Inteligência Artificial na escola: rumo às novas experiências computacionais
Abstract
A Inteligência Artificial (IA) é uma área de pesquisa e desenvolvimento criada a partir da necessidade de ampliar a capacidade das máquinas em resolver problemas e tomar decisões. Experimenta-se a primeira geração de produtos que empregam métodos e técnicas oriundos da área da IA. As aplicações mais populares são observadas em assistentes pessoais e financeiros, robôs, jogos e no georreferenciamento. Fica evidente que o uso das técnicas de IA já integra muitas áreas da vida humana. Por esta razão, diversas iniciativas internacionais têm promovido e estimulado para que o conhecimento sobre a IA sejam estudados desde os primeiros anos escolares. Neste contexto, este artigo propõe um modelo de Experiência Computacional que, integrado ao ensino de componentes curriculares obrigatórios, busca facilitar a compreensão dos métodos e técnicas da IA. Apresenta-se também plataformas de IA, especialmente desenvolvidas para escolas que almejam conhecer mais e dar os primeiros passos nesta direção.
References
G. F. Luger. Inteligência Artificial. São Paulo: Editora Pearson, 2013. 632 p.
S. J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Englewood Cliffs, N.J: Prentice Hall, 1995.
M. Wooldridge. An Introduction to MultiAgent Systems. John Wiley and Sons, Chichester, 2002.
A. Kaplan, M. Haenlein. Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence, Business Horizons, Volume 62, Issue 1, 2019, pp. 15-25.
P. Sengupta, A. Dickes, A. Farris. Toward a Phenomenology of Computational Thinking in K-12 STEM. In: Khine, M.S., (Ed). Computational Thinking in STEM Discipline: Foundations and Research Highlights. Springer, 2018.
A. Gaspar, I.C.C. Monteiro. Atividades Experimentais de Demonstrações em Sala de Aula: Uma Análise Segundo o Referencial da Teoria de Vygotsky. Investigações em Ensino de Ciências, v.10 (2), 2005.
S. Papert. Logo: computadores e educação. Brasiliense, 1985. 253 p.
F. Becker. Modelos pedagógicos e modelos epistemológicos. In: L. H. Silva, J. C. Azevedo. (org). Paixão de Aprender II. Petrópolis: Vozes, 1995.
J. M. Wing. Computational thinking. Communications of the ACM, v. 49, n. 3, p. 33–35, Mar. 2006.
BRASIL. Ministério da educação. Base Nacional Comum Curricular. 2018.
L.S. Marques; C. G. V. Wangenheim; J. C. R. Hauck. Ensino de machine learning na educação básica: um mapeamento sistemático do estado da arte. In: XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020), 2020.Anais. . .Sociedade Brasileira de Computação, 2020.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Declaração de originalidade e cessão de direitos autorais
Declaro que o presente artigo é original, não está sendo tendo sido submetido à publicação em qualquer outro periódico nacional ou internacional durante o processo de revisão. Através deste instrumento, em meu nome e em nome dos demais co-autores, porventura existentes, cedo os direitos autorais do referido artigo à revista SCIENTIA CUM INDUSTRIA. Contudo, a reprodução total ou parcial impressa ou eletrônica pode ser feita desde que o autor comunique oficialmente à revista. Declaro estar ciente de que a não observância deste compromisso submeterá o infrator a sanções e penas previstas na Lei de Proteção de Direitos Autorias. Declaro estar ciente de que a não observância deste compromisso submeterá o infrator a sanções e penas previstas na Lei de Proteção de Direitos Autorias (Nº9610, de 19/02/1998).