Uma I.A. para indicar quando, como e onde intervir

A experiência de um professor permite-lhe saber com bastante rapidez quais os alunos que terão sucesso facilmente, quais os que terão sucesso com mais trabalho, quais os que precisarão de ajuda e quais os que não conseguirão acompanhar o ritmo do grupo. Ele conhece o limiar onde as exigências e as possibilidades se encontram.

Praticamente todas as pessoas que conseguem chegar sozinhas à parte local de um curso são suficientemente inteligentes para compreenderem o que vai ser ensinado; no entanto, algumas não conseguem integrar-se no fluxo com rapidez suficiente; precisam de ser ensinadas individualmente e também de desistir da ideia de seguir o grupo durante algum tempo. O importante é chegar lá.

Indicadores

Para fazer as suas apreciações, os professores utilizam indicadores bastante simples:

• nível de participação e de atenção
• motivação pessoal
• organização do trabalho,
• assiduidade,
• qualidade do trabalho,
• o domínio dos pré-requisitos,

... elementos que geralmente confirmam a reputação e as notas anteriores do aluno.

O cocktail dos indicadores secundários pode ser muito variado, com alguns alunos bem organizados ou apoiados que conseguem ter sucesso apesar de parecerem estar em desvantagem, enquanto outros que parecem perfeitamente capazes de ter sucesso lutam com problemas que nada têm a ver com os seus estudos.

O professor pode intervir de forma limitada em vários destes factores através dos seus métodos de ensino, do seu acompanhamento, do ensino de métodos de trabalho, do apoio em certos elementos essenciais, mas será mais difícil para ele intervir quando os problemas familiares, sociais ou físicos interferem, e quanto mais alunos tiver, quanto mais rígida for a administração e quanto menos apoio tiver, menos poderá intervir.

Os professores são muito bons a fazer a ligação entre o que se está a passar e os resultados que obtêm; sabem o que têm de fazer e o que têm de pedir aos alunos. O que deixa de funcionar é quando os alunos não colaboram ou não conseguem colaborar. As razões para as suas dificuldades são tantas como o número de alunos, desde a falta de pré-requisitos até às crenças, ambiente ou ética da pessoa, passando pelos pais, etc. E, por vezes, o professor sabe que não pode fazer mais...

Previsão e recomendações da I.A.: personalização

Perante milhões de situações, milhares de professores desenvolveram soluções que, para serem mais eficazes, são transmitidas nos cursos de formação de professores, mas quando surgem novas situações, cada um tenta lidar com elas o melhor que pode. Muitos partilham os seus problemas com a direção, com o sindicato ou em sites de autoajuda e, lentamente, o sistema educativo muda o seu funcionamento, sem melhorar sistematicamente as condições de ensino a longo prazo. As soluções continuam a ser individuais, ad hoc e locais.

Mas agora que a inteligência artificial permite compilar milhões de dados e extrair correlações entre contextos - algo que nenhum ser humano consegue fazer a esta escala - as empresas começam a oferecer sistemas fiáveis de análise de dados educativos em maior escala.

Isto começou com certos sistemas de tutoria que aprendem com os dados de quem os frequenta e adaptam as suas recomendações em conformidade, seguindo-se os LMS (Learning Management Systems) e os LRS (Learming Record Systems) que chegam ao ponto de conceber percursos de formação adaptados a cada indivíduo. Seguem-se os sistemas preditivos institucionais ou governamentais, que acompanham os progressos dos alunos e assinalam a necessidade de ação a vários níveis.

A abordagem sistémica: mudar o funcionamento das escolas

O ponto de convergência de todas estas soluções é a personalização do ensino. De que serve ensinar o nível avançado a alguém que não domina as bases da matéria? O mais correto é tratar do básico e não insistir em conteúdos avançados! O ensino personalizado permite-o, mas a organização escolar normal torna-o difícil.

De que serve tentar ensinar alguém que tem fome, que é vítima de bullying, que faz batota sistematicamente ou que passou horas a jogar jogos de vídeo? As medidas a tomar ultrapassam o quadro estritamente educativo e, se não as enfrentarmos, ficamos todos a perder. Mas como identificá-los e reagir? Ninguém se vai gabar de estar em dificuldades, e muito menos se nem sequer as reconhecer. Os dados e a I.A. permitem identificá-los e denunciá-los sem os estigmatizar.

O desejo de implementar a utilização da inteligência artificial na educação sem alterar o funcionamento das escolas promete resultados medíocres, longe das expectativas. Já existem sistemas que recomendam o agrupamento de diferentes tipos de alunos de acordo com as suas características, o que nos obriga a rever as nossas práticas em termos de inclusão e diversidade. Este é apenas um exemplo. A I.A. recomenda intervenções personalizadas tanto para os alunos como para os professores; é essencial que o sistema educativo o facilite.

Não apenas dados escolares: biomarcadores

Todos nós já reparámos que, quando alguém franze o sobrolho, algo se passa. Pode ser simplesmente uma expressão de surpresa, espanto ou, mais seriamente, de ceticismo ou incompreensão. E se a pessoa salta uma linha durante a leitura, acrescenta ou subtrai uma palavra ao ler em voz alta ou não consegue fazer o que costumava fazer bem? Todos estes sinais são observáveis. Não é preciso que uma pessoa nos diga que está cansada para o vermos nas suas feições ou ouvirmos na sua voz: são biomarcadores e estão a ser integrados em sistemas de inteligência artificial em tempo real.

Podem mesmo ser alargados a um grupo inteiro. Não é necessária a I.A. para saber quando a maioria da turma está a adormecer, mas a I.A. pode ser muito útil para lembrar ao professor o que deve fazer nessa situação.

Uma I.A. pode indicar uma intervenção nos primeiros precursores de um problema. Se parecer neutra e fiável, pode conseguir envolver o indivíduo onde outros não conseguem.

Ilustração: stockbusters - DepositPhotos

Referências

Utilização da inteligência artificial para analisar os dados relativos à educação no Quebeque
https://ici.radio-canada.ca/nouvelle/1868944/reseau-education-numerisation-donnees-roberge-caire-intelligence-artifielle

"A utilização da inteligência digital permitiu prevenir o insucesso escolar, identificando, com uma taxa superior a 90%, os alunos em maior risco de abandono escolar logo que chegam ao 1.

Inteligência artificial e educação: novos produtos GRICS
https://grics.ca/intelligence-artificielle-et-education-nouveaux-produits-grics/

"Permite - ver o estado do sucesso académico dentro da instituição - identificar facilmente os alunos em risco."

Optania - Monitorização ativa
https://www.optania.com/active-monitoring

"A Monitorização Ativa permite aos vários actores escolares envolvidos com os alunos uma análise totalmente automatizada e em tempo real dos perfis escolares. Destaca as alterações que merecem uma atenção especial e permite atuar preventivamente junto de um aluno ou de um grupo."

Vitafluence - Biomarcadores
https://www.vitafluence.ai/
A sua voz, o seu olhar, a sua expressão como preditores

Século
https://www.century.tech/
"A personalização inteligente melhora o envolvimento e a compreensão dos alunos
A Century está a ajudar os professores a fazer intervenções eficazes e a poupar-lhes tempo na avaliação e análise de dados."

Como a inteligência artificial está a revolucionar a personalização da aprendizagem - Académie CHUM
https://www.chumontreal.qc.ca/sites/default/files/2023-12/Personnalisation%20de%20l%27apprentissage.pdf

Explicações em linha - Todos os níveis - Mais de 75 sítios. https://cursus.edu/fr/10953/soutien-scolaire-en-ligne-tutorat-tous-les-niveaux-plus-de-75-sites
Muitos estão a começar a integrar recomendações de I.A.