O cenário
O avanço da IA na Educação é um fruto da convergência de três grandes fatores geradores: o fenômeno do Big Data; o fortalecimento dos mecanismos de aprendizado de máquina; e, mais recentemente, a criação de grandes modelos fundacionais (foundation models) que mudaram a forma de como os modelos de IA são construídos.
A origem do termo Big Data é discutível, mas sem dúvida a humanidade presenciou seus efeitos a partir do início deste século com essa abundância de dados na rede, em grande parte, promovido pela abertura e facilidade de acesso à publicação de conteúdos promovidos pelas redes sociais. Hoje tudo está na web: livros, revistas, filmes, conteúdos científicos, didáticos, entre outros.
Paralelamente, os sistemas de aprendizado de máquina (machine learning) que fundamentalmente são treinados sobre grandes volumes de dados para descobrir padrões foram bem aproveitados pela massiva quantidade de dados disponíveis e puderam revelar uma nova fase de aplicações da chamada Inteligência Artificial.1 Esses sistema de aprendizado de máquina, conhecendo esses padrões, são capazes de analisar um dado novo oferecido ao sistema e rotular esse dado de acordo com os padrões aprendidos.
As redes neurais, as quais podemos rotular como uma outra maneira de aprendizado de máquina, baseada na mimetização do funcionamento dos neurônios, ampliaram a capacidade dos métodos de aprendizado. As redes de aprendizado profundo, as deep learning networks, proporcionaram a aplicação de tarefas ainda mais complexas, tais como o reconhecimento de voz e a visão computacional.2
