Apolo

Atividade

107096 - Inteligência Artificial na Educação

Período da turma:

02/08/2023 a 26/09/2023

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Descrição:

Objetivos:
A Inteligência Artificial (IA) é uma área da Computação que tem como objetivo desenvolver máquinas (hardware e software) que possuem a capacidade de resolver problemas complexos utilizando comportamentos considerados inteligentes. Em Educação, o uso da Inteligência Artificial permite criar tecnologias educacionais mais adequadas para apoiar o processo de ensino-aprendizagem. Por exemplo, é possível desenvolver tecnologias que apoiam a tomada de decisões pedagógicas por parte dos professores; também é possível imitar as estratégias e comportamentos do professor para personalizar a aprendizagem dos alunos; por fim, é possível estudar, compreender e simular como as pessoas aprendem em diferentes contextos, auxiliando a criação de tecnologias educacionais inovadoras. Assim, nesta disciplina, iremos abordar algumas das mais importantes aplicações da IA na Educação, em particular, em ambientes EAD. Apresentaremos de maneira geral e ampla os fundamentos pedagógicos e computacionais para o desenvolvimento tecnologias educacionais inteligentes. Espera-se que o aluno obtenha conhecimentos sobre diferentes abordagens da IA que contribuem para resolver problemas educacionais (e.g. Web Semântica, Tutores Inteligentes, Mineração de dados educacionais, agentes inteligentes, e etc) e como os trabalhos nesta área contribuem para compreender o comportamento humano. Ao final da disciplina o aluno deverá ser capaz de entender como a IA pode ser aplicada para solucionar diferentes problemas encontrados no cenário educacional e selecionar a técnica mais adequada para um contexto em particular. Por fim, o aluno também deve ser capaz de aprofundar seus conhecimentos em cada uma das técnicas de IA apresentadas para criar soluções inovadoras e/ou realizar pesquisas científicas nesta área de crescente interesse pela comunidade.

Ementa:
1. Tecnologias educacionais vs tecnologias educacionais inteligentes: diferenças e similaridades; 2. Inteligência Artificial na Educação: Princípios e técnicas; 3. Casos: Problemas educacionais e soluções computacionais utilizando IA; 4. Personalização da aprendizagem e Adaptação de conteúdo; 5. Mineração de dados educacionais / Learning Analytics; 6. formalização, Ontologias e Web Semântica; 7. Gestão Inteligente do ensino; 8. Sistemas Tutores Inteligentes; 9. Apoio inteligente à aprendizagem colaborativa.

Referências:
Devedzic;, V. Semantic Web and Education, 2006. Springer. ISBN 978-0-387-35416-3
Nkambou, R., Mizoguchi, R., Bourdeau, J. Advances in Intelligent Tutoring Systems. Springer, 2010 ISBN 978-3-642-14362-5.
Mizoguchi, R. Tutorial on ontological engineering. New Generation Computing, 2004.(part 1, 2 and 3)
Baker, R., Isotani, S. Carvalho, A. (2011) Mineração de dados educacionais: Oportunidades para o brasil. Revista Brasileira de Informática na Educação, 19(2): 3-13.
Isotani, S., Mizoguchi, R., Bittencourt, I. I., Costa, E. (2009) Estado da arte em web semântica e web 2.0: potencialidades e tendências da nova geração de ambientes de ensino na internet. Revista Brasileira de Informática na Educação, 17(1): 30-42.
Koedinger, K. R., Booth, J. L., & Klahr, D. (2013). Instructional complexity and the science to constrain it. Science, 342(6161), 935-937.

Carga Horária:

42 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

300

Ministrantes:

Seiji Isotani

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