aprendizagem.
▪ Professores precisam avaliar tecnologias.
RESUMO
Exercícios e provas exigirão que os alunos
encontrem as “respostas certas” e as justifiquem.
O desenvolvimento de novos conhecimentos
deve atender aos padrões rigorosos de teste
empírico dentro dos quadros teóricos acordados.
O professor objetivista tem que estar no controle
total do que e como os alunos aprendem,
escolhendo o que é importante aprender, a
sequência, as atividades de aprendizagem e como os alunos devem ser avaliados.
OBJETIVISMO
Concentra a atenção sobre as apostas no
comportamento que são capazes de observação
e medição diretas.
Certo estímulo vai provocar determinada
resposta.
O professor tem foco no mensurável.
Recompensa e punição.
BEHAVIORISMO
Capacidade mental do aluno para reorganizar
seu campo psicológico (isto é, seu mundo interior
de conceitos, memórias, etc) em resposta à
experiência.
Sujeito ativo. Não só ambiente, mas a maneira
como o indivíduo interpreta o ambiente.
Cognitivo (pensar), afetivo (sentir), psicomotor
(fazer).
Mente como computador. Isso levou a um grande desenvolvimento do ensino baseado em
tecnologia, incluindo: sistemas tutores inteligentes,
Inteligência Artificial, resultados de aprendizagem,
aprendizagem baseada em problemas e design instrucionais pré-determinados.
COGNITIVISMO
Significado ou compreensão são
alcançados através da assimilação de
informações, relacionando-as com o
nosso conhecimento existente e
processando-as cognitivamente.
Pensar ou refletir sobre novas
informações.
Realidade experimental e dinâmica.
Processo social. Não previsível porque
não tem as regras de determinação
como nas outras teorias.
A tecnologia facilita (não substitui).
CONSTRUTIVISMO
Ligações coletivas entre todos os “nós”
em uma rede que resultam em novas
formas de conhecimento.
Fluxos. Conhecimento acionável.
Diversidade de opiniões. Conecta nós
especializados ou fontes de informação.
Dispositivos não-humanos. Nutrir e manter
conexões.
Conhecimento atualizado e preciso.
Tomada de decisão é processo de
aprendizagem.
CONECTIVISMO
Palestra: Introdução de Novos Conceitos
1. Caracterização dos problemas:a. IA para apoiar as atividades no processo de educação de humanosb. Processo de educação de humanos para trabalhar em ambientes com uso de soluções baseada em IA ou que contenham elementos de IA
2. Processo cognitivoa. Origem do conhecimento pós-moderno / pós-TIb. Características da cognição humana
3. Cognição automática & formas de simulação da cognição humanaa. Aproveitamento de dadosb. Processamento & entendimento de conteúdos desformatadosc. Processamento semânticod. Percepção do usuário
Vídeo: onde você usaria IA neste caso ?
Palestra: IA na educação – como, onde e porque ?
Fábio [email protected] Chefe – BRL / IBM Research Division
Computação Cognitiva & O Futuro do Saber: o que você tem a ver com isto?
Conteúdo apresentado mais de uma centena de vezes, em contextos diferentes e em vários países...
IA na educação•O que a inteligência artificial (computação cognitiva) pode modificar na “educação tradicional”?
Por favor, abordar educação básica (infantil, fundamental e média) e na educação superior.
•Como essas alterações tendem a ser aplicadas na formação de professores. Na formação das
competências/habilidades dos professores.
•Quais as possibilidades de aplicação da computação cognitiva à educação brasileira (abordando ensino
privado e público)? Em termos de investimentos, infraestrutura, política, prazos etc.
•Como as instituições educacionais podem utilizar a inteligência artificial (computação cognitiva), “… como
uma ferramenta para apoio na educação, que proporciona experiências transformadoras, podendo ser
aproveitada em contextos como compreensão de perfil de comportamento do aluno, mapeamento de
conhecimento, relacionamento virtual, marketing, personalização de material de apoio, entre outros”?
•Quais os desafios éticos vislumbrados pelo convidado envolvidos na utilização da inteligência artificial
(computação cognitiva) na educação?
Questões básicas formuladas pelo organizador...
•O que a inteligência artificial (computação cognitiva) pode modificar na “educação tradicional”?
Por favor, abordar educação básica (infantil, fundamental e média) e na educação superior.
•Como essas alterações tendem a ser aplicadas na formação de professores. Na formação das
competências/habilidades dos professores.
•Quais as possibilidades de aplicação da computação cognitiva à educação brasileira (abordando ensino
privado e público)? Em termos de investimentos, infraestrutura, política, prazos etc.
•Como as instituições educacionais podem utilizar a inteligência artificial (computação cognitiva), “… como
uma ferramenta para apoio na educação, que proporciona experiências transformadoras, podendo ser
aproveitada em contextos como compreensão de perfil de comportamento do aluno, mapeamento de
conhecimento, relacionamento virtual, marketing, personalização de material de apoio, entre outros”?
•Quais os desafios éticos vislumbrados pelo convidado envolvidos na utilização da inteligência artificial
(computação cognitiva) na educação?
IA na educação
Nós todos iremos responder
Vocês irão responder
Eu acho que vou responder
Só o tempo pode responder ☺
O professor Pedro Savi vai responder
Para que queremos IA na Educação ?
Começando com... a invasão da tecnologia !
Inteligência Artificial
BlockChain
BitCoin
Robótica & Automação
IoT – Internet das Coisas
Aplicativos & Tecnologias Móveis
Drones
Impressão 3D
Hackatons
StartUps
Agenda de um evento na área de...
Inteligência Artificial
BlockChain
BitCoin
Robótica & Automação
IoT – Internet das Coisas
Aplicativos & Tecnologias Móveis
Drones
Impressão 3D
Hackatons
StartUps
Casos de Sucesso
Ensino presencial
Ensino à Distância
Aprendizado
Millenials
Encantamento & Aproveitamento
Inteligência Artificial
BlockChain
BitCoin
Robótica & Automação
IoT – Internet das Coisas
Aplicativos & Tecnologias Móveis
Drones
Impressão 3D
Hackatons
StartUps
Casos de Sucesso
Ensino presencial
Ensino à Distância
Aprendizado
Millenials
Charles Darwin* 02/1809 - + 04/1882
Quem puxa ?
Quem empurra ?
Evolução...
O Homem: de Omnívoro a... “informívoro”
Quo vadis homo sapiens ?
Stephen HawkingJaneiro, 2000
COMPLEXIDADE
Sintoma inevitável !
Do dado ao conhecimento
INFORMAÇÃODADO
CONHECIMENTO
Dado, Informação & Conhecimento: na prática
30081990190419952106198120052000011220011909199904062000310720021406199629022016
Dado
30081990190419952106198120052000011220011909199904062000310720021406199629022016
DN
Quem é mais novo ?
E o mais velho ?
Há consistência ?
É a DN da seleção ?
30/08/199019/04/199521/06/198120/05/200001/12/200119/09/199904/06/200031/07/200214/06/199629/02/2016
Notação
Como aprendemos: um novo verbo [ cognir ! ]
Dado, Informação & Conhecimento: ilustração
Dado Informação Conhecimento
COGNIÇÃOCONHECIMENTO
SABER
E depois...
DADOINFORMAÇÃO
Informação Estruturada
Estrutura previsível
Posicionamento
conhecido
Lógica constante
Exemplos de Informação Desestruturada
IngredientesMassa150g de manteiga fria, picada56g (1/4 xícara) de açúcar165g (1 xícara + 1 colher sopa) de farinha de trigo85g (1/2 xícara + 1 colher sopa) de farinha de trigo com fermento1 ovo grande, batido
Recheio5 maçãs, qualquer variedade que você queira115g (1/2 xícara) de manteiga sem sal3 colheres (sopa) de farinha de trigo115g (1/2 xícara) de açúcar100g (1/2 xícara) de açúcar mascavoUma pitada de sal60ml (1/4 xícara) de águaCanela moída a gosto
Modo de PreparoRecheioDescasque e fatie as maçãs em pedaços pequenos. Numa panela em fogo médio, derreta a manteiga. Acrescente a farinha de trigo e mexa até formar uma pasta. Adicione os açúcares, sal, água e deixe ferver até borbulhar. Adicione as maças, diminua o fogo e deixe ferver por uns 15 minutos, mexendo sempre. Reserve.
MassaNuma tigela, misture a manteiga, o açúcar e as farinhas. Com a mão ou um misturador de massas (pastry blender), misture tudo até ficar como uma farofa. Adicione o ovo e misture até incorporar e ficar uma massa lisa. Divida a massa em duas, dividindo uma em um tamanho um pouco maior que a outra. Cubra com filme plástico e coloque na geladeira por 20 min.Pré-aqueça o forno a 200°C. Unte com manteiga uma forma de cerca de 23cm e de 2.5cm de profundidade.
Coloque a maior massa entre duas folhas de papel manteiga, e com um rolo, abra a massa até formar um círculo de cerda de 25cm. Com a ajuda do papel manteiga, coloque a massa na forma. Gentilmente pressione a massa na forma. Abra a segunda massa da mesma forma em um círculo de cerca de 24cm. Derrame o recheio sobre a massa na forma, cubra com a outra massa aberta. Pressione a extremidade das massas para uni-las e corte o excesso. Pincele uma gema de ovo sobre a torta. Leve para assar pro 20min a 200°C, então reduza para 180°C e asse por mais 18 a 20min, ou até que a torta tenha dourado. Retire do forno e deixe esfriar por no mínimo 20min antes de servir.
Computação social
2005
Vo
lum
e e
m E
xa
byte
s
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000 2020
Porcentagem de dados
desestruturados
Po
rce
nta
ge
m d
e d
ad
os
de
se
stru
tura
do
s100
80
60
40
20
0
Estamos aqui
Sensores & Atuadores
VoIP
Dadosempresariais
MidiasSociais
Informação estruturada X desestruturada
Rick (Blaine) [Humphrey Bogart] é o dono do bar
Ilsa (Lund) [Ingrid Bergman] é a mulher do Victor Laszlo
O pianista do bar é o Sam
Ilsa é tcheca
A música de Rick & Ilsa é “As time goes by”
Rick é americano
Ilsa entra no bar, encontra o pianista e pede a ele que toque a
música mais uma vez. Qual música Sam vai tocar ?
Você é uma máquina [de cognição] !
Do dado ao conhecimento
INFORMAÇÃODADO
CONHECIMENTO
COGNIÇÃOCONHECIMENTO
SABER
Futuro
IA & Big Data
Fuzzy LogicMachine Learning
Artificial IntelligenceNeural Networks
Esta máquina é inteligente ?
O que esta máquina aprendeu ?
Agora imagina estas !
Possibilidades de uso de IA em Educação
IA como ferramenta de apoio a Educação
Ensino para quem vai usar IA em suaatividade profissional.
Educação para produção de soluções de IA
Professor/Instrutor/Coach
Professor/Instrutor/Coach
Professor/Instrutor/Coach
Alunos emqualquer idade
Alunos emformação
profissional
Técnicos em TI
O que afinal, pode ser considerado IA ?
Cognição baseada em interpretação semântica
Cognição baseada dados
Cognição baseada em regras de produção
Input Complexidade
Reconhecimentode voz
Reconhecimentode imagens
TextoDados
desestruturados
Dadosestruturados
Regras tipo “if, then, else”
Output
Texto
Dados
Instrução
Alta
Média
Baixa
Conhecimento, Aprendizagem & Linguagem
Elementos Fundamentais de Linguagem
Vocabulário
Gramática
Sintaxe
Semântica
Pragmática/Semiótica
Fonética
Fonologia
Morfologia
Lexicologia
Terminologia
Estilística
Filologia
- +Dificuldade de representação por formalismomatemático
Reconhecimento de voz, Síntese de vozProcessamento de Linguagem Natural
Captura & produção de sentimentos, interpretação & produção de emoções
Marketing
Plano de Trabalho – V 3 / detalhado – dia 02/04, 2ª. feira
HorárioModalidade de Apresentação
Objetivo Conteúdo
19:30/20:00 Preleção Informar & Situar Histórico da construção do curso
20:00/20:30 AulaEqualização de conhecimento
Elementos básicos de educação
20:30/20:45 Intervalo “Networking” Livre
20:45/21:00 Vídeo Questionamento O que de fato existe em IA
21:00/22:20 PalestraIntrodução de novos
conceitosModalidades de IA: cognição automática e aprendizado de máquinas
22:20/22:30 PreleçãoPreparar o dia
seguinteComentários de audiência
Bibliografia• Educar na Era Digital - Teaching in a digital age - BATES, Tony. E-book https://opentextbc.ca/teachinginadigitalage/ - Português: abed.org.br/arquivos/Educar_na_Era_Digital.pdf
• Universidades dos EUA tentam trazer ética dos médicos para programadoreshttp://link.estadao.com.br/noticias/geral,universidades-dos-eua-tentam-trazer-etica-dos-medicos-para-programadores,70002249875
• UFSCar oferece especialização em Educação e Tecnologiashttp://agencia.fapesp.br/ufscar_oferece_especializacao_em_educacao_e_tecnologias_/27468/
• Lúcia Dellagnelo - A tecnologia como aliada da educaçãohttps://www.youtube.com/watch?v=I7katADp-08&t=775s
• Brasileiros associam baixa qualidade da educação a violência e corrupçãohttps://educacao.uol.com.br/listas/brasileiros-associam-baixa-qualidade-da-educacao-a-violencia-e-corrupcao.htm
• The Economist Intelligence Unit - Fostering exploration and excellence in 21st century schoolshttp://www.eiu.com/home.aspx
Retrospectiva
Preleção introdutória Plano
Equalização
Equalização Palestra: Introdução crítica à IA
Palestra: Tecnologia, Evolução & ComplexidadePalestra: dado, informação & K
Palestra: cognir Palestra: informação estruturada & desestruturada
Palestra: dados & aprendizado de máquinas Palestra: IA & seus tipos
Marketing
Plano de Trabalho – V 3 / detalhado – dia 03/04, 3ª. feira
HorárioModalidade de Apresentação
Objetivo Conteúdo
19:30/19:45 Preleção Recapitulação Revisão do conteúdo do primeiro dia
19:45/20:15 VídeoQuestionamento sobre tecnologia
Tecnologia em Educação: sim ou não ?
20:15/21:00Discussão orientada
Ajuste de utilizaçãoComo os conceitos aprendidos até agora podem ser usados no ambiente individual
21:00/21:15 Intervalo “Networking” Livre
21:15/22:00Discussão em
gruposPromoção da Inovação Bibliografia apresentada
22:00/22:20Apresentação de
conclusõesOportunizar a
InovaçãoApresentação dos grupos
22:00/22:30 Preleção Fechamento Relato do docente & auxiliares
Educação no Brasil, hoje !
Os dados mostram que a maior parte da população (77%) concorda totalmente ouem parte com a afirmação de que o problema da violência no Brasil se relaciona de forma direta com a baixaqualidade da educação no país. Já seis emcada dez brasileiros, ou seja, 60%, dizem o mesmo com relação à corrupção.
Tecnologia na Educação: Lúcia Dellagnelo
https://youtu.be/I7katADp-08
Tópicos para discussão orientada1. Políticas públicas apenas ou algo mais ?2. Educação está sempre em busca de inovação.3. Planos 1932, 1959 e 2013: são muito parecidos !4. A educação está sempre aquém da expectativa da sociedade.5. A sociedade do conhecimento exige educação.6. A educação exige uma cultura de inovação & renovação.7. Na sociedade do conhecimento, a necessidade de educação segue por toda a vida.8. Convencimento do cidadão sobre a necessidade de educação:
a. Elementos internos, relevantes para o indivíduob. Elementos externos, relevantes para o sucesso no mercado de trabalho
9. Escolaridade X renda.10. Pressão da sociedade.11. Educação como valor X Trabalho como valor.12. Educação virou manchete !13. Três atributos críticos para uma geração inovadora:
a. Conhecimento específicob. Posicionamento críticoc. “ativismo” – competências não cognitivasBrasil ainda não resolveu o primeiro item !
14. Disrupção da tecnologia na educação.15. Neurociência & ensino personalizado
Tecnologia & Educação
▪ Visão & intenção▪ Competência de uso▪ Qualidade do conteúdo digital▪ Infraestrutura & equipamentos
O que vocês aprenderam ?
O que vocês vão fazer com o que aprenderam ?
Sugestão de leitura complementar
O Futuro Será Melhor ?
Pós-graduação em A Moderna Educação: metodologias, tendências e foco no aluno
Top Related