Glossário

Aprendizagem adaptativa

O que é Aprendizagem adaptativa?

A aprendizagem adaptativa refere-se a programas de aprendizagem que se ajustam continuamente aos conhecimentos, ao ritmo e aos erros de quem aprende. O software analisa as respostas e seleciona depois exercícios, explicações ou revisões adequados. É utilizada em escolas, universidades e na formação empresarial – por exemplo, quando uma plataforma oferece automaticamente um passo intermédio mais fácil depois de uma tarefa ter sido respondida incorretamente. Em aprendizagem automática, o termo descreve também modelos que continuam a adaptar-se a novos dados.

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Termos relacionados

Feedback aos alunos assistido por IA

O feedback aos alunos assistido por IA designa comentários sobre redações, trabalhos ou projetos gerados por um sistema de IA com base em critérios definidos. Os alunos recebem mais depressa indicações sobre pontos fortes, estrutura, argumentação ou linguagem, e os professores ficam aliviados de correções repetitivas. A avaliação deve ser transparente e baseada em critérios; as classificações e as decisões sobre o desempenho continuam a ser da responsabilidade dos professores. Exemplo: um rascunho de redação recebe sugestões de melhoria antes da entrega.

Educação
Feedback
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Modelo

Curva de aprendizagem

No machine learning, uma curva de aprendizagem é um gráfico que mostra o desempenho ou o erro de um modelo ao longo do tempo de treino ou da quantidade de dados de treino, normalmente em separado para os dados de treino e de validação. A sua forma revela se um modelo sofre de subajuste ou de sobreajuste e se mais dados são suscetíveis de ajudar. Se o erro de validação se mantiver bem acima do erro de treino, por exemplo, isso aponta para sobreajuste. Na linguagem corrente, o termo descreve também a rapidez com que as pessoas dominam uma nova tecnologia.

Training
Avaliação de modelos
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Aprendizagem automática

O machine learning é um ramo da inteligência artificial em que os computadores deduzem padrões a partir de dados, em vez de cada regra ser programada explicitamente. Consoante a tarefa, os modelos aprendem com exemplos etiquetados (supervisionada), com dados não etiquetados (não supervisionada) ou através de recompensas (por reforço). As aplicações vão de filtros de spam e previsões de procura a recomendações de produtos. A qualidade depende muito da quantidade e da qualidade dos dados de treino.

fundamentos
IA
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