É complicado determinar se o método de ensino de um professor é adequado. Claro que uma das avaliações pode ser feita com base nos resultados dos testes e dos trabalhos, mas mesmo assim é quase impossível concluir qual é a variável que mais impactou nesses mesmos resultados. Mas a inteligência artificial pode trazer mais certezas para cima da mesa.

Recentemente, um grupo de investigadores da Darthmouth College produziu um algoritmo de machine learning que mede a atividade cerebral para determinar quão bem um aluno percebeu um dado conceito.

A equipa começou por testar o sistema com alunos de engenharia, todos eles de diferentes graus, para recolher padrões de atividade cerebral enquanto ambos respondiam a testes e a perguntas relacionadas com imagens que lhes iam sendo apresentadas. Com base nesses registos, um algoritmo criou uma “tabela de pontuações neurais” capaz de prever a performance de um estudante face a um método de ensino. Isto é possível porque foi possível observar que a facilidade que um aluno tem em aprender determinado conceito, está intimamente relacionada com o despertar de algumas partes do seu cérebro. Esta atividade pode ser detetada por ressonância magnética.

O resultado deste estudo pode vir a impactar a qualidade do ensino em todo o mundo, ao fornecer dados que permitam aos professores adaptarem os seus métodos para garantir mais eficácia na transmissão das mensagens. No entanto, ainda deverá faltar algum tempo até este sistema ter alguma aplicabilidade prática.

O artigo científico pode ser lido na íntegra través deste link.

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