Inteligência Artificial e a Educação

outubro 27, 2016 § Deixe um comentário

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Como retrospectiva, sugiro a leitura dos textos anteriores sobre o assunto. O primeiro, a respeito do “Estudo de 100 anos para a Inteligência Artificial”; o segundo, referente à definição do que é IA; o terceiro, abordando as tendências; e o quarto a respeito do impacto no mercado de trabalho. Este é o último texto da série e aborda um dos temas mais estratégicos, pelo menos no meu entendimento, na priorização do planejamento de pessoas, organizações e países: a educação.

Dediquei boa parte da minha carreira à área de educação corporativa – sou um daqueles caras de “treinamento” que boa parte dos que trabalham em empresas de médio e grande porte já deve ter cruzado por aí. Sei que muitos “torcem o nariz” para o uso do termo “educação” em associação com a palavra “corporativa”, mas a verdade é que, com a já conhecida (enorme) lacuna na qualidade da formação educacional em nosso país, boa parte das empresas decidiu investir elas mesmas na formação do funcionário, muitas vezes indo além de conhecimentos e habilidades específicas para o seu negócio e ajudando-os em formação básica. Desta forma, em minha opinião, contribuindo para a própria educação do brasileiro. Para atuar neste ambiente, passei anos “consumindo” tudo o que pude encontrar em relação a métodos educacionais. Quando comecei a “me envolver” com machine learning, tive a grata surpresa de perceber que muitos dos conceitos que aprendi a respeito do aprendizado de gente, podia também ser aplicado ao aprendizado de máquinas. Faço esta introdução apenas para contextualizar a minha relação com o tema.

Desde os projetos Lego Mindstorms, desenvolvidos pelo MIT Media Lab a partir dos anos 1980, robôs têm se tornado ferramentas educacionais populares. Cabe aqui atribuir o crédito devido ao matemático Seymour Papert, guru de muita gente (inclusive meu), por conta do seu trabalho envolvendo o uso de tecnologias no aprendizado de crianças desde os anos 1960. Papert foi fundamental para o desenvolvimento do conceito de aprendizado multimídia, hoje parte integrante das teorias do aprendizado, assim como na evolução do campo da Inteligência Artificial.

Este caldo de ideias estimulou o desenvolvimento de diferentes frentes de atuação da IA aplicada à educação. É importante deixar claro, desde já, que nenhuma destas frentes descarta a importância da participação do ser-humano como vetor do ensino. Como citei no texto anterior, referente ao impacto no mercado de trabalho, IA pode aumentar o escopo do que é considerado tarefa de rotina, mas definitivamente o papel do professor não está entre elas. Ferramentas como os Intelligent Tutoring Systems (ITS), campos de atuação como Natural Language Processing ou aplicativos como os de Learning Analytics têm como objetivo ajudar os professores em sala de aula e em casa, expandir significativamente o conhecimento dos alunos. Com a introdução da realidade virtual no repertório educacional, por exemplo, o impacto da Inteligência Artificial no aprendizado do ser-humano deve ser de tal ordem que “periga” alterar a forma como o nosso cérebro funciona (é claro que este impacto ainda é suposição). Creio que a melhor maneira de abordar este assunto, é por meio de exemplos. Vou associá-los aos tópicos principais de IA aplicada à educação. Sempre que o exemplo vier acompanhado de um link, pode clicar. São informações adicionais sobre o assunto ou vídeos tutoriais sobre alguma ferramenta. Se por acaso ocorrer algum rickrolling, me avisem.

Robôs tutores

Ozobot, é um robozinho que ajuda crianças a entenderem a lógica por detrás da programação e a raciocinar de maneira dedutiva. Ele é “configurando” pelas próprias crianças, por meio de padrões codificados por cores, para dançar ou andar. Já os Cubelets auxiliam a criança a desenvolver o pensamento lógico através da montagem de blocos robôs, cada um com uma função específica (pensar, agir ou sentir). Os Cubelets têm sido usados para estimular o aprendizado de STEM.

Dash, é o robô oferecido pela Wonder Workshop, que permite apresentar crianças (e adultos) à robótica. É possível programar as ações do robô por meio de uma linguagem de programação visual desenvolvida pela Google, chamada Blockly ou mesmo construir apps para iOS e Android, usando linguagens mais parrudas como C ou Java.

Por fim, o PLEO rb é um robô de estimação, criado para estimular o aprendizado de biologia. A pessoa pode programar o robô para reagir a diferentes aspectos do ambiente.

Intelligent Tutoring Systems (ITS)

Os ITS começaram a ser desenvolvidos no final do século XX por vários centros de pesquisa, para auxiliar na resolução de problemas de física. A sua força sempre esteve na sua capacidade de facilitar o “diálogo” humano-máquina. Ao longo destas primeiras décadas do século XXI, começou a ser utilizado para o ensino de línguas. Carnegie Speech e Duolingo são exemplos da sua aplicação, utilizando o Automatic Speech Recognition (ASR) e técnicas de neurolinguística para ajudar os alunos a reconhecerem erros de linguagem ou pronúncia e corrigi-los.

Também têm sido usados para auxiliar no aprendizado de matemática, o Carnegie Cognitive Tutor foi adotado por escolar norte-americanas para este fim. Outros similares (Cognitive Tutors) são usados para o aprendizado de química, programação, diagnósticos médicos, genética, geografia, dentre outros. Os Cognitive Tutors são ITS que usam softwares que imitam o papel de um professor humano, oferecendo dicas quando um estudante fica com dificuldade em algum tópico, como por exemplo, um problema de matemática. Com base na pista solicitada e a resposta fornecida pelo aluno, o “tutor” cibernético oferece um feedback específico, de acordo com o contexto da dúvida.

Um outro ITS chamado SHERLOCK, desde o final da década de 1980 ajuda a Força Aérea Americana a diagnosticar problemas no sistema elétrico de suas aeronaves. Quem quiser conhecê-lo mais, sugiro este paper publicado nos primórdios da internet (não se assustem com o design).

Mas as grandes “estrelas” na constelação dos ITS são definitivamente os MOOCs (Massive Open Online Courses). Ao permitirem a inclusão de conteúdos via Wikipedia e Khan Academy e de sofisticados Learning Management Systems (LMS), baseados tanto em modelos síncronos (quando há prazos para conclusão de cada fase do curso) quanto modelos assíncronos (quando o aprendiz vai no seu ritmo), os MOOCs têm se tornado a ferramenta de aprendizagem adaptativa mais popular.

EdX, Coursera e Udacity são exemplos de MOOCs que se “alimentam” de técnicas de machine learning, neurolinguística e crowdsourcing (também conhecida em português como colaboração coletiva) para correção de trabalhos, atribuição de notas e desenvolvimento de tarefas de aprendizado. É bem verdade que a educação profissional e a de ensino superior são as maiores beneficiárias deste tipo de ITS (em comparação com os ensinos básico, médio e fundamental). A razão disto, é que o público delas, até mesmo por ser geralmente composto por adultos, tem menos necessidade de interação cara-a-cara. Espera-se que com um maior estímulo ao desenvolvimento da habilidade de metacognição, os benefícios oferecidos por estas plataformas possam ser distribuídos mais democraticamente.

Learning Analytics

Também já se sente o impacto do Big Data em educação. Todas as ferramentas apresentadas geram algum tipo de log ou algum tipo de registro de dado. Assim como aconteceu no mundo corporativo com BI (Business Intelligence) e BA (Business Analytics), a geração maciça de dados advindos da integração de IA, educação e internet, fez surgir a necessidade de se entender e contextualizá-los para melhor aproveitar as oportunidades e insights potencializados por eles.  Com isto, o campo chamado Learning Analytics tem observado um crescimento em velocidade supersônica.

A bem da verdade, é que cursos online não são apenas bons para a entrega de conhecimento em escala, são veículos naturais para a armazenagem de dados e a sua instrumentalização. Deste modo, o seu potencial de contribuição para o desenvolvimento científico e acadêmico é exponencial. O aparecimento de organizações como a Society for Learning Analytics Research (SOLAR) e de conferências como a Learning Analytics and Knowledge Conference organizada pela própria SOLAR e a Learning at Scale Conference (L@S), cuja edição de 2017 será organizada pelo MIT, refletem a importância que está se dando a este assunto em outras “praias”. IA tem contribuído para a análise do engajamento do aprendiz, seu comportamento e desenvolvimento educacional com técnicas state-of-the-art como deep learning e processamento de linguagem natural, além de técnicas de análise preditivas usadas comumente em machine learning.

Projetos mais recentes no campo de Learning Analytics têm se preocupado em criar modelos que captem de maneira mais precisa as dúvidas e equívocos mais comuns dos aprendizes, predizer quanto ao risco de abandono dos estudos e fornecer feedback em tempo real e integrado aos resultados da aprendizagem. Para tanto, cientistas e pesquisadores de Inteligência Artificial têm se dedicado a entender os processos cognitivos que envolvem a compreensão, a escrita, a aquisição de conhecimento e o funcionamento da memória e aplicar este entendimento à prática educacional, com o desenvolvimento de tecnologias que facilitem o aprendizado.

O mais incauto pode se perguntar por que com tecnologias de IA cada vez mais sofisticadas e com o aumento do esforço no desenvolvimento de soluções específicas para educação, não há cada vez mais escolas, colégios, faculdades e universidades os utilizando?

Esta resposta não é fácil e envolve diversas variáveis. A primeira delas está relacionada ao modelo mental da sociedade e ao quanto esta sociedade preza o conhecimento. Há locais em que a aplicação da IA em educação está mais avançada, como por exemplo a Coreia do Sul e a Inglaterra e outros em que já se está fazendo um esforço concentrado para tal, como por exemplo Suíça e Finlândia. Não por acaso, são países em que há bastante produção de propriedade intelectual. A segunda delas, envolve o domínio na geração do conhecimento e na sua aplicação em propriedade intelectual. Nesta variável, segue imbatível os EUA, que são responsáveis por boa parte do conhecimento produzido pelo ser-humano. Novamente, não por acaso, são os líderes no desenvolvimento do campo de IA. A terceira variável, como não poderia deixar de ser, é o custo. Não é barato e como dinheiro é um recurso escasso em qualquer lugar (em uns mais do que em outros, claro) é preciso que haja uma definição da sociedade em questão quanto às suas prioridades para se fazer este investimento. A quarta, está ligada ao acesso aos dados produzidos por estas iniciativas educacionais e as conclusões geradas. Embora haja fortes indícios de que a tecnologia impulsionada pela IA realmente impacta positivamente no aprendizado, ainda não há conclusões objetivas em relação ao tema – muito por conta da sua recência. E como o investimento é alto, são poucos os que topam ser early adopters.

De qualquer forma fica a questão, vale a pena? Quanto a isto, gosto de citar meu ex-chefe, Edmour Saiani. Sempre quando perguntado se devíamos treinar alguém, ele respondia: “se lembre que o problema nunca é você treinar a pessoa e ela sair da empresa, o problema é você não treinar e ela ficar”. Neste tipo de caso, não fazer nada é a pior opção.

Quebrando a mesa… de reunião(?)

março 11, 2016 § Deixe um comentário

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Illustration by James Graham

Octavian Costache, um dos fundadores da start-up de compras Spring, costuma “tomar” a palavra nas reuniões semanais com todos os funcionários, promovidas na cozinha da empresa. Costache trabalhou durante anos na Google e é um dos criadores do Gmail e do Google Maps, portanto um “cara” que todos querem ouvir falar. Só de pigarrear, já chama a atenção na Spring. Foi o que fez em um dos encontros realizados em fevereiro último, queria falar sobre um assunto urgente: reunião.

Citando um artigo famoso de Paul Graham chamado “Maker’s Schedule, Manager’s Schedule”, apresentou o conceito que vinha “martelando” a sua cabeça. Segundo Graham, algumas pessoas “prosperam” em reuniões, e por isso necessitam de um calendário cheio delas, em horários e locais variados. Ele as chamou de “managers” (vou manter o termo original e não a tradução, gerentes, por uma questão de sintaxe). Mas uma empresa, em especial as baseadas em tecnologia (não por acaso, de onde Graham e Costache vieram), não é apenas formada por “managers”. Há aqueles cujo bem-estar pode ser “quebrado” por uma sala de conferências. Precisam de um tempo germinativo, muitas vezes solitário, para colocarem em prática a sua expertise. Graham as chamou de “makers”.

Para ilustrar a ideia, Costache colocou em um monitor um Google Calendar, com um mosaico colorido e tumultuado de afazeres, e o apresentou como “a semana ideal” de um “manager”. Em seguida, abriu um calendário novo, todo em branco, e o apresentou como o “paraíso” dos “makers”. Arrancou aplausos entusiasmados.

A verdade é que apenas as áreas de design de produto e de desenvolvimento, em uma empresa como a Spring, estão autorizadas a um calendário de “maker”. O restante precisa se equilibrar em videoconferências, ligações e encontros. A realidade coloca os verdadeiros “pingos nos is”. Como fazer então?

O próprio Paul Graham dá a dica. Quando perguntado se ainda apoiava as ideias contidas no “Maker’s Schedule, Manager’s Schedule”, saiu-se com um “claro que sim” – afinal foi ele quem escreveu o texto – mas acrescentou: “minha reunião ideal não tem mais do que 4 ou 5 participantes, que conhecem e confiam uns nos outros. Nada de powerpoint ou pessoas tentando impressionar umas às outras”. No texto anterior, escrevi um pouco sobre “QI coletivo” e como ele é estimulado em grupos que se comportam exatamente como na descrição da reunião de Graham.

Anos atrás, treinei durante alguns meses boxe. Não foi aonde me encontrei em termos de artes marciais – hoje pratico kung fu, que me proporciona momentos de incrível alegria – mas tenho uma dívida com a chamada “velha arte”. Existe duas coisas em comum entre o boxe e começar uma empresa que notei com o passar do tempo (vou chegar mais à frente no que isto tem “a ver” com reuniões). A primeira é que são atividades extremamente solitárias. Certamente se tem a ajuda de amigos, mentores e treinadores, mas quando a luta começa, é só você no “ringue”. O segundo, é que a “luta” propriamente dita tem pouco a ver como trabalho em si, é uma porção bem pequena do que se tem que fazer. O verdadeiro trabalho acontece quando ninguém está olhando: o treino, a preparação. Muitas vezes só nos damos conta quando estamos recebendo as pancadas.

Reuniões são como treinos. Em uma empresa, assim como no boxe, ter as pessoas certas auxiliando na preparação pode ser a diferença entre sair da “luta” só com um olho roxo ou direto para o hospital. Entendo a “reclamação” de Costache e Graham não como uma diatribe contra reunião, mas contra a perda de tempo. Se pudesse ser vendido no mercado financeiro, creio que “investir” em tempo daria o maior retorno de todos – dado o quão valioso ele é. É preciso critério para marcar, participar e até encerrar uma reunião. Ela precisa ser significativa, do contrário é inevitável a sensação de tempo perdido. Ser significativa, para mim, não implica necessariamente gerar algum plano ou decisão – mas contar efetivamente como um passo a mais (não necessariamente adiante) no processo de trabalho. Mesmo porque, como disse certa vez Mike Tyson – voltando à analogia do boxe – “todo mundo tem um plano até levar o primeiro soco na cara”.

Criar algo – e não se engane, esta é a razão de reuniões – está relacionado ao “caminho”, não ao “resultado final”. É o caminho que conduz a intenção. O que os “reformadores de reuniões” quase não abordam é que elas funcionam como “abrigos de mentes” e quando bem combinadas entre participantes, que sabem o que querem e respeitam as opiniões alheias, podem atuar como um “celeiro” de boas ideias. O caminho é o processo.

Para fechar, deixo como reflexão uma frase do grande treinador de boxe Cus D’Amato: “não importa o que se diga, não importa a desculpa ou a explicação dada, no final das contas, o que uma pessoa faz é o que ela queria fazer desde o início”.

Qual é o processo das suas reuniões?

Educação corporativa em 2020

outubro 30, 2015 § Deixe um comentário

lifelong-learning-companies-21st-century Enquanto o tempo de uso da internet aumenta, diminui o tempo que “gastamos” lendo uma notícia ou visitando websites. Quanto mais diversificada a informação consultada, menos profundidade se dá a cada uma delas. Essa é uma tendência bem atual – não é à toa que qualquer informação no Twitter tem que ser passada em 140 caracteres.

Não é tarefa fácil analisar o impacto dessa mudança de comportamento no futuro, mas uma coisa é certa: é evidente que “consumimos” a informação de maneira diferente hoje e é essa forma que nos leva a procurar por respostas ou soluções imediatas para as questões do dia a dia. Não quero entrar em conclusões (principalmente se a prática é boa ou não), mas com base no comportamento, é compreensível a expectativa da “imediatibilidade”.

No nível corporativo, a tendência influencia a comunicação entre a empresa e seus clientes, seus funcionários, a sua infraestrutura, a sua dinâmica de trabalho, etc. Não é uma questão tecnologia apenas, é algo mais profundo. Não é uma mudança de paradigma (perdoem-me o chavão, mas em alguns momentos ele é válido) na comunicação e sim nas relações sociais. Levar em conta as implicações sociais dessa tendência auxilia a se adaptar a ela (e a se beneficiar dela, por que não?).

Em educação corporativa, penso que essa tendência pode (e deve) influenciar a maneira como os funcionários “visualizam” seu próprio treinamento.  Na minha opinião, essa “visualização” passa (ou vai passar) por alguns pontos:

  • Uma forte preferência para canais de comunicação que permitam transmissão de dados tanto síncrona quanto assíncrona. Para quem não está familiarizado com os termos, dê uma olhada AQUI.
  • Flexibilidade é uma expectativa chave. Funcionários esperam cada vez mais flexibilidade, em todos os níveis, com isso ela deixa de ser uma demanda e passa a ser uma necessidade.
  • Flexibilidade impacta em outro tópico, autogerenciamento. Sei que não “serve” para todos os perfis, mas impacta de alguma forma na utilização do tempo, das ferramentas e dos recursos usados para o trabalho.
  • O fenômeno BYOD (Bring Your Own Device – algo como “traga o seu próprio aparelho) é cada vez mais notável. A empresa deve se preparar e chegar a um acordo em relação ao uso de aparelhos ou serviços que, a priori, parecem dispensáveis para a performance dos funcionários. Vai desde serviços e aplicativos como Evernote, até ferramentas mais complexas como os “ambientes de desenvolvedores” nas nuvens (os IDEs).
  • Informações apresentadas de forma clara e direta. A tendência descrita no início do texto, impacta diretamente aqui. As pessoas tendem a se beneficiar mais tendo contato com o “núcleo” da questão.
  • Outro ponto em relação à apresentação de informação diz respeito à sua aparência. A tendência também influencia diretamente no modo como se “escolhe” a informação, portanto fazê-la parecer interessante e chamativa é importante (novamente, não entro em conclusões em relação à qualidade da prática). Dessa maneira, o conteúdo multimídia se torna especialmente relevante.
  • É indispensável considerar a mobilidade como ponto fundamental na educação corporativa. Não apenas na “entrega” ou disseminação da ação educacional, mas como um modo de facilitar a ubiquidade[1] dos funcionários.

Concorde-se ou não com a tendência exposta, é preciso ter em mente duas coisas. A primeira é que a razão disto não é a tecnologia, mas o uso que escolhemos fazer dela. O elemento “tempo” foi propositalmente deixado de fora quando se criou a “programação computacional”. Isso quer dizer que para a “máquina” pouco importa se você vai responder uma mensagem em 2 segundos ou em 10 horas. Dá no mesmo para ela, o que importa são os comandos. A “máquina” só vai enviar quando você der o comando “send”.

A segunda é que na era da conectividade permanente, o aprendizado tende a caminhar para o não-formal. Isso quer dizer que colocar um grupo em um mesmo espaço para participar de um treinamento ou um workshop corporativo nos moldes tradicionais vai ser, cada vez mais, difícil. É preciso começar a deixar um pouco de lado os conceitos do Malcolm Knowles (que popularizou o modelo palestra/curso/workshop) e começar a “misturar” Alan Turing com John Dewey, incluir a tecnologia e a implementação prática para estimular o aprendizado.

[1] Não é um termo usual, mas significa a faculdade “divina” de estar concomitantemente “presente” em toda parte e a todo momento.

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