Nunca se falou tanto em Inteligência Artificial como neste ano. Com as novas formas de aplicação surgindo todos os dias ao redor do mundo e a popularização de IAs generativas, as pessoas já estão entendendo que essa tecnologia, e todos os termos vinculados a ela, vieram para ficar.
Neste conteúdo, vamos montar um glossário de inteligência artificial para professores, ajudando a entender o que essas novas palavras significam.
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No contexto educacional, a inteligência artificial também está conquistando seu espaço através de tutores inteligentes e Chatbots, correção automática de textos e atividades, conferência de documentos e certificados, análise de dados, realidade aumentada, entre muitas outras formas de aplicação que estão transformando a experiência acadêmica tanto para alunos como para professores.
Com a popularização dessa tecnologia, é comum que os professores se deparem com termos desconhecidos e muitas vezes até estranhos. Neste sentido, listamos alguns dos termos mais usados para quando falamos de IA aplicada à educação.
Glossário de inteligência artificial para professores
Inteligência artificial generativa: É uma categoria de algoritmos e modelos de inteligência artificial que tem a capacidade de gerar novos dados, como texto, imagens, música ou até mesmo vídeos, de maneira autônoma.
Algoritmo: Uma lista definida de etapas para resolver um problema. Um programa de computador pode ser visto como um algoritmo elaborado. Em IA, um algoritmo geralmente é um pequeno procedimento que resolve um problema recorrente.
Aprendizado de máquina: Sistemas de computador que aprendem com os dados, permitindo-lhes fazer predições cada vez melhores.
Redes neurais: São redes de conjuntos de dados interconectados, com base em uma compreensão bastante simplificada das redes neurais do cérebro.
Deep Learning: Um subconjunto de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas (com várias camadas) para analisar e aprender a partir de dados complexos.
Mineração de dados educacionais: O desenvolvimento e o uso de métodos para analisar e interpretar os “big data” provenientes de sistemas de aprendizado baseados em computador e de sistemas administrativos e de gerenciamento de escolas, faculdades ou universidades.
Modelos: Estes representam algo do mundo real em um sistema ou processo de computador, para auxiliar cálculos e previsões.
Learning Analytics: A análise de aprendizado é usada para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados, como aqueles gerados por sistemas de aprendizado online, para permitir modelagem e previsão.
Processamento de texto “fraco”: Um método de análise de texto que identifica — mas não “entende” — palavras específicas.
Prompt: É uma instrução ou estímulo fornecido a um sistema para solicitar uma resposta ou ação específica.
Parte desse glossário foi extraído do E-book IA na Educação: um guia para potencializar a ação humana.
Você pode baixar o e-book para ler o conteúdo completo clicando aqui.
