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Pronto para a ação?

Objetivos, mensagens & conceitos

Objetivos específicos

  • Apresentar aos estudantes a forma como as máquinas aprendem
  • Explorar as questões éticas em torno da Inteligência Artificial

Mensagens específicas

  • Os computadores/máquinas podem ser ensinados a tomar decisões.
  • A capacidade de um computador para tomar decisões depende do tipo e da quantidade de informação que as pessoas escolhem dar-lhes.

Termos principais

  • Algoritmos
  • Machine-learning

Práticas e competências

Práticas STEM

  • Desenvolvimento e utilização de modelos
  • Argumentar a partir de evidencias
  • Obtenção, avaliação e comunicação de informação
  • Usar matemática e pensamento computacional
  • Perguntar e definir problemas

Competências transversais

  • A falha faz parte da aprendizagem
  • Trabalho de equipa e colaboração

Competências de gestão

  • Planeamento
  • Utilização de recursos

Programa de atividade

step 1

Fazer um jogo de ordenação para ilustrar um algoritmo simples. Os estudantes organizam-se numa linha da direita para a esquerda de acordo com a data de nascimento, o mais rapidamente possível. Cronometre-os para ver a rapidez com que o conseguem fazer.  Verificar a sua precisão e discutir como cumpriram a tarefa. A seguir, os estudantes devem alinhar-se de acordo com o número de irmãos que têm. Será que ganharam tempo? Geriram a tarefa melhor ou de forma diferente na segunda vez?

step 2

A seguir, os estudantes participarão num jogo em que têm de se alinhar por ordem alfabética do nome. Desta vez, existem regras para tornar o processo mais organizado. Em cada "movimento", será feita uma comparação entre dois estudantes para descobrir qual o nome que se encontra em primeiro lugar por ordem alfabética. A regra é que apenas dois estudantes podem falar ao mesmo tempo. Os estudantes farão sugestões sobre como realizar com sucesso a tarefa, que será testada. Aqui estão duas sugestões possíveis:

Opção 1: Ao organizar os estudantes da esquerda para a direita, comece com os dois estudantes situados na extrema direita da linha:

  • Os dois estudantes comparam os nomes e o estudante com o nome mais próximo de A move-se para o lado esquerdo do seu par.
  • Mova um aluno para a esquerda e faça a comparação entre o par seguinte.
  • Continue assim até chegar ao fim da linha.
  • Agora o aluno da extrema esquerda é o aluno com o primeiro nome por ordem alfabética.
  • Repita a operação, não incluindo os alunos já ordenados.

Opção 2: 

  • Tirar o aluno da extrema direita da linha.
  • Compare o seu nome com cada um dos sucessivos estudantes da linha, até encontrar um estudante cujo nome vem antes do nome deste estudante por ordem alfabética.
  • Volte a colocar o aluno na linha à direita do aluno cujo nome vem primeiro por ordem alfabética.
  • Repita a operação, não incluindo os estudantes que já foram ordenados.

step 3

Mostrar aos estudantes para os inspirar o seguinte vídeo: Sorting dance

step 4

Em seguida, os estudantes irão aprender o que é um algoritmo e a forma como um computador ordena a informação de que necessita para tomar uma decisão.

step 5

A trabalhar em grupo, os estudantes irão modelar o conceito, desenvolvendo um algoritmo para fazer uma sanduíche. Terão pão fatiado, uma faca, um prato, creme/pasta de chocolate e doces num frasco.

  • Defina clara e inequivocamente todos os passos necessários para fazer uma sandes. Os estudantes não devem assumir qualquer conhecimento prévio.
  • O professor executará as instruções por escrito - sem instruções orais.
  • Os estudantes devem rever as suas instruções se não forem bem sucedidas.

No final do exercício, mostre este  vídeo de um pai a realizar o exercício.

step 6

Os estudantes irão jogar o Kahoot game: Guess the Shape! usando perguntas inteligentes para descobrir a forma geométrica. Sem perceberem que estão a aprender, os estudantes internalizam as ideias - cada passo seguido requer mais decisões.

step 7

Ao se deslocarem para uma sala de informática/computadores, os estudantes irão trabalhar com a Teachable machine do Google (software para a conceptualização da machine learning). Irão ensinar o computador a reconhecer uma forma, dando-lhe a informação relevante.

step 8

Introduzir o fenómeno do enviesamento algorítmico. Para obter informações adicionais, veja aqui e aqui. Discutir a forma como um computador chega à resposta "correta", acedendo a informação exata e numerosos exemplos (da mesma forma que os estudantes melhoraram quando repetiram a atividade de classificação do jogo). Um exemplo familiar da vida quotidiana é a ferramenta de reconhecimento facial que utilizamos para abrir os nossos telefones. Pergunte aos estudantes porque pensam que quase tudo o que foi criado pelo Facebook ou Google é de utilização livre? Ao utilizar estas aplicações e serviços, as empresas recolhem e utilizam dados sobre os usuários que lhes permite uma melhor focalização dos seus programas (ou publicidade), resultando em última análise numa aplicação mais precisa/fiável..

step 9

Divida os estudantes em grupos para uma discussão de questões éticas - apresente os prós e os contras de cada ideia:

  • Veículos sem condutor - sim ou não?
  • Drone de campo de batalha - sim ou não?
  • Aplicação médica - sim ou não?