ZMSC, 22/08/2022
Por Alexandru Micu
Dito isto, a tecnologia está longe de estar pronta para a sala de aula.
A IA poderia ajudar a orientar os indivíduos? Uma nova pesquisa da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA) parece sugerir que sim – e extremamente bem, de acordo com a Delta Academy.
Seria difícil acreditar que os juniores profissionais, recém-saídos do banco da escola, pudessem superar os veteranos com anos de experiência. E, no entanto, foi exatamente isso que a DARPA conseguiu usando um algoritmo de treinamento de Inteligência Artificial (IA) chamado Tutor Digital para Treinamento de TI Naval. Este sistema mantém a eficiência absoluta da tutoria individual, o método de treinamento mais eficaz que pudemos encontrar em toda a história, ao mesmo tempo em que elimina sua limitação mais gritante: não é escalável; um tutor só pode lidar com um aluno de cada vez.
As descobertas apontam para o papel que a IA pode ter no treinamento de indivíduos de todas as idades. Tal abordagem permitiria que um número muito maior de alunos tivesse acesso a treinamento de alta qualidade de maneira econômica, ao mesmo tempo em que produziria excelentes resultados educacionais. Em uma rodada de testes da DARPA, os novos recrutas que passaram 16 semanas treinando com a IA superaram significativamente os recrutas treinados tradicionalmente, bem como o pessoal experiente (com 5 anos de experiência) por uma margem significativa.
Aulas de informática
“As equipes de Tutores Digitais tentaram um total de 140 problemas e resolveram com sucesso 74% deles (104 problemas), com uma pontuação média de 3,78 (1,91). As equipes de frota tentaram 100 problemas e resolveram com sucesso 52% deles (52 problemas), com uma pontuação média de 2,00 (2,26). As equipes do ITTC [treinamento padrão] tentaram 87 problemas e resolveram com sucesso 38% deles (33 problemas), com uma pontuação média de 1,41 (2,09).”
O objetivo declarado da DARPA era “capturar em tecnologia de computador as capacidades de indivíduos que eram especialistas reconhecidos em uma área específica e proficientes em tutoria individual”. Mas este é um excelente exemplo de “mais fácil falar do que fazer”.
O processo de construção do Tutor Digital foi uma grande empreitada e contou com muito acesso ao conhecimento especializado. Esses especialistas foram solicitados a transmitir o conhecimento e as habilidades necessárias em sua profissão em detalhes minuciosos, enquanto se baseavam em materiais de referência, cursos e entrevistas diretas existentes. Quase metade do financiamento total do projeto foi gasto na identificação desses especialistas e no registro dos dados.
Com base nesse imenso corpo de conhecimento, os especialistas projetaram um curso de 16 semanas, ministrado por humanos, que eles ensinaram. Todas as conversas realizadas entre os tutores humanos e seus alunos durante este curso foram gravadas. Essas gravações ajudaram a moldar ainda mais o Tutor Digital. Com base nas interações, recursos adicionais que os alunos podem precisar foram incluídos no sistema, a ontologia final foi desenvolvida e os algoritmos por trás da IA foram refinados.
Ao contrário de outras tecnologias que hoje incluem máquinas no aprendizado, que contam com computadores auxiliando professores humanos, o Tutor Digital cuidou do próprio treinamento, com mentores humanos prestando assistência. O sistema é 'baseado em problemas', explica a agência, para que possa combinar melhor a dificuldade do material que apresenta com a habilidade do aluno.
Primeiro apresenta material explicativo ao usuário e, em seguida, fornece uma série de problemas a serem resolvidos com esse material. Ao longo desse processo, produz um modelo de cada aluno individual. Através do uso deste modelo de conhecimento aproximado, o sistema pode garantir que cada aluno tenha entendido os conceitos e questões mostrados. As lições e o material apresentados são adaptados com base neste modelo. Por exemplo, os alunos mais rápidos recebem exercícios de extensão, enquanto aqueles que estão com dificuldades são orientados pelas partes que estão achando difíceis.
Durante os testes DARPA, todos os alunos receberam o mesmo tempo de treinamento dentro do Tutor Digital durante um período de 16 semanas. O sistema tratou de todos os processos, fornecendo os recursos apropriados para cada aluno trabalhar durante esse tempo. Esta parece ter sido uma abordagem vencedora.
“Os observadores notaram que o Tutor Digital estabeleceu o mesmo tipo de concentração, envolvimento e fluxo que é característico do jogo interativo de computador”, dizia uma análise dos relatórios de desempenho do sistema.
Devido à natureza desta pesquisa, não temos muitos detalhes sobre como funciona o back-end do sistema. O que sabemos é que ele é construído a partir de três componentes principais: um mecanismo de inferência, um mecanismo de instrução e um módulo de conversação. O primeiro observa como o aluno está tentando resolver o problema que lhe é apresentado, o segundo decide qual problema exibir em seguida e o terceiro entrega o problema por meio de uma interface baseada em texto. Este módulo de conversação permite que perguntas e respostas sejam transmitidas em linguagem natural, embora não suporte linguagem de forma livre.
Os resultados dos alunos treinados usando este Tutor Digital mostram o quão poderosa uma tecnologia pode ser. Dito isto, provavelmente ainda estamos muito longe de enviar nossos filhos para a aula para estudar com seus professores digitais. Uma das limitações mais significativas agora é que tal sistema só pode funcionar em domínios onde o conhecimento pode ser definido claramente – pense em matemática sobre literatura. Até descobrirmos uma maneira de tornar o sistema mais adaptável, para que ele possa lidar com o processo mais obscuro do aprendizado geral, os professores humanos podem ter certeza: a IA não está vindo para tirar seus empregos.
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Fonte:https://www.zmescience.com/science/machine-learning-personal-tutor-darpa-32352352/
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