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Olá! nesta coluna, separamos para você as  definições das teorias para a seu aprofundamento sobre os temas.

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Olá! nesta coluna, separamos para você as  definições das teorias para a seu aprofundamento sobre os temas.

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Boas leituras!

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A inteligência artificial (de sigla: IA; do inglês: artificial intelligence, de sigla: AI) é um campo de estudo multidisciplinar que abrange varias áreas do conhecimento. É também um conjunto de novas tecnologias que permitem aos aparelhos smart executarem várias funções avançadas de modo quase autônomo,[2][3] representando um marco histórico na computação moderna.

Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial

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Inteligência artificial (de sigla: IA; do inglês: artificial intelligence, de sigla: AI) é um campo de estudo multidisciplinar que abrange varias áreas do conhecimento. Embora seu desenvolvimento tenha avançado mais na ciência da computação, sua abordagem interdisciplinar envolve contribuições de diversas disciplinas. Algumas das principais áreas relacionadas à IA incluem:

1. Ciência da Computação: A ciência da computação desempenha um papel central na IA, fornecendo as bases teóricas e práticas para o desenvolvimento de algoritmos, modelos e técnicas computacionais para simular a inteligência humana.

2. Matemática e Estatística: A matemática e a estatística fornecem os fundamentos teóricos para a modelagem e análise de algoritmos de IA, incluindo aprendizagem de máquina, redes neurais e processamento de dados.

3. Aprendizagem de Máquina (Machine Learning): A aprendizagem de máquina é uma subárea da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprender e melhorar com base em dados. Isso envolve a aplicação de técnicas estatísticas e algoritmos de otimização.

4. Ciência Cognitiva: A ciência cognitiva estuda os processos mentais e a inteligência humana, e suas contribuições para a IA estão relacionadas à compreensão e modelagem dos processos cognitivos para o desenvolvimento de sistemas inteligentes.

5. Neurociência Computacional: A neurociência computacional busca entender o funcionamento do cérebro humano e aplicar esses insights no desenvolvimento de modelos e algoritmos de IA inspirados no cérebro.

6. Filosofia da Mente: A filosofia da mente explora questões relacionadas à natureza da mente, da consciência e da inteligência, oferecendo perspectivas teóricas importantes para o campo da IA.

7. Linguística Computacional: A linguística computacional envolve o processamento de linguagem natural (PLN), que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas para que os computadores compreendam e processem a linguagem humana.

É um conceito amplo e que recebe tantas definições quanto significados diferentes à palavra inteligência. É possível considerar algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a uma conclusão), aprendizagem (aprender com os erros e acertos para que no futuro possa agir de maneira mais eficaz), reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais, como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano).

O desenvolvimento da área de estudo começou logo após a Segunda Guerra Mundial, com o artigo " Computing Machinery and Intelligence" do matemático inglês Alan Turing, e o próprio nome foi cunhado em 1956. Seus principais idealizadores foram os cientistas Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch, Walter Pitts e Marvin Minsky. A construção de máquinas inteligentes interessa à humanidade há muito tempo, havendo na história tanto um registro significante de autômatos mecânicos (reais) quanto de personagens fictícios construídos pelo homem com inteligência própria, tais como o Golem e o Frankenstein. Tais relatos, lendas e ficções demonstram expectativas contrastantes do homem, de fascínio e de medo, em relação à Inteligência Artificial.

Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a inteligência artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, com problemáticas e metodologias próprias. Desde então, seu desenvolvimento tem extrapolado os clássicos programas de xadrez ou de conversão e envolvido áreas como visão computacional, análise e síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e muitas outras. Inicialmente, os modelos de IA visavam reproduzir o pensamento humano. Posteriormente, no entanto, tais modelos abraçaram a ideia de reproduzir capacidades humanas como criatividade, auto aperfeiçoamento e uso da linguagem. Porém, o conceito de inteligência artificial ainda é bastante difícil de se definir. Por essa razão, Inteligência Artificial foi (e continua sendo) uma noção que dispõe de múltiplas interpretações, não raro conflitantes ou circulares.

Existem duas abordagens principais para a criação de Sistemas de Inteligência Artificial: O Simbolismo e o Conexionismo.

A primeira, chamada de IA Simbólica, propõe a representação de conhecimento por meio da manipulação de símbolos, isto é, na forma de estruturas construídas por seres humanos, normalmente baseadas em noçoes de Lógica. Ela teve grande impulso durante uma fase onde foram criados muitos Sistemas Especialistas, muitos deles basados em Lógica de Primeira Ordem, implementados em Prolog, ou em linguagens de programação derivadas desta ou especializadas, como CLIPS. Normalmente programas desse tipo têm o conhecimento programado diretamente por seres humanos, o que levou a trabalhos de elicitação de conhecimento. Apesar do sucesso inicial dos Sistemas Especialistas, a grande dificuldade de levantar e registrar conhecimento a partir de humanos e o sucesso dos processos de aprendizado de máquina a partir de dados levou a dimimuição da importância dessa vertente.

A segunda, chamada de IA Conexionista, se baseia em um modelo matemático inspirado no funcionamento dos neurônios, e depende do aprendizado de máquina baseado em grandes massas de dados para calibrar esse modelo, que normalmente começa com parâmetros aleatórios. Essa abordagem, apesar de proposta muito cedo, não encontrou computadores capazes de modelar problemas complexos, apesar de ter sucesso com problemas restritos de reconhecimento de padrão, o que só acontece a partir da década de 2010, com resultados extramemente fortes no final dessa década e no início da década de 2020, a partir de modelos contendo bilhões de parametros, como o GPT-3 e conceitos como Redes Neurais Profundas, Transformers, e Atenção.

Em torno de 2022, a maior parte da pesquisa em IA gira em torno dos conceitos de Aprendizado de Máquina e Conexionismo, havendo também propostas para sistemas híbridos.

A questão sobre o que é "inteligência artificial", mesmo como definida anteriormente, pode ser separada em duas partes: "qual a natureza do artificial" e "o que é inteligência". A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto para a questão de o que poderá o homem construir.

A segunda questão seria consideravelmente mais difícil, levantando a questão da consciência, identidade e mente (incluindo a mente inconsciente) juntamente com a questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de inteligência que universalmente se aceita como estando ao alcance do nosso estudo: a inteligência do ser humano. O estudo de animais e de sistemas artificiais que não são modelos triviais começa a ser considerado como pauta de estudo na área da inteligência.

Ao conceituar inteligência artificial, presume-se a interação com o ambiente, diante de necessidades reais como relações entre indivíduos semelhantes, a disputa entre indivíduos diferentes, perseguição e fuga; além da comunicação simbólica específica de causa e efeito em diversos níveis de compreensão intuitiva, consciente ou não.

Suponhamos uma competição de cara ou coroa, cujos resultados sejam observados ou não. Se na segunda tentativa der o mesmo resultado que a primeira, então não existiam as mesmas chances para ambas opções iniciais. Claro que a coleta de informação em apenas duas amostragens é confiável apenas porque a quantidade de tentativas é divisível pelo número de opções de resultados prováveis.

A verdade é que o conceito de cara ou coroa está associado a artigos de valor, como moedas e medalhas que podem evitar que as pessoas abandonem o jogo e induza os participantes a acompanhar os resultados até o final. Para manter a disposição do adversário em desafiar a máquina seria necessário aparentar fragilidade e garantir a continuidade da partida. Isso é muito utilizado em máquinas de cassino, sendo que vários apostadores podem ser induzidos a dispensar consideráveis quantias em apostas.

A utilização de uma máquina de resultados pode compensar a ausência de um adversário, mas numa partida de xadrez, por exemplo, para que a máquina não precise armazenar todas as informações que excedem a capacidade de próprio universo imaginável são necessárias fórmulas que possam ser armazenadas para que então sejam calculadas por princípios físicos, lógicos, geométricos, e estatísticos para refletir o sistema completo em cada uma das suas partes; como a integração do Google com Wikipédia, por exemplo.

Uma popular e inicial definição de inteligência artificial, introduzida por John McCarthy na famosa conferência de Dartmouth em 1956 é " fazer a máquina comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o comportamento de um ser humano." No entanto, esta definição parece ignorar a possibilidade de existir a IA forte (ver abaixo).

Outra definição de Inteligência Artificial é a inteligência que surge de um "dispositivo artificial". A maior parte das definições podem ser categorizadas em sistemas que: "pensam como um humano; agem como um humano; pensam racionalmente ou agem racionalmente".

O conceito de inteligência artificial não é contemporâneo. Aristóteles, professor de Alexandre, o Grande, almejava substituir a mão de obra escrava por objetos autônomos, sendo essa a primeira idealização de Inteligência Artificial relatada, uma ideia que seria explorada muito tempo depois pela ciência da computação. O desenvolvimento dessa ideia se deu de forma plena no Século XX, com enfoque nos anos 50, com pensadores como Herbert Simon e John McCarthy. Os primeiros anos da IA foram repletos de sucessos - mas de uma forma limitada. Considerando-se os primeiros computadores, as ferramentas de programação da época e o fato de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, causava surpresa o fato de um computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.

O sucesso inicial prosseguiu com o General Problem Solver (Solucionador de problemas gerais) ou GPS, desenvolvido por Newell e Simon. Esse programa foi projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas. Dentro da classe limitada de quebra-cabeças com a qual podia lidar, verificou-se que a ordem em que os seres humanos abordavam os mesmos problemas. Desse modo, o GPS talvez tenha sido o primeiro programa a incorporar a abordagem de "pensar de forma humana".

Desde o início os fundamentos da inteligência artificial tiveram o suporte de várias disciplinas que contribuíram com ideias, pontos de vista e técnicas para a IA. Os filósofos (desde 400 a.C.) tornaram a IA concebível, considerando as ideias de que a mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, de que ela opera sobre o conhecimento codificado em alguma linguagem interna e que o pensamento pode ser usado para escolher as ações que deverão ser executadas. Por sua vez, os matemáticos forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como declarações incertas e probabilísticas. Eles também definiram a base para a compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos.

Os economistas formalizaram o problema de tomar decisões que maximizam o resultado esperado para o tomador de decisões. Os psicólogos adotaram a ideia de que os seres humanos e os animais podem ser considerados máquinas de processamento de informações. Os linguistas mostraram que o uso da linguagem se ajusta a esse modelo. Os engenheiros de computação fornecem os artefatos que tornam possíveis as aplicações de IA. Os programas de IA tendem a ser extensos e não poderiam funcionar sem os grandes avanços em velocidade e memória que a indústria de informática tem proporcionado.

Atualmente, a IA abrange uma enorme variedade de subcampos. Dentre esses subcampos está o estudo de modelos conexionistas ou redes neurais. Uma rede neural pode ser vista como um modelo matemático simplificado do funcionamento do cérebro humano. Este consiste de um número muito grande de unidades elementares de processamento, ou neurônios, que recebem e enviam estímulos elétricos uns aos outros, formando uma rede altamente interconectada.

No processamento, são compostos os estímulos recebidos conforme a intensidade de cada ligação, produzindo um único estímulo de saída. É o arranjo das interconexões entre os neurônios e as respectivas intensidades que define as principais propriedades e o funcionamento de uma RN. O estudo das redes neurais ou o conexionismo se relaciona com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões. Podemos destacar também o estudo da biologia molecular na tentativa de construir vida artificial e a área da robótica, ligada à biologia e procurando construir máquinas que alojem vida artificial. Outro subcampo de estudo é a ligação da IA com a Psicologia, na tentativa de representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.

Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho em inteligência artificial, tanto no conteúdo quanto na metodologia. Agora, é mais comum usar as teorias existentes como bases, em vez de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as informações em teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de utilizar como base a intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplos hipotéticos.

A utilização da IA permite obter não somente ganhos significativos de performance, mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de expandir de forma extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais. Cada vez mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por nosso cotidiano. Em maio de 2017 no Brasil, foi criada a ABRIA (Associação Brasileira de Inteligência Artificial) com o objetivo de mapear iniciativas brasileiras no setor de inteligência artificial, englobando os esforços entre as empresas nacionais e formação de mão de obra especializada. Esse passo reforça que, atualmente, a inteligência artificial é impactante no setor econômico.

Humanoide

A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon, e McCarty que juntamente com Marvin Minsky, que fundaram o MIT AI Lab em 1959. Foram eles alguns dos participantes na famosa conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.

Historicamente, existem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA "scruffies". A IA "neats", limpa, clássica ou simbólica. Envolve a manipulação de símbolos e de conceitos abstractos, e é a metodologia utilizada na maior parte dos sistemas periciais.

Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "coneccionista", da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems apareceram num estágio inicial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa" começaram a ser percebidas.

Pesquisas sobre inteligência artificial foram intensamente custeadas na década de 1980 pela Agência de Projetos de Pesquisas Avançadas sobre Defesa ("Defense Advanced Research Projects Agency"), nos Estados Unidos, e pelo Projeto da Quinta Geração ("Fifth Generation Project"), no Japão. O trabalho subsidiado fracassou no sentido de produzir resultados imediatos, a despeito das promessas grandiosas de alguns praticantes de IA, o que levou proporcionalmente a grandes cortes de verbas de agências governamentais no final dos anos 80, e em consequência a um arrefecimento da atividade no setor, fase conhecida como O inverno da IA. No decorrer da década seguinte, muitos pesquisadores de IA mudaram para áreas relacionadas com metas mais modestas, tais como aprendizado de máquinas, robótica e visão computacional, muito embora pesquisas sobre IA pura continuaram em níveis reduzidos.

Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como "o estudo e projeto de agentes inteligentes", onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso. Andreas Kaplan e Michael Haenlein definem a inteligência artificial como "uma capacidade do sistema para interpretar corretamente dados externos, aprender a partir desses dados e utilizar essas aprendizagens para atingir objetivos e tarefas específicas através de adaptação flexível". John McCarthy, quem cunhou o termo em 1956 ("numa conferência de especialistas celebrada em Darmouth Colege" Gubern, Román: O Eros Eletrónico), a define como "a ciência e engenharia de produzir sistemas inteligentes". É uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa do comportamento inteligente ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.

Não existe uma teoria ou paradigma unificador que orienta a pesquisa de IA. Pesquisadores discordam sobre várias questões. Algumas das perguntas constantes mais longas que ficaram sem resposta são as seguintes: a inteligência artificial deve simular inteligência natural, estudando psicologia ou neurociência? Ou será que a biologia humana é tão irrelevante para a pesquisa de IA como a biologia das aves é para a engenharia aeronáutica? O comportamento inteligente pode ser descrito usando princípios simples e elegantes (como lógica ou otimização)? Ou ela necessariamente requer que se resolva um grande número de problemas completamente não relacionados? A inteligência pode ser reproduzida usando símbolos de alto nível, similares às palavras e ideias? Ou ela requer processamento "sub-simbólico"? John Haugeland, que cunhou o termo GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence - Boa Inteligência Artificial à Moda Antiga), também propôs que a IA deve ser mais apropriadamente chamada de inteligência sintética, um termo que já foi adotado por alguns pesquisadores não-GOFAI.

Nos anos de 1940 e 1950, um número de pesquisadores exploraram a conexão entre neurologia, teoria da informação e cibernética. Alguns deles construíram máquinas que usaram redes eletrônicas para exibir inteligência rudimentar, como as tartarugas de W. Grey Walter e a Besta de Johns Hopkins. Muitos desses pesquisadores se reuniram para encontros da Sociedade teleológica da Universidade de Princeton e o Ratio Club na Inglaterra. Em 1960, esta abordagem foi abandonada, apesar de seus elementos serem revividos na década de 1980.

Inteligência computacional

Interesse em redes neurais e " conexionismo" foi revivida por David Rumelhart e outros em meados de 1980. Estas e outras abordagens sub-simbólicas, como sistemas de fuzzy e computação evolucionária, são agora estudados coletivamente pela disciplina emergente inteligência computacional.

Entre os teóricos que estudam o que é possível fazer com a IA existe uma discussão onde se consideram duas propostas básicas: uma conhecida como "forte" e outra conhecida como "fraca". Basicamente, a hipótese da IA forte considera ser possível criar uma máquina consciente, ou seja, afirma que os sistemas artificiais devem replicar a mentalidade humana.

A investigação em Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente.

A IA forte é tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que seja cognitivamente indistinguível de seres humanos.

A ficção científica tratou de muitos problemas desse tipo. Isaac Asimov, por exemplo, escreveu O Homem Bicentenário, onde um robô consciente e inteligente luta para possuir um status semelhante ao de um humano na sociedade. E Steven Spielberg dirigiu "A.I. Inteligência Artificial" onde um garoto-robô procura conquistar o amor de sua "mãe", procurando uma maneira de se tornar real. Por outro lado, o mesmo Asimov reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis da robótica.

Stephen Hawking alertou sobre os perigos da inteligência artificial e considerou uma ameaça à sobrevivência da humanidade ( ver: Rebelião das máquinas).

Trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos. Uma contribuição prática de Alan Turing foi o que se chamou depois de Teste de Turing (TT), de 1950: em lugar de responder à pergunta "podem-se ter computadores inteligentes?" ele formulou seu teste, que se tornou praticamente o ponto de partida da pesquisa em "Inteligência Artificial".

O teste consiste em se fazer perguntas a uma pessoa e um computador escondidos. Um computador e seus programas passam no TT se, pelas respostas, for impossível a alguém distinguir qual interlocutor é a máquina e qual é a pessoa. No seu artigo original ele fez a previsão de que até 2000 os computadores passariam seu teste. Pois bem, há um concurso anual de programas para o TT, e o resultado dos sistemas ganhadores é tão fraco (o último tem o nome "Ella") que com poucas perguntas logo percebe-se as limitações das respostas da máquina. É interessante notar que tanto a Máquina de Turing quanto o Teste de Turing talvez derivem da visão que Turing tinha de que o ser humano é uma máquina.

Há quem diga que essa visão está absolutamente errada, do ponto de vista linguístico, já que associamos à "máquina" um artefato inventado e eventualmente construído. Dizem eles: "Nenhum ser humano foi inventado ou construído". Afirma-se ainda que a comparação, feita por Turing, entre o homem e a máquina é sinônimo de sua "ingenuidade social", pois as máquinas são infinitamente mais simples do que o homem, apesar de, paradoxalmente, se afirmar que a vida é complexa. No entanto, esta linha de raciocínio é questionável, afinal de contas, os computadores modernos podem ser considerados "complexos" quando comparados ao COLOSSUS (computador cujo desenvolvimento foi liderado por Tommy Flowers, em 1943), ou a qualquer máquina do início do século XX.

A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal máquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência em máquinas é o Teste de Turing.

Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é o Processamento de linguagem natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um exemplo é o chatbot Eliza, desenvolvido por Joseph Weizenbaum no laboratório de Inteligência Artificial do MIT entre os anos de 1964 e 1966. Outro exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E. ( Artificial Linguistic Internet Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet), um software que simula uma conversa humana. Programado em Java e desenvolvido com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento resultou na AIML ( Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.

Muito do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de inteligência baseado num conjunto predefinido de regras. Poucos têm sido os progressos na IA forte. Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços consideráveis na IA fraca já foram alcançados.

Foi provado que um simulador qualitativo, completo e robusto não pode existir, ou seja, desde que o vocabulário entrada-saída seja usado (como num algoritmo QSIM), haverá sempre modelos de entrada que causam predições erradas na sua saída. Por exemplo, a noção de infinito é impossível ser tida por uma máquina finita (computador ou neurónios se produzirem apenas um número finito de resultados num número finito de tempo). Neste caso é um simples paradoxo matemático, porque são em número finito as combinações saídas de qualquer conjunto finito. Se a noção de infinito pudesse ser obtida por uma certa combinação finita, isso significaria que o infinito seria equivalente a essa sequência finita, o que é obviamente uma contradição. Por isso, o infinito e outras noções abstratas têm que ser pré-adquiridas numa máquina finita, não são aí programáveis.

John Searle

Muitos filósofos, sobretudo John Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA forte. Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.

Searle é bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a respeito do Teste de Turing. Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não implica que tal máquina fale e entenda efetivamente a língua. Ou seja, demonstrar que uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica um ser consciente, tal como entendido em seu sentido humano. Dreyfus, em seu livro O que os computadores ainda não conseguem fazer: Uma crítica ao raciocínio artificial, argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou lógica; tampouco por sistemas que não façam parte de um corpo físico. No entanto, este último autor deixa aberta a possibilidade de um sistema robótico baseado em Redes Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.

Mas já não seria a referida IA forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se entende por IA fraca. Os revezes que a acepção primeira de Inteligência Artificial vem levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu legado. O papel de Marvin Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da Mente, fora central para a acepção de uma IA linear que imitaria com perfeição a mente humana, mas seu principal feito foi construir o primeiro computador baseado em redes neurais, conhecido como Snark, tendo simplesmente fracassado pois nunca executou qualquer função interessante, apenas consumiu recursos de outras pesquisas mais promissoras. O primeiro neuro computador a obter sucesso (Mark I Perceptron) surgiu em 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman e outros. Atualmente, no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com elementos da IA fraca parecem ter ganhado proeminência do campo.

As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial podem ser encontradas em Jean-François Lyotard ( O Pós-humano) e Lucien Sfez ( Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em Sherry Turkle ( O segundo Eu: os computadores e o espírito humano). Pode-se resumir o argumento central no fato de que a própria concepção de inteligência é humana e, nesse sentido, animal e biológica. A possibilidade de transportá-la para uma base plástica, artificial, encontra um limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, na medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente diferentes dos encontrados nos humanos. A inteligência, tal como a entendemos, é essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo simbólico e cultural, impossível de ser reproduzido artificialmente.

Outros filósofos sustentam visões diferentes. Ainda que não vejam problemas com a IA fraca, entendem que há elementos suficientes para se crer na IA forte também. Daniel Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica ou alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina. Dennett questiona por que razão o Homem-máquina deve ter uma posição privilegiada sobre todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.

Alguns autores sustentam que se a IA fraca é possível, então também o é a forte. O argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, desvelaria assim uma suposta validação da IA forte. Isso se daria porque, tal como entende Simon Blackburn em seu livro Think, dentre outros, não existe a possibilidade de verificar se uma inteligência é verdadeira ou não. Estes autores argumentam que toda inteligência apenas parece inteligência, sem necessariamente o ser. Parte-se do princípio que é impossível separar o que é inteligência de fato do que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.

Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos reduzem-se a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha mágica, um Deus ou uma posição superior qualquer. Eles entenderiam, em última instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la como capaz de inteligência. Nos termos de Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como indicado por Searle - e assim desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar. Mas Minsky desconsidera o simples fato de que os maiores avanços na área foram conseguidos com "maquinaria complexa", também chamada por pesquisadores mais importantes de Inteligência Artificial Conexista. Se a crítica de Minsky fosse válida a maquina criada por Rosenblatt e Bernard Widrow não estaria em uso ainda hoje, e o Mark I Perceptron não seria o fundador da neuro-computação. Alguns pesquisadores importantes afirmam que um dos motivos das críticas de Minsky foi o fato de ter falhado com Snark. A partir daí começou a criticar essa área por não compreende-la completamente, prejudicando desde então pesquisas importantes sobre o assunto.

O debate sobre a IA reflete, em última instância, a própria dificuldade da ciência contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior. Os argumentos pró-IA forte são esclarecedores dessa questão, pois são os próprios cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, que ainda procuram a existência de uma ordem superior. Ainda que a IA forte busque uma ordem dentro da própria conjugação dos elementos internos, trata-se ainda da suposição de que existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada e recriada. Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde não existe positividade alguma em ser humano e ser inteligente; trata-se apenas de um complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.

É argumentado também que a inteligência artificial ainda não é desenvolvida ao ponto de atuar como o cérebro humano, de forma criativa. Ademais, o cérebro humano ainda não é suficientemente compreendido. Portanto, a ideia de replicar funções do cérebro humano é atualmente intangível.

A inteligência artificial, em um contexto amplo, possui aplicações diversas, sendo empregada na resolução de problemas práticos por entidades civis, governamentais, e militares. Possui aplicações na área da saúde, mídia e comércio eletrônico, entre outros. Há uma discussão sobre como a IA tem sido integrada em sistemas de planejamento automatizado, diagnóstico médico, reconhecimento de linguagem e muito mais, mostrando a ampla gama de aplicações e o impacto profundo da IA em múltiplas áreas.

Atualmente existem diversos pesquisadores de IA ao redor do mundo em várias instituições e companhias de pesquisa. Entre os muitos que fizeram contribuições significativas estão:

Foi um dos homens de maior importância não só para seu tempo, como para a atualidade. Com estudos que não só foram base para a existência da inteligência artificial, mas de quase todos os aparelhos eletrônicos já feitos. Criou seu famoso teste, o " Teste de Turing ", usado até hoje para descobrir o nível de inteligência de um programa de inteligência artificial. Esse teste não foi criado para analisar a capacidade de um computador de pensar por si mesmo, já que as máquinas são completamente incapazes disso, mas sim de identificar o quão bem ele pode imitar o cérebro humano.

Matemático, cientista, o criador do termo "inteligência artificial" e também o pai da linguagem de programação LISP. McCarthy foi considerado um dos primeiros homens a trabalhar no desenvolvimento da inteligência artificial e sempre disse que ela deveria interagir com o homem. Nascido na cidade de Boston, trabalhou na Universidade de Stanford e no Massachusetts Institute of Technology (MIT), além de ter vencido o prêmio Turing em 1972 e a Medalha Nacional de Ciência em 1991. Já a programação LISP, uma das maiores conquistas de McCarthy, surgiu em 1958 e serviu para facilitar o desenvolvimento da inteligência artificial. A linguagem é das mais antigas ainda em uso e foi usada pela primeira vez ao colocar um computador para jogar xadrez contra um adversário humano.

Natural de Nova Iorque, onde nasceu, o cientista recebeu diversos prémios internacionais pelo seu trabalho pioneiro no campo da inteligência artificial, incluindo em 1969, o Prêmio Turing, o maior prêmio em ciência informática. O cientista explorou a forma de dotar as máquinas de percepção e inteligência semelhantes à humana, criou mãos robóticas com capacidade para manipular objetos, desenvolveu novos marcos de programação e escreveu sobre assuntos filosóficos relacionados com a inteligência artificial. Minsky estava convencido de que o homem, um dia, desenvolveria máquinas que competiriam com a sua inteligência e via o cérebro como uma máquina cujo funcionamento pode ser estudado e reproduzido num computador, o que poderia ajudar a compreender melhor o cérebro humano e as funções mentais superiores.

Informático indiano naturalizado estadunidense, foi o primeiro asiático a vencer o Prêmio Turing. Entre suas contribuições para a IA estão a criação do Instituto de Robótica da CMU e demonstrações de diversos sistemas que usam alguma forma de IA. Entre esses sistemas, estão sistemas de: fala, controlados por voz, reconhecimento de voz, reconhecimento de voz independente do interlocutor, etc. Para Reddy, ao invés de substituir a humanidade, a tecnologia irá criar um novo tipo de humano que irá coexistir com seus antecessores enquanto se aproveita das vantagens de uma nova classe de ferramentas viabilizada pela tecnologia.

Winograd é um cientista da computação estadunidense, professor da Universidade Stanford, e codiretor do grupo de interação humano-computador de Stanford. É conhecido nas áreas de filosofia da mente e inteligência artificial por seu trabalho sobre língua natural usando o programa SHRDLU. Para Terry, não restam dúvidas de que a tecnologia da informática, mais precisamente a área de inteligência artificial, transformará as sociedades, introduzindo modificações socioeconômicas irreversíveis. Esse especialista procura saber se os seres humanos seriam capazes de construir máquinas que poderiam compreende-los, resolver seus problemas e dirigir suas vidas, além de buscar respostas sobre o que aconteceria se, algum dia, essas máquinas se tornassem mais inteligentes do que os próprios humanos que as criaram.

Nascido na Filadélfia, Pensilvânia, se formou na Universidade da Pensilvânia. Douglas Bruce Lenat é o Diretor Executivo do Cycorp e foi também um pesquisador proeminente em inteligência artificial, recebendo o prêmio bianual IJCAI Computers and Thought em 1976 pela criação do programa de aprendizado de máquinas. Ele também trabalhou em simulações militares e em numerosos projetos para organizações governamentais, militares, científicas e de inteligência dos EUA. A missão de Lenat, no longo ciclo do projeto Cyc, iniciado em 1984, era de construir a base de uma inteligência artificial geral ao representar manualmente o conhecimento como axiomas lógicos contextualizados na linguagem formal com base em extensões ao cálculo de predicados de primeira ordem e em seguida, usar esse enorme motor de inferência de ontologia e a base de conhecimento contextualizada como um viés indutivo para automatizar e acelerar cada vez mais a educação contínua do próprio Cyc, via aprendizagem em máquina e compreensão da linguagem natural.

Referências

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Inteligência artificial - Wikipédia, a enciclopédia livre

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Chatterbot ou chatbot é um programa de computador que tenta simular um ser humano na conversação com as pessoas.[1] O objetivo é responder as perguntas de tal forma que as pessoas tenham a impressão de estar conversando com outra pessoa e não com um programa de computador.

Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Chatterbot

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Contribuidores dos projetos da Wikimedia

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Chatterbot – Wikipédia, a enciclopédia livre

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Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.

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Metodologia ativa de aprendizagem é um processo amplo e possui como principal característica a inserção do aluno/estudante como agente principal responsável pela sua aprendizagem, comprometendo-se com seu aprendizado.

Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Metodologia_ativa

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Metodologia ativa de aprendizagem é um processo amplo e possui como principal característica a inserção do aluno/estudante como agente principal responsável pela sua aprendizagem, comprometendo-se com seu aprendizado. A metodologia ativa é uma ferramenta excelente para facilitar o aprendizado de adultos, ou seja, andragogia. Já que na educação de adultos, segundo o pensamento freireano, a aprendizagem é impulsionada pela superação de desafios, a resolução de problemas e a construção de novos conhecimentos a partir daquilo que os indivíduos já conhecem. Atualmente, uma das formas de metodologias ativas mais utilizadas é o ensino híbrido.

As tendências pedagógicas têm se modificado ao decorrer dos anos, dessa forma, é possível perceber que as abordagens de ensino não pararam no tempo, mas sim procuraram se adaptar de acordo com o contexto social e histórico, de forma a abrir possibilidades para que a aprendizagem possa ocorrer de maneira cada vez mais proveitosa. A metodologia ativa é, então, uma alternativa ao modelo tradicional de ensino.

A abordagem tradicional já existe a alguns séculos, embora nos dias atuais ela ainda seja frequentemente utilizada. Trata-se de um modelo no qual o professor, uma vez centralizado, transmite conhecimentos aos seus alunos, responsáveis por assimilá-los. Ou seja, ela não prioriza a particularidade de cada estudante. Elas se diferenciam das metodologias tradicionais, que tendem a ser mais passivas e centradas no professor, pois o aluno é apenas um receptor de informações.

Diversos autores já contribuíram com análises que destacaram quais os pontos positivos e negativos dessa pedagogia. Segundo Mizukami (1986), Émile Chartier, por exemplo, foi um "defensor deste tipo de abordagem", enquanto Paulo Freire a evidencia como uma " educação bancária ". A metodologia ativa se contrapõe ao modelo tradicional quando o transcende e busca compreender um ensino centrado no aluno, estimulando a todo momento a sua participação e colocando o professor como um mediador do processo de ensino-aprendizagem.

O processo de educar, devido a múltiplos fatores (como a rapidez na produção de conhecimento, a provisoriedade das verdades construídas no saber científico e, principalmente, da facilidade de acesso à vasta gama de informação) deixou de ser baseado na mera transmissão de conhecimentos.

Nesse contexto as metodologias ativas surgem como proposta para focar o processo de ensinar e aprender na busca da participação ativa de todos os envolvidos, centrados na realidade em que estão inseridos. As metodologias ativas "têm se destacado refletindo sobre o papel do professor e do aluno no processo de ensino e aprendizagem, buscando provocar mudanças nas práticas em sala de aula que estão, por muitas vezes, enraizadas no modelo tradicional de ensino". Como enfrentamento ao este modelo tradicional imposto e aceito ao longo do tempo, tem-se lançado mão das metodologias ativas de ensino e aprendizagem, nas quais é dado forte estímulo ao reconhecimento dos problemas do mundo atual (tanto nacional quanto regional), tornando os alunos capazes de intervir e promover as transformações necessárias. O aluno torna-se protagonista no processo de construção de seu conhecimento, sendo responsável pela sua trajetória e pelo alcance de seus objetivos, no qual deve ser capaz de autogerenciar e autogovernar seu processo de formação.

Borges e Alencar apresentam metodologias ativas de ensino-aprendizagem que servem como recurso didático base para uma formação crítica e reflexiva, são elas o método PBL ( Aprendizagem baseada em Problemas) e os Grupos Operativos.

Camargo e Daros (2018) afirmam que as Metodologias Ativas são um conjunto de atividades organizadas, com a presença marcante da intencionalidade educativa, nas quais os estudantes deixam de ser um agente passivo (que apenas escuta) e passam a ser membros ativos no processo de aprendizagem por meio de estratégias pedagógicas que estimulam a apropriação e produção de conhecimento e a análise de problemas.

Embora muitos se confundam, a metodologia ativa não implica necessariamente no uso das tecnologias mais recentes e tão pouco pode ser empregada exclusivamente para o uso das mesmas, já que a pedagogia deve reger como os recursos tecnológicos serão utilizados nos processos educativos e não o contrário. Existem diferentes possibilidades de metodologias ativas capazes de promover nos alunos a autonomia. Portanto, cabe aos professores buscarem novos caminhos e metodologias, dentre os quais colocarão os estudantes como protagonistas nos processos de ensino-aprendizagem.

Pedagogia da problematização é um modelo de ensino contemplado no chamado Método Paulo Freire, onde a chamada a educação libertadora, a qual valoriza o diálogo e desmistifica a realidade, é posta em prática. Com isso, objetiva-se a transformação social por meio de uma prática conscientizadora e crítica. Neste contexto problematizar não se restringe a apenas apresentar questões, ultrapassando estas até chegar à discussão dos conflitos que fazem parte e mantêm o problema apresentado. Tudo isso implica na motivação do aluno, bem como na sua capacidade de reflexão e produção do conhecimento, ou seja, a problematização possibilita a participação ativa do estudante.

Consiste numa metodologia em que os próprios estudantes funcionam como tutores dos seus colegas de sala. Essa metodologia é eficiente porque o próprio estudante-tutor está totalmente inserido no contexto do colega que precisa ser ensinado, utiliza a mesma linguagem, possui a mesma faixa etária e entendimento. Normalmente são estudantes que estão mais avançados na aprendizagem que são tutores de estudantes que apresentam alguma dificuldade. Passeri e Mazur (2019) verificaram que a instrução por pares como feedback após a prova eleva a retenção de conhecimentos básicos em estudantes de medicina.

É uma metodologia ativa na qual jogos são utilizados como estratégia de aprendizagem. Na gamificação geralmente são utilizados elementos motivadores na construção do percurso de aprendizagem no jogo, em ambiente virtual (geralmente) o que favorece o interesse da geração Z. Nesse contexto, Silva et al. (2019) verificaram que a estudantes de Física do ensino médio que tiveram aulas gamificadas obtiveram um ganho de aprendizagem superior aos que tiveram aulas tradicionais.

Fermozelli et al. (2017) estudaram o efeito do uso ensino híbrido para estudantes de medicina e observaram que a forma híbrida de ensino contribui para aprendizagem significativa dos estudantes.

Sala de aula invertida

A sala de aula invertida é uma das possibilidades de concretização das metodologias ativas. Embora já seja utilizada nos níveis da educação básica, é mais comumente utilizada no ensino superior e se destacam de maneira positiva principalmente na educação a distância. Essa estratégia inverte a lógica tradicional de aula, sendo que o estudante é previamente exposto a um material relacionado à temática da aula (podendo, inclusive, acessar material extra sobre o tema) e, posteriormente, tem espaço para discutir com seus pares e com seu professor aquilo que foi estudado.

De modo específico, a autorregulação pode ser definida como um processo ativo, que permite aos sujeitos o monitoramento e a regulação de suas cognições, motivação e comportamentos, com o intuito de alcançar objetivos de aprendizagem e permite uma autogestão acadêmica, além de melhorarem o desempenho estudantil.

Referências

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Metodologia ativa - Wikipédia, a enciclopédia livre

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Definição: Exemplo de metodologia ativa: Gamificação

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Definição: Exemplo de metodologia ativa: Gamificação

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A ludificação (recursos lúdicos), ou gameficação (do inglês: gamification), é o uso de técnicas e dinâmicas de jogos (mecânicas de jogos e ensinamentos orientados a jogos) para enriquecer outros contextos diversos, normalmente não relacionados a jogos

Estimular os usuários a se engajarem com comportamentos desejados, mostrar um caminho para o domínio e autonomia, ajudar a resolver problemas sem ser uma distração, e tirar vantagem da predisposição psicológica humana de engajar em jogos

Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Ludifica%C3%A7%C3%A3o

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Ludificação, também chamado de gamificação, é o uso de técnicas de design de jogos que utilizam mecânicas de jogos e pensamentos orientados a jogos para enriquecer contextos diversos normalmente não relacionados a jogos. Tipicamente aplica-se ludificação a processos e aplicações com o objetivo de incentivar as pessoas a adotá-lo ou influenciar a maneira como são usados.

Dentre os objetivos da ludificação podemos destacar: tornar a tecnologia mais atraente, estimular os usuários a se engajarem com comportamentos desejados, mostrar um caminho para o domínio e autonomia, ajudar a resolver problemas sem ser uma distração, e tirar vantagem da predisposição psicológica humana de engajar em jogos. Esta técnica pode encorajar as pessoas a realizar tarefas que elas normalmente considerariam chatas, como completar questionários, fazer compras, completar formulários de impostos ou leitura de sites. Dados disponíveis de sites, aplicações e processos gamificados indicam potenciais melhoras em áreas como envolvimento dos usuários, retorno sobre investimento, qualidade de dados, prazos ou aprendizagem.

As técnicas de ludificação se aproveitam dos desejos naturais por competição, realização (obtenção de resultados), recompensa, auto-expressão, vaidade, altruísmo e reconhecimento.

Exemplos iniciais de ludificação são baseados em pontos de recompensa para as pessoas que compartilham experiências em plataformas baseadas em localização como Foursquare e Gowalla. Algumas das técnicas incluem:

Emblemas de conquistas

Níveis de conquistas

Classificação de usuários

Utilização de uma barra de progresso ou outra métrica visual que indica o quão perto as pessoas estão de completar certas tarefas que uma companhia está tentando encorajar, como completar um perfil numa rede social ou ganhando um prêmio por lealdade de frequência a lojas

Dinheiro virtual

Sistemas para premiar, recuperar, trocar ou presentear pontos

Desafios entre usuários

Incorporação de pequenos jogos casuais em outras atividades

Desde setembro de 2010 a ludificação era usada por comerciantes e gerentes de produto de sítios como uma ferramenta para engajar clientes, encorajando certos comportamentos desejados no uso do sítio web. A ludificação é prontamente aplicável para aumentar o engajamento em sítios construídos sobre redes sociais virtuais. O sítio DevHub aumentou o número de usuários que completaram tarefas online de 10% para 80% após adicionarem elementos de ludificação.

Aplicações da ludificação em negócios também estão começando a aparecer. O RedCritter Tracker incorpora elementos de ludificação como emblemas, recompensas, rankings e fitas em gerenciamento de projeto. O Gartner Group prevê que a ludificação será a tendência chave que cada CIO, estrategista de TI e arquiteto de empresa deve estar ciente de como isso se relaciona com o seu negócio.

A ludificação é usada no Stack Overflow, um sítio de perguntas e respostas para programadores e também em todos os sítios irmãos para outros tópicos (incluindo o sítio de profissões Careers 2.0). Usuários recebem pontos ou emblemas por realizar uma variedade de ações, incluindo o compartilhamento de links para perguntas e respostas no Facebook e Twitter. Um grande número de emblemas diferentes está disponível, e quando a reputação de um usuário passa de certos limiares, ele ganha privilégios adicionais - incluindo o mais alto, o privilégio de ajudar na moderação do sítio. Pontos e emblemas geralmente não transitam entre os sítios irmãos, porque a especialidade de um usuário em certo tópico (como programação) pode não estar relacionado ao seu nível de especialidade, ou falta de, em outro tópico. Entretanto, uma exceção é quando um usuário ganha 100 pontos de reputação por ligar a sua conta aos sítios irmãos, se ele obtiver pelo menos 200 pontos em um deles.

Em Novembro de 2011 a Yahoo!7 lançou o aplicativo Fango mobile, que permite a espectadores de TV interagir com os programas por meio de diversas técnicas de ludificação como check-ins e emblemas. O aplicativo também oferece integração com redes sociais e discussões ao vivo, o que foi um marco significativo na mudança de estratégia da matriz Seven West Media (conhecida principalmente por seu tradicional papel como uma das principais redes de TV free-to-air da Austrália). Em Fevereiro de 2012 o aplicativo tinha sido baixado mais de 200 000 vezes desde o seu lançamento.

O sítio de ginástica Fitocracy utiliza ludificação para encorajar os seus usuários a se exercitar mais e de forma mais efetiva. Usuários são premiados com diversos números de pontos por atividades que eles realizam em seus exercícios e ganham níveis baseados nos pontos coletados. Os usuários também podem completar missões (conjunto de atividades relacionadas) e ganhar emblemas por suas realizações em marcos de boa forma.

No sítio Science at Home, jogadores estão encontrando soluções para problemas difíceis associadas com tarefas de computação quântica.

Algumas outras aplicações de ludificação incluem:

Alix Levine, um consultor de segurança americano, descreveu como ludificação algumas técnicas que alguns sítios como o Stormfront e vários outros relacionados a terrorismo usam para ganhar fidelidade e participação. Como exemplo, Levine mencionou sistemas de pontuação.

A Microsoft anunciou planos para usar técnicas de ludificação no projeto do seu novo sistema operacional Windows Phone 7.

O termo pode ter sido criado primeiramente por Nick Pelling em março de 2004, por sua empresa embrionária de consultoria em ludificação Conundra Ltda. Mais recentemente, a técnica capturou a atenção de investidores de capital de risco, um deles mencionando que considerava a ludificação a área mais promissora na tendência de jogos. Outro investidor observou que metade de todas as empresas procurando investimentos para aplicativos de consumidores mencionaram projetos de jogos nas suas apresentações.

Plataformas de ludificação

Em adição às empresas que usam essa técnica existem plataformas de ludificação corporativas e consultorias para outros que desejam adicionar elementos de ludificação nos seus próprios serviços.

Em outubro de 2007 a Bunchball, apoiado pela Adobe Systems Incorporated, foi a primeira empresa a fornecer mecanismos de jogos como um serviço no Dunder Mifflin Infinity, o sítio da comunidade do seriado de TV da NBC . Os clientes da Bunchball incluíram Playboy, Chiquita, Bravo e The USA Network.

Em junho de 2009 uma empresa embrionária de Seattle chamada BigDoor foi fundada, fornecendo tecnologia de ludificação para sítios não relacionados a jogos.

Em maio de 2010 a Fanzy lançou o seu aplicativo de fidelidade social no Facebook. A Fanzy levantou 850 mil dólares em investimentos anjo no seu primeiro ano de operação.

Em setembro de 2010 a Badgeville foi lançada na TechCrunch Disrupt SF. Badgeville é apoiada pela Norwest Venture Partners, El Dorado Ventures e Trinity Ventures, e oferece serviços em ludificação, gerenciamento de reputação, e mecânicas sociais. A Badgeville levantou 15 milhões em financiamento de risco no seu primeiro ano de operação. A empresa desde então agregou mais de 150 clientes incluindo Oracle, EMC, Samsung, NBC, Deloitte, Rogers Communications, Bell Media, CA Technologies e eBay.

Outras empresas apoiadas por investidores anjos e capital de risco emergiram no final de 2010, incluindo IActionable, BigDoor and Reputely (inativa desde 2011).

Em julho de 2011 a Gigya, operando em Mountain View, CA, que é uma fornecedora de serviços sociais integrados para sítios, criou o Game Mechanics Suite que foi usado na rede social SoundOff da Pepsi.

Em dezembro de 2011 a Salesforce.com anunciou a aquisição da fornecedora de plataforma de desempenho social Rypple, que utiliza ludificação para desempenho de funcionários e RH.

Em janeiro de 2012 a empresa australiana ISW, parceira da IBM, criou o Kudos Badges, uma engine de ludificação para a plataforma social empresarial IBM Connections.

Empresas relacionadas à ludificação

A empresa embrionária Gamify de São Francisco oferece uma plataforma de ludificação universal.[necessário esclarecer ] A Gamify criou a Enciclopédia de Ludificação para documentar tendências neste assunto e, junto com o Instituto SETI, um concurso chamado de "Gamify SETI & Prosper Challenge" para aumentar a participação no seu programa do SETI através de ludificação.

A empresa Seriosity foi criada para oferecer consultoria de ludificação. A UserInfuser é a primeira plataforma de ludificação de código aberto fornecida pela CloudCaptive.

A Enterprise-Gamification.com é a primeira organização a oferecer consultoria em ludificação e oficinas para organizações com aplicações e processos para funcionários ou parceiros.

Em agosto de 2009 a Gbanga lançou o jogo educativo baseado em localização Gbanga Zooh, que pedia aos participantes para salvar animais em risco de extinção e trazê-los fisicamente de volta ao zoológico. O jogo encoraja os jogadores a manter habitats virtuais pelo Cantão de Zurique de forma a atrair e coletar as espécies em risco de extinção.

Em maio de 2012 a Gamified Enterprise foi lançada para sediar notícias e comentários sobre ludificação para as empresas da Fortune 1000. Ela tem conteúdo de destaque da EMC, Microsoft, e outras empresas notáveis no ramo.

Ludificação usada nas organizações

A empresa fabricante de software de negócios SAP AG está trabalhando ativamente em processos de ludificação em empresas. Recentemente um jogo virtual representou uma planta inteira como um jogo em perspectiva, assim como jogar SimCity com a diferença que cada uma das ações acontece no mundo real.

Devido à natureza da ludificação como um agregador de dados e sua larga adoção, diversas restrições legais podem ser aplicadas. Algumas estão relacionadas ao uso de dinheiro virtual e bens virtuais, privacidade e proteção de dados ou leis trabalhistas.

A ludificação e as práticas a ela associadas têm recebido críticas negativas de profissionais da indústria de jogos, consultores de negócios e executivos, acadêmicos e profissionais de comunicação. Um professor de Stanford, em um livro no assunto, sugeriu que a ludificação de negócios e mundos virtuais está criando uma expectativa nas pessoas e que as interações na vida real seguem uma mecânica simples e algumas desilusões ocorrem quando elas não seguem estas mecânicas.

Algumas críticas descartam que a ludificação seja uma buzzword, e ressaltam que várias de suas técnicas já são utilizadas há muito tempo. Outras críticas incluem:

Todas as estratégias adotadas em determinada realidade apresentam pontos positivos, mas também lacunas. Não existe metodologia perfeita: é preciso conhecer a fundo suas funcionalidades, as necessidades que deverão ser sanadas e os objetivos que serão alcançados. Além disso, é sempre importante contar com uma boa dose de planejamento para aproveitar o melhor de cada ferramenta.

Gamificação e a revolução no ensino: diretor da empresa de gamificação Orbitotal afirma que a gamificação é uma ferramenta poderosa e pode abranger praticamente qualquer área nos negócios.

Em outubro de 2013, a Opusphere lançou seu primeiro produto, o Wannadoo, que se utiliza de técnicas dos jogos para auxiliar a gestão de pessoas no mundo corporativo e que já é utilizado por algumas empresas. Em 2014 a Algar Tech, um de seus clientes, foi premiada pela aplicação da gamificação em sua gestão de call center.

Plataformas de aprendizado como Ludos Pro são utilizadas para estimular comportamentos no ambiente corporativo e a perspectiva de crescimento é grande para os próximos anos. Empresas como Sicredi, possuem cases que mostram os resultados da gamificação.

Referências

1. O que é Gamificação? Conheça esta tendência de aprendizagem.

2. Stuart, Keith (19 de setembro de 2010). "3D games enter a new generation". the Guardian. London: The Observer

3. Radoff, Jon (2011). Game On: Energize Your Business with Social Media Games. [S.l.]: Wiley. pp. xxxii. ISBN 978-0-470-93626-9

4. Herger, Mario (May. 21, 2012). "Gamification Facts & Figures". Enterprise-Gamification.com. Arquivado do original em 24 de setembro de 2013

5. Press release. "Gartner Says By 2015, More Than 50 Percent of Organizations That Manage Innovation Processes Will Gamify Those Processes". Gartner Group

6. "FANGO delivers on Social TV". Impulse Gamer. 11 February, 2012

7. Sørensen, Jens Jakob W. H.; Mads Kock (14 de abril de 2016). "Exploring the quantum speed limit with computer games". Nature (em inglês). 532 (7598): 210-213. ISSN 0028-0836. doi:10.1038/nature17620

8. Rodrigues, Luís Filipe; Costa, Carlos J.; Oliveira, Abílio (1 de janeiro de 2014). "Gamification: The Using of User Discussion Groups in the Software Development in e-Banking". New York, NY, USA: ACM. Proceedings of the International Conference on Information Systems and Design of Communication: 27-34. doi:10.1145/2618168.2618173

9. "Gamification Encyclopedia". Arquivado do original em 23 de dezembro de 2010

10. Byron Reeves, J. Leighton Read (2009). Total Engagement: Using Games and Virtual Worlds to Change the Way People Work and Businesses Compete. [S.l.]: Harvard Business Press. ISBN 978-1-4221-4657-6

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Ludificação, também chamado de gamificação, é o uso de técnicas de design de jogos que utilizam mecânicas de jogos e pensamentos orientados a jogos para enriquecer contextos diversos normalmente não relacionados a jogos. Tipicamente aplica-se ludificação a processos e aplicações com o objetivo de incentivar as pessoas a adotá-lo ou influenciar a maneira como são usados.

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Definição: Exemplo de uma metodologia ativa ABP

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Definição: Exemplo de uma metodologia ativa ABP

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A metodologia PBL (Problem-Based Learning ou Project-Based Learning), em português Aprendizagem baseada em Problemas (ou Projetos) - ABP, é uma forma de aprendizado que estimula a pró-atividade e o aprimoramento pessoal em um grupo acadêmico por meio de discussões profundas de casos interdisciplinares.

Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Aprendizagem_baseada_em_problemas

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Se tem algum conhecimento sobre o tema, por favor, verifique e Esta página ou seção foi marcada para revisão devido a incoerências ou dados de confiabilidade duvidosa. melhore a coerência e o rigor deste artigo.

A metodologia ( Problem-Based Learning ou Project-Based Learning), em português Aprendizagem baseada em Problemas (ou Projetos) - ABP, é uma forma de aprendizado que estimula a pró-atividade e o aprimoramento pessoal em um grupo acadêmico por meio de discussões profundas de casos interdisciplinares.

A resolução de um problema deve ser encontrada, em um padrão de informações compostas previamente para "facilitar" a aprendizagem, a cada problema exposto.

A limitação da proposta tradicional, aliada às inovações crescentes, impulsionaram a comunidade científica a pesquisar alternativas de novos processos do ensino/aprendizagem capazes de formar os futuros engenheiros com visão holística, integrando a ciência com a prática através do aprendizado ativo e baseado em competências. Um novo modelo de aprender a aprender, na área de educação, ganhou força com o surgimento do computador e, posteriormente a Internet, fortalecendo o processo de ensino/aprendizagem, favorecendo a todos de maneira igualitária, dando acesso a informação para a geração de conhecimento.

Lollini (1991) afirma que [...] um dos méritos do computador no campo da educação é, o de tentar resolver um dos grandes problemas da educação: como respeitar o ritmo da aprendizagem, como evitar desfasamentos entre os tempos propostos (ou impostos) pela escola e o tempo necessário ao estudante numa atividade particular em um determinado momento da vida. Assim, como em outros sectores da economia, com a evolução dos inputs tecnológicos, a utilização da Internet na educação fortaleceu e, revolucionou à formação de estudante, possibilitando o acesso ao conhecimento sem distinção de cor e raça, distante apenas por um "click ".

Desta forma, o antigo modelo professor-estudante rompeu-se e, abriu espaço para inovações das mais variadas. Branson Pinto (2001), analisando os modelos educacionais, propôs um modelo que traça a evolução do paradigma educacional com a utilização de computadores na educação. O autor afirma que , no passado, a figura do professor estaria caracterizada como transmissor e único detentor do conhecimento, e ao estudante, o receptor. No presente, mesmo com a relação mais estreita estudante-professor, este continuaria a ser ainda a única fonte de conhecimento e, de experiência. Atualmente através de um modelo centrado na tecnologia, e com a implementação de sistemas especializados, o foco vira-se para o estudante, com estes e os, professores a interagirem entre si, tendo como base conhecimento e sistemas de informação.

Assim, várias propostas de modelos inovadores de ensino-aprendizagem surgiram e entre elas a metodologia intitulada Problem Based Learning (PBL) ou Aprendizagem Baseada em Problemas ou ABP que foi bastante aceita no meio académico e, na actualidade é reconhecida como o que há de mais moderno no ensino superior é um método educativo surgido na Universidade de Maastricht, e com maior implementação na Universidade McMaster. Estabelece uma estratégia pedagógica centrada no aluno, onde se procura que este aprenda por si próprio. O delineamento é elementar.

Os docentes expõem um caso para estudo aos estudantes. De seguida, os estudantes, estabelecidos em grupos de trabalho, identificam o problema, investigam, debatem, interpretam e produzem possíveis justificações e soluções ou resoluções, ou recomendações. A ABP tem como base de inspiração "os princípios da escola activa, do método científico, de um ensino integrado e integrador dos conteúdos, dos ciclos de estudo e das diferentes áreas envolvidas, em que os alunos aprendem a aprender e se preparam para resolver problemas relativos a sua futura profissão".

Penaforte complementa essa definição lembrando que a busca das origens filosóficas da ABP encontra suas raízes na teoria do conhecimento do filósofo americano John Dewey, que se afirma entre o último decénio do século XIX e o terceiro decénio do século XX por meio de movimentos como a Escola Nova e o movimento activista. Tal como o método de Harvard, o método ABP é um método activo, de construção da aprendizagem, baseado no estudo de casos/problemas. Neste método, o problema é utilizado como estímulo à aquisição de conhecimento e compreensão de conceitos. Com a evolução do currículo, a resolução de problemas permite também ao aluno desenvolver maior capacidade na resolução de problemas.

O método ABP uma estratégia formativa através da qual os alunos são confrontados com problemas contextualizados e pouco estruturados e para os quais se empenham em encontrar soluções significativas. Sendo também um método que ocorre muitas vezes em grupos, a Aprendizagem Baseada em Problemas permite desenvolver o pensamento crítico dos alunos e construir, em conjunto, soluções mais criativas e novos caminhos já que surgem do trabalho conjunto, mais rico.

O problema é o ponto principal num processo de ABP, já que serve de estímulo para a aprendizagem. "É importante que o contexto seja real de modo a que o aluno se sinta envolvido no problema e que a colocação das questões iniciais seja orientada pelo professor. Para funcionar é ainda necessário que o aluno possa ter acesso a fontes de informação, embora estas possam não lhe ser previamente fornecidas, fomentando a pesquisa e selecção de informação. A partir daí, cabe ao aluno estruturar a sua própria aprendizagem, partilhando ideias e informação no seio de um pequeno grupo, sendo o trabalho de grupo essencial para este processo.

No final deve haver sempre uma discussão/reflexão relativa às conclusões da investigação, culminando o processo numa apresentação oral e/ou por escrito.

A metodologia ABP surgiu entre o final da década de 60 e início da década de 70 nas Faculdades de Medicina da Universidade de McMaster, no Canadá; seguido pela Universidade de Maastricht, na Holanda. A sua propagação por outras Faculdades de Medicina foi no inicio lenta, mas depois propagou-se de forma Exponencial a outras. O "sucesso do método propagou-se a outras áreas do saber, sendo progressivamente adoptado em Faculdades de Arquitectura, Engenharia, Direito, Negócios"

A partir da década de 80, o cenário mundial modificou-se. Deste ponto em diante, novos modelos de gestão e processos de operações de produtos e serviços tiveram que se adequar à nova realidade. A competição torna-se global, a estabilidade e previsibilidade abrem espaço para mudanças e incertezas, colectividade sobre o individualismo, processos flexíveis e descentralizados, a motivação modelada por Dilbert é substituída pela competência e profissionalismo e, a educação, deixa de ter como referência um mero diploma, para se tornar contínua, com o indivíduo como o principal responsável pela sua formação. Na actualidade, na Era da Inovação, a procura pela melhoria contínua, remete a uma constante insatisfação com o presente, de maneira a desenvolver estímulos, para que as organizações e pessoas aperfeiçoem as suas habilidades e competências críticas no encontro da excelência. Especificamente na área da formação de conhecimento, o ensino tem se modificado para adequar-se a esta nova realidade, porém, em alguns domínios, este desenvolvimento caminha a passos curtos. Na formação em engenharia especificamente, a implementação de novos modelos educacionais estimulantes, participativos, que remetam os estudantes a encontrarem soluções para problemas vivenciais, relacionando teoria e prática ainda encontra um hiato. É de salientar que ocorreram modificações, entretanto, a adequação de novas metodologias de ensino-aprendizagem ainda se defronta com o modelo tradicional de ensino.

Freire (1999) afirmava que o educador precisa de saber que "ensinar não é transferir conhecimento, mas criar as possibilidades para a sua produção ou a sua construção". Esta afirmação contrapõe-se ao tradicionalismo implementado pelas escolas de engenharia, onde o mestre, através de seus anos de experiência em áreas especificas, transmitia este saber em aulas expositivas e pouco interactivas. O processo tradicional de formação de conhecimento baseia-se apenas na orientação cognitiva, com teoria e prática repassada por um professor, este como principal agente, interagindo de maneira activa, tornando assim o estudante, um agente passivo. Neste modelo não há incentivo, nem espaço, para desenvolver o auto-aprendizado. A resolução de um problema deve ser encontrada, em um padrão de informações compostas previamente para "facilitar" a aprendizagem, a cada problema exposto.

A limitação da tradicional proposta, aliada às inovações crescentes, impulsionaram a comunidade científica, a pesquisar alternativas de novos processos de ensino-aprendizagem, capazes de formar os futuros engenheiros com visão holística, integrando a ciência com a prática, através do aprendido de uma forma activa e baseada em competências. Este novo modelo de aprender a aprender, na área de educação, ganhou força com o aparecimento do computador e, posteriormente a Internet, fortalecendo o processo de ensino-aprendizagem, favorecendo todas as pessoas, de maneira igualitária, dando acesso a informação para a geração de conhecimento.

O método apresenta vantagens relevantes para a aprendizagem, das quais se destacam:

- Provoca a motivação;

- Promove o conhecimento de novas áreas do saber;

- Estimula a criatividade;

- Impulsiona o pensamento crítico;

- Fomenta as capacidades de análise e decisão;

- Desenvolve as capacidades e competências de trabalhar em grupo e de gestão de stress.

- Trabalha com habilidades de ordem superior tais como: análise, julgamento, justificativa, previsão de resultados e argumentação.

O desenvolvimento do método apresenta-se dividido em três etapas, sendo estas, por sua vez, divididas por vários passos:

1. Formulação do problema

    a.	Reconhecer assuntos em potencial
    b.	Levantar conexões e definir os espaços do problema
    c.	Formular perguntas específicas
    d.	Definir e especificar o foco

2. Resolução do problema

    a.	Obter referências e fontes adicionais

Apresentado o problema, o aluno precisa de encontrar informação para ultrapassar lacunas identificadas no mesmo. Uma segunda lista é desenvolvida tendo por base o seguinte título: "O que é que necessitamos saber?". As questões apresentadas servirão de guia para a pesquisa, a qual inclui textos, internet, informação técnica, entrevistas com "experts", conjuntos de dados, entre outros. Através da internet é possível obter uma enorme quantidade de informação. A obtenção de fontes assume dois de formas:

     * Fontes empíricas: consiste em observações registadas, sem qualquer análise, estes dados são depois elaborados e analisados com o objectivo de se atingir conclusões;
     * Fontes científicas: consiste em relatórios científicos construídos através de relações conceptuais e validados.

    b.	Projectar e conduzir investigações

Partindo da questão "Que devemos fazer?", o aluno formaliza uma série de iniciativas a serem desenvolvidas e formula e testa hipóteses e soluções possíveis. Após isto, será necessário desenvolver a pesquisa necessária de acordo com as questões formuladas para o problema em análise. Estas pesquisas poderão ser realizadas por métodos laboratoriais ou de campo ou computadores com módulos de software de simulação, spreadsheets, gráficos, etc., que se considere relevante. Uma importante prática científica é a síntese de uma nova estrutura teórica a partir de fragmentos de informação pré-existentes. Pode ser pesquisado bancos de dados, conduzir entrevistas com especialistas e recolher ideias da leitura e pesquisa bibliográfica. Esta prática permite o uso desta informação para formar um novo ponto de vista, justificável e testável. Esta poderá ser a etapa mais longa do processo, dependendo dos objectivos fixados, podendo terminar com a validação das conclusões e da metodologia.

3. Discussão do problema

A discussão do problema é uma fase essencial para completar a pesquisa. As conclusões científicas estão sujeitas a criticas abertas e debate, é um processo importante para a criação e aceitação de conhecimento novo. Desta forma é necessário sintetizar as análises e relatórios científicos de modo a persuadir os destinatários.

    a.	Apresentar conclusões da investigação

As conclusões e recomendações devem ser apresentadas oralmente e por escrito de uma forma clara, objectica e estruturada, sem no entanto incluir documentos e estudos de suporte. A apresentação deve ter a seguinte forma:

Mostrar em que resultaram as diligências efectuadas.

Apresentar a resolução definitiva do problema de uma forma concreta e concisa.

Medidas de implementação aconselhadas

Aconselhar diferentes medidas a adoptar, devidamente explicadas e analisadas. A respectiva contribuição para a resolução deve ser devidamente enunciada.

    b.	Desenvolver análises ou relatórios científicos para persuadir os destinatários

Devem ser apresentadas evidências que sustentem a compreensão e abordagem da resolução do problema, apoiadas de relatórios que suportem as conclusões. Os relatórios podem ser científicos ou empíricos e devem ser apresentados por escrito. As informações recolhidas ao longo do trabalho devem ser registadas e classificadas de acordo com a sua importância para a resolução, efectuando uma análise mais aprofundada e documentos próprios dos dados com maior relevância.

O objectivo é convencer dos destinatários da credibilidade dos estudos efectuados e da validade das informações.

    c.	Conduzir debates de pontos de vista ou resultados opostos

Esta fase consiste na discussão do caso. São apresentadas as conclusões do trabalho e desencadeia-se um processo de persuasão dos outros da validade das soluções. este processo pode despoletar a necessidade de novos materiais que ajudem ao esclarecimento de dúvidas. A realização destes debates pode ser levada a cabo de várias formas, desde que se provem eficientes.

Evidências indicam que a participação activa na aprendizagem é mais produtiva do que a transferência passiva de informações do professor ao estudante e que a aprendizagem activa incrementa a retenção e a recordação. O ABP enfatiza a aprendizagem activa centrada no estudante, na qual os estudantes são desafiados a problematizar, pesquisar, reflectir, dar significado e entender as ciências básicas, uma vez que desenvolvem abordagens para a solução de problemas específicos em um contexto relevante à futura carreira profissional. A discussão de um problema / caso, em pequenos grupos ("elaboração") promove a conexão de ideias e conceitos e favorece a cooperação em lugar de competição entre os estudantes. A exploração do conhecimento prévio dos estudantes, a formulação de questões definidas em função do que precisam conhecer e a construção activa do significado através do diálogo e reflexão promovem a retenção a longo prazo das novas informações adquiridas. A expansão exponencial do conhecimento exige que os estudantes sejam capazes de formular perguntas bem elaboradas, recuperar informações refinadas e utilizar habilidades de avaliação. O ABP fornece condições para o desenvolvimento e a prática da aprendizagem auto-dirigida . A habilidade dos graduados, através do ABP, de lidar com problemas e recuperar informações pode ser um importante indicador para a aprendizagem ao longo da vida. O ABP serve como um incentivo poderoso para a motivação intrínseca do estudante para aprender. A integração de disciplinas também permite uma ênfase em outros aspectos importantes na preparação do estudante, tais como a comunicação, o trabalho em equipa, atitudes, valores e ética profissional. O ABP implementado reflecte, em grande escala, a vontade dos docentes de mudar seu papel de "instrutor do conhecimento" para o de "facilitador da aprendizagem" e de aceitar um controle do currículo mais "articulado" do que "departamental". Os estudantes podem desempenhar um papel importante na discussão da transição de um currículo "tradicional" para um currículo do ABP, seja de forma negativa expressando o receio de uma educação inferior, ou positiva optando por uma abordagem mais auto-dirigida da aprendizagem. Recentemente, várias escolas têm demonstrado a viabilidade de mudança de um currículo tradicional para um currículo de ABP (DesMarchais, 2001; van Rossum, 2000; Schwartz, Mennin, Webb, 2001). Em geral, são necessários de três a cinco anos para conseguir um acordo entre os docentes para planejar, desenvolver e começar a implementação do currículo de ABP. Uma desvantagem inevitável dessa abordagem é a coexistência temporária de um currículo "velho" e um currículo "novo". Os estudantes no currículo velho podem se sentir negligenciados pelos docentes que estão absorvidos com a implementação da nova proposta. Não há dúvida de que o planeamento e a implantação de uma nova escola provêm uma oportunidade excelente para implantar um currículo de ABP. Ainda que tal escolha venha eventualmente mudar para uma abordagem educacional mais tradicional, provavelmente essa transformação será mais fácil do que mudar um currículo tradicional para um de ABP.

O ABP normalmente segue uma sequência lógica, mais ou menos normalizada:

1. Apresentar o problema.

2. Analisar o problema com o nível de conhecimentos existente e criar possíveis hipóteses de trabalho.

3. Definir áreas em que é necessária mais informação.

4. Dividir tarefas por pequenos grupos para que a pesquisa de mais informação seja mais e melhor.

5. Discutir em grupo os resultados das pesquisas.

6. Se necessário, reiniciam-se os ciclos 3 a 5.

1. Potencia a motivação dos alunos na aprendizagem.

2. Possibilita o estudo de matérias relevantes.

3. Possibilita a criação de pensamento crítico e criativo nos alunos.

4. Possibilita a participação e decisão dos alunos sobre o seu processo de aprendizagem.

5. Estudo de situações reais úteis para o futuro profissional dos alunos.

6. Cria capacidade de análise, decisão, delegação e trabalho em grupo nos alunos.

A Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP) é um método de aprendizagem em que os estudantes se deparam inicialmente com um problema, o qual é sucedido por uma investigação em um processo de aprendizagem centrada no estudante. Ambos, conteúdo e processo de aprendizagem, são enfatizados no ABP. Muitas variantes do método ABP foram desenvolvidas nos últimos 30 anos mas mesmo assim seus elementos essenciais permanecem relativamente constantes. Incontestável, em ABP, é que o problema vem primeiro sem leituras prévias, aulas expositivas, ou pesquisa, servindo como um incentivo para a necessidade de conhecer. Tipicamente, cinco a oito estudantes trabalham de forma cooperativa em um grupo (de tutória), junto com um ou mais professores facilitadores (tutores) para identificar e definir problemas decorrentes, desenvolver hipóteses para explicar o(s) problema(s), e explorar os conhecimentos preexistentes relevantes aos assuntos. Os estudantes estabelecem e exploram o que já conhecem e o que necessitam aprender de forma a progredir no entendimento do(s) problema(s). Os elementos chave do ABP são a formulação de questões que podem ser exploradas e respondidas através da investigação sistemática e auto-dirigida e o teste e a revisão das hipóteses, pela aplicação dos conhecimentos recentemente adquiridos. Essenciais ao processo são a discussão activa, a análise dos problemas, das hipóteses, dos mecanismos e dos tópicos de aprendizagem, os quais capacitam os estudantes a adquirir e aplicar conhecimentos e a colocar em prática as habilidades de comunicação individual e do grupo, críticas para o ensino/aprendizagem.

Os problemas ou casos não podem ser resolvidos facilmente à primeira vista ou somente com as informações iniciais apresentadas. O caso é construído de forma que os estudantes explorem o que já sabem e evidenciem o que não sabem ou que não têm suficiente informação para decidir entre as hipóteses que eles mesmos desenvolveram e, como consequência, torna-se imperativa a necessidade de informações adicionais. O tutor facilita e auxilia a aprendizagem sem ser a fonte primária de informações e sem contribuir directamente para a solução do problema. O processo de tutória é facilitado quando o tutor cria um ambiente de aprendizagem favorável em que os estudantes sentem-se livres para expressar suas incertezas sobre os temas relacionados ao caso e ao processo do grupo. O tutor ouve cuidadosamente, responde, e usa as perguntas para explorar e estimular o pensamento dos estudantes. Além disso, o tutor também auxilia o grupo a fixar padrões para aprofundar e ampliar o conhecimento, desenvolver habilidades de raciocínio, melhorar as habilidades de comunicação, adoptar comportamentos e atitudes profissionais, bem como a desenvolver habilidades de auto-avaliação e de avaliação dos seus pares.

Normalmente, os estudantes são distribuídos aleatoriamente nos grupos. O tempo de existência do grupo varia de programa a programa (normalmente um semestre) e o grupo se reúne uma ou mais vezes por semana durante duas ou três horas. Um problema exige duas ou três sessões de tutória, dependendo do tempo destinado às sessões. A rapidez do processo de investigação é ditado pela quantidade de tempo disponível para o caso e da extensão e complexidade do mesmo. Uma parte chave do processo é o estudo auto-dirigido que ocorre entre as sessões.

Embora a sequência de actividades envolvidas em um grupo que já vem trabalhando em conjunto através de casos possa variar, esta tipicamente envolve certos passos previsíveis. Um grupo que se encontra pela primeira vez iniciará com a actividade de apresentação de cada um dos membros, com a criação das "regras básicas" que definem os parâmetros de trabalho do grupo e estabelecimento das expectativas individuais, do tutor e da instituição.

Uma vez que as informações relativas ao caso são divulgadas sucessivamente (em lugar de todas de uma só vez), os estudantes têm a oportunidade de reavaliar ou revalorizar suas hipóteses e/ou propor novas hipóteses à luz das novas informações, além de explorar seus conhecimentos relativos aos mecanismos relevantes que auxiliam a interpretar o problema. Dessa forma, continuamente eles estão explorando os conhecimentos dos mecanismos relevantes que ajudam a interpretar o problema. A cada etapa, ao longo do caminho, os estudantes são assistidos pelo tutor e por eles mesmos para explorar o que sabem e chegar ao limite do conhecimento, onde a curiosidade é transformada em exploração e esta em investigação - o motivo central da aprendizagem em ABP. Importante meta do processo do tutor, é a de gerar questões que levam à aquisição de novos conhecimentos, os quais são construídos sobre e conectados com os conhecimentos já existentes. A formulação de tópicos de aprendizagem (questões de conteúdo que não podem ser respondidas com o conhecimento preexistente) funciona como forma de encerrar as discussões quando o conhecimento existente no grupo é insuficiente para solucionar as incertezas e, também como forma de direccionar o grupo e o indivíduo na investigação auto-dirigida que ocorre entre as sessões de tutória. O reconhecimento e a articulação dos conhecimentos preexistentes ajudam a promover uma ligação entre as informações recentemente adquiridas e o armazenamento e recuperação posterior das mesmas.

Os elementos chaves da ABP são: a formulação de questões que podem ser exploradas e respondidas através de uma investigação sistemática e auto-dirigida e o teste e revisão das hipóteses através da aplicação dos conhecimentos recentemente adquiridos.

Os membros do grupo discutem, debatem, comparam e contrastam o que aprenderam. Esse processo de elaboração de informações auxilia na aprendizagem e na retenção dos conhecimentos. As informações recentemente adquiridas são aplicadas ao problema, as hipóteses são reavaliadas ou modificadas, e os mecanismos associados são analisados e sintetizados. Um papel chave para o tutor durante esse intercâmbio é o de ajudar os estudantes a construírem as pontes que conectam e ampliam os conhecimentos preexistentes com os novos conhecimentos, bem como o de facilitar a aplicação dos conhecimentos para a compreensão dos mecanismos relevantes do(s) problema(s). Essa forma de trabalho, por sua vez, leva a um maior número de questões, o que torna o processo interactivo.

Depois de um período de estudo independente, os estudantes retornam ao caso, que continua a se desdobrar progressivamente. Ao longo do processo, os estudantes exploram o que sabem, o que precisam aprender e formulam tópicos de aprendizagem. No final do caso, sintetizam o que aprenderam e reflectem sobre o progresso alcançado como grupo e como indivíduos.

O ABP enfatiza a aprendizagem activa centrada no estudante, na qual os estudantes são desafiados a problematizar, pesquisar, reflectir, dar significado e entender, uma vez que desenvolvem abordagens para solucionar problemas específicos em um contexto relevante à futura carreira profissional.

Para o aluno obter proveito da metodologia é necessário estar atento aos seguintes passos: participação ativa no debate com os novos conhecimentos adquiridos, e também justifica-los com suas respectivas referência bibliográficas;compartilhamento dos materiais de aprendizagem investigados, bem como selecionar os mais importantes para um estudo posterior;contribuir para o desempenho positivo do grupo e finalizando a aula, construir um esquema sobre suas cunclusões e as questões fundamentais abordadas.

Assim, pode-se determinar características adaquadas na personalidade do aluno que deseja estudar pelo método ABP: independência, determinação, senso de responsabilidade, capacidade de comunicação, desinibição e capacidade de organização.

O problema é o elemento central em um currículo PBL. Um problema é proposto para o desenvolvimento dos estudos sobre um tema específico do currículo. Este tema é parte de um módulo temático, compõe este módulo temático com outros temas afins. O objetivo de um problema é suscitar uma discussão produtiva do grupo tutorial. Ao fim desta discussão os alunos devem eleger objetivos de estudo que permitam o aprofundamento de seus conhecimentos sobre o tema gerador do problema. Um bom problema deve ter as seguintes qualidades: 1. Ser simples e objetivo, evitar pistas falsas que desviem a atenção do grupo do tema principal. Um enunciado muito complexo propõe muitas 'situações problema' em seu interior, torna difícil a visualização da questão principal proposta e gera um número muito grande de objetivos de aprendizado, desmotivando o estudo.

        2. Ser motivador e despertar o interesse do aluno pela sua discussão. Um bom problema deve propor situações sobre as quais o aluno já tenha algum conhecimento prévio. Os primeiros problemas de um módulo temático devem referir-se a situações que os alunos já tenham vivenciado na prática ou em sua própria vida ou em módulos temáticos anteriores. Uma situação totalmente nova e desconhecida impede a discussão do grupo já que nenhum de seus membros poderá oferecer qualquer contribuição para seu conhecimento.

No processo de aprendizagem nos adultos, há cinco dimensões a salientar que potenciam ainda mais este método:

O aluno adulto deve ser perspectivado na sua independência enquanto indivíduo na sociedade. Através do Método ABP há um respeito claro pela independência do auto-conceito do discente, ou seja, indivíduos que se caracterizam por possuir uma personalidade auto-dirigida, com papéis bem definidos na sociedade, como pais, trabalhadores, onde, de facto, a independência e a autogestão imperam. Como tal, importa que o contexto de ensino siga este aspecto, não o contrariando, ao permitir que seja responsável pelas aprendizagens que vai efectuar.

O indivíduo adulto acumula um conjunto de experiências que se podem tornar num grande e importante recurso no processo de aprendizagem, sendo algo que o Método ABP respeita integralmente. Com efeito, reconhece a experiência que foi sendo adquirida por estes indivíduos, quantitativa,anos de vida, mas também qualitativa - diversidade de papéis e de contextos de existência - na optimização dos processos de ensino-aprendizagem. A experiência dos alunos, com este método, constitui-se como fonte de recursos na formação, ou seja, matéria da própria aprendizagem, enriquecida, por exemplo, através de discussões de grupo, trabalhos de campo e a própria resolução de problemas. A partilha das experiências em grupo assume-se, por si, como fonte de aprendizagem para os restantes elementos do grupo. Por outro lado, a heterogeneidade das experiências dos adultos em contexto de ensino reforça a necessidade de planos por vezes individualizados e legitima "contratos de aprendizagem" personalizados, adaptados às características e predisposições individuais.

A predisposição para aprender de um aluno adulto fica sem dúvida orientada para o desenvolvimento de tarefas relacionadas com os seus papéis sociais. Estes papéis sociais passam por aquele desempenhado no trabalho, tal como na vida familiar e social. A disponibilidade para aprender é maior quando os adultos experimentam necessidade em saber ou de fazer algo com vista a actuar com mais eficácia e eficiência em algum aspecto das suas vidas, por exemplo, em tornarem-se mais eficientes no trabalho. Através do Método ABP tal é potenciado, pois o aluno é activo na definição do problema.

Ao longo do processo de maturação dos indivíduos, a sua perspectiva do tempo na aprendizagem altera-se, passando de uma aplicação a longo prazo do aprendido, para uma aplicação mais imediata. Também, desta forma, se altera a orientação à volta do aprendido, passando de uma perspectiva centrada nos conteúdos para outra que gira em torno da resolução de problemas, tal como é perspectivado através do Método ABP.

Os adultos apesar de sensíveis a estímulos da natureza externa, como por exemplo notas obtidas, salários, recompensas materiais, são aqueles de ordem interna que o motivam de forma significativa e duradoura para a aprendizagem. Através do Método ABP, o aluno é activo da definição do problema, na sinalização dos caminhos de resolução e implementação da sua solução.

Apesar de os dois métodos conterem bastantes aspectos que os aproximam, diferem pela forma como é definido o problema. Efectivamente, enquanto no método ABP, este aparece na sequência de um objectivo curricular, auxiliando um grupo para a definição dos seus objectivos de aprendizagem, podendo ocorrer simultaneamente com aulas e laboratórios, o método de Harvard "é um instrumento para o ensino/aprendizagem, em que o caso é elaborado como trabalho original inédito e apresentado na forma de texto estruturado contendo uma exposição datada, bem desenvolvida, e documentada com dados reais.

Ou seja, enquanto o método de Harvard é utilizado como o culminar de um processo, partindo de uma aprendizagem prévia ( knowledge driven theory), o método ABP serve como ponto de partida para um novo processo de aprendizagem ( problem solving theory).

Esta metodologia é utilizada para intervenção em empresas reais, durante um ano lectivo. A base de intervenção é a seguinte:

1. Formação de grupos multi-disciplinares

2. Agregação de um tutor a cada grupo

3. Agregação de um patrono a cada grupo

4. Escolha das empresas nas quais se vai efectuar a intervenção

5. Inicio da intervenção

6. Apresentação A1 (Formulação do Problema)

7. Relatório A1

8. Apresentação A2 (Resolução do Problema)

9. Relatório R2

10. Apresentação A3 (Implementação das Soluções)

11. Relatório Final

Outro exemplo interessante de aplicação da metodologia ABP e da sua influência na análise de problemas reais com que nos deparamos no dia a dia, foi a de uma experiência de uma proposta de educação ambiental desenvolvida em escolas públicas de nível médio do Estado de São Paulo. Com o objectivo de facilitar a aplicação da metodologia pelos professores, o Instituto BIE desenvolveu várias ferramentas (formulários), disponibilizadas no manual e na página web do Instituto. Ao todo, foram propostos oito formulários que, com excepção do primeiro, de identificação, estavam associados aos princípios de projecto acima mencionados. O emprego dos formulários contribui para a organização dos procedimentos didácticos e sua associação ao desenvolvimento de competências, competências, e aos conhecimentos trabalhados.

Um aspecto importante do método do BIE (2003) foi a elaboração de uma Questão Norteadora para o projecto. Esta deveria contemplar um problema autêntico, contendo um foco central para a investigação do aluno. O enunciado da questão abrangia o conteúdo a ser estudado, bem como os resultados esperados do projecto e devia servir de guia para a sua execução.

Partindo dessa orientação, cada escola participante elaborou as suas propostas de projectos, formulando as respectivas questões norteadoras, como por exemplo:

O que fazer com a quantidade de lixo urbano produzido pela sociedade actual?

Como é que a água das chuvas afecta as áreas desmatadas?

Que valorização se dá nas obras literárias em relação aos recursos renováveis?

Estamos conscientes da relação de interdependência que existe entre todos os seres vivos do planeta?

É interessante observar que a formulação da questão norteadora pode auxiliar no processo de contextualização de temas de interesse global como a água, o solo e as diferentes formas de poluição.

Quando comparado os exames padronizados das ciências básicas, com o resultado obtido em estudantes do método ABP, não existe uma diferença significativa no desempenho acadêmico com base no processo pedagógico. Os graus decorrentes de exames objectivos nas ciências básicas não são significativamente diferentes como uma função dos métodos de ensino/aprendizagem. Há evidência de que a capacidade de relembrar a longo prazo é melhor nos estudantes que passam por um currículo de ABP. O tempo de escolarização (a taxa de evasão; progresso irregular) para os estudantes de ABP é melhor ou igual ao de estudantes em um currículo tradicional. Em geral, os estudantes provenientes do ABP parecem ter habilidades superiores e melhor desempenho no ambiente que se encontra inserido, quando comparados aos estudantes provenientes dos programas tradicionais. Os estudantes do ABP podem apresentar pontuações mais altas nos testes de atitudes, de habilidades e de conhecimento humanístico. Os resultados do desempenho em testes de conhecimentos são semelhantes ou ligeiramente mais altos para estudantes nos currículos de ABP quando comparados com aqueles em currículos mais tradicionais. Isto pode ser suportado pelo facto dos estudantes que tiveram um método de estudo ABP, apresentam uma melhor capacidade de relembrar a longo prazo. Existem relatórios que descrevem as diferenças em como os estudantes estudam e como enfrentam sua aprendizagem tendo por base um currículo de ABP ou um currículo tradicional. Frequentemente os estudantes que utilizam a estratégia de aprendizagem baseada no método ABP, indicam que estudam para entender e encontrar significado no que estão estudando, enquanto que os estudantes em currículos mais tradicionais frequentemente indicam que estudam mais em um processo de aprendizagem por repetição e memorização. Os estudantes de ABP utilizam a biblioteca com mais frequência, utilizam uma variedade maior de recursos de aprendizagem, e escolhem esses recursos de forma auto-dirigida e não como tarefa definida pelos professores.

Os estudantes nos curso de ABP relatam sentirem-se mais satisfeitos, menos estressados, e com atitude mais positiva em relação ao ambiente de aprendizagem quando comparados a estudantes dos cursos tradicionais. São também inclinados a descreverem seus primeiros anos na escola médica como desafiadores, envolventes e difíceis enquanto os estudantes dos programas tradicionais descrevem suas experiências como sendo irrelevantes, passivas, e maçante.

Peixoto, João Paulo; Teixeira, Manuel; Coelho, Dídia; Moreira, Daniela; Mota, Paulo Sérgio, Estudos de Caso: O Método ABP Caso Home Concept, Edição Casos do IESF, 2006, Espaço Atlântico

RODRIGUES MLV & FIGUEIREDO JFC. Aprendizado centrado em problemas. Medicina, Ribeirão Preto, 29: 396-402, out./dez. 1996.

BERBEL, N. N.: "Problematization" and Problem-Based Learning: different words or different ways? Interface - Comunicação, Saúde, Educação, v.2, n.2, 1998.

The PBL learning process - www.pbli.org

DesMarchais, 2001; van Rossum, 2000; Schwartz, Mennin, Webb, 2001

Referências

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Se tem algum conhecimento sobre o tema, por favor, verifique e Esta página ou seção foi marcada para revisão devido a incoerências ou dados de confiabilidade duvidosa. melhore a coerência e o rigor deste artigo.

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Definição: Exemplo de metodologia ativa de Sala de aula invertida ou Aula invertida

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Definição: Exemplo de metodologia ativa de Sala de aula invertida ou Aula invertida

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Sala de aula invertida (em inglês: flipped classroom) é uma metodologia de blended learning pesquisada desde 1990.

Designa-se aula invertida porque inverte a lógica de organização da sala de aula. Com ela, os alunos aprendem o conteúdo em suas próprias casas utilizando Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), por meio de videoaulas ou outros recursos interativos, como jogos de computador, textos, vídeos ou outro conteúdo adicional para estudo.

Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Aula_invertida

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Alternar o índice

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.

Sala de aula invertida (em inglês: flipped classroom) é uma metodologia de blended learning pesquisada desde 1990. Entretanto, potencializou-se no ano de 2007, nos Estados Unidos da América, com os professores Jonathan Bergman, Karl Fisch e Aaron Sams. Esse tipo de estratégia pedagógica tem como objetivo usar o melhor dos recursos presenciais e virtuais, facilitando a aprendizagem dos estudantes.

Designa-se aula invertida porque inverte a lógica de organização da sala de aula. Com ela, os alunos aprendem o conteúdo em suas próprias casas utilizando Tecnologias de Informação e Comunicação ( TIC), por meio de videoaulas ou outros recursos interativos, como jogos de computador, textos, vídeos ou outro conteúdo adicional para estudo.

O professor torna-se o mediador e a tecnologia, suporte para que os estudantes acessem conteúdos e informações antes da aula. O tempo em sala, então, é optimizado e dedicado à discussões, dúvidas, pontos-chave e dinâmicas em grupos assim como o professor passa a ser o dinamizador para a realização de exercícios, atividades em grupo e realização de projetos. Aí aproveita para tirar dúvidas, aprofundar no tema e estimular discussões, a fazer também análises, avaliações e dinâmicas.

Essa modalidade tem como resultado uma maior interação entre professores e estudantes e permite um melhor aproveitamento a alunos com dificuldades na aprendizagem. Para os estudantes que têm mais facilidade em aprender, a aula invertida dá a oportunidade de estudarem assuntos novos, além do currículo padrão.

De acordo com a comunidade Flipped Learning Network, existem quatro pilares fundamentais da sala de aula invertida, definida por sua sigla FLIP:

Flexible environment (Ambiente flexível): os educadores criam espaços adaptáveis ​​onde os alunos escolhem quando e onde aprendem, proporcionando grande adaptabilidade ao processo. Além disso, os professores são flexíveis em suas expectativas, nos tempos de aprendizagem e na avaliação dos alunos.

Learning culture (Cultura de aprendizagem): O modelo de aprendizagem invertida muda deliberadamente a instrução para uma abordagem centrada no aluno, na qual o tempo de aula é gasto explorando tópicos com mais profundidade e criando mais oportunidades de aprendizado. Os alunos participam ativamente na construção do conhecimento, enquanto avaliam seu aprendizado de uma maneira que pode ser pessoalmente significativa.

Intentional content (Conteúdo intencional): os educadores pensam continuamente em como podem usar o modelo FLIP para ajudar os alunos a desenvolver a compreensão conceitual e a fluência processual. Os professores usam o conteúdo intencional para maximizar o tempo de aula, a fim de adotar métodos e estratégias de aprendizagem ativos centrados no aluno.

Professional educator (Educador profissional): os educadores profissionais observam continuamente os seus alunos, fornecendo-lhes feedback relevante em todos os momentos, bem como avaliando o seu trabalho. Os educadores profissionais são reflexivos em sua prática, interagem uns com os outros para melhorar a qualidade de seus ensinamentos, aceitam críticas construtivas e toleram "o caos controlado em suas salas de aula".

Referências

1. ↑ E se a sala de aula desse uma cambalhota?, por Marlene Carriço, Observador, 13/9/2016

2. ↑ Sala de aula invertida, SOS Professor

3. ↑ a Método que inverte a lógica tradicional: os alunos aprendem em casa e usam a sala de aula para tirar dúvidas, Porvir, 26 de abril de 2013 b

4. ↑ Sala de aula invertida para uma aprendizagem invertida, por Roberto Flores Lacorte, 19/Abril/2015

5. .. outros formatos tais como podcasts, blogs, utilizando as seguintes ferramentas: Google Drive, Dropbox, Facebook, Twitter, Youtube, Slideshare, sites Wiki e os alunos acessam em casa, na hora que desejarem, e quantas vezes quiserem.O professor pode criar vídeos curtos de 8 a 12 minutos ou até mesmo selecionar vídeos e palestras da internet. Outra dica é incluir nos vídeos perguntas-chaves para o aluno responder quando retornar à sala de aula - Sala de aula invertida, SOS Professor (↑ http://www.sosprofessor.com.br/blog/sala-de-aula-invertida/).

6. ↑ Sala de Aula Invertida, GoConqr

7. ↑ Bergmann, Jonathan; Sams, Aaron (2012). Flip your classroom (em inglês). [S.l.]: International Society for Technology in Education. p. 19-33. ISBN 978-1-56484-315-9

8. ↑ "Pillar 1: Flexible Environment Archives - Flipped Learning Network Hub". Flipped Learning Network Hub (em inglês)

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Aula invertida - Wikipédia, a enciclopédia livre

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Alternar o índice Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre. Sala de aula invertida (em inglês: flipped classroom) é uma metodologia de blended learning pesquisada desde 1990. Entretanto, potencializou-se no ano de 2007, nos Estados Unidos da América, com os professores Jonathan Bergman, Karl Fisch e Aaron Sams. Esse tipo de estratégia pedagógica tem como objetivo usar o melhor dos recursos presenciais e virtuais, facilitando a aprendizagem dos estudantes.

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Olá! nesta coluna, separamos para você algumas mídias sobre IA.

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Olá! nesta coluna, separamos para você algumas mídias sobre IA.

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Bons estudos!

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Olá! nesta coluna, separamos para você algumas mídias sobre  METODOLOGIA ATIVA (MA)

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Olá! nesta coluna, separamos para você algumas mídias sobre  METODOLOGIA ATIVA (MA)

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Bons estudos!

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Olá! nesta coluna você vai colocar a mão na massa com o Chatbot

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Olá! nesta coluna você vai colocar a mão na massa com o Chatbot

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ATIVIDADE

1-Entrar no site Talk IA https://talkai.info

IMPORTANTE: Para entender o site, procure ler a tela inicial sobre o site, basta descer a barra de rolagem.

Para iniciar: Clicar em experimentar o Chatbot

2-Elaborar uma pergunta sobre o autocuidado sobre uma doença crônica

3-Realizar a leitura do resultado

4-Veja a seguir, a imagem com a consulta gerada sobre diabetes

5-Registre sua pergunta realizada no site como: <nome completo> + "pergunta realizada no site entre aspas" na postagem com o exemplo gerado.

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EXEMPLO DE RESPOSTA gerada no site Talk IA

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EXEMPLO DE RESPOSTA gerada no site Talk IA

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Nesta imagem foi colocado a pergunta e resposta site do Chatbot.

Para visualizar a resposta basta clicar na imagem para demonstrar em sua tela.

AGORA REGISTRA AQUI NOS COMENTÁRIOS A PERGUNTA QUE VOCÊ REALIZOU, conforme as orientações a seguir:

<nome completo> + "pergunta realizada no site entre aspas"

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FOCO NOS PROFISSIONAIS DE SAÚDE PARA ENTENDER SOBRE TECONOLOGIAS EMERGENTES

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FOCO NOS PROFISSIONAIS DE SAÚDE PARA ENTENDER SOBRE TECONOLOGIAS EMERGENTES

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1-Preparar os profissionais de saúde nas implantações de sistemas/plataformas elaborados com a tendência das tecnologias emergentes atuais.

2-Capacitar os profissionais de saúde sobre os principais conceitos de Inteligência Artificial (IA) e Metodologias Ativas (MA).

3-Fazer práticas com recursos online com a usabilidade do chatbot e entender o conceito de MA nos sistemas/plataformas

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Olá! nesta coluna você vai colocar a mão na massa com a MA

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Olá! nesta coluna você vai colocar a mão na massa com a MA

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ATIVIDADE

1-Entrar no site do Google e pesquisar sites que usam METODOLOGIAS ATIVAS.

Ao encontrar um site sobre as metodologias ativas, basta seguir as seguintes orientações.

2-Para criar uma postagem nesta coluna, basta clicar no sinal de + para abrir uma telinha para digitar as informações

ASSUNTO: coloque seu NOME COMPLETO

IMAGEM: Copie e cole o endereço de site (URL) realize este procedimento duas vezes, como o exemplo da postagem abaixo.

TEXTO: Escreva sobre a MA do site encontrado

E ao terminar a digitação, clique no botão ATUALIZAR para postar sua resposta

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ARTIGO: Inteligência Artificial e Medicina

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ARTIGO: Inteligência Artificial e Medicina

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Fonte: https://doi.org/10.1590/1981-52712015v41n2esp

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Ao longo de sua evolução, o homem adquiriu uma série de extensões. Com o desenvolvimento da oposição do polegar pôde segurar um porrete e aumentar o tamanho de seu braço ou atirar pedras para se defender de agressores. Com o uso de ondas de rádio pôde atingir populações distantes e com o microscópio ver dimensões muito pequenas, como as bactérias.

Se o telefone permitiu a conversa entre pessoas que residem em qualquer lugar do planeta, estendendo a capacidade de ouvir, a televisão permitiu ver fatos distantes e no momento em que se produzem, aumentando a capacidade de ver.

O advento do computador trouxe uma enorme ampliação da dimensão do homem, aumentando sua capacidade de calcular e armazenar grandes volumes de informação, e isso em nanossegundos. Ampliou sua memória e o tempo de recuperação de uma informação. O "aqui e agora" passou a ser o mote do mundo atual, caracterizando uma sociedade em mudança rápida e constante.

A criação de redes que interligam computadores, ensejando a comunicação rápida entre pessoas, de certo modo fragmentou e segmentou a sociedade em grupos de interesses semelhantes.

Conversa-se mais através de smartphones do que presencialmente. A oferta contínua de vídeos e áudios em streaming reforça esse processo de individualização e isolamento. Talvez isso explique o fato de ser a depressão um dos grandes problemas médicos da atualidade.

Ao mesmo tempo, houve um grande avanço nas tecnologias médicas voltadas ao diagnóstico pela imagem: o ecocardiograma, que, alguns acham, tornará obsoleto o estetoscópio, o ultrassom, que substitui, dizem, a palpação e a percussão do abdome, a ressonância, que substitui os exames de radiologia contrastada, e o PET, que permite verificar as áreas envolvidas em várias atividades cerebrais, vieram substituir o exame clínico dos pacientes e a relação médico-paciente. Hoje, faz-se diagnóstico pelos exames e não pelo raciocínio e julgamento clínico. Para que avaliar a expansão torácica, auscultar, sentir o frêmito toracovocal ou fazer uma percussão para diagnosticar uma pneumonite, se um raio X simples de tórax pode fazer o diagnóstico?

Trabalhos recentes enfatizam " the fading art of the clinical examination " e ressaltam a necessidade de olhar, ouvir e examinar o paciente e só então pedir exames para comprovar a hipótese diagnóstica.

Inteligência Artificial em medicina é o uso de computadores que, analisando um grande volume de dados e seguindo algoritmos definidos por especialistas na matéria, são capazes de propor soluções para problemas médicos.

Computadores podem armazenar e recuperar dados sobre imagens, como lesões dermatológicas ou exames radiológicos, de ultrassom, de ressonância magnética, de tomografia por emissão de pósitrons (PET), de ecocardiogramas, de eletroencefalogramas, eletrocardiogramas, dados de dispositivos vestíveis/corporais ( wearable devices) e gerar probabilidades de diagnóstico baseadas em algoritmos de decisão estabelecidos e que podem se automodificar em decorrência de resultados obtidos ( self improvement).

Dados de pacientes podem ser coletados seja diretamente de prontuários médicos eletrônicos, seja por meio da digitação de informações de anamnese, de exame clínico do paciente, exames complementares, evolução da enfermidade e medicamentos prescritos e usando algoritmos definidos e que podem ser atualizados com a análise desses dados e propor diagnósticos diferenciais de enfermidades, com as respectivas probabilidades de ocorrência.

Atualmente, o uso de wearable devices tem sido introduzido na prática médica, obtendo informações contínuas sobre glicemia, ECG e movimento, por exemplo, que podem gerar ações automatizadas, como injetar insulina, dar uma descarga elétrica de um desfibrilador subcutâneo ou variar a dose de um medicamento em pacientes com doença de Parkinson. Informações desses gadjets são capturadas pelo celular do paciente e podem ser transmitidas ao seu médico.

Desde algum tempo, busca-se desenvolver sistemas computadorizados de apoio ao diagnóstico clínico. Howard Bleish, há mais de 50 anos, já oferecia um sistema que, avaliando dados de um paciente, sugeria ações para restabelecer seu equilíbrio hidroeletrolítico.

Recente trabalho selecionou quatro sistemas, após eles terem analisado dados de 20 casos clínicos apresentados no New England Medical Journal e no Medical Knowledge Self Assessment Program ( MKSAP) do American College of Physicians, que visa avaliar os conhecimentos de medicina interna de estudantes do terceiro ano de Medicina de escolas dos EUA. Dois desses sistemas de diagnósticos diferenciais - DDX ( DXPlain, de Harvard, e Isabel, privado) - indicaram acertos significativos, ainda que não tenham acertado o diagnóstico de dois casos do MKSAP.

Berner e col. discutiram a relevância de se ter uma lista de hipóteses diagnósticas, seja para o clínico, seja para estudantes de Medicina. Uma lista de possíveis diagnósticos, aceitos de forma acrítica, poderia resultar no pedido de muitos exames para esclarecer o caso, tornando mais caro o tratamento do paciente.

O uso de sistemas que cruzam remédios prescritos e dados do paciente, evitando interações ou doses inapropriadas, está disponível e se reflete numa melhor e mais segura prescrição medicamentosa. Médicos e farmacêuticos se beneficiam muito com esses sistemas que confrontam dados e prescrições, evitando casos de medicações inadequadas a mulheres grávidas, doentes com insuficiência renal, alérgicos à droga prescrita e interações entre medicações feitas por mais de um profissional.

A tomada de decisão em medicina depende, essencialmente, da proposta de hipóteses diagnósticas sugeridas pelo médico após colher e avaliar dados sobre os problemas de saúde de um paciente. Essas hipóteses seriam avaliadas e indicariam a necessidade de ter novas informações sobre o caso ou a realização de exames complementares que permitam eleger a melhor opção na solução do problema.

A experiência obtida após anos de trabalho clínico permitiria ao profissional avaliar melhor essas hipóteses diagnósticas fazendo perguntas ao paciente ou sugerindo exames a serem realizados.

Um trabalho clássico de Elstein e cols. indicava, após longa pesquisa registrando o processo de solução de problemas em várias situações controladas, o seguinte:

1. Hipóteses de solução de problemas, com frequência, são geradas precocemente ao se entrevistar um paciente, seja porque o médico se lembra de casos semelhantes, seja porque leu um artigo que discutia situações com as mesmas características;

2. Hipóteses são, de regra, apresentadas em número limitado, mesmo em casos complexos; não obstante, hipóteses gerais, como dor abdominal, podem ser propostas junto com outras;

3. Como consequência da proposição precoce de hipóteses, os médicos podem buscar novos dados para comprovar suas hipóteses e não para reavaliá-las, necessitando de muito mais informação ou resultados de exames para rever essas hipóteses;

4. A solução de um caso está, de regra, relacionada à competência do profissional em relação ao problema apresentado pelo paciente. Como dizia Claude Bernard, "quem não sabe o que procura não entende o que encontra".

Estudos de Rimoldi mostraram que o número de dados de anamnese, exame físico e exames complementares requisitados por internos, residentes e especialistas para resolver um caso varia significativamente, indicando a importância da experiência na proposição de possíveis diagnósticos. O reconhecimento de padrões ( pattern recognition) e de critérios de diagnóstico (combinação de sintomas, sinais e resultados de exames) é usado na determinação de um diagnóstico correto.

Um trabalho da Universidade Estadual de Londrina sobre o raciocínio clínico dos estudantes de Medicina indicou dois processos de elaboração de hipóteses diagnósticas entre os alunos: hipotético-dedutivo e indutivo. Mostrou predominância de alunos (69%) induzindo um diagnóstico. Esses processos ressaltam dois tipos de pensar: o teórico-dedutivo (que vai do geral ao particular), mais comum entre latinos, e o empírico-indutivo (que vai do particular ao geral), que caracteriza, em geral, os anglo-saxões .

Sistemas de suporte à decisão clínica podem assistir o profissional nesse processo de tomada de decisão. Esses sistemas podem sugerir hipóteses, com suas probabilidades de ocorrência, mas não explicam o porquê dessas hipóteses. Informam o know-what, mas não o know-why.

Por outro lado, o sistema de tomada de decisão, dependendo da capacidade de perceber o que ocorre com o paciente, pode levar a erros na conduta proposta.

Uma menina de 14 anos procurou o Hospital de Sobradinho em Brasília com amenorreia primária. Queixava-se de "ainda não ter ficado moça". Mas o residente que a atendeu observou a icterícia da paciente e, após exames, fez um diagnóstico de anemia falciforme. Tratou a paciente e deu-lhe alta, mas a paciente, chorando, dizia ao médico que não a tinham tratado porque "ainda não tinha ficado moça".

Para obviar essa distorção na percepção de um caso, Weed propôs em 1964 a adoção do "Prontuário Orientado para Problemas", em que, após ouvir e examinar o paciente, o médico deveria listar os problemas apresentados seja de ordem somática, seja de ordem psicológica e mesmo de ordem social, e propor um plano de ação para cada problema apresentado.

O "Prontuário Médico Orientado para Problemas" foi adotado em poucos hospitais, talvez porque, reconhecendo os problemas do paciente e propondo um plano de diagnóstico e tratamento para cada problema, a competência médica fique sujeita a uma clara avaliação por seus pares.

Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a desenvolver sistemas que simulem a capacidade humana de percepção de um problema, identificando seus componentes para, com isso, resolver problemas e propor/tomar decisões.

Outra definição de Inteligência Artificial indica que seria a criação de sistemas inteligentes de computação capazes de realizar tarefas sem receber instruções diretas de humanos (os "robôs" são exemplos disso).

Usando diferentes algoritmos e estratégias de tomada de decisões e um grande volume de dados, sistemas de IA são capazes de propor ações, quando solicitados.

A Inteligência Artificial envolve várias etapas ou competências, como reconhecer padrões e imagens, entender linguagem aberta escrita e falada, perceber relações e nexos, seguir algoritmos de decisão propostos por especialistas, ser capaz de entender conceitos e não apenas processar dados, adquirir "raciocínios" pela capacidade de integrar novas experiências e, assim, se autoaperfeiçoar, resolvendo problemas ou realizando tarefas.

Os primórdios da IA datam de 1950, quando Alan Turing publicou seu artigo " Computing Machinery and Intelligence " e propôs o teste (hoje nomeado TT em sua homenagem) que compara a performance de um computador e de uma pessoa na solução de um problema.

O termo Inteligência Artificial foi cunhado numa conferência no Dartmouth College em 1956 por McCarthy e cols., e a sua aplicação em medicina iniciou-se com o artigo de Shortlife em 1963.

Szlovits, em publicação de 2009, admite que atualmente a IA em medicina está se tornando não apenas uma parte, mas um componente essencial da informática médica e um recurso importante na solução de problemas em atenção à saúde.

As pesquisas iniciais visavam capturar o conhecimento de especialistas no desenvolvimento de sistemas de apoio ou proposta de soluções clínicas.

Atualmente, o problema é processar um grande volume de informações, seja por meio de prontuários eletrônicos com dados dos pacientes, resultados de seus exames, diagnóstico proposto, prescrição e resultados dessas medicações, seja por digitação, considerando que dados podem não estar disponíveis ou podem estar incompletos. Deve-se considerar também que informações ainda podem ter que ser digitadas em decorrência da incompatibilidade de sistemas onde elas estejam registradas. Há que se considerar, no entanto, que essa digitação poderá eventualmente introduzir um componente de erro humano.

Sistemas que funcionam em background podem ser utilizados para verificar dados de pacientes, como interação e incompatibilidade de medicamentos, dados de exames complementares discrepantes, exames solicitados e/ou a serem realizados.

O problema da perda de confidencialidade dos dados armazenados tem sido ressaltado e deve ser sempre discutido, mas sistemas de saúde, como o NHS da Inglaterra, indicam que o benefício da troca de experiências excede problemas eventuais decorrentes da quebra de confidencialidade. A troca de informações já é feita entre pacientes com websites, como PatientsLikeMe, Acor ( association of cancer online), CrowdMed, SmartPatients.

Várias empresas estão muito engajadas em projetos de IA, como IBM, Google, Apple, Microsoft e Amazon.

Com a disseminação dos smartphones, sistemas como o Apple Siri, Microsoft Cortana e Google Now permitem interação em linguagem aberta, funcionando como um assistente pessoal, dando informações ao usuário, lembrando ações a serem tomadas, fazendo postagens no Facebook ou Twitter e conversando com o usuário como um amigo virtual.

Duas das mais importantes experiências no uso de IA em vários campos, inclusive medicina, são a plataforma Watson Health, da IBM, e o Deep Mind, da Inglaterra, que processam informações armazenadas na "nuvem" de oncologia e de avaliação de risco e evolução de pacientes.

Registrando um grande número de casos com seu esquema de diagnóstico, tratamentos prescritos e resultados obtidos, esses sistemas permitem uma expansão do conhecimento médico e a sugestão de condutas a serem seguidas, nesse caso com embasamento probabilístico.

Pesquisadores da IBM, usando redes neurais, conseguiram obter uma acurácia de 86% no diagnóstico de retinopatia diabética feito em 35 mil imagens de retina acessadas através da tecnologia EyePACs da IBM de identificação de lesões e outros sinais observados em vasos sanguíneos.

Ao contrário do Watson, que processa mais demandas específicas, o Deep Mind, criado em 2010 e comprado pela Google em 2014, também usando uma rede neural, pretende não ser programado com fins predefinidos, "aprendendo" com a experiência na solução de problemas.

O Deep Mind tem sido usado em medicina na avaliação de scans visuais, buscando causas de cegueira. Em 2016, estabeleceu um projeto com o Royal Free London NHS Foundation Trust e com o Imperial College Health Care NHS Trust para acessar os prontuários eletrônicos de pacientes e avaliar seus dados, o que tem gerado grande controvérsia no país. O problema da confidencialidade dos dados tem sido questionado, sobretudo pelo fato de eles serem processados livremente por uma empresa privada (Google).

No Brasil, em 2016, a Fiocruz criou o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs), buscando integrar dados de saúde e políticas sociais de mais de cem milhões de brasileiros contemplados no Programa Bolsa Família e outros programas de proteção social numa única base de dados, mas preservando a confidencialidade desses dados.

Também foram criadas plataformas de vigilância em saúde, estudos genéticos (Epigen), de incorporação de tecnologias e inovações em sistemas de informação para apoiar o SUS e de Estudos de Equidade e Sustentabilidade Urbana e seus efeitos em saúde. Essa iniciativa deverá ser o começo de um programa de integração de dados sobre as condições de saúde de indivíduos e da população do País.

Em trabalho recente, Mukherjee relata a experiência de Sebastian Thrun, da Universidade de Stanford, que armazena, numa rede neural de computação, 130 mil imagens de lesões da pele classificadas por dermatologistas. O sistema usa algoritmos que reconhecem imagens e suas características ( pattern recognition). Em junho de 2015, Thrun e equipe começaram a validar o sistema usando um conjunto de 14 mil imagens que haviam sido diagnosticadas por dermatologistas, solicitando que o sistema reconhecesse três tipos de lesão: benignas, malignas e crescimentos não cancerosos. O sistema acertou 72% das vezes, comparado com um acerto de 66% obtido por dermatologistas qualificados. A experiência de Thrun foi ampliada para incluir 25 dermatologistas e uma amostra de 2 mil casos biopsiados. A máquina continuou sendo mais acurada.

Outra experiência relatada por Mukherjee foi desenvolvida na Universidade de Columbia: uma radiologista discutia a importância de diagnosticar precocemente um AVC numa tomografia computadorizada ( CT scan), permitindo a destruição oportuna de um coágulo no cérebro. É fácil diagnosticar um AVC quando o cérebro já está morto e cinzento, dizia ela. O desafio é diagnosticar e intervir precocemente. O reconhecimento de imagens feito por IA poderia obviar esse desafio pelo reconhecimento de pequenos detalhes indicando áreas suspeitas em cortes de CT que poderiam passar despercebidas.

O dermatologista Lindsay Bordone, da Universidade de Columbia, tinha 49 pacientes agendados no dia. Examinados em sequência, todos saíam felizes. É que o computador pode acertar o know-what, mas o médico, conversando com seu paciente, explica o know-why. Isto indica por que os médicos nunca serão substituídos por uma máquina. Elas não explicam o porquê nem aliviam a angústia do paciente.

O apoio à decisão clínica disponível por meio de consultores on-line, como oferecido no Brasil pelo Telessaúde/TeleMedicina, favorece a prática em lugares remotos onde a disponibilidade de recursos e a possibilidade de discutir o caso in loco são escassas ou inexistentes. A disponibilização contínua de sistemas computadorizados de apoio à decisão clínica seria outra alternativa a ser postulada.

A capacidade de armazenar dados aumentou de forma exponencial nas últimas décadas. De armazenamento em fitas e discos móveis, passou-se a armazenar via internet em sistemas de grande capacidade ( warehouses) e, atualmente, em redes de computadores ditos "na nuvem".

O armazenamento de dados passou a ser gigantesco, levando ao conceito de big data. Estima-se em 2,5 exabytes (um exabyte corresponde a 10 à potência 18; para comparação, um gigabyte é 10 à potência 9), com um crescimento anual previsto de 57% no período de 2014-2019, chegando a 24,3 exabytes em 2019, admitindo-se ainda que em 2019 vídeos deverão corresponder a 50% do tráfego na internet.

Big data está sendo gradualmente introduzido no sistema de atenção à saúde. Dados de prevalência, incidência e evolução de enfermidades permitiriam gerar dados estatísticos, antecipar surtos epidemiológicos e prescrever ações preventivas.

Dados de pacientes, como idade, sexo, etnia, local de residência, antecedentes pessoais e familiares, sintomas e sinais apresentados, exames realizados ou obtidos por meios eletrônicos ( wearable devices), diagnósticos feitos, tratamento e evolução coletados, permitiriam estabelecer uma base de dados e aprimorar condutas estabelecidas.

Esses dados deveriam ser disponibilizados ao paciente, que poderia participar de decisões que envolvessem ações médicas, já que as consequências dessas ações seriam sofridas por ele.

Eric Topol fala em empoderar o paciente na discussão de seu problema de saúde, sobretudo se se considerar que outros sistemas como o Google já oferecem dados sobre problemas médicos, mas sem uma análise criteriosa dessa informação. O médico poderá discutir o caso agregando seu know-why.

O problema passou a ser dispor de processos de integração e pesquisa em diferentes bases de dados. Sistemas integrados e universais de atenção à saúde, como o National Health Service, da Inglaterra, facilitam a pesquisa por constituírem uma base de dados única. Discute-se a abertura desses dados a toda a comunidade médica, com a certeza de que o benefício de trocar e compartilhar experiências é muito maior que a preservação de sua confidencialidade.

Um sistema único e padronizado de dados em saúde poderia ser o trunfo essencial a garantir a qualidade da atenção prestada em saúde no Brasil.

Integrar diferentes sistemas de registro eletrônico de dados em medicina e saúde é o grande desafio. A adoção de diferentes sistemas informatizados nos estados e municípios brasileiros e a baixa integração com os sistemas privados de saúde dificultam a criação de uma base de dados única e nacional e a possibilidade de estabelecer condutas e diretrizes para os principais problemas de saúde do País.

A obtenção de dados colhidos no Datasus com o fim de pagar contas hospitalares e que seriam processados, eventualmente, no sistema de computação do Cidacs-Fiocruz poderia iniciar um programa de racionalização e melhoria da atenção médica no País, seja pelo conhecimento da frequência de ações adotadas para resolver casos clínicos e custos envolvidos, seja pela possibilidade de verificar os resultados dos procedimentos realizados e tratamentos prescritos, evitando recorrências e sugerindo ações preventivas.

Integrar dados dos vários níveis de atenção à saúde, analisando-os por região e complexidade, incentivar a troca on-line de experiências, discutir o uso de novas tecnologias na prática médica, não só em grandes centros, mas, sobretudo, em áreas remotas, são imperativos a serem discutidos.

Dados de notificações de doenças processados tempestivamente pela vigilância em saúde permitem estudar não só o diagnóstico desses casos, como os desvios em sua evolução, prever a possibilidade de surtos e epidemias, e propor as medidas necessárias de prevenção e proteção da saúde da população.

Afortunadamente, a informação científica tende a ser padronizada. A Organização Mundial da Saúde e o Instituto de Saúde dos EUA (NIH) desenvolveram padrões, como a Classificação Internacional de Doenças (CID) e a International Health Terminology Standards Development Organization ( Snomed). A integração de dados genômicos é feita por meio de sistemas de nomenclatura como o Gene Ontology. Sem uma padronização de dados fica difícil a integração e a adoção de sistemas de apoio à decisão clínica e em sistemas de saúde.

Big data que agregam informações sobre saúde, determinantes genéticos de doenças, estudos de órgãos, células, moléculas, e até átomos, de mecanismos de transcrição e repressão do DNA e como modificá-los, de proteínas e metabólitos e a interação de indivíduos com o ecossistema ensejam um conhecimento de possíveis agravos à saúde do indivíduo e da população e como controlá-los e resolvê-los.

Nos EUA, o programa de pesquisa em câncer estabeleceu o projeto NCI-Match, que busca parear tipos de tumor e terapias prescritas. O projeto envolveu mil pacientes que apresentavam um tumor que não havia respondido a tratamentos padrões para o caso. Usando marcadores genéticos, buscou-se propor drogas mais bem ajustadas e observar a evolução do paciente.

O programa Precision Medicine Initiative prevê estabelecer uma base de dados genéticos de um milhão de pessoas para avaliar a eficácia de drogas em condições específicas.

Um volume muito grande de informações médicas (80% segundo a IBM) já está armazenado nos bancos de dados do Watson, supercomputador da empresa. O sistema Watson de oncologia é hoje usado em um grande número de instituições de saúde dos EUA.

No Brasil, o Fleury Medicina e Saúde é o primeiro parceiro da unidade IBM Watson em Saúde na América Latina, iniciando, sobretudo, estudos com o Watson Genomics para auxiliar médicos a identificar medicamentos e ensaios clínicos relevantes com base em alterações genômicas de um indivíduo e dados extraídos da literatura médica. O Watson na área de saúde fornece a oncologistas conhecimentos advindos dos mais importantes centros de pesquisa e tratamento de câncer no mundo.

Esperamos que outras instituições brasileiras sigam a experiência do Fleury e que passem a intercambiar informações sobre problemas de atenção à saúde em nível individual e coletivo.

A deficiência na interação com o paciente, a falta de seu exame clínico e a dependência de exames complementares no diagnóstico médico irão aumentar cada vez mais o uso do computador em medicina.

A disponibilidade de sistemas de apoio à decisão clínica com grande acurácia, o uso de dispositivos vestíveis/corporais ( wearable devices), o aumento exponencial da capacidade de armazenar e processar dados de pacientes e da população ( big data) são fatos que já se integraram à realidade em muitos países.

A Inteligência Artificial processa esses dados por meio de algoritmos que tendem a se aperfeiçoar pelo seu próprio funcionamento ( self learning) e a propor hipóteses diagnósticas cada vez mais precisas.

O sistema de computação Deep Mind inglês, recentemente adquirido pela Google, processa atualmente 1,6 milhão de prontuários de pacientes atendidos nos hospitais do Serviço Nacional de Saúde da Inglaterra (NHS), buscando desenvolver uma nova geração de sistemas de apoio à decisão clínica, analisando dados desses pacientes e gerando alertas sobre a sua evolução, evitando medicações contraindicadas ou conflitantes e informando tempestivamente os profissionais de saúde sobre seus pacientes.

A IBM, por sua vez, criou um supercomputador - o Watson - com capacidade de armazenar dados médicos num volume extraordinário. O Watson assimilou dezenas de livros-textos em medicina, toda a informação do PubMed e Medline, e milhares de prontuários de pacientes do Sloan Kettering Memorial Cancer Hospital. Segundo a revista Forbes, o Watson analisou 25 mil casos clínicos com a assistência de 14.770 médicos para buscar melhorar sua acurácia diagnóstica e está ficando mais inteligente a cada ano. Sua rede de oncologia é hoje consultada por especialistas de um grande número de hospitais.

O programa Precision Medicine Initiative prevê estabelecer uma base de dados genéticos de um milhão de pessoas para avaliar a eficácia de drogas em condições específicas.

O processamento de um grande volume de informações em saúde permitirá melhorar a compreensão da gênese, diagnóstico e tratamento de problemas de saúde não só do indivíduo, como da população. Permitirá, em consequência, propor novas ações voltadas à promoção, prevenção e recuperação da saúde, o que incluiria a necessidade de eventual reestruturação dos sistemas voltados a desenvolver essas ações.

Mas se o computador fornece o know-what, caberá ao médico discutir o problema de saúde e suas possíveis soluções com o paciente, indicando o know-why do seu caso. Isto requer uma contínua preocupação com a qualidade da formação médica e o entendimento de que o médico talvez seja o mais importante agente terapêutico, pela orientação que dá a seu paciente e, consequentemente, pelo alívio de suas tensões e necessidades.

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Ao longo de sua evolução, o homem adquiriu uma série de extensões. Com o desenvolvimento da oposição do polegar pôde segurar um porrete e aumentar o tamanho de seu braço ou atirar pedras para se defender de agressores. Com o uso de ondas de rádio pôde atingir populações distantes e com o microscópio ver dimensões muito pequenas, como as bactérias.

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SITE: Os 26 Melhores Chatbots do Mercado para usar em 2025

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SITE: Os 26 Melhores Chatbots do Mercado para usar em 2025

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Fonte: https://leadster.com.br/blog/melhores-chatbots/

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Blog Leadster: O Melhor Conteúdo sobre Geração de leads

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Os 26 Melhores Chatbots do Mercado para usar em 2025

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Procurando a melhor opção de marketing conversacional para a sua marca? Confira nossa seleção com os melhores chatbots do mercado para cada necessidade.

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PODCAST:  INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E EDUCAÇÃO: COMO ESTAMOS NOS ADAPTANDO - JOÃO MATTAR  

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PODCAST:  INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E EDUCAÇÃO: COMO ESTAMOS NOS ADAPTANDO - JOÃO MATTAR  

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Fonte: https://youtu.be/NQSz--1Arc0?si=A6Aixp11wCRN4Ncn

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E EDUCAÇÃO: COMO ESTAMOS NOS ADAPTANDO - JOÃO MATTAR  Ceforcast. Podcast #01

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Fonte: https://www.youtube.com/live/VYK_t-OwcRU?si=znCK4BYjqTFukHMe

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ARTIGO: O uso das metodologias ativas de aprendizagem na formação do professor: das universidades para a prática nas escolas

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ARTIGO: O uso das metodologias ativas de aprendizagem na formação do professor: das universidades para a prática nas escolas

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Fonte: https://educacaopublica.cecierj.edu.br/artigos/23/8/o-uso-das-metodologias-ativas-de-aprendizagem-na-formacao-do-professor-das-universidades-para-a-pratica-nas-escolas

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Revista Educação Pública - O uso das metodologias ativas de aprendizagem na formação do professor: das universidades para a prática nas escolas

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O ambiente escolar vem se modificando juntamente com os avanços tecnológicos, consequentemente, a facilidade de conexão do aluno com o mundo à sua volta é disponibilizada de inúmeras formas. Ao deparar-se com esse aluno, o professor se encontra na função de atraí-lo para a aula. Este artigo apresenta um estudo bibliográfico que tem por objetivo compreender a importância da formação do professor por meio das metodologias ativas até o exercício docente, compreendendo tais metodologias como ferramentas de mudança na prática de ensino tradicional, partindo de alguns questionamentos.

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ARTIGO:  Metodologias ativas de ensino em saúde e ambientes reais de prática: uma revisão

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ARTIGO:  Metodologias ativas de ensino em saúde e ambientes reais de prática: uma revisão

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Fonte: https://www.revistas.usp.br/revistadc/article/view/171229

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Metodologias ativas de ensino em saúde e ambientes reais de prática: uma revisão | Revista de Medicina

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Introduction: In view of the demand for the elaboration of teaching strategies adapted to the current reality, knowledge about active teaching-learning methodologies has great value for medical education. There are several types of active methodologies and those based on problem cases have been implemented in medical graduation earlier; despite being an integral and necessary part of the curriculum of medical education institutions, there is no consensus on its form of guidance, applicability and evaluation. We propose a review of the literature on teaching-learning methodologies in real environments, knowing their benefits and applications. Materials and Methods: The present study is a narrative review of the literature which included 23 articles and 1 book chapter between 1992 and 2018, in Portuguese and English, and the PubMed, SciELO, Lilacs and CAPES Periodicals. Discussion: The methods proposed for guidance, evaluation and feedback are varied, adaptable and constantly changing. “Preceptor in a minute”, “The moment in five minutes” and “SNAPPS method” are different ways of discussing these scenarios in order to facilitate the student-patient-preceptor interaction process. Learning strategies in real environments present benefits in relation to the learning of strict theoretical contents, as it places the student in a real working environment and stimulates the elaboration of systematic diagnostic reasoning, which requires the recovery of previous knowledge. It is believed that the professional who is trained with these active methodologies will have a profile of autonomy, self-education and a proactive and scientifically based professional attitude. Conclusion: There are no rules for inserting active methodologies in the university curriculum, their use must be adapted to the reality and profile of each institution. It is noteworthy that the teacher / preceptor must reflect on his teaching methods, seeking to understand his methodology and reframing his performance, encouraging the search for more active and efficient tasks.

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Implantação de sistemas/plataformas com as tecnologias emergentes

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Implantação de sistemas/plataformas com as tecnologias emergentes

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Educação Personalizada: Chatbots serão utilizados para fornecer educação personalizada e contínua, adaptando o conteúdo às necessidades específicas de cada paciente. Esses chatbots serão programados para oferecer materiais educativos em diversos formatos, como vídeos, artigos e quizzes interativos, para engajar os pacientes e reforçar o aprendizado (Haque & Chowdhury, 2023).

Monitoramento de Sintomas: A plataforma permitirá que os pacientes registrem seus sintomas em tempo real através de interfaces intuitivas. Utilizando algoritmos de inteligência artificial, o sistema analisará os dados dos pacientes para fornecer feedback personalizado e alertas de saúde, conforme necessário (Pardos et al., 2023).

Gestão de Medicação: Os chatbots também ajudarão na gestão de medicação, enviando lembretes automáticos aos pacientes para tomar seus medicamentos no horário certo e monitorando a adesão ao tratamento. Além disso, o sistema será capaz de alertar sobre interações medicamentosas potenciais, baseando-se em bases de dados atualizadas e confiáveis (Haque & Chowdhury, 2023).

Gamificação e Recompensas: Para aumentar o engajamento e a motivação dos pacientes, a plataforma conta com elementos de gamificação. Os pacientes poderão ganhar pontos e recompensas ao aderir ao seu plano de tratamento e participar ativamente de atividades educativas. Essa abordagem é projetada para promover comportamentos saudáveis de maneira divertida e motivadora (Pardos et al., 2023).

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https://www.duolingo.com/

METODOLOGIA ATIVA DE GAMIFICAÇÃO

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Duolingo is the world's most popular way to learn a language. It's 100% free, fun and science-based. Practice online on duolingo.com or on the apps!