Prediction Assignment – Practical Machine Learning

novembro 11, 2016 § Deixe um comentário

To those whom are eager to know more about Machine Learning and how it goes in a real life work, I share a paper I wrote with analysis, codes and algorithms of a Machine Learning Prediction Assignment. I wrote the codes in R, which is a statistical programming language. I also would like to thank PUC-Rio for providing the dataset that I worked.

Executive Summary

Using devices such as Jawbone Up, Nike FuelBand, and Fitbit it is now possible to collect a large amount of data about personal activity relatively inexpensively. These type of devices are part of the quantified self movement – a group of enthusiasts who take measurements about themselves regularly to improve their health, to find patterns in their behavior, or because they are tech geeks. One thing that people regularly do is quantify how much of a particular activity they do, but they rarely quantify how well they do it. In this project, your goal will be to use data from accelerometers on the belt, forearm, arm, and dumbell of 6 participants. They were asked to perform barbell lifts correctly and incorrectly in 5 different ways.

Data source

The data for this project came from the Human Activity Recognition study, conducted by Pontifícia Universidade Católica – Rio de Janeiro.

Ugulino, W.; Cardador, D.; Vega, K.; Velloso, E.; Milidiu, R.; Fuks, H. Wearable Computing: Accelerometers’ Data Classification of Body Postures and Movements. Proceedings of 21st Brazilian Symposium on Artificial Intelligence. Advances in Artificial Intelligence – SBIA 2012. In: Lecture Notes in Computer Science. , pp. 52-61. Curitiba, PR: Springer Berlin / Heidelberg, 2012. ISBN 978-3-642-34458-9. DOI: 10.1007/978-3-642-34459-6_6.

The paper

It can be accessed at:

http://rpubs.com/marcelo_tibau/226219

O futuro da indústria tech

novembro 10, 2016 § Deixe um comentário

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A indústria da tecnologia defendeu por anos o argumento de que para se ter uma economia baseada na inovação, era preciso que se estimulasse a educação, o conhecimento aplicado à propriedade intelectual e o multiculturalismo. Isto impactou diretamente em políticas públicas e legislação de diversos países em relação à organização e às metodologias de seu sistema educacional, proteção à propriedade intelectual e estímulo ao desenvolvimento de pesquisas científicas (que geram propriedade intelectual) e em políticas de imigração (em especial as ligadas à concessão de visto de trabalho para os chamados skilled workers).

Os EUA, como uma das grandes forças impulsionadoras da indústria tech, sempre foram vistos como determinante para a definição das posturas deste mercado no mundo todo. É natural então, que uma presidência Trump – potencializada pelo Brexit – não podemos esquecer que o Reino Unido é o segundo produtor mundial de propriedade intelectual, atrás apenas dos EUA, leve a uma reavaliação estratégica da área em relação as suas políticas. Já começaram a circular e-mails pelo Vale do Silício, propondo o reposicionamento para a defesa do corte de impostos para a área e o comprometimento em relação à repatriação de divisas.

Entendo a postura e reconheço a necessidade de reposicionamento – em especial se levarmos em consideração que Trump declarou em campanha que iria iniciar uma ação antitruste contra a Amazon e prometeu forçar a Apple a fabricar seus produtos nos EUA. Mas um dos argumentos mais poderosos das empresas de tecnologia em relação à sua própria importância, sempre foi o fato de que suas metas não eram apenas financeiras, mas abarcavam a construção de um futuro progressista. Sim, queriam dinheiro, mas também queriam construir um mundo melhor em termos filosóficos e democráticos – protegiam a educação e o conhecimento como modo de empoderar as pessoas e estimulá-las a quererem se tornar mais inteligentes e cultas. A lógica era que pessoas mais inteligentes tinham mais possibilidades de inovar.

Thomas Friedman – o autor do livro “O Mundo é Plano”, que propiciou muita da base conceitual para os argumentos defendidos pela indústria tech – escreveu sobre o resultado das eleições americanas, no texto intitulado “Homeless in America”, que o chamado “aprendizado para a vida toda” (no original lifelong learning) poderia ser uma fonte inesgotável de stress para algumas pessoas.

O risco que esta visão de mundo coloca é: se o aprendizado pode fazer mais mal do que bem e se algumas pessoas, não apenas o rejeitam, mas agem conscientemente para impedir a formação de um ambiente que estimule o desenvolvimento da sua fonte (o conhecimento), por que priorizar a educação?

40% das pesquisas científicas realizadas pelo Reino Unido eram financiadas pela União Europeia (rejeitada pela maioria dos britânicos). Facebook e Twitter têm sido apontados como causadores do declínio do jornalismo e da irrelevância dos fatos (e de quebra contribuído para a expansão do trolling, racismo e misoginia que caracterizaram a campanha do agora presidente Trump). O crescimento de um sentimento anti-tech pode, de verdade, mudar a direção que as políticas educacionais vinham tomando nos países desenvolvidos (que queira ou não, dão o tom para o restante do mundo).

O efeito colateral pode ser a criação de uma elite intelectual tecnológica – porque a indústria continuará e precisará de pessoas que tenham a habilidade de criar propriedade intelectual. Mas, talvez o sonho de democratizar esta habilidade tenha acabado.

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.

Deu no New York Times

maio 11, 2016 § Deixe um comentário

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Redação do NYT ao anunciarem os ganhadores do Pulitzer. Photo by Hiroko Masuike/The New York Times.

Uma das minhas lembranças mais antigas é dos meus pais e tios discutindo os assuntos correntes do momento ao redor da mesa, nas reuniões de família. Uma das frases mais ouvidas – e que trazia credibilidade ao assunto – era a que está no título deste texto. Em meados dos anos 1990, meus pais proporcionaram um dos maiores presentes a um aficionado por conhecimento como eu, uma conexão à internet.

Desde este dia até mais ou menos o ano de 2012, adquiri o habito de visitar diariamente o site da publicação e ler gratuitamente os artigos que mais me interessavam. Em 2012, o jornal, que passava por uma das maiores crises financeiras de sua história, lançou seu serviço de assinatura online. Iria cobrar por algo que entregava de graça até aquele momento. Lembro de ter, ingenuamente, pensado “quem vai pagar para ler uma reportagem na internet? ”.  A resposta veio alguns dias mais tarde quando atingi o limite gratuito de 10 artigos. Assinei o jornal e mantenho meu hábito ainda hoje.

Em 1995, o Times – como é carinhosamente chamado – tinha 1,5 milhão de assinantes da sua edição impressa. Hoje, já são 2,5 milhões somadas as duas formas de assinatura. Somente com os assinantes online, o jornal fatura U$400 milhões anuais. O impacto da rede de assinantes já se faz sentir no próprio modelo de negócio da empresa, os anunciantes – antes tidos como o grande foco do planejamento de venda do negócio – perderam preponderância nas finanças do jornal. Em 2016, cerca de 90% das receitas do New York Times são atribuídas à 12% do total de leitores do jornal (sua base de assinantes).

Sendo um entusiasta do jornalismo independente, fico feliz com a mudança de enfoque da relação financeira de uma grande publicação, dos anunciantes para os seus leitores. Clarifica a missão da empresa e ajuda a priorizar o gasto dos seus recursos no que é realmente importante.

Recentemente, o editor-chefe da Bloomberg reclamou que as empresas jornalísticas se “alimentam de migalhas do Facebook”. Se referia ao fato da rede social ganhar rios de dinheiro em anúncios, utilizando feed de notícias de publicações externas para aumentar o tempo de conexão de seus usuários no site, sem gastar um tostão na criação daquele conteúdo.

Entendo a frustação, mas vejo o fato de outra maneira. Há dois caminhos quando um negócio enfrenta a disrupção trazida pela internet: pode reclamar e tentar, sem sucesso, manter as coisas do modo anterior ou pode abraçar a mudança e a utilizar a seu favor. O Facebook é um fato da vida, não é ignorado por ninguém ao redor do mundo e é hoje, a plataforma mais valiosa para qualquer empresa, de qualquer setor, entrar em contato com o seu cliente potencial.

O New York Times utiliza o Facebook principalmente para “acessar” leitores que admiram o jornal e os estimular a se tornarem assinantes. Ao lançar a sua edição em espanhol, a empresa utilizou funções criadas por cientistas de dados (para quem não está familiarizado com o termo, uma função é um algoritmo estatístico escrito para “ler” dados brutos) em conjunto com o Facebook para “encontrar” dentre os milhões de nativos de língua espanhola que acessam diariamente a rede social, leitores – e possíveis assinantes – para a edição na nova língua.

Ao focar a missão do seu negócio em seus leitores e produzir grande jornalismo, o Times abraçou a internet como aliada ao invés de ameaça, e deixou de lado a “briga” por anunciantes com o Facebook. Este ano, a publicação teve 2 vencedores – e 10 finalistas – do prêmio Pulitzer (mais finalistas do que qualquer outra empresa de notícias no mundo).

Penso ser mais do que hora de se encarar a internet com a responsabilidade necessária e dar a devida atenção à sua real natureza: é um serviço público essencial, como rede de água e esgoto, e deve ser disponibilizada à população da mesma forma como os outros serviços essenciais. Em tempos em que se proliferam propostas como a da Anatel, de limitar o serviço oferecido, o exemplo do New York Times é uma demonstração da importância da web como ambiente de negócios ao redor do mundo. Ficar para trás, mais do que atraso, é uma irresponsabilidade na condução de uma política pública. Em relação à internet, o melhor caminho é, como o slogan do próprio Times aponta: Go Inside.

Ensaio sobre a cultura atual

março 16, 2016 § 2 Comentários

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O acadêmico Allan Bloom publicou em 1987 um livro, impactante na época, chamado “The Closing of the American Mind”. Nele, criticava o relativismo moral promovido nas universidades norte-americanas, em que o subjetivismo pessoal havia substituído princípios morais universais. Apesar do palavreado bonito, a questão principal, segundo Bloom, era que não existia mais certo ou errado, dependia. Não era à toa que o estereótipo do yuppie havia se tornado o grande ícone social daquela época.

A tese promovida por Bloom, correta nos anos 80, não se aplica mais aos dias atuais – embora muitos acreditem o contrário (lembro que uma das “bandeiras” do papa anterior, Bento XVI, era exatamente a “luta” contra o relativismo). Não apenas campuses universitários, mas boa parte da sociedade, transborda julgamentos “morais”. Muitos escolhem cuidadosamente suas palavras com receio de “ferir” suscetibilidades e desencadear a “ira” de um exército de (nem tão) anônimos. O palco principal das “cruzadas” morais da atualidade não poderia ser outro, as redes sociais. Facebook e similares viraram “campos de batalha” de assuntos triviais à defesa de ideologias políticas e religiosas. A similaridade do “debate” é o radicalismo.

É inegável que uma nova forma de “sistema moral” entrou em vigor, com algum novo tipo (ou tipos) de critério(s) que define(m) o que é certo e errado. A questão principal que se coloca é que novo sistema moral é este?

O teólogo Andy Crouch, autor de livros de temática religiosa e editor do site “Christianity Today”, publicou um artigo em que se propõe a analisar este “sistema moral”. No texto, expõe as definições da antropóloga Ruth Benedict a respeito das chamadas “cultura da culpa” e “cultura da vergonha” (alguns atualmente chamam esta última de “cultura da humilhação”).

Segundo a Dra. Benedict na “cultura da culpa”, uma pessoa é boa ou má de acordo com a sua própria consciência – esta é inclusive a estratégia das religiões judaico-cristãs para “ensinar” conceitos de certo e errado (quem passou por colégios religiosos pode atestar – no meu caso, Lassalista). Na “cultura da vergonha” – ou “humilhação” – a pessoa é boa ou má de acordo com o que a comunidade diz a respeito dela, é celebrada ou excluída.

A quase onipresença das redes sociais criou uma espécie de nova “cultura da vergonha”, em que “aparência” conta mais do que “profundidade” e até mesmo “consistência”. O desejo de ser aceito e apreciado pela “comunidade” é intenso, levando à “construção” do aspecto moral baseado no continuum da inclusão e exclusão. O exemplo clássico – e talvez inicial desta cultura – é o da Monica Lewinsky, que publicou em 2014 na revista Vanity Fair um relato maduro e emocionante da sua experiência como “excluída” da comunidade. Relembrando, Monica era estagiária na Casa Branca quando se envolveu com o presidente Clinton, iniciando um escândalo político que quase o levou ao impeachment. Em dado momento foi referida pelo próprio presidente como “aquela mulher”.

A nova “cultura da vergonha” criou uma série de comportamentos online. O primeiro deles é a prática intergrupo de louvor e elogio mútuo. Para ser aceito no grupo é preciso celebrar seus componentes e ser celebrado de volta.

O segundo, é o empoderamento do próprio grupo, que constrói sua própria reputação por meio do “policiamento” e reprimenda dos integrantes que falham em seguir seus códigos. Aqueles que não se encaixam, sofrem ataques instantâneos à sua credibilidade.

O terceiro (e último) comportamento, é a ansiedade constante de que o próprio grupo seja denegrido. Isto gera suscetibilidades e exigência instantânea de respeito e reconhecimento. Qualquer piada humorística é vista como pecado capital e gera respostas intensas, muitas vezes violentas. Um comentário desfavorável, por mais leve que seja, é visto como uma ameaça à identidade do grupo. A “seriedade” é levada ao extremo, o que gera polarização. É o radicalismo que tanto se comenta.

A nova “cultura da vergonha” se difere visivelmente da tradicional, encontrada em alguns países asiáticos por exemplo, no seu oposto. Na cultura tradicional, o oposto da vergonha é a honradez. Agir de maneira honrada é a “garantia” de aceitação e admiração pela comunidade. Na nova cultura, o oposto é a celebridade – que não por acaso tem a sua raiz etimológica no termo celebrado (qualquer ligação com o primeiro comportamento, não é mera coincidência). Chamar a atenção, de todos os modos e por qualquer meio, é a “garantia” atual.

Um sistema “moral” baseado em inclusão e exclusão perpetua a insegurança. A falta de padrões permanentes permite seguir o fluxo da multidão, mas gera hipersensibilidade, hipereação e pânicos que estimulam seguir a maioria no estilo “estouro de boiada” (vide o linchamento da suposta sequestradora de crianças).

Em tempos como estes, o comportamento mais importante, na minha opinião, é a descoberta do “norte” ou “verdade” pessoal. É ter a consciência e a convicção do que é válido defender, mesmo sob risco de exclusão e impopularidade. Há alguns anos li o livro do historiador Michael Beschloss chamado “Presidential Courage”, em que narra a história de alguns presidentes norte-americanos que promoveram reformas, mesmo sob ataques pessoais e risco de perder eleições, porque as consideravam de extrema importância para o país no momento. Não é preciso ser presidente para demonstrar este tipo de coragem, mas é preciso saber o que importa de verdade.

Como ser um aprendiz online?

fevereiro 23, 2016 § Deixe um comentário

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Quando se “fala” em aprendizado online, a primeira “coisa” que vem à mente são os tipos de cursos comumente chamados de “cursos online”. Embora se tenha a impressão de que são, digamos, uma versão pré-formatada de e-learning, curso online pode ser desde um tutorial até palestras gravadas ao vivo e disponibilizadas posteriormente. Há “1 milhão” de possibilidades do que se pode fazer.

A postura de quem se utiliza de aprendizado online conta tanto quanto o tipo de “curso” escolhido. Os dois pontos principais aqui são o comprometimento com a oportunidade de aprendizado e a participação ativa no processo. “Correr atrás” é importante para se fazer qualquer coisa, em aprendizado online assume um caráter essencial. Como é o aprendiz quem “conduz” o processo, proatividade é a diferença entre aprender ou não.

Como já escrevi a respeito de autoaprendizado em outros textos, possivelmente soarei repetitivo. Algumas atitudes são fundamentais e o fato de aparecerem recorrentemente, em minha opinião, só reforça a sua importância. O cerne da questão aqui é aumentar o horizonte educacional, portanto:

Descubra suas preferências de aprendizado: todos temos necessidades e preferências pessoais. Conhecer as próprias, é fundamental para escolher o que funciona melhor para si e a abordagem mais apropriada. Alguns retém melhor o conhecimento de forma visual, outros funcionam melhor ouvindo. Com o aumento cada vez maior da velocidade de navegação, a internet permite diferentes possibilidades. Uma vez identificado o seu gosto, fica mais fácil escolher atividades e exercícios que oferecem o melhor retorno.

Se dê tempo para refletir: para reter e absorver o que se está aprendendo, é preciso ter a chance. Como o processo acontece no seu ritmo, a pior decisão possível é correr para passar para o próximo módulo. Refletir em um tópico visto e desenvolver a sua própria opinião a respeito dele, facilita a memória de longo-prazo. Isto acontece porque o conhecimento novo é associado a conhecimentos pré-existentes na “forma” de correlação de ideias. Entre cada aula ou atividade online, se permita um tempo para pensar sobre os pontos principais – há um termo em inglês para representar esses pontos que acho incrível, takeaways – e formar suas próprias conclusões sobre como aplica-los no mundo real.

Estabeleça metas pessoais: o centro de um aprendizado é o seu objetivo. Para que aprender um “truque” novo, se o antigo ainda funciona? A motivação pessoal exerce mais influência durante um aprendizado do que em qualquer outro momento. Não é fácil se manter em curso, por isso ter claro aonde quer chegar é fundamental. Mais do que uma visão em longo prazo, “aonde quer chegar” pode ser dividido em pequenas metas, que permitam acompanhar a sua evolução ao longo do caminho por meio de pequenos desafios ou autoavaliações.

Transforme o aprendizado em uma experiência social: aprendizado consistente não é um desafio solitário. Encontrar pessoas com interesses e ideias semelhantes em redes sociais ou em fóruns online, permite não apenas colaborar com “pares”, mas também se beneficiar com suas habilidades e insights – além de se cercar de outros aprendizes online com tanto (ou mais) vontade em aprender.

Desafie suas ideias e opiniões pré-existentes: um cara que não canso de citar é o Eduardo Giannetti, um economista de formação que se tornou (na minha opinião) um dos pensadores brasileiros mais originais. O Giannetti tem um livro chamado “O mercado das crenças” em que instiga o leitor com a defesa da “tese” de que só acreditamos no que queremos. Quem quiser se aprofundar, recomendo a leitura, mas o que quero sinalizar é a importância de não se “apegar” às próprias ideias e convicções. Esta atitude pode ser até boa para “transmitir credibilidade” (embora discorde), mas é péssima para o aprendizado. Seres-humanos geralmente tem aversão em “escutar” que algo que acreditam é incorreto ou “mal informado”. Certamente ninguém é “dono da verdade”, mas “duvidar” das suas ideias e opiniões pode “abrir” um mundo de novas oportunidades de aprendizado.

Se permitirmos a possibilidade de que algo que acreditamos, muitas vezes durante anos, ser questionável, podemos descobrir coisas novas sobre nós mesmos e o mundo. Isto abre a “ cabeça” e o “coração” para um aprendizado que nunca acaba.

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