Aprendendo algoritmos de inteligência artificial no metaverso

Autores/as

  • Luís Antônio Licks Missel Machado Faculdades Integradas de Taquara (Faccat)
  • Lucieli Martins Gonçalves Descovi Faculdades Integradas de Taquara (Faccat)
  • Dúlcio Joaquim Antonio Timóteo Universidade Eduardo Mondlane (UEM)
  • Rafael Leonardo Vivian Instituto Federal Catarinense (IFC)
  • Maria Luiza Recena Menezes Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Arthur Silva Araújo Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Vinicius Lunkes Cezar Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Rosa Maria Vicari Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Resumen

Instituições de diversos países estão propondo incluir a Inteligência Artificial nos currículos em todos os níveis de ensino. No entanto, poucos resultados de suas aplicações práticas são encontrados na literatura. O objetivo deste artigo é apresentar os resultados do desenvolvimento e teste de um objeto de aprendizagem para o ensino do conceito de algoritmos para alunos do ensino fundamental. Para tal, foi desenvolvido um objeto de aprendizagem em metaverso para ensino de algoritmo. Cinquenta e dois alunos do ensino fundamental foram organizados em grupos de controle e experimental. Com base em análises comparativas dos resultados, utilizando o ganho normalizado na aprendizagem de Richard Hake, pode-se inferir que o grupo experimental teve melhoria significativa no seu aprendizado sobre algoritmos em relação ao grupo de controle.

Palavras-chaves: Computação; Inteligência Artificial; Metaverso; Ensino Fundamental; Algoritmos.

Biografía del autor/a

Luís Antônio Licks Missel Machado, Faculdades Integradas de Taquara (Faccat)

Doutorando em Informática na Educação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGIE/UFRGS). Mestre em Economia pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos). Professor de Economia, Direito Financeiro, Direito Tributário e de Instituições de Direito Público e Privado nas Faculdades Integradas de Taquara (Faccat), onde também leciona na Especialização em Direito Público: Direito Administrativo e Constitucional Contemporâneo. Também é professor-convidado de Planejamento Tributário na Pós-graduação do SESCON/RS.

 

Lucieli Martins Gonçalves Descovi, Faculdades Integradas de Taquara (Faccat)

Doutoranda em Informática na Educação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGIE/UFRGS). Mestre em Ensino de Ciências e Matemática pela Universidade Luterana do Brasil (Ulbra). Professora nos cursos de Graduação e Especialização das Faculdades Integradas de Taquara (Faccat).

Dúlcio Joaquim Antonio Timóteo, Universidade Eduardo Mondlane (UEM)

Mestre em Física pela Universidade Eduardo Mondlane (UEM/Moçambique). Professor da Universidade Eduardo Mondlane (UEM) e do Ministério de Educacao e Desenvolvimento Humano de Mocambique.

Rafael Leonardo Vivian, Instituto Federal Catarinense (IFC)

Doutorando em Informática na Educação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGIE/UFRGS). Pesquisador no Núcleo de Tecnologia Digital aplicada à Educação da UFRGS (NUTED/UFRGS). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (UEM). Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (dedicação exclusiva - DIII 3) na área de Informática/Programação de Sistemas no Instituto Federal Catarinense (IFC).

Maria Luiza Recena Menezes, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutoranda na Universidade de Halmstad (HH/Suécia). Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGEE/UFRGS).

Arthur Silva Araújo, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutorando em Informática na Educação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGIE/UFRGS). Mestre em Educação e Novas Tecnologias pelo Centro Universitário Internacional (PPGENT/UNINTER).

Vinicius Lunkes Cezar, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutorando em Informática na Educação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGIE/UFRGS). Mestre em Informática na Educação pelo Instituto Federal do Rio Grande do Sul (IFRS). Ouvidor e Encarregado pelo Tratamento de Dados (DPO) e Gestor da Segurança da Informação e Comunicação na Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA).

Rosa Maria Vicari, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Pós-Doutora em Cognitive Science pela Universidade de Leeds (Leeds/Inglaterra) e pela na Universidade Joseph Universitè Joseph Fourier (Grenoble/França). Doutora em Engenharia Eletrotécnica e Computadores pela Universidade de Coimbra (UC/Portugal). Professora Titular do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (INF/UFRGS). Coordenadora da Cátedra UNESCO em Tecnologias de Comunicação e Informação na Educação.

Citas

BAILEY, F.; MOAR, M. The Vertex Project: Children creating and populating 3D virtual worlds. Journal of Art & Design Education, v. 20, n. 1, p. 19-30, 2001.

BRACKMANN, C. P. Desenvolvimento do pensamento computacional através de atividades desplugadas na educação básica. 226 f. Tese (Doutorado em Informática na Educação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Porto Alegre, 2017.

ELFAKKI, A.; SGHAIER, S.; ALOTAIBI, A. An Efficient System Based on Experimental Laboratory in 3D Virtual Environment for Students with Learning Disabilities. Electronics, v. 12, n. 4, p. 989, 2023.

HAKE, R. R. Interactive-engagement versus traditional methods: A six-thousand-student survey of mechanics test data for introductory physics courses. American journal of Physics, v. 66, n. 1, p. 64-74, 1998.

HOLMES, W.; BIALIK, M.; FADEL, C. Artificial Intelligence in Education: promises and Implications for Teaching and Learning. The Center for Curriculum Redesign, Boston, MA. 2019.

HOLMES, W; PERSSON, J; CHOUNTA, I; WASSON, B; DIMITROVA, V. Artificial intelligence and education: a critical view through the lens of human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe, 2022.

LIN, H.; WAN, S.; GAN. W.; CHEN, J.; CHAO, H,C. Metaverse in education: Vision, opportunities, and challenges. arXiv:2211.14951, p.1-10, 2022. DOI: https://arxiv.org/abs/2211.14951

MCCARTHY, J. Review of The Question of Artificial Intelligence. Annals of the History of Computing, v.10, n.3, p.224-229, 1998.

MIAO, F. K-12 AI curricula: a mapping of government-endorsed AI curricula, UNESCO Publishing. (Online). 2022. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380602/ Acesso em: 17 mar., 2023.

MIAO, F.; HOLMES, W.; HUANG, R.; ZHANG, H. AI and education: a guidance for policymakers. UNESCO Publishing. (Online). 2021. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709/ Acesso em: 17 mar.; 2023.

OH, J.; HESSEL, M.; CZARNECKI, W.; XU, Z.; HASSELT, H.V.; SINGH, S.; SILVER, D. Discovering reinforcement learning algorithms. In: Proceedings in AI Advances in Neural Information Processing Systems, v. 33, NeurIPS, 2020.

PARSON, E; RE, R.; SOLOW-NIEDERMAN, A.; ZEIDE, E. Artificial intelligence in strategic context: an introduction. UCLA: The Program on Understanding Law, Science, and Evidence (PULSE). Disponível em: https://escholarship.org/uc/item/9c8651s6/ Acesso em: 17 mar.; 2023.

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: a modern approach. Hoboken: Pearson, 2020.

TAROUCO, L. M. et al. Aprendizagem e avaliação em um ambiente de Realidade Virtual Cooperativo de Aprendizagem (Projeto ARCA). Revista Brasileira de informática na Educação, v. 6, 2000.

VICARI, R. Referencial curricular inteligência artificial para o Ensino Médio: Inteligência Artificial no Ensino Médio. (Online). 2022. Disponível em: https://www.inf.ufrgs.br/ciars/

WING, J. M. Computational thinking benefits society. In: 40th anniversary blog of social issues in computing, v. 2, p. 26, 2013.

Publicado

2023-12-29