Como a revolução da ciência de dados impacta a capital brasileira da tecnologia

Empresas estão fazendo uma verdadeira peregrinação ao Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP, em São Carlos, em busca de profissionais e de parcerias que possam trazer novas perspectivas para seus negócios a partir dos incontáveis bancos de dados que temos hoje à disposição

"Fique tranquilo, eu sou um cientista de dados": a frase na camiseta de Bruno Coelho, aluno do ICMC, traduz quanto esses profissionais têm se tornado cada vez mais fundamentais no mundo em que vivemos
(crédito da imagem: Reinaldo Mizutani)

O foodtruck que fornece sua comida favorita, o laboratório onde você fez seus últimos exames médicos, o banco em que você é correntista, a seguradora do seu carro e a prefeitura da cidade onde você mora. Há um elo unindo essa lista aparentemente desconectada: os dados valiosos que cada um tem sobre você. São como sementes que, se adequadamente germinadas, podem revelar qual tipo de culinária mais agrada seu paladar, o prognóstico do seu tratamento, suas futuras movimentações financeiras, a provável data em que seu carro precisará de conserto ou de um guincho e qual será o consumo de água, luz e energia da sua residência nos próximos meses. 

À primeira vista, parece o início do roteiro de mais uma série futurista de ficção científica, mas pare e pense: todos esses dados estão à disposição das instituições públicas e privadas com as quais você se relaciona e boa parte da tecnologia para analisá-los já foi criada. O que falta então para o futuro se tornar presente? Profissionais capacitados para gerar valor a partir da captura, do tratamento e da obtenção de novos conhecimentos, úteis e relevantes, com base em todos esses dados.

É fato que o Brasil e os demais países do mundo não estão conseguindo formar a quantidade necessária de pessoas para lidar com esse desafio. A escassez de cientistas de dados nos Estados Unidos oscilava em torno de 140 a 190 mil profissionais, em 2018, um número que só tende a crescer. No Brasil, embora não exista um levantamento que mostre o tamanho da demanda não atendida, quem atua no ensino e na pesquisa na área de ciência de dados tem se surpreendido com a constante peregrinação realizada pelas empresas a institutos especializados buscando mão-de-obra qualificada e o estabelecimento de parcerias. 

Essa efervescente demanda é evidente no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP, em São Carlos, a cerca de 240 quilômetros da capital do Estado de São Paulo. Conhecida como capital da tecnologia, a cidade está se transformando na “meca” brasileira da ciência de dados, um campo que se constrói na interseção de conhecimentos computacionais, estatísticos e matemáticos.

“São Carlos está no olho do furacão”, declara o professor André de Carvalho, vice-diretor do ICMC e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da USP. Ele revela que grandes corporações visitam constantemente o ICMC para efetuar processos seletivos e buscar parcerias científicas para lidar com seus bancos de dados. Recentemente, por exemplo, Serasa Experian, Intel e Magazine Luiza anunciaram que vão instalar centros de pesquisa na cidade.

Para André de Carvalho, São Carlos já é referência na área de ciência de dados
(crédito da imagem: Reinaldo Mizutani)

Eles valem ouro – Mas por que tantas empresas estão desesperadas pela ajuda dos cientistas de dados? Ora, hoje, cada ser humano com um dispositivo móvel em mãos é um produtor de dados, os quais são gerados em velocidade, volume e variedade cada vez maiores. Esses bancos de dados, quando não são utilizados adequadamente pelas instituições, acabam se tornando verdadeiros elefantes brancos. 

São elefantes que consumem recursos valiosos – pense em quanto espaço físico e virtual é preciso para armazená-los – e não são poucos os gestores que se assustam diante desse cenário complexo de números, nomes, datas, telefones, e-mails, endereços, comentários, curtidas, imagens, vídeos... É um amontoado heterogêneo que costuma conter informações preciosas, capazes de levar à solução de vários problemas e permitir avanços significativos às instituições, contribuindo para a tomada de melhores decisões. Há potencial para aumentar receitas, reduzir custos, aprimorar experiências de clientes e promover inovações. Não saber o que fazer diante dessa riqueza de dados é, no mínimo, desesperador. 

Não é à toa que, nos rankings internacionais que apresentam as melhores carreiras, os cientistas de dados sempre estão em destaque. Na avaliação sobre os melhores empregos do site carreercast.com, eles aparecem na 7ª colocação; no glassdoor.com, surge como a profissão número 1 dos Estados Unidos.

“Os cientistas de dados buscam utilizar, de modo eficiente, ferramentas matemáticas e computacionais para auxiliar no processo de extração de conhecimentos a partir de dados, auxiliando principalmente a tomada de decisões”, explica o professor Gustavo Nonato, do ICMC. Ele acabou de voltar à USP depois de passar um período como professor visitante no Center for Data Science da Universidade de Nova Iorque: “a experiência lá foi muito útil para ter uma visão mais clara do que é a ciência de dados, uma área ainda muito nova”.

Diante da ausência de profissionais com formação específica, as instituições têm recrutado graduados e pós-graduados em computação, matemática e estatística para ocupar cargos com nomenclaturas que vão desde o clássico “cientista de dados” até engenheiro/analista/arquiteto de dados, seguindo por variações como analista de inteligência de negócios entre outras. Segundo Nonato, os alunos recém-formados do ICMC têm sido recrutados a preço de ouro para trabalhar com ciência de dados. Outro professor do ICMC, Marinho de Andrade Filho, explica que os egressos do curso de estatística têm entrado no mercado com salários iniciais variando entre R$ 4 e R$ 6 mil, chegando a R$ 10 mil após cerca de um ano de atuação. 

Depois de uma experiência como professor visitante no Center for Data Science, em Nova Iorque, Gustavo Nonato (último à direita em pé) coordena, atualmente, o grupo de extensão DATA, no ICMC
(crédito da imagem: Reinaldo Mizutani)

Pensando com dados – Será que a Universidade está em sintonia com a revolução da ciência de dados? No ICMC, já é oferecida uma ênfase em ciência de dados, opção disponível para os alunos dos cursos de graduação em computação e em matemática (exceto Licenciatura), e também existe uma especialização em ciência de dados no Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria (MECAI). Além disso, em breve, serão efetuadas alterações significativas no Bacharelado em Estatística – que passará a se chamar Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados – e dois novos cursos serão criados: uma especialização do tipo Master Business Administration (MBA), destinada a quem já está inserido no mercado de trabalho; e uma nova graduação surgirá, o Bacharelado em Ciência de Dados. 

No momento, as propostas dos novos cursos estão sendo avaliadas por diversas instâncias da USP. Quando o Bacharelado em Ciências de Dados for oficialmente lançado, vai se tornar o primeiro curso desse tipo a ser oferecido no país. No mundo, há apenas 57 cursos de graduação em ciência de dados, sendo que nenhum deles é brasileiro, de acordo com informações disponíveis em abril no website http://datascience.community/colleges. Ao serem levadas em conta as opções de pós-graduação (especialização, mestrado e doutorado), chega-se a um total de 545 programas espalhados pelo globo e somente um deles é oferecido no Brasil por uma instituição particular.

Como não há diretrizes curriculares nacionais específicas para o Bacharelado em Ciências de Dados, o grupo de professores que elaborou a proposta foi buscar inspiração em diretrizes internacionais. Um dos documentos que fundamentam a proposta – Diretrizes Curriculares para Programas de Graduação em Ciência de Dados – apresenta o resultado de um trabalho realizado por representantes de 25 instituições de ensino, que se reuniram durante três semanas nos Estados Unidos para discutir as habilidades essenciais na formação desse profissional.

O professor Thiago Pardo, que preside a Comissão de Graduação do Instituto, explica que o Bacharelado em Ciência de Dados do ICMC seguirá essas diretrizes internacionais, propondo um currículo interdisciplinar, que integre conhecimentos provenientes da computação, da estatística e da matemática. Ele afirma que a ideia é formar um profissional capaz de “pensar com dados”, que tenha competência e experiência prática para lidar com as mais variadas situações e domínios de aplicação da área. 

Mas, afinal, quais são exatamente as habilidades que esse novo profissional precisa ter? No documento com a proposta de criação do curso, destaca-se que o Bacharel em Ciência de Dados será capaz de: entender, formular e refinar questões apropriadas; obter, modelar e explorar os dados relacionados; processar os dados e realizar as análises necessárias; obter e comunicar o conhecimento relevante e, se necessário, apoiar o desenvolvimento e implantação de soluções com base nos resultados atingidos. 

Para se tornar apto a realizar tudo isso, há várias habilidades que precisam ser desenvolvidas. Em primeiro lugar, está o aprendizado de técnicas de coleta, armazenamento e gerenciamento de dados, envolvendo os processos de limpeza, transformação e estruturação dos dados, os quais podem ser provenientes de fontes variadas e ter formatos e tamanhos diversos. Depois, é necessário processar esses dados e realizar análises por meio de técnicas computacionais e estatísticas. São essas técnicas que possibilitarão extrair conhecimentos desses dados, empregando estratégias que podem incluir a utilização de modelagem estatística/matemática, visualização, mineração e aprendizado de máquina.

Porém, para que todo esse conhecimento ligado ao raciocínio lógico e à abstração resulte, de fato, em soluções, o profissional precisa desenvolver também as chamadas soft skills – aquelas habilidades não-técnicas que o permitirão se comunicar adequadamente, ser criativo, trabalhar em equipe e ter uma visão ampla e crítica sobre os processos que ocorrem dentro e fora das instituições. Note que formar um profissional assim é um desafio e tanto.

A fim de possibilitar que os alunos formados em Estatística no ICMC também possam ter acesso a essa formação mais ampla, atendendo à crescente demanda do mercado, outra iniciativa em andamento propõe uma atualização na grade curricular do curso. A proposta também está passando pela aprovação de diversas instâncias da USP e a expectativa é de que os ingressantes da Universidade em 2020 já tenham acesso à novidade, que prevê até uma alteração no nome do curso, que passará a se chamar Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados. 

O professor Marinho explica que a espinha dorsal do curso continua sendo a estatística, que é uma profissão regulamentada no Brasil, o que se propõe é uma ampliação no escopo de algumas disciplinas a fim de associar o ensino de técnicas computacionais ao ensino das técnicas estatísticas, as quais já eram abarcadas pela grade curricular do curso. “Não existe uma competição entre a estatística e a computação pela fatia da ciência de dados. O que há é uma necessidade de unir os dois campos para tratar dos problemas que surgem a partir dos dados. É claro que existem diferenças nas abordagens, mas são conhecimentos que se completam”, diz Marinho. 

Com as alterações nas disciplinas oferecidas, houve uma vantagem adicional: a redução no tempo de formação no curso de Estatística. Em vez dos atuais 4,5 anos, a graduação poderá ser concluída em 4 anos. “Assim, o recém-formado poderá planejar mais facilmente o início das atividades do ano seguinte, quer seja no mercado de trabalho ou em um programa de pós-graduação”, completa o professor Marinho. 

Quando o Bacharelado em Ciências de Dados for oficialmente lançado pelo ICMC, vai se tornar o primeiro curso desse tipo a ser oferecido no país
(crédito da imagem: Reinaldo Mizutani)

Nasce o DATA – A demanda por capacitação é tão grande que quatro estudantes do ICMC se mobilizaram para criar o DATA, um grupo de extensão que surgiu oficialmente no início deste ano especialmente para difundir os conhecimentos sobre ciência de dados. A ideia nasceu depois que os quatro alunos do curso de Ciências de Computação foram selecionados para a final de um concurso internacional de ciência de dados, o Data Science Game, que aconteceu em outubro do ano passado. O time – formado por Bruno Coelho, Gustavo Sutter, Marcello Pagano e Tobias Veiga – conquistou o 12º lugar entre as 20 melhores equipes do mundo e, considerando-se as três equipes brasileiras que concorreram à final, ficou em 2º lugar.

O encanto pela ciência de dados floresceu nos quatro estudantes depois que se envolveram em projetos de iniciação científica e estabeleceram contato com novos conhecimentos da área, o que levou à formação do time. Bruno conta que participar da competição foi um processo intenso e enriquecedor: “Mesmo tendo que fazer tudo em um curto período de tempo, a experiência foi fantástica. Saímos muito motivados a estudar ainda mais sobre ciência de dados.” Então, os quatro decidiram criar um novo grupo de extensão, a partir do estímulo do professor Thiago Pardo e da inspiração de outros grupos bem-sucedidos criados no ICMC, como o Grupo de Estudos para a Maratona de Programação (GEMA) e o grupo de desenvolvimento de jogos Fellowship of the Game (FoG). O passo seguinte foi contatar o professor Gustavo Nonato, que aceitou assumir o papel de tutor da iniciativa.

Atualmente, o DATA está oferecendo um curso de introdução a ciência de dados, de 12 semanas, para cerca de 40 estudantes do ICMC, às quartas-feiras, das 14 às 16 horas. O que o grupo ensina? “Introdução à linguagem de programação Python, aos principais algoritmos, a aprendizado de máquina e a técnicas de pré-processamento de dados. A ideia é incentivar essa turma a participar de competições e prepará-los para futuros processos seletivos”, conta Gustavo.

Também às quartas, das 17 às 18 horas, o DATA reúne os alunos que já têm conhecimentos mais avançados na área para promover discussões e aprimorarem, colaborativamente, o know-how que já possuem. “Além de tornar a área de ciência de dados mais conhecida, outro objetivo do grupo é oferecer, futuramente, treinamento para a população em geral, por meio de cursos de extensão”, conta Nonato. “É claro que, para você se tornar um cientista de dados, é preciso ter uma formação sólida. Mas é fato que uma pessoa que possua alguma noção de programação, se fizer bons cursos sobre Python e sobre aprendizado de máquina, pode desenvolver interessantes soluções a partir de dados já disponíveis”, acrescenta o professor.

Bruno Coelho, Gustavo Sutter, Marcello Pagano e Tobias Veiga participaram da final do Data Science Game, que aconteceu no ano passado, de 27 a 29 de setembro, na França
(crédito da imagem: Data Science Game)

De volta ao futuro – Você é capaz de imaginar as soluções interessantes que podem ser criadas por quem faz ciência com dados? O professor André de Carvalho enumera uma série de possibilidades: melhorar o ensino identificando o perfil de cada aluno para disponibilizar conteúdos e avaliações particularizados; localizar trechos de processos jurídicos e sentenças que podem ser úteis para argumentações futuras; predizer quais clientes estão insatisfeitos com uma empresa e o porquê, buscando reduzir o problema; prever o resultado de reações químicas a partir das condições experimentais e das substâncias utilizadas; prever falhas em linhas de transmissão de energia elétrica; diagnosticar fadiga em estruturas como pontes e barragens; classificar objetos em imagens obtidas por telescópios espaciais; criar modelos capazes de dar suporte ao diagnóstico médico; prevenir a queda de idosos; melhorar o desempenho de equipes em práticas de esportes olímpicos e profissionais; prever a ocorrência de doenças e pragas; classificar automaticamente a qualidade de frutas; melhorar as políticas públicas; reduzir danos ao meio ambiente e aos seres humanos.

Todas essas possibilidades e outras mais estão descritas no artigo “Interdisciplinaridade da ciência de dados”, publicado por André na Revista da Sociedade Brasileira de Computação, edição de fevereiro de 2016. O que era futuro há três anos está se tornado cada vez mais presente. Não falta muito para que os cientistas de dados descubram a culinária que mais agrada seu paladar, o prognóstico do seu tratamento médico, suas próximas movimentações financeiras, o defeito que seu carro terá e quanta água, luz e energia a residência em que você mora consumirá. Resta saber quais decisões serão tomadas a partir desses novos conhecimentos. Há quem vislumbre o surgimento de um mundo mais humano e justo a partir de tantos dados; e há quem tema pela vulnerabilidade que o acesso a esses dados pode nos trazer. O fato é que as consequências de qualquer tipo de novo conhecimento depende do comportamento ético da humanidade. Isso vale também para ciência que brota dos dados.

Estudantes do ICMC que participam da primeira edição do curso de introdução a ciência de dados, oferecido pelo DATA
(crédito da imagem: Reinaldo Mizutani)

Texto: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP

Saiba mais

Cursos e programas em ciência de dados no mundo: http://datascience.community/colleges
Curriculum Guidelines for Undergraduate Programs in Data Science: 

www.annualreviews.org/doi/full/10.1146/annurev-statistics-060116-053930
Artigo “Interdisciplinaridade da ciência de dados” (páginas 62 a 65):
www.sbc.org.br/images/flippingbook/computacaobrasil/computa_31/Comp_Brasil_02_2016.pdf

Pesquisador desenvolve roupas inteligentes inspiradas em livros de ficção científica

Aluna da USP que cursa Licenciatura em Ciências Exatas participou de desfiles usando dois modelos criados em projeto que uniu estudantes da USP e da UFABC

Mia é uma das modelos que desfilou com as roupas inteligentes

Você já imaginou como seriam as roupas do futuro? O pesquisador Mário Gazziro deu asas à imaginação e tornou essa fantasia realidade quando fez pós-doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Mario, que também é professor da Universidade Federal do ABC (UFABC), em Santo André, contou também com a criatividade e participação de seus alunos para desenvolver o que eles chamam de roupa cibernética. 

Transformar a arte da moda em ciência é um desafio. De uma forma bastante simplificada, as roupas funcionam por meio de sensores eletrônicos e centenas de micro LEDs que são conectados por uma rede mesh – uma espécie de rede de dados sem fio, assim como o Wi-Fi, mas em frequência diferente e com maior capacidade de alcance. A intenção original era construir um material que pudesse, não só servir como vestimenta, mas que também fizesse um monitoramento da saúde do usuário e, ao mesmo tempo, interagisse com o meio ambiente. Um exemplo dessa interação seria o uso de sensores musculares para monitorar o esforço físico diário acumulado pelo usuário, porém o custo desse material é muito alto e, por isso, ainda não foi integrado às roupas. 

Desde a ideia inicial, há dois anos, quatro peças de roupas inteligentes foram produzidas pelo professor e pelos alunos. Todas elas são inspiradas nos livros de ficção científica do escritor americano Willian Gibson. A trama de seus livros era construída em um futuro distópico, no qual haveria baixa qualidade de vida, mas os níveis tecnológicos seriam muito altos e acessíveis. “O modo como nossa sociedade tem evoluído demonstra o caráter profético das obras, que foram escritas ainda nos anos 80. Não é incomum, hoje em dia, haver lugares em que existem acesso a redes sem fio rápidas em locais ainda sem saneamento básico, por exemplo”, comenta Mário.

Antes de serem desenvolvidas, as roupas foram desenhadas em croquis (crédito: Gaby Sá e Alice Cavalcanti)

Apelo sustentável - A tecnologia, em geral, tem mudado a forma como se fabricam produtos e como eles são consumidos e com a moda não é diferente. Um dos principais benefícios das roupas tecnológicas é a diminuição no impacto ambiental. De acordo com a reportagem Qual é a indústria que mais polui o meio ambiente depois do setor do petróleo?, da BBC Brasil, o poliéster é a fibra sintética mais usada na indústria têxtil atualmente. Para ser produzido, são necessários 70 milhões de barris de petróleo anualmente e o material demora cerca de 200 anos para se decompor. “Ao invés de a pessoa trocar a peça inteira da roupa, ela poderia apenas trocar pelo software da moda. Essa realidade pode ser distante, mas essa interação sensorial é um apontador de tendências para essa futura realidade, ainda mais quando se pensa em todo apelo sustentável que já existe hoje em dia”, complementa Mario. 

Talvez as roupas cibernéticas demorem para chegar às lojas, mas elas já estiveram na passarela. A primeira vez em São Carlos aconteceu no Pint of Science, um festival que propõe debater ciência de forma descontraída em bares e restaurantes. Na segunda vez, o desfile foi realizado no extenso corredor vermelho da UFABC, em dezembro do ano passado.

Carolina (à esquerda) e Izis enquanto desfilam na UFABC 

Uma das primeiras modelos a experimentar as novas tecnologias vestíveis foi Carolina Cerne, estudante de licenciatura em Ciências Exatas da USP, curso que é oferecido em parceria pelo ICMC, pelo Instituto de Física de São Carlos e pelo Instituto de Química de São Carlos. Para ela, a experiência foi diferente e empoderadora: “Eu usaria as peças no futuro. Os dois modelos que usei eram roupas leves e confortáveis. O modelo afinou minha cintura. Adorei”, avalia a estudante.

Texto: Talissa Fávero - Assessoria de Comunicação do ICMC/USP

Mais informaçõesAssessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
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Na sala de aula do futuro, somos todos inteligentes

Personalizar o ensino, propiciar um acompanhamento constante e contribuir para a formação de grupos capazes de gerar mais aprendizados. Esses são apenas alguns benefícios que as ferramentas de inteligência artificial podem trazer para a área da educação

Especialistas da USP discutem os impactos da inteligência artificial na educação: confira o que diz Seiji, André e Cláudio
(crédito da imagem: Reinaldo Mizutani)

Uma sala de aula sem fronteiras, em que os novos conhecimentos chegam aos alunos respeitando o tempo de aprender de cada um. Quando há uma dificuldade, o apoio vem de maneira oportuna por meio de uma intervenção que auxilia o aluno a superar os desafios da aprendizagem ou redireciona o caminho do aprendizado, tentando encontrar a abordagem mais adequada para a construção do conhecimento. Quando não há mais dúvidas, conteúdos avançados se apresentam para desafiar o aprendiz. O avanço do estudante em suas descobertas é avaliado em tempo real, à medida que interage com os demais alunos e vai construindo o próprio conhecimento com as pequenas conquistas do dia a dia. O professor acompanha de perto a evolução e vai ajustando, de acordo com as características daquele ser humano, o conteúdo que ensina e a forma como ensina.

Será assim a sala de aula do futuro, dizem os especialistas em inteligência artificial. Mas olhando para a situação presente do sistema educacional brasileiro, parece que essa é uma utopia inalcançável até mesmo em longo prazo. É realmente viável empregar as novas tecnologias para criar um ensino mais personalizado, flexível, inclusivo e motivador? 

De acordo com o professor Seiji Isotani, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, as ferramentas da área de inteligência artificial permitem amplificar a inteligência humana: “A gente já consegue verificar, por exemplo, para conjuntos de milhares de alunos, abordagens de ensino que tem maior potencial de auxiliar a aprendizagem e, assim, apoiar o professor na tomada de decisão pedagógica”. Mas como essas ferramentas são construídas para se tornarem capazes de identificar qual a melhor metodologia de ensino? 

Aprendendo a aprender – Em primeiro lugar, é preciso entender o que é inteligência artificial, uma área de pesquisa que não é tão nova quanto muitos imaginam. “O termo foi criado oficialmente há mais de 60 anos, pelo cientista da computação norte-americano John McCarthy”, revela o professor André de Carvalho, vice-diretor do ICMC. Ele conta que, em 1956, a ideia foi lançada em um workshop de verão que acontecia no Dartmouth College, em Hanover, nos Estados Unidos. “Alguns professores fizeram uma proposta, baseados na ideia de que toda característica da inteligência humana ou aspecto de aprendizado pode, a princípio, ser tão precisamente descrito que é viável construir uma máquina para simular essa característica ou aspecto”, explica André. 

O professor conta, ainda, que a área já era investigada anteriormente, apesar do termo nunca ter sido usado até 1956. Por exemplo, em uma palestra na Sociedade de Matemática de Londres, em 1947, o matemático britânico Alan Turing falou publicamente, pela primeira vez, sobre a possibilidade de criar uma máquina que aprendesse a partir de suas próprias experiências. “Quando um comportamento é realizado, mas não somos capazes de afirmar se está sendo gerado por uma máquina ou pelas mãos de um ser humano, podemos dizer que há inteligência artificial”, completa o professor Cláudio Toledo, do ICMC, fazendo referência ao famoso Teste de Turing, que já foi tema de diversos filmes como X-Machina (2015), por exemplo. 

André explica que o termo inteligência artificial foi criado oficialmente há mais de 60 anos

Criado para você – É hora de visitar novamente a sala de aula do futuro. O fato é que continuaremos sem condições de disponibilizar um professor para cada aluno, mas poderemos simular essa realidade com as ferramentas da inteligência artificial, criando ambientes de ensino e aprendizado personalizados para cada aluno. “Plataformas que empregam tecnologias como a dos sistemas tutores inteligentes já são capazes de fazer isso”, diz Seiji, que coordena um novo curso de especialização em computação aplicada à educação, cujas inscrições foram prorrogadas até dia 10 de outubro. 

Ele explica que, para criar um sistema tutor inteligente, é necessário construir um passo a passo (algoritmos) para ensinar o computador a lidar com informações provenientes de três diferentes fontes: o conteúdo que será ensinado (modelo do domínio); o modo como aquele conteúdo será ensinado (modelo pedagógico); e os conhecimentos que o estudante já possui (modelo do aluno). Essas informações iniciais são os modelos que vão nutrir o sistema computacional (veja o infográfico a seguir). 

Infográfico desenvolvido pela doutoranda Paula Toledo Palomino, do ICMC, a partir de imagem disponibilizada no livro Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education

Quando o estudante começa a interagir com a plataforma de ensino e acessa os conteúdos iniciais que foram disponibilizados, os dados dessa interação estabelecida com o sistema, com o conteúdo, com os demais alunos e com o professor vão sendo capturados. “A partir de todas as interações do aluno com o ambiente de ensino, o próprio sistema atualiza os modelos. Com essas novas informações, é possível identificar o que aquele aluno já sabe e o que ainda não sabe sobre um determinado domínio do conhecimento, quais suas principais dificuldades e é viável até mesmo prever qual será a próxima resposta que o estudante dará em um exercício”, completa Seiji. 

Imagine, agora, a quantidade enorme de dados que são gerados em uma plataforma educacional acessada por milhares de alunos. Para extrair as informações relevantes dessa infinidade de dados (chamada Big Data), é preciso usar ferramentas da área de inteligência artificial como aprendizado de máquina, por exemplo. 

“Com essas informações, as plataformas não só podem se adaptar às necessidades dos estudantes, mas também ajudar o professor a entender o comportamento dos alunos, oferecendo a ele potenciais recomendações de como amenizar ou reduzir as dificuldades encontradas pelos educandos, o que pode evitar a evasão”, ressalta Seiji. O professor completa: “A inteligência artificial não é algo que surgiu apenas para tornar as máquinas mais inteligentes, mas também pode ajudar a gente a ser mais inteligente. Nesse caso, é possível contribuir para que o professor tome decisões mais assertivas na hora de apoiar a aprendizagem do aluno”. 

Muitas pesquisas têm sido realizadas nesse campo a fim de ampliar a compreensão sobre o comportamento dos alunos durante a aprendizagem, utilizando interfaces capazes de reconhecer palavras, captar gestos, verificar o movimento dos olhos e de diversos indicadores fisiológicos (tais como batimentos cardíacos e tensão muscular). Quanto mais dados os pesquisadores conseguirem obter para inserir nos sistemas tutores inteligentes, maior será a probabilidade de que essas plataformas de ensino se tornem cada vez mais personalizadas e capazes de motivar e atrair a atenção dos usuários. 

Para o professor Claudio, no futuro, as plataformas de ensino funcionarão como jogos: “Ou seja, para manter o aluno engajado, se o jogo/atividade for muito difícil e o jogador/aluno não estiver ganhando/acompanhando nada, o próprio sistema reduzirá o nível de dificuldade para que ele não perca o interesse. Agora se o jogo/atividade estiver muito fácil e o jogador/aluno começar a ganhar sempre, o nível de dificuldade vai aumentar para que ele se sinta desafiado". Segundo o professor, esse processo, muito comum nos games, mantém os jogadores motivados, interessados e contribui para que desenvolvam diversas habilidades sociais, cognitivas e motoras. Para ele, tanto os jogos educacionais quanto a gamificação são campos muito promissores. 

Claudio diz que, no futuro, as plataformas de ensino funcionarão como jogos

Companhia para aprender – Os quatro professores autores do estudo Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education, trazem um interessante relato à tona: “É dito que, na China antiga, cada príncipe real estudava com a companhia de um professor real. Talvez os imperadores chineses já soubessem que seus filhos aprenderiam mais efetivamente na presença de outra pessoa”. A seguir, os autores escrevem que a inteligência artificial deu uma nova vida a essa antiga história por meio do desenvolvimento dos sistemas “companheiros de aprendizagem”. Eles seriam como os professores dos príncipes chineses, mas em versão eletrônica, é claro. 

Por não serem mortais, esses companheiros inteligentes de aprendizagem (ou agentes inteligentes) estariam presentes durante toda a trajetória de vida de um ser humano, auxiliando-o na obtenção de novos conhecimentos. Diferentemente dos sistemas tutores inteligentes, que já são uma realidade, ainda há muitas pesquisas para serem realizadas antes que esses companheiros possam dividir a vida com a gente. Os especialistas da área estimam que isso levará cerca de 10 anos. 

Já os estudos sobre formação de grupos de alto desempenho estão bem mais avançados. Foram criados vários modelos computacionais que possibilitam, a partir da inserção de dados sobre os estudantes que compõem uma turma, criar grupos que têm maior potencial para trabalharem em grupo de forma produtiva. 

O estudo Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education destaca que, ao longo das décadas, vários pesquisadores têm mostrado que o aprendizado colaborativo costuma gerar melhores resultados do que o aprendizado solitário. Isso porque o aprendizado colaborativo encoraja os participantes a articularem de forma mais adequada o que pensam, a justificarem as ideias, a refletirem sobre suas explicações, a resolverem as diferenças por meio de um diálogo construtivo e a construírem conhecimentos e novos significados de maneira compartilhada. Se as ferramentas da inteligência artificial forem realmente capazes de estimular esse tipo de aprendizado, talvez as salas de aula do futuro sejam, de fato, ambientes muito mais motivadores e atraentes, onde um novo mundo poderá surgir. 

Inscrições no novo curso de especialização oferecido pelo ICMC podem ser realizadas até 10 de outubro

Texto: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP 

Mais informações 

Site do curso de especialização em computação aplicada à educação: http://especializacao.icmc.usp.br/index.php

Link para ler o estudo Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education:

https://www.pearson.com/content/dam/corporate/global/pearson-dot-com/files/innovation/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf

Contato para esta pauta 

Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666 

E-mail: comunica@icmc.usp.br

Cursos da USP: Estatística é considerada a profissão do futuro

Graduação é oferecida em São Paulo e São Carlos. Área possui diversas aplicações, mas carece de profissionais

O estatístico Julio Trecenti, doutorando do Instituto de Matemática e Estatística da USP
(crédito: Marcos Santos/USP Imagens)

A melhor carreira de 2017 nos Estados Unidos, segundo o site CareerCast, é também a segunda mais rentável no Brasil, de acordo com o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea). Apesar de pouco conhecida, a estatística — ciência que coleta, analisa e sumariza dados — é reconhecida como a profissão do futuro na era do Big Data.

“A demanda pela carreira é causada pela enorme quantidade de dados produzidos diariamente, contrastando com a falta de profissionais formados para lidar com eles”, explica Adilson Simonis, professor do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP, em São Paulo, a primeira unidade a oferecer a graduação em Estatística na Universidade.

Acompanhando a tendência do mercado, foi criada, em 2009, a segunda graduação em Estatística da USP, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), em São Carlos.

 “Vivemos num mundo de dados”, reflete Jorge Luiz Bazán Guzmán, professor do ICMC. “Previsões e análises podem ser aplicadas às mais diversas áreas, como o direito, o esporte ou a medicina. Por isso, nossos alunos não encontram dificuldades em se encaixar no mercado, ajudando a consolidar novos campos e aplicações da estatística.”

Julio Trecenti é um desses estudantes que se adaptaram ao mercado desde muito cedo. Em 2012, enquanto produzia seu trabalho de conclusão de curso no IME, o estatístico participou da constituição da Associação Brasileira de Jurimetria (ABJ). Iniciou os trabalhos na organização já como diretor técnico, posição que ocupa até hoje. Atualmente, também é doutorando no IME e vice-presidente do Conselho Regional de Estatística.

O curso - A base da graduação em Estatística está fundamentada na matemática e na computação. Por isso, o estudante deve ter afinidade com a área de exatas. “Além disso, deve ser uma pessoa curiosa, que saiba fazer essa conversa entre a matemática e a aplicação”, acrescenta Guzmán.

“Outra característica fundamental é gostar de áreas que envolvam ações públicas e sociais. Um estatístico trabalha com dados que tenham um significado humano e os transforma em informação compreensível para todos”, destaca o professor do ICMC.

Para ajudar os estudantes de Estatística a desenvolver essa habilidade, a grade curricular do IME inclui uma disciplina de Língua Portuguesa, oferecida pela Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH) da USP, localizada ao lado do instituto.

Nesse ponto, as grades curriculares têm suas particularidades. Em São Carlos, a grade oferece maior contato com a computação, por exemplo, porque no campus só há institutos de exatas.

Além dessa diferença, o curso do IME, em São Paulo, é diurno — tem aulas distribuídas de manhã e à tarde, mas não chega a ser em período integral — e dura quatro anos. Já a graduação do ICMC, em São Carlos, é noturna e dura quatro anos e meio.

O ICMC também conta com uma parceria com o curso de Estatística da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), próximo ao campus. Ambas as instituições coordenam um programa de pós-graduação integrado e os alunos da graduação podem ter acesso aos professores das duas universidades.

Adilson Simonis é professor de estatística do IME
(crédito: Cecília Bastos/USP Imagens)

Vida universitária e mercado de trabalho - Além dos aspectos acadêmicos, entidades estudantis também são um diferencial na experiência universitária. “Enquanto estava na graduação, participei do centro acadêmico, da empresa júnior e da atlética”, conta Julio Trecenti. “Essas entidades, em especial o centro acadêmico, foram muito importantes para a minha formação política e ajudaram a desenvolver a empatia necessária para um estatístico.”

Um dos principais projetos no qual Trecenti esteve envolvido na época da Universidade foi a descoberta de procedimentos burocráticos que adiam a chegada de crianças em orfanatos. A demora prejudica as chances de serem adotadas porque, ao término do processo, estão mais velhas do que a média de crianças mais procuradas para adoção.

O trabalho foi feito pela ABJ, que propôs algumas soluções para o problema. A jurimetria utiliza modelos estatísticos e probabilísticos para compreender processos jurídicos. Hoje, a proposta da ABJ está sendo discutida na Câmara dos Deputados.

“O estatístico está sendo valorizado pelas soluções que ele propõe”, pontua o professor Simonis. Ele acrescenta que a demanda por estatísticos aumentou após a criação da Lei de Acesso à Informação (LAI). “Agora, temos disponível um enorme volume de dados públicos que precisam ser organizados e interpretados para que se transformem em informação útil e compreensível para a população”, afirma.

Para Julio Trecenti, a estatística é um método científico e seguro para solucionar problemas da sociedade. “Você pode usá-la para a obtenção de qualquer conhecimento. Por isso, ela é tão importante para o futuro.”

Texto: Larissa Lopes  - Jornal da USP

Quer saber mais sobre o curso?

A USP oferece duas graduações em Estatística, uma no Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP, no campus Cidade Universitária, em São Paulo, e outra no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Confira: IME | ICMC

Grade curricular: IME | ICMC
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Formas de ingresso - Graduação em Estatística

Períodos: Diurno (IME) e Noturno (ICMC)

Vagas IME: 40 (34 pela Fuvest e seis pelo Sisu)

Vagas ICMC: 40 (32 pela Fuvest e oito pelo Sisu)

Vestibular organizado pela Fuvest: inscrição de 21 de agosto a 11 de setembro, neste site

Sisu: as inscrições para seleção de 2018 ainda não foram abertas, mas acompanhe pelo site do MEC

De olho na FUVEST: ICMC lança guia para orientar vestibulandos

Novo material é um convite para que estudantes conheçam os cursos oferecidos pelo Instituto, entendam suas diferenças e vislumbrem as inúmeras oportunidades existentes para quem se torna um aluno USP

Capa do guia: convite para o leitor mergulhar no universo do ICMC

"Faça parte do futuro": uma frase convida os estudantes a mergulharem no universo do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. É assim o começo do guia que o Instituto está lançando especialmente para esclarecer as dúvidas dos vestibulandos e ajudá-los a tomar a decisão certa na hora de escolher a futura carreira profissional.

Disponível online (em PDF e no ISSUU), a versão impressa do guia será distribuída pela primeira vez durante a visita monitorada que acontecerá no ICMC na próxima quarta-feira, 1 de abril (veja aqui como participar). O material também será entregue aos estudantes que visitarem o estande do Instituto nas Feiras de Profissões da USP e em demais eventos voltados aos vestibulandos.

Nas 49 páginas do guia, é possível encontrar informações sobre os oito cursos oferecidos pelo Instituto, as perspectivas de carreira de cada um e as diferenças entre eles. Além disso, o material mostra como os estudantes poderão se inscrever na FUVEST, as oportunidades extracurriculares e as bolsas e auxílios existentes. São apresentadas, ainda, informações sobre a infraestrutura do Instituto, do campus e as vantagens de estudar em São Carlos, a capital da tecnologia. Para finalizar, há breves depoimentos de ex-alunos do ICMC.

O conceito e o projeto gráfico do guia foram concebidos pela agência de publicidade Kife, já o conteúdo ficou sob a responsabilidade da Seção de Apoio Institucional do ICMC. Qualquer dúvida sobre o material, crítica ou sugestão, basta escrever para territoriodobixo@icmc.usp.br

Mais informações

Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666

E-mail: comunica@icmc.usp.br