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A história da IA remonta a 1763, quando Thomas Bayes desenvolveu um modelo para raciocinar sobre probabilidade. A Inferência Bayesiana, derivada desse modelo, foi amplamente utilizada por cientistas ao longo dos séculos.

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1943: primeiro paper sobre neurônios artificiais

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1943: primeiro paper sobre neurônios artificiais

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Em 1943, McCulloch e Pitts apresentaram o primeiro paper sobre neurônios artificiais, desencadeando discussões que culminaram na revolução da IA generativa.

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Alan Turing, muitas vezes chamado de "Pai da Inteligência Artificial"

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Em 1950, Turing publicou o famoso artigo "Computing Machinery and Intelligence", onde propôs o "Teste de Turing". Esse teste envolve um questionador humano que interage com uma máquina e um ser humano sem ver os dois e tenta determinar qual é qual com base nas respostas. Se a máquina puder enganar consistentemente o questionador, ela passaria no teste, exibindo um comportamento indistinguível da inteligência humana.

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John McCarthy (jogando xadrez em um computador IBM 7090)

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Marcando o início da inteligência artificial como um campo de estudo, a Conferência de Dartmouth em 1956 é considerada o nascimento da IA. O termo Inteligência Artificial é cunhado pelos pesquisadores John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon. Pesquisadores começaram a sonhar com máquinas que poderiam pensar e aprender.

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1960: ELIZA - O Primeiro 'Robô Psicólogo'

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1960: ELIZA - O Primeiro 'Robô Psicólogo'

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ELIZA foi um dos primeiros programas de conversação, criado por Joseph Weizenbaum. Podia simular uma conversa e é considerado um precursor dos sistemas de resposta automatizada utilizados em educação e terapia.

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Seymour Papert desenvolve a linguagem de programação Logo, permitindo que crianças programem e controlem robôs virtuais, como a 'tartaruga', para aprender conceitos de matemática e resolução de problemas de forma prática e interativa.

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Processamento de Linguagem Natural (PLN)

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Processamento de Linguagem Natural (PLN)

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Década de 1970 até os dias atuais
A tecnologia é constantemente aprimorada, permitindo que os sistemas interajam com os estudantes de forma mais intuitiva, com respostas instantâneas. Os corretores ortográficos automáticos são um exemplo dessa evolução.

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Novas ferramentas e busca por personalização

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Os anos 80 viram o desenvolvimento de sistemas tutoriais inteligentes, que usavam IA para adaptar o ensino aos estilos de aprendizagem dos alunos, oferecendo um ensino personalizado.

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1980 até os dias atuais
Surgem cada vez mais modelos cognitivos, como o STUDENT, utilizados para personalizar as instruções em STI. Seus sistemas identificam onde estão as dificuldades dos estudantes e fornecem feedback personalizado.

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Década de 1990 até os dias atuais.

São desenvolvidos sistemas que integram diferentes tecnologias, como gráficos, animação e simulação, criando espaços de aprendizagem interativos.

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Década de 1980 até os dias atuais.

Apoiando os alunos a aprender conceitos complexos de forma lúdica, são elaborados diversos jogos educativos com o uso da inteligência artificial.

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Deep Blue, um supercomputador da IBM, derrotou o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov. Este evento mostrou o potencial da IA em complexas tarefas intelectuais, inspirando pesquisas em IA educacional.

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Anos 2000 - Uso de inteligência artificial em larga escala

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Anos 2000 - Uso de inteligência artificial em larga escala

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Assim como o Google, ferramentas de busca como Bing e Yahoo baseados em IA são cada vez mais rápidas e com produtos abrangentes, como tradutores automáticos, tornando-se um importante instrumento de trabalho e estudo para professores e estudantes.

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Aulas e materiais didáticos personalizados

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Aulas e materiais didáticos personalizados

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O avanço tecnológico permite uma personalização cada vez maior do processo de ensino e aprendizagem. As ferramentas e plataformas já conseguem oferecer tutoriais, atividades e exercícios de múltipla escolha adaptados ao nível de cada um.

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Cada vez mais incorporada ao ensino, a robótica educacional é uma ferramenta pedagógica baseada na construção de dispositivos controláveis por softwares e computadores, utilizando algoritmos e IA. É um modo eficaz de promover habilidades cognitivas, além de estimular criatividade e inovação. Apesar de ter seu surgimento registrado na década de 80, é a partir da virada do milênio que a robótica ganha impulso na educação. Trata-se de uma área em expansão contínua, sendo tema de diversas competições e eventos em todo o mundo.

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Disponibilizam diversos recursos, síncronos e assíncronos, para dar suporte ao processo de aprendizagem, registrando as atividades e o desempenho dos estudantes. O sistema apoia a construção do conhecimento por meio de debates, da reflexão e da tomada de decisões, e os recursos disponíveis facilitam a mediação do processo de ensino e aprendizagem.

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Inteligência Artificial na Educação – Anos 2010 e 2020

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Inteligência Artificial na Educação – Anos 2010 e 2020

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Plataformas de Cursos Online Abertos e Massivos (MOOCs) começam a utilizar IA para personalizar o aprendizado, recomendando recursos e ajustando dificuldades de acordo com o progresso do aluno.

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É o processo de adaptação de elementos comuns nos jogos a objetivos pedagógicos. Utiliza metodologias de ensino para além do entretenimento, ajudando a transformar materiais complexos em conteúdos acessíveis e engajadores

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A IA também está sendo adotada para elaborar exames de avaliação de modo automatizado. Os sistemas inteligentes já podem avaliar, detectar anomalias, oferecer estatísticas e até fazer cálculos de valor. Plataformas digitais de gerenciamento de avaliações permitem gerar bancos de questões, alterando aleatoriamente os itens dentro do exame, ajustando-se às disciplinas e aos conteúdos de cada escola.

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Lançado em 2014, a plataforma educacional permite que professores e estudantes compartilhem tarefas, materiais didáticos, façam trabalhos colaborativos e se comuniquem por meio de mensagens e videoconferências. O Google Classroom usa IA para realizar tarefas como a classificação automática de trabalhos e a sugestão de avaliações de desempenho personalizadas.

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Para além do Google Classroom, a computação em nuvem muda o enfoque dos recursos físicos para os virtuais. A tecnologia é um dos pilares do processo de digitalização do ensino, e pode oferecer maior mobilidade e flexibilidade, criando um ambiente de aprendizagem virtual e personalizado.

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Baseada em um sistema computacional que cria ambientes virtuais em que o usuário pode se inserir e interagir com seus elementos, a Realidade Virtual e a Realidade Aumentada também passam a ser incorporadas ao processo de ensino e aprendizagem. Baseada em IA, a ferramenta ajuda os estudantes a desenvolver habilidades de resolução de problemas e funcionam como um complemento do que foi estudado em sala de aula.

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Oferecem aconselhamento virtual e personalizado aos estudantes e assumem o formato de chatbot, “robô conversador”. Sua biblioteca é alimentada com dúvidas mais comuns sobre um determinado tipo de assunto.

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Em 2015, a Microsoft lançou a rede neural "ResNet", superando o desempenho humano e marcando a entrada da IA no mercado e nas indústrias.

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Em 2016, com o lançamento do "AlphaGo" pela DeepMind, inteligência artificial que derrotou o campeão mundial de Go, Lee Sedol.

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A popularização dos chatbots, assistidos por IA, em ambientes educacionais fornece um novo modo de interação e aprendizado personalizado, ajudando alunos com tutoria e respostas em tempo real.

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Em 2017, o Google Brain introduziu a Arquitetura Transformer, possibilitando modelos de linguagem em larga escala para texto, imagem e som.

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É uma ferramenta importante para modelos de ensino-aprendizagem orientados por dados. As plataformas de análise de aprendizagem (learning analytics) são capazes de produzir informações sobre a jornada de professores e estudantes dentro dos ambientes virtuais de ensino e aprendizagem, fazendo uma análise preditiva dos dados, o que permite interpretá-los com maior precisão.

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Impulsionados pela pandemia de Covid-19, as modalidades de ensino à distância e híbrido utilizam IA para analisar os dados gerados pelas interações do estudante com a plataforma de ensino. A partir deles, se identificam os pontos fortes e fracos e recomendam conteúdos  personalizados para ajudá-los a melhorar seu desempenho.

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Ferramentas de IA começam a ser amplamente utilizadas para avaliar tarefas de alunos e fornecer feedback instantâneo, transformando a forma como professores e alunos interagem com o processo de aprendizagem.

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Em 2021, surgiram os Modelos Fundacionais como Serviço, e a OpenAI lançou o DALL-E 2, capaz de criar imagens a partir de descrições textuais. O GPT-3 foi adotado em mais de 300 aplicações globais.

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O ChatGPT-3 é disponibilizado gratuitamente para o público. A ferramenta da OpenAI abre uma nova série de discussões sobre o uso ético de IA na educação.

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Até que, em 2023, a democratização da IA trouxe produtos acessíveis a milhões de usuários, incluindo o DALL-E-3, GPT-4 Vision, e o ChatGPT Enterprise, além do revolucionário Copilot, desenvolvido em parceria com a Microsoft, transformando a codificação assistida.

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2024: Realidade Aumentada e IA na Educação

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2024: Realidade Aumentada e IA na Educação

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Projetos futuros exploram a integração de realidade aumentada com IA para criar ambientes de aprendizagem imersivos, personalizados e interativos, abrindo novos horizontes para a educação.