Gosto de desafios. Eles me motivam. Quando encaramos esses momentos com pessoas tenazes e empertigadas, o resultado é ainda melhor.
Fui selecionado em primeiro lugar para compor uma Equipe Multidisciplinar na função de Articulador de Técnicas e Ferramentas de Inteligência Artificial na Educação. Dentre as minhas atribuições estão articular/assessorar e aplicar técnicas de Inteligência Artificial aplicadas no ensino, aprendizagem, pesquisa e gestão da educação, especialmente para docentes da Educação à Distância (EAD).
Irei atuar junto ao Laboratório de Tecnologia Educacional (Labted) e ao Núcleo de Educação à Distância (NEAD) da Universidade Estadual de Londrina (UEL). Órgãos suplementares da universidade que há quase 50 anos vêm realizando um importante trabalho de desenvolvimento, difusão e transferência de tecnologia educacional.
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Há 15 anos o professor Pedro Paulo Ayrosa coordena os trabalhos do Labted/NEAD. Ele coordena nossa equipe que vai realizar um trabalho de pesquisa e aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial para docentes e servidores do Labted/NEAD e alunos dos diversos cursos de graduação e pós-graduação ofertados por meio da Universidade Aberta do Brasil (UAB), programa do Governo Federal, como a Licenciatura em Computação e o tecnólogo em Gestão Pública.
É um grande desafio o que temos pela frente. Embora eu lecione há 28 anos (quanto tempo!), sendo 22 apenas no ensino superior, espero contar com a expertise e o conhecimento acumulado do professor Pedro Paulo, que foi um dos pioneiros nos estudos e na aplicação do EAD no Brasil, e com toda a equipe do Labted/UEL para incorporarmos a tecnologia no cotidiano de estudantes, docentes e servidores.
Ninguém nega as ótimas perspectivas da Inteligência Artificial na educação, porém sabemos que os desafios são muitos para que ela contribua de forma benéfica. Dentre os pontos de atenção estão os vieses embutidos dos algoritmos, o custo de acesso e as disparidades na formação dos alunos. Vou tratar de apenas um desses pontos.
Os vieses são distorções, geralmente preconceituosas, que os algoritmos apresentam ao julgar determinadas informações. Por exemplo, quando o sistema informa que as pessoas negras têm maior propensão a cometerem crimes simplesmente por conta da sua condição étnico-racial. Isso ocorre geralmente porque no treinamento da máquina, quando ela “aprende” as coisas, os dados fornecidos a ela estavam corrompidos (distorcidos) e/ou não foi explicado análise de contexto ao sistema. Isto é, que muitos negros estão envolvidos em delitos por conta das condições sociais e econômicas as quais são submetidos, dentre outros fatores. Imaginem o quanto um viés preconceituoso como esse pode ser prejudicial em um ambiente educacional!
Este é apenas um exemplo de como a Inteligência Artificial pode ser uma aliada ou um óbice na educação. Por isso, me sinto desafiado a contribuir nesse valoroso processo e feliz por estar com um grupo altamente comprometido com a formação de cidadãos competentes e conscientes do seu papel na sociedade ;)
*Lucas V. de Araujo: PhD em Comunicação e Inovação (USP).
Jornalista Câmara de Mandaguari, Professor UEL, parecerista internacional e mentor de startups.
@professorlucasaraujo (Instagram) @professorlucas1 (Twitter)