Automação da avaliação de aprendizagem de machine learning para classificação de imagens no ensino fundamental

Abstract

Com a crescente evolução e popularização do uso de tecnologias de Machine Learning no dia a dia, é imperativo que a população geral tenha um entendimento básico sobre como essas tecnologias funcionam, de forma que sua utilização seja melhor aproveitada. Para isso, é importante que o ensino desses conceitos seja feito cedo já na Educação Básica. Com isso, algumas iniciativas têm surgido, porém a maioria não possui um modelo de avaliação dessa aprendizagem. Assim, o presente trabalho visa responder a pergunta de pesquisa: “Como automatizar a avaliação da aprendizagem de ML voltada a classificação de imagens nos anos finais do ensino fundamental?”. Dessa forma, tem-se como objetivo desenvolver e testar um modelo de análise da aprendizagem de ML na Educação Básica, adotando técnicas de Deep Learning para automatizar o processo. Isso é alcançado por meio da fundamentação teórica dos principais conceitos, uma revisão do estado da arte, o desenvolvimento do modelo de avaliação, e a sua automatização, e sua integração e avaliação no contexto de um curso da iniciativa Computação na Escola. Dessa forma, criou-se uma extensão da ferramenta CodeMaster que permite automaticamente avaliar a aprendizagem de Machine Learning do aluno, facilitando o processo, e aumentando a chance de adoção do ensino de computação nas escolas brasileiras.