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É demasiado dispendioso ignorar o ML para a sua aplicação EdTech.
Temos uma sólida experiência em aprendizagem automática para dar à sua aplicação a vantagem competitiva de que necessita para ser bem sucedida.
A EdTech refere-se à educação em linha, que cresceu muito em 2019 devido à pandemia de COVID-19. Isso é geralmente verdade porque a EdTech utiliza software e hardware de computador para aumentar a teoria e a prática educacional tradicional no processo de aprendizagem.
A implementação da aprendizagem automática e da inteligência artificial era apenas uma questão de tempo. Mas como é que isso ajuda os estudantes e os tutores?
Estas soluções conferem maior versatilidade ao processo de aprendizagem, o que pode afetar a eficiência global do processo educativo.
Ao utilizar ferramentas de aprendizagem personalizadas e adaptativas, os tutores e os alunos podem adaptar-se às necessidades uns dos outros, ajustando os materiais de aprendizagem, o horário e o ritmo. Os alunos podem escolher as matérias em que estão verdadeiramente interessados, enquanto os tutores podem criar experiências de aprendizagem mais personalizadas com maior eficácia.
Além disso, a automatização dos processos administrativos com ferramentas de aprendizagem automática pode aumentar drasticamente a eficiência do ensino. Os algoritmos podem fazer quase tudo, desde o trabalho manual de rotina ao controlo da assiduidade e ao envio automático dos trabalhos de casa e das aulas para os dispositivos dos alunos. Com todos os recursos poupados, os educadores podem dedicar mais tempo a consultas pessoais ou criar tarefas mais complexas e centradas na prática para os alunos.
A análise da aprendizagem é também uma óptima ferramenta para fornecer um feedback mais informativo tanto aos estudantes como aos tutores. Ao investigar o ambiente e o progresso de um indivíduo, um analista pode ver os pontos fortes e fracos de cada um e realçá-los, o que deverá resultar no ajustamento do processo educativo às condições actuais e aumentar a eficiência do estudo.
Com esta ferramenta, os tutores podem ajudar os seus alunos a identificar os pontos fortes e fracos. Por exemplo, estes quadros podem prever um certo sucesso na aprendizagem de uma matéria e falhas noutra. Como resultado, os alunos poderão distribuir os seus esforços de forma muito mais eficiente durante o processo de aprendizagem e, em geral, o ensino será de maior qualidade.
Utilizando as tecnologias acima mencionadas, as ferramentas de aprendizagem automática e de inteligência artificial podem também melhorar o processo de avaliação. Por exemplo, vários tipos de testes podem ser automatizados e aleatorizados sem perda de precisão na avaliação. Além disso, uma combinação de ferramentas de análise de texto e de análise de aprendizagem pode ser utilizada para mostrar o desempenho dos alunos durante os exames escritos e a forma como o ambiente em que se encontram afectou os seus resultados.
Python é uma das linguagens de programação mais populares para criar e configurar aplicações de ML e IA. Permite que os programadores criem e implementem essas soluções de forma rápida e económica.
Java é uma linguagem multiplataforma, o que a torna óptima para servidores Web de plataformas educativas. Dado o grande número de bibliotecas para aprendizagem automática, o Java pode ser utilizado não só para o servidor Web de plataformas educativas, mas também para construir um sistema que ajude a escolher o curso de formação correto (por exemplo). Os servidores Java mantêm bem a carga, pelo que são uma boa ferramenta para criar palestras, cursos e aprendizagem em linha em streaming.
Se comparado com Python, Node.js pode ganhar se um produto precisar de um back-end mais rápido. Além disso, essa linguagem de programação tem um grande número de bibliotecas que permitem a implantação de soluções complexas com algoritmos de aprendizado de máquina integrados.
O Google Cloud é uma excelente escolha para uma solução económica que deve ser rápida e fácil de redimensionar. Não requer quaisquer capacidades de hardware, mantendo-se totalmente funcional. O seu Vertex AI tem capacidades integradas para implementar rapidamente e manter facilmente literalmente tudo em termos de ML na nuvem.
A API de visão computacional do Microsoft Azure pode melhorar a aprendizagem, fornecendo as ferramentas para analisar dados visuais, como imagens e vídeos. Os modelos de ML treinados com visão computacional podem executar uma maior variedade de tarefas numa série de campos.
Amazon fornece aos programadores de software uma série de ferramentas de aprendizagem automática e de análise de dados. As mais conhecidas são o AWS Sagemaker e o AWS Lex.
O AWS Sagemaker é uma ferramenta conveniente para desenvolver, implementar e gerir aplicações de aprendizagem automática e de análise de dados.
Com o AWS Lex, os programadores podem criar qualquer extensão baseada no diálogo para o atual sistema de aprendizagem, desde chatbots a assistentes virtuais operados por voz. Esta é uma ferramenta poderosa para criar ferramentas de auto-aprendizagem mais imersivas e eficazes.
Como já foi referido, as soluções baseadas em ML e IA já invadiram as nossas vidas e não vão mudar. O sistema de recomendações da Netflix não é a única coisa que está a acontecer, nem o sistema de legendas em direto da Google. Estas soluções já estão a ajudar as pessoas a aprender.
O Grammarly é um assistente de escrita online que o pode ajudar a escrever textos mais claros, mais precisos e mais cativantes.
É considerada a melhor aplicação de verificação gramatical do momento e tem milhões de utilizadores em todo o mundo.
O SchooLinks é uma plataforma de preparação para a faculdade e a carreira que ajuda os tutores escolares a preparar os alunos para a vida real futura. Combina ferramentas metodológicas tradicionais com experiências totalmente novas para os alunos e uma organização e manutenção mais fáceis para os tutores.
A Quizlet é uma empresa americana que potencia a aprendizagem através de flashcards. Os alunos podem aprender tópicos sobre qualquer assunto numa forma gamificada personalizada que aumenta a eficiência da aquisição de conhecimentos.
Os nossos engenheiros de software reconstruíram de raiz uma plataforma de eLearning que permite aos estudantes participarem em cursos em linha e aos mentores divulgarem os seus conhecimentos.
A solução apresenta aplicações Web e de ambiente de trabalho que permitem aos tutores partilhar os seus cursos com estudantes de todo o mundo. Para tornar os cursos mais adequados a cada aluno em particular, o Innowise implementou um sistema de recomendação baseado em ML, bem como várias ferramentas de análise de dados que permitem ajustar o conteúdo de acordo com as necessidades dos utilizadores. Como resultado, a plataforma fornece aos utilizadores recomendações de cursos mais personalizadas e registou um aumento de 2700% nos processos de análise de dados. Pode saber mais sobre o projeto no link.
Os avanços tecnológicos surgem diariamente e é muito difícil prever se uma nova ferramenta ou estrutura se vai integrar perfeitamente nas nossas vidas ou se vai desaparecer num piscar de olhos. No entanto, há várias coisas que se impuseram e que não vão desaparecer.
A aprendizagem automática é uma delas. Com tanta informação na Web e tantas actividades a decorrer na esfera da educação, todos precisamos de alguma ajuda num novo mundo de Educação 4.0.
O facto é que já dispomos de ferramentas para obter essa assistência, só precisamos de as aceitar e introduzi-las no nosso estilo de vida quotidiano.
A aprendizagem automática está a revolucionar o sector da educação, personalizando as experiências de aprendizagem, automatizando as tarefas administrativas e fornecendo informações baseadas em dados. As plataformas de aprendizagem adaptativa utilizam algoritmos de aprendizagem automática para adaptar os conteúdos educativos com base no progresso individual dos alunos, optimizando a compreensão e o envolvimento.
Em primeiro lugar, a integração da aprendizagem automática na educação resulta num ambiente de aprendizagem mais eficiente, adaptável e orientado para os dados. A tecnologia de aprendizagem automática permite experiências de aprendizagem personalizadas, adaptando o conteúdo às necessidades individuais dos alunos, aumenta o envolvimento dos alunos e fornece feedback em tempo real. A aprendizagem automática automatiza as tarefas administrativas, como a classificação e a avaliação, libertando o tempo dos educadores.
Sim, a aplicação da aprendizagem automática na educação acarreta desafios. Assegurar a privacidade e a segurança dos dados, abordar os preconceitos nos algoritmos e manter as considerações éticas são preocupações fundamentais. Além disso, a integração da aprendizagem automática exige investimentos significativos em infra-estruturas e recursos.
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