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CENTRO UNIVERSITÁRIO FAVENI INFORMÁTICA NO ENSINO DA MATEMÁTICA GUARULHOS – SP 2 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 4 2 A INFORMÁTICA NO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM ................... 5 2.1 A informática como ferramenta de apoio ao processo de ensino e de aprendizagem .............................................................................................................. 5 2.2 Construcionismo: uso do computador na Educação ........................................... 6 2.3 Contribuições da informática para os processos de ensino e aprendizagem ..... 7 2.4 E a internet? Quais são suas contribuições para a Educação? .......................... 9 2.5 Compreendemos de onde viemos, mas e agora? Para onde vamos? ............. 11 3 TECNOLOGIAS DIGITAIS NO ENSINO DE MATEMÁTICA ................................ 14 3.1 As tecnologias digitais e a matemática ............................................................. 15 3.2 Resolvendo problemas do dia a dia .................................................................. 22 4 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ................................................................................. 26 4.1 O que é inteligência artificial (IA)? .................................................................... 27 4.2 Histórico ............................................................................................................ 30 4.3 Aplicações ........................................................................................................ 33 4.4 Aplicações da Inteligência Artificial em Educação ............................................ 37 5 HISTÓRIA DO COMPUTADOR EDUCACIONAL ................................................. 38 5.1 A Informática como Ferramenta de Aprendizagem ........................................... 42 5.2 O Papel do Professor Frente às Novas Tecnologias ........................................ 46 6 SISTEMAS ESPECIALISTAS ............................................................................... 50 6.1 Características de um Sistema Especialista ..................................................... 52 6.2 Estrutura de um Sistema Especialista .............................................................. 53 6.3 Base de Conhecimento ..................................................................................... 55 6.4 Pessoas Envolvidas na Construção de Sistemas Especialistas ....................... 57 6.5 Representação do Conhecimento ..................................................................... 58 6.6 Sistemas Especialista do ponto de vista Educacional ...................................... 62 6.7 O módulo Especialista ...................................................................................... 65 6.8 Módulo Pedagógico .......................................................................................... 65 6.9 Módulo interface ............................................................................................... 66 6.10 Exemplos de Programas de Ensino Usando Inteligência Artificial .................... 67 7 AVALIAÇÃO DE SOFTWARES MATEMÁTICOS ................................................. 70 3 7.1 Conhecendo os Tipos de Softwares e Licenças ............................................... 71 7.2 Programa .......................................................................................................... 71 7.3 Software ............................................................................................................ 71 8 CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 80 9 REFERÊNCIAS ..................................................................................................... 82 4 1 INTRODUÇÃO Prezado aluno! O Grupo Educacional FAVENI, esclarece que o material virtual é semelhante ao da sala de aula presencial. Em uma sala de aula, é raro – quase improvável - um aluno se levantar, interromper a exposição, dirigir-se ao professor e fazer uma pergunta, para que seja esclarecida uma dúvida sobre o tema tratado. O comum é que esse aluno faça a pergunta em voz alta para todos ouvirem e todos ouvirão a resposta. No espaço virtual, é a mesma coisa. Não hesite em perguntar, as perguntas poderão ser direcionadas ao protocolo de atendimento que serão respondidas em tempo hábil. Os cursos à distância exigem do aluno tempo e organização. No caso da nossa disciplina é preciso ter um horário destinado à leitura do texto base e à execução das avaliações propostas. A vantagem é que poderá reservar o dia da semana e a hora que lhe convier para isso. A organização é o quesito indispensável, porque há uma sequência a ser seguida e prazos definidos para as atividades. Bons estudos! 5 2 A INFORMÁTICA NO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM Neste capítulo, você vai estudar a informática como ferramenta de apoio ao processo de ensino e aprendizagem. Para isso, você vai analisar as contribuições que a informática e suas diversas ferramentas apresentaram e ainda apresentam para a Educação. Essa é uma área muito dinâmica, portanto, será importante que você reconheça que os recursos tecnológicos estão a serviço dos conteúdos (SANTOS, 2017). 2.1 A informática como ferramenta de apoio ao processo de ensino e de aprendizagem A informática como ferramenta de apoio ao processo de ensino e aprendizagem iniciou na década de 1960, quando Saymour Papert criou uma linguagem de programação para ensinar crianças a criar programas. Papert, então professor e pesquisador do Instituto de Tecnologia de Massachuttes (Estados Unidos), idealizou uma máquina para as crianças. Com essa máquina, a criança poderia expressar suas construções mentais e, por meio dessa representação gráfica produzida por ela e ilustrada na tela de um computador, seria possível visualizar o que ela estaria aprendendo. O objetivo inicial era oportunizar que crianças, em qualquer idade, pudessem pensar sobre o processo de construção de um programa que se baseava em conhecimentos sobre lógica e matemática, mas que poderia ser utilizada em qualquer área do conhecimento (SANTOS, 2017). Por meio de recursos simples, a criança ou qualquer usuário poderia fornecer instruções ao computador, e este, por meio de um programa, executaria os passos na tela. Por exemplo, ao repetir quatro vezes os comandos “para frente 50, vire à direita 90” o usuário teria, ao final, a imagem de um quadrado na tela. A Figura 1 apresenta a construção de um quadrado, mas com as instruções em inglês – dessa forma, a instrução “forward 50” significa “para frente 50 (passos)”, e a instrução “rigth 90” significa “vire à direita 90 (graus)” (SANTOS, 2017). 6 2.2 Construcionismo: uso do computador na Educação Papert criou a linguagem. Logo, mas, acima de tudo, criou uma teoria para aprendizagem com computadores. Essa teoria foi chamada por Papert de construcionismo, nome dado à abordagem computacional do construtivismo, ligado à epistemologia genética de Jean Piaget. Para Papert, aluno de Piaget, o construcionismo apresentava como principal argumento o fato de que o conhecimento não pode ser transmitido, uma vez que o aluno, ou qualquer ser humano, não possui uma antena, como ocorre em um aparelho de televisão ou rádio, em que o sinal transmitido poderia ser captado e, dessa forma, simplesmente reproduzido. Por isso, Papert acreditava que o conhecimento precisava ser construído por cada um, a partir de seus processos mentais – ideia central do construtivismo – ou seja, através da interação do indivíduocom o objeto de conhecimento. Essa construção mental pode ser apresentada pelo aluno a partir de construções realizadas por meio do computador (PAPERT, 2008). Por muitos anos, o Logo foi utilizado como recurso para inserção do computador em diferentes disciplinas. No Brasil, na década de 1980, foram diversas as iniciativas governamentais para disseminar a utilização dessa linguagem nas escolas, e ocorreram muitas experiências propagadas em escolas e universidades. O 7 Governo Federal, ao reconhecer a importância do uso do computador como ferramenta de apoio à Educação, criou nessa década a Secretaria Especial de Informática (SEI), com o objetivo de ter uma área responsável por implementar e regulamentar políticas públicas capazes de tornar a informática educativa uma ferramenta cada vez mais disseminada na sociedade brasileira, por meio do seu uso nas escolas, sobretudo nas escolas públicas (NASCIMENTO, 2007). Contudo, após alguns anos, outros recursos surgiram e foram, aos poucos, substituindo a programação na Educação. Saiba Mais! Informática é a ciência que se ocupa do tratamento automático e racional da informação considerada como suporte dos conhecimentos e das comunicações, que se encontra associada à utilização de computador e seus programas. (INFORMÁTICA, 2013). 2.3 Contribuições da informática para os processos de ensino e aprendizagem Desde que a informática foi utilizada nas escolas brasileiras, o objetivo era oportunizar que os alunos tivessem acesso aos conteúdos de diferentes formas, não apenas a partir dos recursos convencionais com que os professores contavam, ou seja, a informática estaria a serviço dos conteúdos. Para isso, era preciso que os professores tivessem conhecimento sobre o manuseio dos computadores para, assim, planejar suas aulas. Por isso, até hoje, muitas são as iniciativas das instituições públicas e privadas para garantir que os professores tenham domínio das ferramentas e das formas de utilização como instrumentos que contribuam para seus processos de ensino e aprendizagem (SANTOS, 2017). A indústria da tecnologia nunca parou de inovar e, depois da linguagem. Logo e com a possibilidade do acesso cada vez mais personalizado aos computadores pessoais, muitos softwares foram criados e adaptados para uso em espaços de ensino e aprendizagem. O Logo era conhecido como um software de autoria, pois, a partir dele, era possível não apenas construir figuras geométricas (como ilustrou a Figura 8 1), mas construir programas, ou seja, pessoas com um pouco mais de domínio sobre a ferramenta poderiam fazer construções inéditas. Com os computadores pessoais e com os softwares de escritório, a partir da década de 1990, criação de textos, apresentações e planilhas foram ferramentas que começaram a ser utilizadas para o ensino e a aprendizagem de conteúdos. Contudo, esses recursos – em função de nem sempre serem utilizados para construir propostas que façam com que os estudantes elaborem criações e reflexões – eram (e ainda são) utilizados para oportunizar que as pessoas tenham conhecimentos básicos de informática ou para dinamizar aulas e torná-las visualmente mais atrativas (SANTOS, 2017). Usar slides, por exemplo, para projetar um conteúdo que antes era reproduzido no quadro não apresenta inovação, mas apenas dinamiza a forma como o conteúdo é apresentado. Então, como inovar com esses recursos? Um exemplo para inovar ou oportunizar que os estudantes construam conhecimento por meio de um software de edição de slides está na construção de um jogo de perguntas e respostas. Esse software, além de oportunizar que sejam feitas apresentações, apresenta diversas outras funcionalidades – uma delas, necessária para esse tipo de jogo, é a inserção de links (SANTOS, 2017). Fique atento! A informática ou qualquer outro recurso tecnológico precisa oportunizar aos estudantes a reflexão, a busca de novas informações, a curiosidade e o interesse em compartilhar o conhecimento adquirido. Os softwares podem ser classificados em diferentes categorias, tais como: Softwares de autoria – permitem que sejam construídos outros programas a partir deles. O Logo é um exemplo, mas, atualmente, a Educação utiliza também Scratch, Alice, Arduíno, entre outros. Softwares aplicativos – utilizados para produzir conteúdos e operar diferentes trabalhos. Alguns exemplos são encontrados nos softwares de escritório, como os editores de texto, de slide e planilhas eletrônicas. 9 Softwares gráficos – utilizados para construção e edição de imagens. Há os que permitem edições mais simples, como Paint e Gimp, mas na linha profissional existem outros, como o Photoshop, por exemplo. Softwares tutoriais – utilizados para apresentar conhecimentos de determinadas áreas. Podem ser construídos por meio de softwares de autoria, por exemplo (SANTOS, 2017). Exemplo Você já ouviu falar em Apps? Essa sigla se popularizou com a disseminação dos dispositivos móveis e significa “aplicativos”. Os aplicativos são softwares destinados a aplicações específicas. No celular, por exemplo, podemos baixar ou instalar os recursos de comunicação instantânea. O termo “aplicativo”, porém, surgiu há muito tempo, não é novo. Desde que os computadores portáteis se tornaram populares, existem os aplicativos. Alguns exemplos são os editores de texto, de slides, planilhas, entre outros. Que outros aplicativos existem em seu computador? 2.4 E a internet? Quais são suas contribuições para a Educação? Logo depois dos computadores pessoais e dos softwares de escritório, surgiu a internet. Começou a ser utilizada na Educação a partir dos anos 1990, mas com mais intensidade após os anos 2000. Apresenta uma gama de possibilidades, pois, a partir dela, estamos conectados ao mundo. Uma postagem aqui pode ser vista em outro país, por exemplo. Essa ferramenta ampliou as perspectivas educacionais por possibilitar que os alunos passassem (novamente) a ser protagonistas, a partir da publicação de postagens, construção de blogs, vídeos, fotos, redes sociais, entre outros (SANTOS, 2017). 10 Fique Atento! Contudo, a internet ainda não é totalmente acessível. No Brasil e em diferentes partes do mundo, muitas escolas não têm acesso ou apresentam conexão limitada, fato que ainda restringe a utilização nas práticas educacionais. Os benefícios dessa ferramenta para os processos de ensino e aprendizagem surgem a partir das propostas educacionais. Por exemplo, fazer pesquisas sobre determinado assunto pode não ser tão enriquecedor quanto a criação de um canal no YouTube para que os alunos produzam e apresentem questões ligadas a temas polêmicos (SANTOS, 2017). Alguns cuidados são necessários ao utilizar os recursos da informática para ensino e aprendizagem. Por exemplo, uma aula transmissiva, em que o professor fala e os alunos copiam, pode ser reproduzida quando os alunos são convidados a responder perguntas definidas pelo professor a partir de pesquisas na internet. No entanto, uma aula em que o aluno precise construir um debate com outros colegas a partir de uma temática preestabelecida, tendo que recorrer à internet para encontrar soluções com o apoio do professor, certamente será muito mais significativa para os estudantes. Com isso, o uso da informática não representa mudanças na forma de ensinar e aprender. O que oportuniza mudanças é a compreensão que alunos e professores têm sobre as potencialidades dessas ferramentas para o processo educacional (SANTOS, 2017). Saiba mais! A internet, originada a partir da Arpanet, surgiu por uma necessidade dos Estados Unidos em descentralizar suas informações durante a Guerra Fria entre a década de 1960 e 1970 (BARROS, 2013). 11 2.5 Compreendemos de onde viemos, mas e agora? Para onde vamos?A melhor alternativa para superar as diferenças entre o conhecimento que o professor tem sobre tecnologia e o que o aluno tem é, certamente, o trabalho conjunto. Professor e aluno, juntos em busca de um aprendizado coletivo e contínuo, é uma realidade cada vez mais presente (SANTOS, 2017). Hoje, vivemos o chamado movimento Maker, o que se conhece também por “Faça Você Mesmo” ou, em inglês, Do-It-Yourself. Nesse cenário, cada um cria e recria seus instrumentos a partir de sucatas ou de impressoras 3D. A Figura 2 ilustra um FabLab, nome atribuído aos laboratórios que impulsionam o movimento Maker. Espalhados por todo o mundo, têm características comuns: muitos recursos à disposição dos usuários, todos ajudam a todos, são abertos a qualquer pessoa interessada e profissionais responsáveis pelo espaço, com vasto conhecimento em computação. A impressora 3D aparece em primeiro plano na Figura 2, é similar a uma caixa de cor preta e está concluindo a impressão de algum artefato. Essas impressoras são responsáveis pela fabricação de inúmeros elementos, desde simples personagens ou figuras geométricas até objetos mais sofisticados, como peças mecânicas ou próteses. Tudo depende do conhecimento prévio, do objetivo e dos recursos envolvidos. Acredita-se que é uma nova revolução, pois cada um pode criar o que quiser! A ideia do aluno protagonista encontra, nessa abordagem, um lugar mais do que central. 12 Além desse movimento, há outro que tem somado muitos adeptos, o da programação, seja por meio da robótica, pela produção de aplicativos para dispositivos móveis ou, ainda, por meio de ferramentas de programação, como o Scratch (SANTOS, 2017). Ao nos reportarmos para a história da informática na Educação, percebemos que estamos utilizando novamente algo que deu muito certo: a programação. O Scratch é um software de autoria originado a partir do Logo. A Figura 3 ilustra a mesma construção realizada na Figura 1, mas no Scratch. É possível visualizar que, para construir um quadrado, existem blocos de códigos com as informações sobre o que deve ser feito. Por meio desses blocos, o software recebe as instruções e passa a executar os comandos na tela. Esse tipo de programação, em que são utilizados blocos predefinidos e personalizáveis, chama-se programação visual. Exemplo de um FabLab. 13 Ao programar, o aluno precisa mobilizar muitos saberes, seja da própria programação ou de conhecimentos de outras áreas. Então entram em cena conhecimentos sobre lógica, matemática, física e outros tantos que podem ser trabalhados de acordo com a intenção do projeto a ser construído (SANTOS, 2017). As ferramentas para construção de aulas com o uso de informática aumentaram no decorrer do tempo. Para inovar, mais do que ter acesso às tecnologias, é preciso ter criatividade, disposição e o entendimento de que o aluno precisa estar no centro do processo educacional. A Figura 4 ilustra a construção feita por uma criança com materiais de sucata. Trata-se de um protótipo de um robô. O mais interessante é que foi construído pela própria criança! 14 3 TECNOLOGIAS DIGITAIS NO ENSINO DE MATEMÁTICA A relevância da inclusão das tecnologias digitais no ambiente escolar já é consenso entre os docentes, uma vez que, a cada dia, elas estão mais presentes no cotidiano de todos nós, principalmente das crianças. O professor tem papel fundamental nesse novo formato de sala de aula, por ser um moderador que nem sempre, e não necessariamente, é detentor de todas as respostas, mas pode, inclusive, descobri-las com seus alunos (SILVA, 2015). Neste capítulo, você verá as relações entre as tecnologias e a educação matemática. Sabemos que há uma certa distância entre as diversas tecnologias disponíveis e o acesso a todas elas na educação básica pública, no entanto, aqui, você terá a oportunidade de identificar essas tecnologias digitais e reconhecer sua importância no processo de ensino-aprendizagem de matemática, bem como encontrará, além de conceitos e teoria, exemplos práticos e aplicados, que fazem parte do cotidiano dos estudantes (SILVA, 2015). 15 3.1 As tecnologias digitais e a matemática Muito tem se falado do avanço das tecnologias na atualidade, bem como do perigo envolvido em seu uso ou interpretação indevida. A matemática precisa estar em sintonia com as mudanças que vêm ocorrendo, portanto, é importante pensarmos em formar alunos críticos, conectados às novas tecnologias e, principalmente, capazes de selecionar informações a serem utilizadas em determinado problema (SILVA, 2015). Borba, Silva e Gadanidis (2015) destacam que a inovação tecnológica possibilita a exploração de cenários alternativos para a educação. Ao discutir o avanço do uso de tecnologias digitais em educação matemática no Brasil, os autores abordam uma perspectiva estruturada em quatro fases, descritas a seguir. 1ª Fase Desde 1980, já se discutia o uso de calculadoras simples, científicas e de computadores. Nessa primeira fase, surge o uso do software LOGO, por volta de 1985, que enfatizava relações entre linguagem de programação e pensamento matemático. Cada comando dado ao software determinava um procedimento a ser executado por uma tartaruga virtual, e esses movimentos possibilitavam a construção de objetos geométricos, como segmentos de reta e ângulos (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Vejamos um exemplo. 16 As trocas simbólicas na interação entre a criança e o software LOGO, envolvendo aspectos de programação computacional, possibilitam a formação do funcionamento de mecanismos presentes na construção de conhecimentos. Os autores argumentam, ainda, que o uso do LOGO permite que o aluno possa estabelecer relações entre representações algébricas e geométricas dinâmicas (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Nos anos 1980 e início de 1990, a informática começou a se disseminar no sistema educacional brasileiro. 2ª Fase Essa fase tem início na primeira metade dos anos 1990, quando o uso de computadores pessoais se torna acessível. Aqui, inicia-se uma discussão sobre as perspectivas de como estudantes, professores e pesquisadores viam o papel dos computadores em suas vidas. Empresas, governos e pesquisadores começaram a desenvolver softwares educacionais, e os professores começaram a ser capacitados para o uso de “tecnologias informáticas” (TI) em sala de aula. Softwares como o Winplot, o Fun, o Graphmathica, o Cabri Géomètre e o Geometricks foram utilizados (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Um exemplo dessa fase é o uso do GeoGebra, atividade realizada em grupos. 17 3ª Fase Essa fase iniciou-se por volta de 1999, quando a internet começa a ser utilizada como fonte de informação e meio de comunicação, por meio de e-mails, chats e fóruns de discussão. Surge, então, uma nova expressão: “tecnologias da informação” e “tecnologias da informação e comunicação” (TIC). Nesse momento, começa a se pensar em cursos on-line e sobre a inserção da matemática em ambientes virtuais. O ambiente virtual possibilitava interação síncrona por meio de videoconferências, e o Winplot foi bastante utilizado (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Vejamos um exemplo com o uso do Winplot. 18 Borba, Silva e Gadanidis (2015) afirmam que a interação em ambientes virtuais de aprendizagem oferece nuances cognitivas diversificadas. 4ª Fase Essa é a fase que estamos vivendo, a qual teve início em meados de 2004, quando passamos a ter uma internet rápida, com qualidade de conexão. A quantidade e o tipo de recursos passam a ser aprimorados. Com o uso de tecnologias digitais, essa fase caracteriza-se por aspectos como: GeoGebra; multimodalidade; novos designs e interatividade; tecnologiasmóveis ou portáteis; performance; e performance matemática digital (SILVA, 2015). Para Borba, Silva e Gadanidis (2015), o surgimento de cada fase ao longo do tempo não substitui a anterior, elas vão se integrando, já que muitos aspectos que surgiram nas primeiras fases ainda são fundamentais. Imagina-se que, em uma nova fase, o uso pedagógico de um novo recurso tecnológico trará originalidade ao pensar com tecnologias. = 5. 19 Follador (2012) ressalta que o século XX foi marcado pela revolução tecnológica, desde nossas tarefas diárias mais simples até as mais complexas, inclusive na educação. Ainda que as tecnologias possam gerar certa insegurança nos professores, elas precisam ser incorporadas no ambiente escolar. É papel da escola socializar novos saberes e sistematizar os saberes empíricos dos estudantes visando a prepará-los não apenas para sua formação acadêmica, mas para o mundo. Os conteúdos ligados ao tratamento da informação são saberes fundamentais para a leitura de mundo e a compreensão de textos mais completos, além de tabelas e gráficos. A inserção da informática na sala de aula provoca mudanças significativas em sua dinâmica, e, obviamente, o professor tem um papel fundamental nesse processo. O uso das tecnologias reorganiza a maneira como pensamos os objetos. Além de reorganizar o pensamento, as tecnologias acabam trazendo à tona problemas novos e interessantes (ROLKOUSKI, 2013). Das tecnologias digitais disponíveis Os chats e web conferências já possibilitaram que construções geométricas e resolução de problemas fossem realizadas coletivamente e a distância, inclusive com interações entre Estados brasileiros. Com a internet rápida, muitas outras possibilidades surgem na educação matemática (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Apresentaremos alguns exemplos a seguir. Tecnologias móveis Esse tipo de tecnologia chegou com força total por meio de laptops, telefones celulares, tablets, calculadoras gráficas, entre outros. Muitos estudantes utilizam seus telefones celulares para consultar plataformas, como o Google, utilizar a câmera fotográfica ou recurso de vídeo e gravação durante as aulas, por exemplo. Como o telefone celular é constantemente utilizado por estudantes das mais variadas faixas etárias, cabe fazer um paralelo entre (a) a matemática no dia a dia dos estudantes 20 (uma forma de iniciação à modelagem matemática) e (b) o celular enquanto tecnologia do dia a dia (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Wikipédia Tem sido bastante utilizada por estudantes com recurso para iniciar uma pesquisa, porém ela possui alguma limitação, já que seu conteúdo pode ser alterado por qualquer pessoa por ter natureza colaborativa, mas cabe destacar que existe uma equipe na Wikipédia que analisa e controla as alterações realizadas. O uso desse recurso não exclui a busca por fontes alternativas e diversificadas (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Facebook Muitas universidades, grupos de pesquisa, escolas e comunidades de interesse vêm utilizando o Facebook para divulgação de eventos e para participar de fóruns de discussões. Algumas escolas criam páginas em formato de grupo. Essa plataforma permite inclusão de textos escritos, imagens e vídeos em seus fóruns, proporcionando maior interação (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). MOOC A sigla vem do inglês Massive Open Online Course, que signifi ca Curso On- line Aberto de Massas. Esse é um curso oferecido por meio de plataformas educacionais, como o Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), redes sociais ou ferramentas da Web 2.0. Esse tipo de curso não exige pré-requisitos e não oferece certifi cado de participação (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). 21 YouTube e vídeo digital Essa ferramenta não foi feita com fins educacionais, mas já tem sido adaptada para tal. Ainda que resistências quanto ao seu uso estejam presentes por parte de alguns professores, acredita-se que, ao trazer o vídeo digital, bebendo da mesma fonte que os alunos bebem para se divertir e se comunicar, estaremos instigando a participação mais ativa e interessada dos alunos. Por exemplo, trabalhos como a matematização da área da teia de aranha podem ser apresentados na forma de vídeo com uma estética interessante, utilizando apenas a oralidade e a escrita (BORBA; SILVA; GADANIDIS, 2015). Webquests Site projetado para o aprendizado de determinado conteúdo utilizando recursos da internet; seu principal objetivo é estimular a pesquisa e o senso crítico. Estudos já apontam que os alunos engajados em produzir webquests ou mesmo em utilizá-las têm ganhos na aprendizagem. O professor tem a oportunidade de propor aos seus alunos situações que necessitem de criatividade, gerem discussões e refl exões por meio da produção de webquests (ROLKOUSKI, 2013). Blogs Presentes em uma página na internet de fácil utilização, a qual os usuários atualizam quase diariamente e abordam vários assuntos de seu interesse. Pode ser utilizado em sala de aula como uma espécie de portfólio, onde os alunos poderão postar suas experiências e reflexões sobre os conteúdos estudados (ROLKOUSKI, 2013). Chats Possibilitam interação síncrona por meio de mensagens rápidas. Em matemática, o chat tem sido bastante utilizado para a formação de professores na modalidade a distância. Embora possa ter alguma limitação no trabalho com 22 problemas matemáticos, isso pode ser contornado com a utilização de outras mídias conjuntamente (ROLKOUSKI, 2013). Calculadoras Follador (2012) chama a atenção para a discrepância entre os recursos tecnológicos desenvolvidos nas últimas décadas e os disponíveis na maioria das escolas. Portanto, uma solução inicial para introduzir recursos tecnológicos nas aulas de matemática é propor atividades com o uso de calculadoras simples. A calculadora pode representar um degrau para a utilização dos computadores, além de isso oferecer uma oportunidade de raciocinar de forma diferente e validar os resultados dos cálculos efetuados. Planilhas eletrônicas Com o uso de planilhas eletrônicas, estamos preparando nossos alunos para o mercado de trabalho, oferecendo aos alunos a oportunidade de conhecer um software com potenciais amplos e, ao mesmo tempo, de desenvolver conceitos matemáticos. Elas permitem elaborar gráficos, quadros, tabelas com cálculos variados e com as mais diversas funções, como, por exemplo, financeiras, estatísticas, trigonométricas, lógicas, etc. (FOLLADOR, 2012). 3.2 Resolvendo problemas do dia a dia Uma vez identificadas algumas das tecnologias digitais para o ensino de matemática na Educação Infantil e no Ensino Fundamental, nesta seção você acompanhará exemplos de resolução de problemas do cotidiano com auxílio de tecnologias digitais. 23 Problema 1: Veja o problema sugerido por Rolkouski (2013): suponha que estamos com uma nota de R$ 50,00 e compramos 2 quilos e meio de batata a R$ 1,23 o quilograma, 2 sabonetes a R$ 1,21 a unidade e quatrocentos gramas de carne a R$ 8,74 o quilograma. Quanto receberemos de troco? A solução para esse problema pode ser dada pela expressão: No entanto, se digitarmos toda a expressão em uma calculadora da maneira como está escrita, aparecerá como resultado o valor R$ 52,84, que, evidentemente não representa o que queríamos. Precisamos encontrar uma maneira para efetuar esse cálculo de forma rápida e sem precisar recorrer ao lápis e papel. Isso pode ser feito utilizando as teclas M+, M‒ e MR (RM, RCL ou MRC) (ver Quadro 1). Quadro 1. Cálculos e explicação do que a calculadora está fazendo 50 M+ Esse cálculo representa que a calculadora está somando 50 à memória 2,5 × 1,23 = M− Essa sequência de teclas representa que acalculadora está tomando o resultado de 2,5 × 1,23 e subtraindo do valor que está na memória. 2 × 1,21 = M− Da mesma forma que a sequência anterior, representa que a calculadora está tomando o resultado de 2 × 1,21 e subtraindo do valor que está na memória. 0,4 × 8,74 = M− Da mesma forma que a sequência anterior, representa que a calculadora está tomando o resultado de 0,4 × 8,74 e subtraindo do valor que está na memória. MR Com essa tecla, a calculadora retorna o resultado desejado. Fonte: Adaptado de Rolkouski (2013) 24 Problema 2: Follador (2012) apresenta um exemplo envolvendo a cesta básica na cidade de Aracaju (SE). A cesta básica é composta por 6 kg de carne, 7,5 litros de leite, 4,5 kg de feijão, 3 kg de arroz, 1,5 kg de farinha, 6 kg de batata, 9 kg de tomate, 6 kg de pão, 600 g de café, 7,5 dúzias de banana, 3 kg de açúcar, 900 ml de óleo e 750 g de manteiga (ver Quadro 2). Os dados são coletados e organizados em uma tabela para, então, construirmos gráficos que permitam acompanhar o comportamento do custo da cesta básica no período em análise, ou seja, de dezembro de 2006 a abril de 2007. A Figura 4 mostra um gráfico de linhas que pode ser elaborado para esta situação-problema (SILVA, 2015). 25 Esse é um exemplo dentre tantos que poderiam ser sugeridos, e cabe destacar que, mais importante do que coletar os dados e transformá-los em representação gráfica, é interpretar os resultados de maneira crítica. Pode-se sugerir trabalho em grupos que envolva temas, como, por exemplo: diversão preferida, música preferida, animal preferido, alimento preferido, naturalidade ou outro dado referente à cultura local (SILVA, 2015). Problema 3: Araújo e Santos (2014) utilizam o software Balança Interativa (Figura 5). Trata- -se de um software educativo que foi produzido por um grupo de pesquisa da Universidade Federal do Ceará, escrito em linguagem de programação Java. Esse software auxilia para a noção de comparação e relação entre valores desconhecidos, possibilitando ao aluno manipular a balança e os símbolos que estão ligados a ela, ajudando-o a compreender as particularidades que envolvem esse conceito e servindo como instrumento auxiliar na passagem das operações aritméticas ao pensamento algébrico. 26 4 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A inteligência artificial (IA) possibilita que as máquinas aprendam com a experiência, ajustem-se a novas entradas e realizem tarefas semelhantes às humanas. A maioria dos exemplos de IA sobre os quais você ouve falar hoje — de computadores que jogam xadrez a carros autônomos — depende muito do aprendizado profundo e do processamento de linguagem natural. Usando essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para realizar tarefas específicas, processando grandes quantidades de dados e reconhecendo padrões (LEDUR, 2018). Neste capítulo, você irá conhecer os principais conceitos de inteligência artificial, vendo seu histórico e suas principais áreas de aplicações. 27 4.1 O que é inteligência artificial (IA)? Inteligência artificial (IA), às vezes chamada de inteligência de máquina, é a inteligência demonstrada por máquinas, em contraste com a inteligência natural exibida por humanos e outros animais. Na ciência da computação, a pesquisa em IA é definida como o estudo de “agentes inteligentes”: qualquer dispositivo que perceba seu ambiente e realize ações que maximizem sua chance de atingir seus objetivos com sucesso. Coloquialmente, o termo inteligência artificial é aplicado quando uma máquina imita funções cognitivas que os humanos associam a outras mentes humanas, como “aprendizado” e “resolução de problemas” (WARWICK, 2011). O escopo da IA é contestado: à medida que as máquinas se tornam cada vez mais capazes, tarefas consideradas como exigindo “inteligência” são frequentemente removidas da definição, um fenômeno conhecido como o efeito IA. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres é frequentemente excluído da inteligência artificial, tendo se tornado uma tecnologia de rotina. As capacidades de máquinas modernas geralmente classificadas como IA incluem o entendimento humano com sucesso, competindo no mais alto nível em sistemas de jogos estratégicos (como xadrez e Go), carros de operação autônoma e roteamento inteligente em redes de distribuição de conteúdo e simulações militares (WARWICK, 2011). Existem muitas outras definições para inteligência artificial, mas algumas das mais comuns são as seguintes: O escopo da IA é contestado: à medida que as máquinas se tornam cada vez mais capazes, tarefas consideradas como exigindo “inteligência” são frequentemente removidas da definição, um fenômeno conhecido como o efeito IA. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres é frequentemente excluído da inteligência artificial, tendo se tornado uma tecnologia de rotina. As capacidades de máquinas modernas geralmente classificadas como IA incluem o entendimento humano com sucesso, competindo no mais alto nível em sistemas de jogos estratégicos (como xadrez e Go), carros de operação autônoma e roteamento inteligente em redes de distribuição de conteúdo e simulações militares (WARWICK, 2011). Existem muitas outras definições para inteligência artificial, mas algumas das mais comuns são as seguintes: 28 A capacidade de um computador digital ou robô controlado por computador executar tarefas comumente associadas a seres inteligentes; Uma máquina completando as tarefas que envolvem um certo grau de inteligência que anteriormente era considerado apenas para ser feito por humanos; A simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computador. Esses processos incluem aprendizado, raciocínio e autocorreção; A capacidade de uma máquina para imitar o comportamento humano inteligente; Todas as definições acima estão corretas, mas o que realmente se resume é “quão perto ou quão bem um computador pode imitar ou ir além quando comparado ao ser humano”. Dentro da inteligência artificial, podemos definir quatro técnicas que são os pilares principais que permitem seus principais avanços (ERTEL, 2017). Categorização: a inteligência artificial requer muitos dados relevantes para o problema que está sendo resolvido. O primeiro passo para construir uma solução de inteligência artificial é criar a “métrica de intenção de projeto”, que é usada para categorizar o problema. Independentemente de os usuários estarem tentando construir um sistema que possa, por exemplo, ajudar um médico a diagnosticar o câncer ou ajudar um administrador de TI a diagnosticar problemas de redes sem fio, os usuários precisam definir métricas que permitam que o problema seja dividido em partes menores. Em redes sem fio, por exemplo, as principais métricas são tempo de conexão do usuário, taxa de transferência, cobertura e roaming. No diagnóstico de câncer, as principais medidas são contagem de células brancas, etnia e exames de raios X (LEDUR, 2018). Classificação: depois que os usuários tiverem o problema categorizado em áreas diferentes, o próximo passo é ter classificadores para cada categoria que apontarão os usuários na direção de uma conclusão significativa. Por exemplo, ao treinar um sistema de inteligência artificial para jogar o Jeopardy, 29 os usuários devem, primeiro, classificar uma questão como sendo de natureza literal ou um jogo de palavras e, então, classificar por tempo, pessoa, coisa ou lugar. Em redes sem fio, uma vez que os usuários saibam a categoria de um problema (por exemplo, um problema pré ou pós-conexão), os usuários precisam começar a classificar o que está causando o problema: associação, autenticação, DHCP ou outras, com fio e fatoresde dispositivo. Aprendizado de máquina: agora que o problema é dividido em partes de metadados específicas do domínio, os usuários estão prontos para fornecer essas informações ao mundo mágico e poderoso do aprendizado de máquina. Existem muitos algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina, com aprendizado de máquina supervisionado usando redes neurais (ou seja, aprendizado profundo), tornando-se uma das abordagens mais populares. O conceito de redes neurais existe desde 1949, mas, com os mais recentes aumentos nos recursos de computação e armazenamento, as redes neurais estão sendo treinadas para resolver uma variedade de problemas do mundo real, desde o reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural até a previsão do desempenho da rede. Outras aplicações incluem descoberta de características de anomalias, detecção de anomalias de séries temporais e correlação de eventos para análise de causa raiz. Filtragem colaborativa: a maioria das pessoas experimentam filtragem colaborativa quando escolhem um filme no Netflix ou compram algo da Amazon e recebem recomendações para outros filmes ou itens de que possam gostar. Além dos recomendadores, a filtragem colaborativa também é usada para classificar grandes conjuntos de dados e colocar uma face em uma solução de IA. É onde toda a coleta e análise de dados é transformada em insight ou ação significativa. Seja usada em um game show, seja por um médico ou por um administrador de rede, a filtragem colaborativa é o meio de fornecer respostas com alto grau de confiança. É como um assistente virtual que ajuda a resolver problemas complexos. A inteligência artificial ainda é um espaço emergente, mas seu impacto é profundo e será sentido ainda mais intensamente à medida que se tornar uma parte cada vez maior de nossas vidas diárias. Ao escolher uma solução de inteligência 30 artificial, como ao comprar um carro, precisamos entender o que está sob o controle para garantir que estamos comprando o melhor produto para as nossas necessidades. 4.2 Histórico Na primeira metade do século XX, a ficção científica familiarizou o mundo com o conceito de robôs artificialmente inteligentes. Começou com o homem de coração “sem coração” de o “Mágico de Oz” e continuou com o robô humanoide que se fazia passar por Maria em “Metrópolis”. Na década de 1950, tínhamos uma geração de cientistas, matemáticos e filósofos com o conceito de inteligência artificial (ou IA) culturalmente assimilado em suas mentes. Uma dessas pessoas foi Alan Turing, um jovem polímata britânico que explorou a possibilidade matemática da inteligência artificial. Turing sugeriu que os humanos usam informações disponíveis, bem como a razão, para resolver problemas e tomar decisões — então por que as máquinas não podem fazer a mesma coisa? Essa foi a estrutura lógica de seu artigo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, no qual ele discutiu como construir máquinas inteligentes e como testar sua inteligência (WARWICK, 2011). No entanto, algo impediu Turing de começar a trabalhar ali mesmo. Primeiro, os computadores precisavam mudar fundamentalmente. Antes de 1949, os computadores não tinham um pré-requisito chave para a inteligência: eles não conseguiam armazenar comandos, apenas executá-los. Em outras palavras, os computadores poderiam saber o que fazer, mas não conseguiam lembrar o que eles faziam. Em segundo lugar, a computação era extremamente cara. No início dos anos 1950, o custo de alugar um computador chegava a US$ 200 mil por mês. Somente as universidades de prestígio e as grandes empresas de tecnologia poderiam dar-se ao luxo de se distrair nessas águas inexploradas. Uma prova de conceito, bem como a defesa de pessoas de alto perfil, foi necessária para persuadir as fontes de financiamento de que valeria a pena investigar a inteligência das máquinas. Cinco anos depois, a prova de conceito foi iniciada por Allen Newell, Cliff Shaw e Logic Theorist, de Herbert Simon. O Logic Theorist era um programa projetado para imitar as habilidades de resolução de problemas de um ser humano e foi financiado pela Corporação de Pesquisa e Desenvolvimento (RAND). É considerado por muitos como o primeiro programa de inteligência artificial e foi apresentado no Dartmouth 31 Summer Research Project em Inteligência Artificial (DSRPAI) por John McCarthy e Marvin Minsky em 1956. Nessa conferência histórica, McCarthy, imaginando um grande esforço colaborativo, trouxe os principais pesquisadores de vários campos de uma discussão aberta sobre inteligência artificial, termo que ele cunhou no próprio evento. Infelizmente, a conferência ficou aquém das expectativas de McCarthy; as pessoas iam e vinham como bem entendiam, e não havia acordo sobre métodos padronizados para o campo. Apesar disso, todos se alinharam com o sentimento de que a IA era alcançável. O significado desse evento não pode ser minado, pois catalisou os próximos vinte anos de pesquisa em IA (WARWICK, 2011; ERTEL, 2017). De 1957 a 1974, a IA floresceu. Os computadores poderiam armazenar mais informações e se tornariam mais rápidos, mais baratos e mais acessíveis. Algoritmos de aprendizado de máquina também melhoraram e as pessoas aprenderam a saber qual algoritmo aplicar ao seu problema. Demonstrações anteriores, como a de Solucionador de Problemas Geral, de Newell, e Simon e ELIZA, de Joseph Weizenbaum, mostraram-se promissoras em relação aos objetivos de resolução de problemas e à interpretação da linguagem falada, respectivamente. Esses sucessos, assim como a defesa dos principais pesquisadores (a saber, os participantes do DSRPAI), convenceram agências governamentais, como a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA), a financiar pesquisa de IA em várias instituições. O governo estava particularmente interessado em uma máquina que pudesse transcrever e traduzir a linguagem falada, bem como fizesse processamento de dados de alto rendimento. O otimismo foi alto e as expectativas foram ainda maiores. Em 1970, Marvin Minsky disse à revista Life que, em dentro de três a oito anos, teriam uma máquina com a inteligência geral de um ser humano médio. Entretanto, embora a prova básica de princípio estivesse presente, ainda havia um longo caminho a percorrer: os objetivos finais do processamento da linguagem natural, o pensamento abstrato e o autorreconhecimento poderiam ser alcançados (WARWICK, 2011). Romper o nevoeiro inicial da IA revelou uma montanha de obstáculos. A maior delas era a falta de poder computacional para fazer algo substancial: os computadores simplesmente não conseguiam armazenar informações suficientes ou processá-las com rapidez suficiente. Para se comunicar, por exemplo, é preciso conhecer o significado de muitas palavras e compreendê-las em muitas combinações. Hans 32 Moravec, um estudante de doutorado de McCarthy na época, afirmou que “os computadores ainda eram milhões de vezes fracos demais para exibir inteligência”. Como a paciência diminuiu, o mesmo aconteceu com o financiamento, e a pesquisa chegou a um ritmo lento durante dez anos. Nos anos 1980, a IA foi reacendida por duas fontes: uma expansão do conjunto de ferramentas algorítmicas e um aumento de fundos. John Hopfield e David Rumelhart popularizaram técnicas de “aprendizado profundo” que permitiram que os computadores aprendessem usando a experiência. Por outro lado, Edward Feigenbaum introduziu sistemas especialistas que imitavam o processo de tomada de decisão de um especialista humano. O programa perguntaria a um especialista em um campo como responder em uma determinada situação, e, uma vez que isso fosse aprendido para praticamente todas as situações, os não especialistas poderiam receber conselhos desse programa. Sistemas especialistas foram amplamente utilizados nas indústrias. O governo japonêsfinanciou sistemas especialistas e outros esforços relacionados à IA como parte do Projeto de Computação da Quinta Geração (FGCP). De 1982 a 1990, eles investiram 400 milhões de dólares com os objetivos de revolucionar o processamento de computadores, implementar programação lógica e melhorar a inteligência artificial. Infelizmente, a maioria dos objetivos ambiciosos não foi atingida. No entanto, pode-se argumentar que os efeitos indiretos do FGCP inspiraram uma geração jovem e talentosa de engenheiros e cientistas. Independentemente disso, o financiamento do FGCP cessou, e a IA caiu fora dos holofotes (WARWICK, 2011). Mesmo na ausência de financiamento do governo e propaganda pública, a IA prosperou. Durante as décadas de 1990 e 2000, muitas das metas marcantes da inteligência artificial foram alcançadas. Em 1997, o atual campeão mundial de xadrez e grande mestre Gary Kasparov foi derrotado pelo Deep Blue da IBM, um programa de computador que joga xadrez. Essa partida altamente divulgada foi a primeira vez que a perda de um campeão mundial de xadrez foi para um computador e serviu como um grande passo para um programa de tomada de decisões artificialmente inteligente. No mesmo ano, o software de reconhecimento de fala, desenvolvido pela Dragon Systems, foi implementado no Windows. Esse foi outro grande passo, mas na direção do esforço de interpretação da linguagem falada. Parecia que não havia problema com o qual as máquinas não conseguiam lidar. Até mesmo a emoção humana era um 33 jogo justo, como evidenciado por Kismet, um robô desenvolvido por Cynthia Breazeal que podia reconhecer e exibir emoções (WARWICK, 2011; ERTEL, 2017). Ocorreu que o limite fundamental do armazenamento de computadores que estava nos mantendo há 30 anos não era mais um problema. A lei de Moore, que estima que a memória e a velocidade dos computadores dobram a cada ano, mostrou que, finalmente, alcançou e, em muitos casos, superou nossas necessidades. Foi precisamente assim que o Deep Blue conseguiu derrotar Gary Kasparov, em 1997, e como o Alpha Go, da Google, conseguiu derrotar o campeão do Chinese Go, Kie Je. Assim, saturamos as capacidades da IA ao nível do nosso atual poder computacional (armazenamento de computadores e velocidade de processamento) e, então, esperamos que a lei de Moore se atualize novamente. Vivemos agora na era de Big Data, uma época em que temos a capacidade de coletar enormes somas de informações, que são muito complicadas para uma pessoa processar. A aplicação da inteligência artificial a esse respeito já foi bastante proveitosa em diversos setores, como tecnologia, bancos, marketing e entretenimento. Vimos que, mesmo que os algoritmos não melhorem muito, o Big Data e a computação maciça simplesmente permitem que a inteligência artificial aprenda por meio da força bruta. Pode haver evidências de que a lei de Moore está diminuindo um pouco, mas o aumento nos dados certamente não perdeu nenhum impulso. Avanços na ciência da computação, matemática ou neurociência servem como saídas potenciais para o limite imposto pela lei de Moore (IAFRATE, 2018) 4.3 Aplicações O uso de inteligência artificial já é amplo em diversas áreas. A seguir, você conhecerá algumas das diversas aplicações da inteligência artificial em áreas comuns na vida das pessoas. Educação: os avanços no processamento de linguagem natural, combinados com o aprendizado de máquina, também permitiram a classificação automática de tarefas, bem como a compreensão orientada por dados das necessidades individuais de aprendizado dos alunos. Isso levou a uma explosão na popularidade dos MOOCs, ou Massive Open Online Courses, que permitem 34 que estudantes de todo o mundo façam aulas on-line. Os conjuntos de dados coletados desses sistemas de aprendizagem on-line em grande escala também permitiram a análise de aprendizado, que será usada para melhorar a qualidade da aprendizagem em escala. Exemplos de como a análise de aprendizado pode ser usada para melhorar a qualidade da aprendizagem incluem prever quais alunos estão em risco de falha e analisar o engajamento dos alunos. Finanças: o comércio algorítmico envolve o uso de sistemas complexos de inteligência artificial para tomar decisões comerciais a velocidades de várias ordens de grandeza maiores do que qualquer humano é capaz de fazer, muitas vezes, fazendo milhões de negociações em um dia sem qualquer intervenção humana. Essa negociação é chamada de negociação de alta frequência e representa um dos setores que mais crescem no comércio financeiro. Muitos bancos, fundos e empresas proprietárias de trading agora têm portfólios inteiros que são administrados apenas por sistemas de IA. Os sistemas de negociação automatizados são normalmente usados por grandes investidores institucionais, mas, nos últimos anos, também houve um influxo de empresas proprietárias menores negociando com seus próprios sistemas de IA (STERNE, 2017). Busca de emprego: o mercado de trabalho tem visto uma mudança notável devido à implementação de inteligência artificial, simplificando o processo para recrutadores e candidatos a emprego (ou seja, o Google for Jobs e a inscrição on-line). De acordo com Raj Mukherjee, da Indeed.com, 65% das pessoas iniciam uma busca de emprego novamente dentro de 91 dias após a contratação. O motor com IA simplifica a complexidade da procura de emprego, operando informações sobre habilidades profissionais, salários e tendências do usuário, combinando as pessoas com as posições mais relevantes. A inteligência de máquina calcula quais salários seriam apropriados para um trabalho específico, puxa e destaca informações de currículo para recrutadores que usam processamento de linguagem natural, que extrai palavras e frases relevantes do texto usando um software especializado. Outra aplicação é um construtor de currículo IA, que requer 5 minutos para compilar um CV, em oposição a passar horas fazendo o mesmo 35 trabalho. Na IA, os chatbots de idade auxiliam os visitantes do site e resolvem os fluxos de trabalho diários. As ferramentas revolucionárias de inteligência artificial complementam as habilidades das pessoas e permitem que os gerentes de RH se concentrem nas tarefas de maior prioridade. No entanto, o impacto da inteligência artificial na pesquisa de empregos sugere que, até 2030, agentes inteligentes e robôs podem eliminar 30% do trabalho humano no mundo. Além disso, a pesquisa prova que a automação deslocará entre 400 e 800 milhões de funcionários. O relatório de pesquisa da Glassdoor afirma que o recrutamento e o RH devem ter uma adoção mais ampla da IA no mercado de trabalho em 2018 e além (STERNE, 2017). Indústria: os robôs se tornaram comuns em muitas indústrias e recebem empregos que são considerados perigosos para os seres humanos. Os robôs têm se mostrado eficazes em trabalhos que são muito repetitivos, o que pode levar a erros ou acidentes devido a um lapso de concentração e outros trabalhos que os humanos podem achar degradantes (STERNE, 2017). Hospitais e medicina: as redes neurais artificiais são usadas como sistemas de apoio à decisão clínica para diagnóstico médico, como na tecnologia de processamento de conceito no software de EMR. Outras tarefas na medicina que podem potencialmente ser realizadas por inteligência artificial e estão começando a ser desenvolvidas incluem: o Interpretação assistida por computador de imagens médicas; o Robôs para cuidado de idosos; o Auxiliar em trabalhos repetitivos, incluindo gerenciamento de medicação; o Fornecer consultas; o Criação de novas drogas; o Simulações; o Prever a probabilidade de morte por procedimentos cirúrgicos; o Prever a progressão de doenças como o HIV Mídia e comércio eletrônico: alguns aplicativos de IA são voltados para a análise de conteúdode mídia audiovisual, como filmes, programas de TV, vídeos de propaganda ou conteúdo gerado pelo usuário. As soluções 36 envolvem frequentemente a visão por computador, que é uma área de aplicação importante da IA. Os cenários típicos de casos de uso incluem a análise de imagens usando técnicas de reconhecimento de objetos ou reconhecimento de faces ou a análise de vídeos para reconhecer cenas, objetos ou faces relevantes. A motivação para usar análise de mídia baseada em IA pode ser entre outras coisas facilitação da pesquisa de mídia, criação de um conjunto de palavras-chave descritivas para um item de mídia, monitoramento de política de conteúdo de mídia (como verificar a adequação do conteúdo para um determinado tempo de visualização de TV), fala para texto para arquivamento ou outros fins e a detecção de logotipos, produtos ou rostos de celebridades para a colocação de anúncios relevantes (STERNE, 2017). Brinquedos e jogos: a década de 1990 testemunhou algumas das primeiras tentativas de produzir em massa tipos de inteligência artificial básica para fins de educação ou lazer. Isso prosperou muito com a Revolução Digital e ajudou a introduzir pessoas, especialmente crianças, em uma vida de lidar com vários tipos de inteligência artificial, especificamente na forma de Tamagotchis e Giga Pets, iPod Touch, a internet e o primeiro robô amplamente divulgado, Furby. Um ano depois, um tipo aperfeiçoado de robô doméstico foi lançado na forma de Aibo, um cão robótico com características inteligentes e autonomia. Transporte: os carros de hoje contam com recursos de assistência ao motorista baseados em IA, como estacionamento sem manobrista e controles de cruzeiro avançados. A IA tem sido usada para otimizar aplicações de gerenciamento de tráfego, o que, por sua vez, reduz o tempo de espera, o consumo de energia e as emissões em até 25%. No futuro, carros totalmente autônomos serão desenvolvidos. Espera-se que a IA no transporte forneça transporte seguro, eficiente e confiável, minimizando o impacto no meio ambiente e nas comunidades. O maior desafio para o desenvolvimento dessa IA é o fato de que os sistemas de transporte são sistemas inerentemente complexos, envolvendo um grande número de componentes e diferentes partes, cada um com objetivos diferentes e muitas vezes conflitantes. 37 4.4 Aplicações da Inteligência Artificial em Educação Quando se refere a aplicação da Inteligência Artificial na educação e treinamento, imagina-se uma aplicação em Instrução Assistida por Computador (CAI- Computer Assisted Instuction), ou Educação Assistida por Computador(CAE- Computer Assisted Education), ou Aprendizado Assistido por Computador (CAL- Computer Assisted Learning). Neste caso tais sistemas tornaram-se “Inteligentes”, caracterizando os Sistemas Tutoriais Inteligentes (ITSIntelligent Tutorial System). A aplicação de computadores em educação vem difundindo nos últimos anos devido ao dramático avanço da informática, possuindo diversas vantagens em seu emprego em instrução/ensino (Curilem,1998): Maior capacidade, velocidade e confiabilidade no cumprimento de instruções e cálculos; Possibilidade de processar dados e conhecimento (e, portanto, experiências); Permitem a uso de interfaces muito interativas (com vídeo, gráficos, som, simulações), facilitando a comunicação com os alunos; Permitem o auxílio de um número maior de estudantes, permitindo diversificar as estratégias de ensino e individualizar o processo. Um questionamento bastante razoável nasce: “Por quê aplicar Inteligência Artificial nas áreas de educação e treinamento”? De acordo com Curilem (1998), existe diversos motivos: Procura de ferramentas mais poderosas para a construção de sistemas educacionais; Oportunidade de desenvolver e testar novas técnicas e novos modelos, aplicando ferramentas de ensino inovadoras que executam funções de explicação, diagnóstico, etc., esperadas em um sistema de instrução; Capacidade da Inteligência Artificial de modelar conhecimento. O sistema pode resolver problemas que o próprio aprendiz tem que solucionar (o sistema consegue “entrar” no problema junto com o aluno, discutindo os passos intermediários) e fundamenta-se no conhecimento do domínio a ser lecionado; 38 Probabilidade de produção de interações bidirecionais entre o usuário e o sistema, que são de maneira especial relevantes no alcance de habilidades para a resolver problemas complexos (justamente os de aprendizado mais difícil). Talvez uma das melhores razões apontadas para pesquisas em Sistemas Tutoriais Inteligentes esteja na citação a seguir: “Uma das principais motivações para pesquisas na área de ITS é o potencial que representam nos sistemas educacionais, visto que se trata de uma instrução individualizada, equivalente a ter um professor particular para o aluno, adaptando-se aos conhecimentos e necessidades detectados dinamicamente num determinado aluno. Simula-se, assim, o comportamento de um bom professor. Portanto, o projeto e desenvolvimento de programas de ITS reúne Ciência da Computação, Psicologia Cognitiva e Pesquisa Educacional” ( Pozo,1991). Atualmente, particularmente na educação, está acontecendo a necessidade de repensar a construção dos softwares educacionais, sobretudo no que diz respeito a adaptabilidade das estratégias de ensino ao tipo e necessidade do aluno, e no que se refere a avaliação do desempenho do aluno no processo de ensino aprendizagem, levando em considerações fatores motivacionais e emocionais. Analisa-se que uma das mais recentes preocupações é a interação homem-máquina, por este motivo constata-se a preocupação em construir software mais amigáveis. 5 HISTÓRIA DO COMPUTADOR EDUCACIONAL O computador é a consequência da necessidade crescente de cálculos exatos e velozes do homem e sua história tem origem desde os povos primitivos. No oriente médio desde 2.500 A.C. havia a versão primitiva do ábaco, que foi um dos primeiros dispositivos mecânicos computacionais. John Napier, escocês e inventor dos logaritmos, criou em 1614 os Bastões de Napier como auxiliar para multiplicação, que versavam de nove peças, uma para cada dígito de 1 a 9. Cada uma dessas barras é uma coluna de uma tabela de multiplicação. O sacerdote inglês Willian Oughtred, concebeu um dispositivo de cálculo, em 1633, fundamentado nos logaritmos de 39 Napier, que denominou de Círculos de Proporção. Sua invenção deu origem à familiar Régua de Cálculo, que só foi suplantada atualmente pela calculadora eletrônica de bolso. Em 1830, Charles Babbage, matemático inglês, projetou a primeira calculadora mecânica, a máquina diferencial, fundamentada no princípio de discos giratórios, operada por uma simples manivela e que tinha aptidão de armazenar e memorizar números, e de dar cumprimento a uma série de cálculos (ZUCHI, 2000). Em 1833, aperfeiçoando suas técnicas, ele elaborou uma outra denominada Máquina Analítica, que podia ser "programada" para distintas funções e que serviria para extinguir a inexatidão dos cálculos (Martin & Loch,1999). Em 1880, o americano Herman Hollerith com a intenção de agilizar o processamento dos dados de censo, criou o sistema de perfuração de cartões dos dados coletados, fazendo com que eles fossem de forma automática tabulados. Para isso, ele usou máquinas de maneira especial projetadas. No fim da década de 1930, devido a segunda guerra mundial, que aumentou a necessidade de cálculos científicos. Diversos projetos foram desenvolvidos ao mesmo tempo, devido, especialmente, a apoios financeiros disponíveis. Um dos projetos financiados tinha como finalidade a construção de cinco computadores de amplo porte encomendados pelo exército americano. Cálculos complexos tinham que ser feitos sob a pressão do tempo e com máxima precisão possível,para que fossem criadas poderosas armas ou para que fossem descobertos códigos secretos do lado inimigo. Foi nesta situação nada harmoniosa que tiveram origem enormes computadores, que faziam estes cálculos, onde as entradas de dados eram feitas com cartões perfurados um a um (ZUCHI, 2000). No mesmo período, um grupo de matemáticos conduzidos por John William Mauchly e John Presper Eckert Jr, da Moore School of Electrical Enginneering da Universty of Pensylvania, começou a desenvolver uma máquina eletrônica chamada ENIAC –Eletronic Numerical Integrator and Calculator. O objetivo da mesma era acelerar os cálculos de tabelas, visando conduzir a pontaria para a artilharia de guerra. Os projetores dessas máquinas com certeza, não imaginavam que estas tornar-se- iam instrumentos de indivíduos comuns que as utilizariam para várias finalidades. 40 Depois da Guerra, o computador deixou de ser privilégio da alta ciência e do exército e entrou no mundo mais vasto dos negócios, da pesquisa industrial e universitária. Foi apenas na década de 1960 que as pesquisas se recuaram para a construção de microcomputadores, que se gerou na Digital Equipment Corporation. Hoje inúmeras empresas fabricam computadores pessoais. https://ronaldobarbosa.pro.br Nessa mesma década nasceu a ideia de empregar o computador também na educação, apesar da tecnologia ainda não estar muito desenvolvida e a interação com o usuário não ser muito atrativa, sem desenhos, cores, sons e ações. Foi desenvolvido o sistema LOGO, que até hoje em dia é analisado um modelo de software educacional. Desenvolvido no MIT, o Instituto de Tecnologia de Massachussets, por Seymour Papert, um matemático que sempre esteve preocupado com a forma pela qual os indivíduos aprendem, já tendo, inclusive, estudado com Piaget na década de cinquenta. Papert, em contato com os computadores no MIT, começou a idealizar como poderia "roubar a tecnologia dos laboratórios para dá-las às crianças" (ZUCHI, 2000). Outra linha de desenvolvimento de sistemas para educação foi seguida por Patrick Suppes, o mentor dos programas de exercícios, Instrução Assistida por Computadores (CAI-Computer Aided Instruction). Estes programas, dotados de gráficos dinâmicos, essencialmente eram programas de perguntas e respostas, sendo 41 que o computador dava ao estudante um questionamento e este lhe dava uma resposta, incumbindo ao computador retornar respondendo se esta estava correta ou não. Outro participante da cultura educacional da informática foi John Kemeny um dos criadores do BASIC. Ele via os estudantes como programadores de computador, girando este último um instrumento que auxilia a aprendizagem ao invés de um protótipo do professor que auxilia a instrução. Estes dois movimentos se justificavam pela presença dos microcomputadores, que começaram a mudar os rumos da informática, aproximando pessoas e profissionais de várias áreas, de um instrumento que antes era reservado aos especialistas em computação. No começo, eram máquinas muito simples, apresentando poucos recursos de interação com o usuário, amparadas em uma tela de vídeo monocromática e estática; a discussão sobre seu uso na educação prendia- se exclusivamente ao fato de que podiam armazenar informações, permitindo uma rápida recuperação dos dados armazenados. A década de setenta foi marcada pela industrialização da microeletrônica, miniaturização dos computadores e pelo microprocessador, conhecido como chip, uma espécie de pastilha fabricada a partir da sílica. A partir de então, diversas portas se abrem para um novo mundo da microinformática em nível profissional e pessoal. No fim da década de 80 e começo dos anos 90, chegaram ao Brasil as novidades dos PC's, trazendo novas facilidades ao usuário. A discussão adotou um direcionamento especial: os ambientes Windows com seus ícones; o uso do mouse, possibilitando uma interação intuitiva, de característica sensoriomotora; os menus, que tornaram visualmente disponíveis as operações a realizar; a tela gráfica colorida, de elevada resolução; caracterizavam modificações da tecnologia que, trazendo novas maneiras de ler, de escrever, de agir, e assim sendo, de refletir, exigiam dos estudiosos da Informática Educacional um aprofundamento das questões relativas à aprendizagem no uso dos recursos informatizados. Acrescenta-se ainda o advento da multimídia interativa, que permitiu ao usuário uma maneira de consulta não linear e lúdica, e especialmente o aparecimento da Internet, que nos abrange e surpreende em um mundo virtual, onde as conversas podem ser realizadas à distância, até mesmo em tempo real, na troca de informações, na discussão partilhada de projetos educacionais, entre outros (ZUCHI, 2000). 42 Um dos aspectos destacados pela acentuada evolução tecnológica dos últimos anos é o fato da informação, matéria prima fundamental no trato de recursos informatizados, ter características especiais, como "um bem virtual ", isto é, um bem que não se corrói com o consumo, e que pode ser compartilhado: "um bem cujo consumo é não destrutivo e cuja posse é não exclusiva" (Lévy, 1996). O mesmo autor, persiste que não se deve considerar o computador como somente um instrumento a mais para produzir textos, sons ou imagens, pois assim se estaria negando sua fecundidade propriamente cultural, afirmando: O computador é, antes de tudo, um operador de potencialização da informação. Dito de outra maneira: a partir de um estoque de dados iniciais, de um modelo ou de um hipertexto, um programa pode calcular um número indefinido de distintas manifestações visíveis, audíveis e tangíveis, em função da circunstância em curso, ou da demanda dos usuários. (...) A tela informática é uma nova "máquina de ler", o lugar onde uma reserva de informação possível vem se alcançar por seleção, aqui e agora, para um leitor particular. Toda leitura em computador é uma edição, uma montagem singular (Lévy, 1996). 5.1 A Informática como Ferramenta de Aprendizagem As novas tecnologias na maioria das vezes se exibem ao processo educacional como instrumentos que podem ser eficazes e apropriados à realidade social. A escola não poderia ficar omissa a esta discussão e, desta forma, temos assistido a várias experiências no sentido de se empregar o computador de forma integrada com o projeto pedagógico institucional. Segundo Barreto (1997), “O computador é talvez a mais aperfeiçoada ferramenta que o ser humano já construiu para ampliar suas capacidades intelectuais e cuja vocação é o armazenamento e manipulação de informações. Informações do mesmo tipo das que devem ser passadas de um ser humano a outro”. Para que possamos planejar a construção de ambientes de aprendizagem coesas com as necessidades atuais, é necessário considerar que os novos cenários que sinalizam diversas e significativas mudanças na educação. Não podemos produzir uma educação dissociada do mundo e da vida, devemos reconhecer a relevância de 43 focalizar, no processo de aprendizagem, mais do que a instrução e a transmissão de conteúdo, lembrando que atualmente é mais importante a qualidade do saber do que a quantidade. Aprender é saber realizar. Este novo paradigma implica em aprender a aprender, o que podemos traduzir na capacidade de refletir, avaliar e tomar consciência do que se sabe, para adquirir novos saberes da rápida evolução da ciência e da tecnologia e de suas influências sobre o desenvolvimento da humanidade (ZUCHI, 2000). O que distingue a aprendizagem, para Piaget, é o movimento de um saber fazer a um saber, o que não ocorre de maneira natural, mas por uma abstração reflexiva, processo pelo qual o indivíduo reflete o processo que executa e constrói algum tipo de teoria que justifique os resultados alcançados (Fialho, 1999). https://ieducacao.ceie-br.org Segundo Piaget (1984)“O principal objetivo da educação é criar homens que sejam capazes de fazer novas coisas e não simplesmente repetir o que outras gerações fizeram; homens que sejam criativos, inventores e descobridores. O segundo objetivo da educação é formar mentes que possam ser críticas, que possam analisar e não aceitar tudo que se lhes é oferecido” (ZUCHI, 2000). 44 Precisamos então, investir no progresso da tecnologia educacional, criar e disponibilizar ferramentas que possam ajudar no processo de ensino aprendizagem, pois enquanto as crianças selvagens constituíam seus primeiros conceitos brincando com barro, as crianças da era industrial faziam o mesmo empilhando blocos e as crianças do futuro, seguramente, irão afiar suas capacidades conceituais num teclado. A rápida evolução do saber humano faz com que, diferentemente de tempos remotos, a cada dia se torna importante ensinar nas escolas o aprender a aprender. A velocidade de novas descobertas é tal que um profissional que não se atualize, estará desatualizado tão logo receba seu diploma. Segundo Barreto (1997) a partir disto podemos salientar os seguintes pontos: Na escola, para lutar contra a obsolência, na impossibilidade de aprender o que ainda não foi inventado, os alunos devem, prioritariamente, aprender como aprender. Durante toda a vida deve-se estar capaz a seguir uma formação ininterrupta, capaz de fazer modificar, até mesmo de especialidade, se for necessário. Segundo o mesmo autor é aí que o computador tem seu lugar: auxiliando a desenvolver a capacidade de aprender a aprender e personalizando a transmissão de conhecimentos no processo de aprendizado sucessivo, e isto deve ser feito ponderando que os autores do processo de ensino existem em um determinado período, em uma determinada sociedade como ilustrado na figura 2.1. abaixo: Sociedade escolha do que ensinar Instituição do Ensino Computador Amplificador de capacidades 45 O local de ensino tem por responsabilidade estar ininterruptamente atento às mudanças na sociedade, de modo a responder a suas necessidades. Por outro lado, os membros de um local de ensino são também membros desta mesma sociedade, devendo, portanto, ter um lugar que seja compatível com sua responsabilidade em formar novas gerações ou aperfeiçoar está. Por outro lado, a existência do computador na instituição deve servir para ampliar as capacidades dos alunos, professores e do próprio estabelecimento de ensino melhorando sua interação. Na sociedade do conhecimento, as pessoas necessitam aprender como aprender. Na verdade, na sociedade do conhecimento as matérias podem ser menos relevantes que a capacidade dos estudantes para continuar aprendendo e que a sua motivação para fazê-lo (Drucker,1995). A afirmativa nos leva a concluir que o profissional oriundo de uma instituição de ensino superior, com mais razão do que qualquer outro, terá que estudar durante toda a vida para se manter atualizado e membro da sociedade do conhecimento (ZUCHI, 2000). Reinhardat (1995), afirma que os empregos dos recursos oferecidos pela informática podem: Elevar a taxa de retenção dos conhecimentos adquiridos e colaborar com a melhor qualidade do rendimento escolar; Diminuir o tédio e, em consequência, os casos de mau comportamento dos alunos; Amparar uma sequência progressiva de exercícios práticos, individualizados ou em projetos específicos. Mendes (1995) também descreve determinadas características e aquisição educativo da informática na escola: Os computadores podem auxiliar o aluno a executar e elaborar tarefas de acordo com seu nível de interesse e desenvolvimento intelectual; Jogos e linguagens podem auxiliar no aprendizado de conceitos abstratos; O recurso pode organizar e metodizar o trabalho, causando uma melhor qualidade de rendimento; 46 Destaca o componente afetivo, já que o aspecto motivacional é inerente à relação do aluno com o microcomputador. Para a aquisição dos benefícios acima descritos, Niquini (1996) identificou a utilização da informática em três ramos básicos: Utilização de programas (softwares) educacionais, como instrumento de ensino unido a uma matéria específica, por meio de produto elaborado com esta finalidade; Sistematização de pesquisa, funcionando como livro didático eletrônico (dicionários e enciclopédias); Emprego de software para a fixação de conteúdo, constituindo-se em uma alternativa lúdica às formas tradicionais e insípidas de ensinar. Podemos complementar tal afirmativa averiguando que as redes de computadores podem desdobrar as maneiras de emprego, apresentando acesso à bibliotecas e a bancos de dados geograficamente distantes, lembrando que o uso da internet na educação ultimamente está bastante difundido (ZUCHI, 2000). Não podemos temer que o computador irá substituir o homem, pois, este é fruto da inteligência do homem, assim sendo, o computador deve ser enfrentado como um instrumento capaz de auxiliá-lo nos mais distintos processos, entre eles o ensino- aprendizagem. 5.2 O Papel do Professor Frente às Novas Tecnologias Vivemos um momento caracterizado pela velocidade das mudanças. Mal conseguimos acomodar uma transformação, já nasce outra provocando a desestabilização. Segundo Lévy (1996) "Certamente nunca antes as mudanças das técnicas, da economia e dos costumes foram tão rápidas e desestabilizantes”. Com os progressos da tecnologia, abrem-se novas perspectivas na área educacional e consequentemente aparece um novo paradigma sobre o papel do professor frente à esta realidade (ZUCHI, 2000). PAPERT (1994), propõe algumas reflexões a partir da seguinte situação: 47 “Imagine um grupo de viajantes do tempo de um século anterior, entre eles um grupo de cirurgiões e outro de professores primários, cada qual ansioso para ver o quanto as coisas mudaram em sua profissão em cem anos ou mais no futuro. Imagine o espanto dos cirurgiões entrando num centro cirúrgico de um hospital moderno. Embora pudessem entender que algum tipo de cirurgia estava ocorrendo e pudessem até mesmo ser capazes de adivinhar o órgão- alvo, na maioria dos casos seriam incapazes de imaginar o que o cirurgião estava tentando fazer ou qual a finalidade dos vários aparelhos estranhos que ele e sua equipe cirúrgica estavam utilizando. Os rituais de anti-sepsia e anestesia, os aparelhos eletrônicos com seus sinais de alarme e orientação e até mesmo as intensas luzes, tão familiares às plateias de televisão, seriam completamente estranhos para eles. Os professores viajantes do tempo responderiam de uma forma muito diferente a uma sala de aula de primeiro grau moderna. Eles poderiam sentir-se intrigados com relação a alguns poucos objetos estranhos. Poderiam perceber que algumas técnicas-padrão mudaram - e provavelmente discordariam entre si quanto a se as mudanças que observaram foram para melhor ou para pior - mas perceberiam plenamente a finalidade da maior parte do que se estava tentando fazer e poderiam, com bastante facilidade, assumir a classe.” A partir desta circunstância, vislumbramos a necessidade de uma reforma na educação, objetivando torná-la mais apropriada aos novos tempos e, principalmente, adaptada à nova realidade social. Contudo, parece que a educação seleciona um movimento de resistência; reluta em transformar-se e refugia-se em aspectos tradicionais. Seus instrumentos continuam a ser: carteiras enfileiradas, quadro-negro, giz, um professor reprodutor, temeroso quanto as inovações e um educando receptivo aos novos desafios (ZUCHI, 2000). O novo século já é algo presente, vivemos um momento histórico para toda a humanidade. Dentro de um processo mundial de globalização, começa a preparação para os desafios da Nova Era. Nesta fase,
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