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Glossário de inteligência artificial para professores

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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.

Tempo de Leitura: 2 – 4 minutos

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.

Na área da educação, a inteligência artificial passará não apenas pelas inovações em sala de aula, mas também na gestão educacional. Muitos sistemas baseados em IA poderão auxiliar na otimização de processos administrativos, proporcionando uma gestão mais eficiente, objetiva e transparente.

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