PUC-SP

Apresentação

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Com base em iniciativas que visam à atualização dos componentes curriculares do Ensino Básico com a inserção do aprendizado sobre as tecnologias emergentes, este curso justifica-se tanto pela crescente relevância da educação para o desenvolvimento econômico social quanto pela ampliação da aplicação da inteligência artificial para o desenvolvimento de todas as áreas de conhecimento e para os produtos de uso cotidiano.

Conforme aponta o relatório do Fórum Econômico Mundial, em sua cúpula de 2020, destinado a orientar sobre as tendências da educação para os próximos anos (o que se denomina Educação 4.0), a formação das crianças precisa ser traçada para o protagonismo, a criatividade e o convívio produtivo com as tecnologias emergentes, ou seja, as competências para desenvolver novas tecnologias e para empregá-las em sua plenitude serão imprescindíveis para oferecer à sociedade futura melhores condições de vida. Por isso, é necessário iniciar, ainda na tenra idade, o ensino referente a um dos pilares da computação e da robótica: a inteligência artificial.

Dessa forma, compreender o processo de letramento promovido na Educação Básica, como um percurso que engloba, em sua esfera de objetivos formativos, o letramento digital, significa promover competências textuais múltiplas, incluindo a capacitação para desenvolver algoritmos e entender o seu funcionamento nas máquinas com as quais, cada vez mais, convive a humanidade.

Há, atualmente, ferramentas pedagógicas acessíveis e eficientes, oferecidas por respeitadas organizações internacionais, destinadas ao ensino de Machine Learning na Educação Básica, para que ele ocorra de forma gradual e adequada a todas as séries. As mudanças propostas pela BNCC têm favorecido, aos currículos estaduais e municipais, a introdução de itinerários formativos com os conteúdos pautados em computação e robótica. Como a Inteligência Artificial é essencial tanto para a computação quanto para a robótica, é inevitável abordá-las com a devida contribuição dos estudos e da prática de Machine Learning.

O curso pretende explicar a professores as estratégias pedagógicas e as ferramentas disponíveis para que possam explorar esse tema no seu programa de curso, desde as primeiras séries do ensino fundamental.

Neste momento, em que há crescente sinergia entre os impactos disruptivos da computação quântica, da computação ubíqua e da inteligência artificial, a educação está à mercê de mudanças inevitáveis, para as quais se faz preciso compatibilizar o currículo ao cotidiano do futuro cidadão. Desta forma, este curso contribui para difundir a combinação de novas práticas pedagógicas e novos temas curriculares concernentes, por exemplo, às práticas de programação voltadas para Machine Learning no espaço e no tempo escolares destinados à programação tradicional.

Objetivos

1. Objetivos Gerais:

Considerando-se a necessidade de formação e atualização de professores que possam contribuir na criação de planos pedagógicos de integração de conteúdos curriculares capazes de contemplar novos itinerários formativos, sob as condições didáticas das novas metodologias, propomos, como objetivo geral deste curso, apresentar as bases de Machine Learning, a maneira como podem ser ensinadas desde as primeiras séries e quais são as ferramentas disponíveis para sua prática em sala de aula.

2. Objetivos Específicos:

Para que os objetivos gerais sejam alcançados, apresentar-se-á

· os principais paradigmas de Machine Learning;

· as ferramentas básicas para a sua programação;

· os passos para a construção de um plano pedagógico que abarque o ensino de Machine Learning;

· um exemplo prático, passo a passo, de elaboração e desenvolvimento de um curso de Machine Learning para alunos do Ensino Fundamental, que poderá servir como modelo para os professores que pretendam iniciar essa prática na escola.

Professor em Destaque

Prof. Me. Luís Rogério da Silva

Doutorando em Educação pela Universidade de São Paulo, na área de Formação, Currículo e Práticas Pedagógicas, mestre em Linguística Informática pelo Departamento de Linguística e Semiótica da FFLCH/USP, bacharel e licenciado em Física pelo IFUSP. É especialista em Tecnologias Interativas Aplicadas à Educação pela PUCSP e possui MBA em Gerenciamento de Projetos pela FGV/Universidade de Irvine-California. Possui larga experiência em ensino de computação e robótica na Educação Básica, tendo sido, inclusive, Deputy Leader da delegação brasileira a representar o Brasil na International Olimpiad of Informatics em 2004 e mentor de projetos de robótica para a educação básica ganhadores de prêmios na Robocup. É diretor da Robótica Brasil; fundador e coordenador geral do TJR ? Torneio Juvenil de Robótica, do ITR ? International Tournament of Robots e da RoboLeague ? International League of Robots

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