A Inteligência Synthetic (IA) faz parte de como aprendemos ultimamente, desde sugestões personalizadas do curso até suggestions de IA sobre as tarefas. Na verdade, você já deve ter interagido com um tutor on -line da IA sem perceber. Enquanto a IA continua a ocupar cada vez mais espaço em nossas vidas, um aspecto specific está começando a aparecer na educação e, especialmente, eLearning: o agente da IA. Não estamos falando apenas de chatbots, mas sistemas inteligentes que podem se adaptar, responder e guiar alunos como os humanos.
Então, o que exatamente é um agente de IA? Simplificando, um agente de IA é um sistema de computador que pode perceber seu ambiente, tomar decisões e tomar medidas específicas sem intervenção humana. Eles podem atuar como tutores e treinadores virtuais, oferecer recomendações ou até ajudar os alunos a melhorar com base em seu desempenho. O que outline um agente de IA é seu comportamento autônomo, o que significa que não requer instruções, mas observa, aprende e age de forma independente. Também é orientado a objetivos, pois tem um objetivo específico, como ajudar os alunos a entender um tópico ou a terminar um módulo. Por fim, é adaptável, o que significa que fica mais inteligente interagindo com os alunos e ajustando suas respostas e recomendações ao longo do tempo.
Mas como isso é diferente de outras ferramentas ou sistemas de IA, como chatbots ou assistentes virtuais? Bem, muitos chatbots simplesmente respondem a perguntas com respostas prontas. Os agentes da IA, por outro lado, podem analisar o comportamento do aluno, entender suas necessidades e apoiá -los de acordo. No que diz respeito aos assistentes virtuais, eles ajudam nas tarefas gerais. No entanto, os agentes da IA no eLearning são projetados com uma missão específica.
Neste artigo, vamos descobrir o que são os agentes da IA, como eles funcionam e por que eles importam no eLearning. Seja você um professor, um designer instrucional ou um aluno, terá um entendimento mais claro de como esses tutores digitais terão um grande papel no futuro do eLearning.
Tipos de agentes de IA em eLearning
Sistemas de tutoria inteligentes
Um sistema de tutoria inteligente (seu) atua como um tutor digital pessoal para cada aluno. Esses agentes de IA são construídos para imitar a instrução particular person, adaptando aulas, explicações e exercícios às necessidades e progressos exclusivos dos alunos. Eles avaliam como estão bem, identificam fraquezas e ajustam o conteúdo de acordo em tempo actual. Por exemplo, se um aluno achar um assunto fácil, mas luta com outro, e pode dar a eles mais prática, oferecer dicas ou simplificar o conteúdo. Por que isso funciona tão bem? As plataformas de aprendizado tradicionais podem dar a todos a mesma lição da mesma maneira. Por outro lado, pode se adaptar ao ritmo e à compreensão de cada aluno. ITSs são mais comumente encontrados em plataformas para Alunos do ensino elementary e médioambientes de aprendizagem universitária e programas de treinamento corporativo.
Agentes de IA conversacionais
Os agentes da IA conversacional usam o processamento de linguagem pure (PNL) para interagir com os alunos por meio de texto ou voz. Ao contrário dos chatbots que geralmente dão respostas pré-escritas às perguntas, esses agentes têm uma memória das perguntas e progressos anteriores dos alunos, com base nos quais fornecem respostas, as guiam através das atividades e até oferecem incentivo. Os agentes da IA conversacional são úteis porque fazem com que os alunos se sintam mais apoiados quando podem interagir naturalmente e obter ajuda quando precisam, sem se sentirem julgados ou esperando o instrutor responder.
Agentes de recomendação
No eLearning, os agentes de recomendação recomendam sua próxima lição, artigo, vídeo ou até caminho de aprendizado inteiro com base no comportamento e nos objetivos do aluno. Esses agentes da IA analisam como os alunos interagem com o conteúdo, a rapidez com que progridem, com o que lutaram e o que já dominaram. Em seguida, eles oferecem sugestões inteligentes que os mantêm no caminho certo e motivados. Por que as recomendações são muito importantes? É regular que os alunos se sintam sobrecarregados com muitas opções. Portanto, os agentes de recomendação retiram esse estresse, oferecendo conteúdo relevante quando os alunos mais precisam.
Agentes de avaliação
Os agentes de avaliação podem avaliar as respostas abertas, acompanhar o crescimento do aluno ao longo do tempo e até analisar padrões em seus erros para ajudá-los a melhorar. Por exemplo, em um curso de redação, um agente de avaliação pode fornecer suggestions sobre estrutura de frases, gramática e tom. Além disso, pode sugerir revisões com base no nível de aprendizado dos usuários. Alguns até oferecem suggestions instantâneo após testes ou tarefas, ajudando os alunos a ver exatamente onde estavam errados. Essa é uma ferramenta poderosa, porque o suggestions oportuno e personalizado mantém os alunos envolvidos e os ajudam a crescer. Além disso, liberta o tempo para os instrutores que não precisam mais passar horas classificando avaliações.
Agentes de aprendizagem gamificados
A gamificação tem sido common no eLearning, mas os agentes gamificados movidos a IA aumentam a experiência. Esses agentes monitoram como os alunos estão progredindo e introduzem elementos como desafios, recompensas, níveis e crachás, enquanto ajustam o nível de dificuldade em tempo actual com base em seu desempenho. Por exemplo, o Duolingo, o aplicativo de aprendizado de idiomas, utiliza isso. Ele usa agentes de IA para detectar padrões como os testes de vocabulário de Anting, mas perdendo o interesse. Em seguida, cria níveis e desafios personalizados para manter os alunos envolvidos. Os jogos tornam o aprendizado divertido e se tornam ainda melhores quando os agentes de IA estão envolvidos, pois os alunos estão sendo desafiados apenas o suficiente para progredir sem se sentir sobrecarregados.
Agentes de apoio emocional e comportamental
Esse tipo de agente de IA ainda está em desenvolvimento, mas é um dos mais emocionantes. Obrigado a computação afetivaque estuda e desenvolve sistemas e dispositivos que podem reconhecer, interpretar, processar e simular emoções humanas, os agentes da IA podem sentir emoções através da voz, expressões faciais, velocidade de digitação ou comportamento e responder adequadamente. Por exemplo, um aluno desinteressado pode clicar em lições rapidamente sem ler. Um agente de IA pode detectar isso, oferecer uma pausa, sugerir conteúdo mais fácil ou apenas fazer check-in. Em última análise, isso pode levar a taxas de abandono mais baixas e melhor bem-estar do aluno. Os agentes de apoio também podem reconhecer estresse, fadiga ou desengajamento e intervir no tempo. Embora possamos não ver isso nas plataformas de eLearning em breve, existem alguns sistemas experimentais que desejam integrar a inteligência emocional à IA.
Como os agentes da IA funcionam em plataformas de eLearning?
Coleta e análise de dados
Os agentes da IA trabalham com dados. Eles observam como os alunos interagem com um curso, incluindo quais módulos eles acham fácil, o que revisitam, quantas tentativas precisam para responder a uma pergunta corretamente, em que hora do dia eles são mais ativos e até quanto tempo permanecem focados em uma página. Esses dados de comportamento são coletados e transformados em informações sobre as preferências, pontos fortes e desafios de cada aluno. Em seguida, os agentes da IA usam essas informações para criar um perfil do aluno e tomar decisões personalizadas.
Tomando uma decisão
Uma vez que o agente da IA colete informações suficientes sobre os alunos, ele começa a tomar decisões. Como? Ele avalia vários cenários rapidamente. Por exemplo, se um aluno tiver pontuar abaixo de 70% em três testes seguidos e gastar menos de cinco minutos por módulo, o agente da IA sugere uma revisão. Esse tipo de tomada de decisão é baseada em algoritmos e às vezes até modelos de aprendizado de máquina (ML) que permitem que o agente melhore continuamente.
Processamento de linguagem pure
A PNL é o campo da IA que permite que as máquinas entendam, interpretem e até respondam na linguagem humana. Em vez de os alunos navegarem nos menus, os agentes da IA podem responder a perguntas, guiá -los ou até questioná -los através da conversa. Os agentes modernos de IA podem responder a perguntas abertas, explicar tópicos complexos, traduzir conteúdo, reconhecer emoções e sugerir materiais de acompanhamento.
Aprendizado de máquina
Como mencionamos acima, os agentes da IA usam o aprendizado de máquina, o que significa que podem aprender com o comportamento do aluno e melhorar com o tempo. Por exemplo, se o agente perceber que um aluno se sair melhor nas aulas de vídeo, ele começará a priorizar o conteúdo de vídeo para sessões futuras. Portanto, quanto mais os alunos interagem com eles, melhores agentes da IA entendem como ajudá -los a ter sucesso.
Integração LMS
A maioria dos agentes de IA é incorporada ou conectada com Sistemas de gerenciamento de aprendizagem (LMSS). Como? Primeiro, através de painéis personalizados. O agente da IA personaliza o que os alunos vêem quando fazem login, sugerindo o que fazer a seguir ou notificá -los de tarefas incompletas. Em seguida, através do rastreamento de progresso, os agentes da IA atualizam continuamente o progresso do aluno com base em dados em tempo actual. Em seguida, o agente da IA pode ser integrado a um LMS na forma de recomendações de conteúdo inteligente. Por fim, os agentes da IA podem notificar os instrutores se um aluno estiver ficando para trás ou lutando.
Conclusão
Quando usados de maneira cuidadosa e eticamente, os agentes de IA podem tornar o eLearning mais dinâmico e personalizado. Com a abordagem correta, a IA pode apoiar os alunos, facilitar a carga de trabalho para os educadores e tornar as salas de aula digitais mais envolventes. Curioso sobre como fazer isso? Comece pequeno, experimente e descubra qual dos agentes acima é perfeito para você e seus alunos.
