| Processo: | 22/00688-1 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa Centros de Pesquisa Aplicada |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2029 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Acordo de Cooperação: | MCTI/MC |
| Pesquisador responsável: | Geber Lisboa Ramalho |
| Beneficiário: | Geber Lisboa Ramalho |
| Instituição Sede: | Centro de Informática (CIn). Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Recife , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Recife |
| Pesquisadores principais: | Celson Pantoja Lima ; Eduardo Santana de Almeida ; Elaine Harada Teixeira de Oliveira ; Evandro de Barros Costa ; Guido Lemos de Souza Filho ; Jorge Tarcisio da Rocha Falcão ; Leandro Balby Marinho ; Maria Auxiliadora Soares Padilha ; Rafael Ferreira Leite de Mello ; Silvio Romero de Lemos Meira ; Thiago Barros Murari |
| Pesquisadores associados: | Alberto César Cavalcanti França ; Alberto Nogueira de Castro Junior ; Alex Sandro Gomes ; Alexandre Magno Andrade Maciel ; Alisson Vasconcelos de Brito ; Ana Carolina Brandão Salgado ; Anarosa Alves Franco Brandão ; André Luís de Medeiros Santos ; Andre Menezes Marques das Neves ; Augusto Cezar Alves Sampaio ; Bruno José Torres Fernandes ; Carina Frota Alves ; Carlos Eduardo Santos Pires ; Charles Andrye Galvao Madeira ; Claudia Lage Rebello da Motta ; Cláudio Elízio Calazans Campelo ; Clauirton de Albuquerque Siebra ; Cristiano Coelho de Araujo ; Danielle Rousy Dias Ricarte ; David Braga Fernandes de Oliveira ; Delamar José Volpato Dutra ; Edna Gusmão de Góes Brennand ; Edna Natividade da Silva Barros ; Edson Barbosa Lisboa ; Eduardo Camilo Inacio ; Esteban Walter Gonzalez Clua ; Fabio Queda Bueno da Silva ; Felipe Santana Furtado Soares ; Fernando José Ribeiro Sales ; Fernando Silvio Cavalcante Pimentel ; Filipe Carlos de Albuquerque Calegario ; Frederico Araújo Durão ; Gabriel Alves de Albuquerque Júnior ; Germano Crispim Vasconcelos ; Giordano Ribeiro Eulalio Cabral ; Guilherme Alvaro Rodrigues Maia Esmeraldo ; Isabela Gasparini ; Ivan do Carmo Machado ; Izabel Augusta Hazin Pires ; Jaime Simão Sichman ; José Carlos Silva Cavalcanti ; Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo ; Julio Cabero Almenara ; Kiev Santos da Gama ; Leandro Dias da Silva ; Leandro Silva Galvao de Carvalho ; Leonardo Augusto Gómez Castillo ; Lucas Silva Figueiredo ; Luciano de Andrade Barbosa ; Luciano Rogério de Lemos Meira ; Lucidio dos Anjos Formiga Cabral ; Marcelo Alves de Barros ; Maria Amalia Arruda Camara ; Natasha Correia Queiroz Lino ; Pablo Azevedo Sampaio ; Patricia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco ; Patrick Henrique da Silva Brito ; Paulo Henrique Monteiro Borba ; Paulo Jorge Leitao Adeodato ; Ricardo Araújo Rios ; Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio ; Roberta Macêdo Marques Gouveia ; Rodrigo Lins Rodrigues ; Sergio Castelo Branco Soares ; Simone Cristiane dos Santos Lima ; Taciana Pontual da Rocha Falcão ; Tatiane Nogueira Rios ; Thais Helena Chaves de Castro ; Thales Miranda de Almeida Vieira ; Vaninha Vieira dos Santos ; Veronica Teichrieb ; Vinicius Cardoso Garcia |
| Assunto(s): | Educação Inteligência artificial Revolução Industrial Indústria 4.0 Pesquisa aplicada |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Artificial Intelligence in Education | Education for the 4th Industrial Revolution | Education 4 | 0 | Inteligência Artificial |
Resumo
O programa de pesquisa do PRAIA (Pesquisa Realmente Aplicada em Inteligência Artificial) está centrado em Inteligência Artificial na Educação (AIEd). O PRAIA foca na lacuna no sistema educacional induzida pela quarta revolução industrial, que está gradualmente destruindo empregos e criando novos. Começamos identificando com nosso parceiro industrial, o SENAI, a maior instituição brasileira em educação para o setor industrial, quatro desafios educacionais fundamentais para orientar o trabalho de pesquisa: educação de qualidade em larga escala (como oferecer educação de qualidade abrangendo um grande número de de pessoas e uma grande variedade de cursos e vocações?); educação atualizada e orientada ao mercado de trabalho (como adaptar e/ou antecipar atempadamente as exigências do mercado de trabalho 4.0 dinâmico?); aprendizagem orientada a competências (com que eficácia e sistematicamente abrange não só as hard skills, mas também as soft skills e atitudes?); e novos modelos de educação (como introduzir a IA não para reforçar modelos quase obsoletos, mas como suporte para repensar papéis, estruturas e métodos de educação?). O estado da arte em AIEd apresenta diversos trabalhos com foco em diferentes objetivos e abordagens. Considerando seus três principais atores, os principais objetivos da AIEd são (i) apoiar os alunos a alcançarem melhores resultados de aprendizado, (ii) dotar os professores de ferramentas e métodos para melhorar a eficácia de suas ações; (c) fornecer aos gestores informação pertinente para apoiar suas decisões operacionais e estratégicas. Diferentes abordagens de IA (aprendizado de máquina, agentes inteligentes, processamento de linguagem natural, etc.) têm sido estudadas e aplicadas em sistemas como tutores inteligentes, sistemas de recomendação e ambientes adaptativos. Apesar dos avanços, ainda existem vários temas de pesquisa em aberto, principalmente tendo em vista desafios mencionados. Portanto, PRAIA buscará novos métodos e técnicas de IA para desenvolver soluções que aprimorem o processo de aprendizado. Mais especificamente, o centro produzirá contribuições originais ao estado da arte da IAEd relacionadas às seguintes linhas de pesquisa: - Sistemas educacionais escaláveis, com foco em métodos que podem ser generalizáveis a diferentes domínios e a aulas com um grande número de alunos; - Sistemas para recomendar e criação de recursos educacionais alinhados com as competências exigidas pelo mercado de trabalho, que engloba desafios técnicos relacionados à recuperação de informações relacionadas à previsão de competências no mundo do trabalho e à criação ou recomendação de recursos educacionais para apoiar professores e gestores educacionais a manter os cursos constantemente atualizados e relevantes; - Modelos de inteligência artificial para apoiar a aprendizagem de habilidades e atitudes, não apenas de conteúdo. Inclui a análise de dispositivos IoT e a aplicação de abordagens multimodais de aprendizado de máquina para ambientes online e presenciais. Isso implica também em sugerir aos professores diferentes abordagens pedagógicas para uma determinada aula e perfil de aluno; - Propor novos modelos educacionais onde a IA possa enriquecer espaços de colaboração imersivos (laboratórios metaverso) onde os alunos podem interagir com agentes inteligentes visando a assistência e avaliação durante os programas de simulação. Inclui também repensar a forma de avaliar os alunos durante e após o curso, com base não apenas nos aspectos cognitivos, mas também comportamentais e afetivos da aprendizagem; - Fornecer novos entendimentos e práticas AIEd ética. A literatura relata muitas questões éticas mas há muito a ser feito para trazê-las para o dia a dia concreto da pesquisa e inovação. (AU)
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