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Já bem antes da pandemia, percebíamos que existe uma grande oportunidade, ainda pouco explorada pelo setor educacional, na digitalização dos processos de aprendizagem. Na verdade, não na digitalização em si, mas no registro digital desses processos. Vamos dar alguns passos atrás, para entendermos por que estou dizendo isto.
Sempre me lembro de uma capa da Veja com uma matéria sobre a computação em nuvem, de 2009. A partir do momento em que “a nuvem” se tornou uma realidade para empresas de qualquer tamanho e também para o setor educacional, o desenvolvimento exponencial de ferramentas, das mais simples às mais complexas, viabilizou que utilizássemos estas soluções no apoio visando à melhoria dos processos educacionais. Desde um simples sistema cadastral para matricular um aluno, controlar frequência, emitir boletos, até sistemas que atuam mais “dentro da sala de aula”, gamificando uma prática didática qualquer, por exemplo.
Estas ferramentas digitais trazem benefícios diretos, como economia de tempo da secretaria ao fazer uma matrícula ou uma aula mais interessante para um aluno que se engaja e aprende mais. Estes exemplos nos mostram processos que podem ser digitalizados e, possivelmente, melhorados por causa disso.
No entanto, a maior oportunidade que temos nos próximos anos está no registro digital dos processos mais corriqueiros do nosso dia a dia de sala de aula. De forma bastante resumida, a computação em nuvem permitiu termos um app ou uma plataforma para tudo que possamos imaginar. Com essa diversidade de ferramentas que nos permitem registrar digitalmente os processos educacionais, mesmo que aconteçam offline, passamos a ter dados sobre todas as etapas do processo, mesmo os dados que para o olho humano parecem ser irrelevantes.
Big data
A partir desses dados, usando um olhar mais estatístico e analítico por meio da inteligência artificial (também viabilizada pela “nuvem”), conseguiremos, de fato, entregar promessas já antigas da educação: o adaptativo, a personalização, e poderemos entender num nível mais profundo, individual e granular, como um aluno aprende.
A análise dos dados favorece a adoção de soluções adequadas para as necessidades intelectuais e emocionais de cada aluno. As informações também apoiam os professores e gestores na tomada de decisões mais rápidas e eficazes, reduzindo tempo e custos. No Google Classroom, por exemplo, já existe um recurso avançado de Adaptative Learning: com o “Practice Sets”, o estudante recebe um feedback personalizado e o professor tem acesso a ferramentas para planejar aulas mais interativas.
Ao treinarmos modelos de aprendizagem de máquina que possam reconhecer como o aluno aprende, poderemos retroalimentar as ferramentas e os professores com insumos para melhorar ainda mais os processos de aprendizagem, gerando um feedback positivo no ciclo de ensino e aprendizagem. Pode-se entender isso como uma possível aplicação da Lei dos retornos acelerados, de Ray Kurzweil, segundo a qual “as tecnologias de informação crescem exponencialmente a cada ano, dobrando o seu poder.”
Augusto Portugal
Diretor Técnico da Foreducation EdTech
