A TECH lhe oferece uma metodologia 100% online, baseada no acesso gratuito ao conteúdo e no ensino personalizado”

A Realidade Aumentada pode ser aplicada em ambientes educacionais para enriquecer a experiência de aprendizado dos alunos.  Por exemplo, essa ferramenta oferece aos alunos experiências de aprendizado totalmente imersivas, permitindo que eles explorem situações que, de outra forma, seriam inacessíveis. Assim, os alunos podem interagir com o conteúdo e participar mais ativamente do processo de ensino. Isso implica maior retenção de informações e compreensão de conceitos complexos.  

Neste contexto, a TECHestá lançando um Programa avançado que se concentrará na IA como suporte educacional e recurso para o aprendizado interativo. O plano de estudos aprofundará o uso de tecnologias de reconhecimento facial e emocional, com o objetivo 
de monitorar a participação e o bem-estar dos alunos. Ao mesmo tempo, o programa de estudos também se concentrará na integração de propostas em matérias específicas, como matemática, idiomas e história. Dessa forma, os educadores serão nutridos com recursos inovadores que aprimorarão sua prática de ensino e proporcionarão processos dinâmicos de aprendizado. O programa também enfatizará os desafios de proteger a privacidade e a confidencialidade dos dados dos alunos.

Tudo isso será apresentado por meio de um conjunto informativo de alto impacto, enriquecido com materiais audiovisuais, leituras complementares e exercícios práticos desenvolvidos com a metodologia Relearning. Dessa forma, os profissionais serão confrontados com casos reais e simulados que lhes permitirão testar seus novos conhecimentos e, ao mesmo tempo, aprender sobre os requisitos do campo profissional.  Além disso, o programa conta com um formato 100% online, facilmente acessível de qualquer dispositivo com conexão à Internet e sem horários pré-estabelecidos. Isso tornará mais fácil para os especialistas combinarem sua rotina diária e o trabalho de cuidados com a atualização de seus conhecimentos.

Você aprenderá através de casos reais e da resolução de situações complexas em ambientes simulados de aprendizagem.

Este Programa avançado de Tecnologias de Inteligência Artificial na Educação conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Tecnologias de Inteligência Artificial na Educação.
• Seu conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais para a prática profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você garantirá a privacidade de dados confidenciais no ambiente educacional, assegurando a segurança de seus alunos”

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestigio. 

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais. 

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você desenvolverá métodos avançados de assistência ao aluno, como a implementação de chatbots e assistentes virtuais"

O relearning permitirá que você aprenda com menos esforço e mais desempenho, envolvendo-o mais em sua especialização profissional"

Com uma abordagem teórico-prática, esta capacitação se concentrará em tecnologias de aprendizado de máquina no campo da educação. Projetado por especialistas da área, o plano de estudos abrangerá conceitos como redes neurais e processamento de linguagem natural. Ao mesmo tempo, o programa de estudos oferecerá aos alunos uma ampla variedade de recursos tecnológicos, incluindo realidade aumentada e análise preditiva. Dessa forma, os professores otimizarão seus projetos educacionais para melhorar a experiência dos alunos. Eles também adquirirão uma consciência ética da política de dados e da legislação para o uso responsável da IA.

Você empregará efetivamente as mais avançadas tecnologias de aprendizado de máquina e promoverá o ensino interativo”

Módulo 1. Desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial em sala de aula

1.1. Planejamento e elaboração de projetos de IA na educação com a Algor Education

1.1.1. Primeiros passos para planejar o projeto
1.1.2. Bases de Conhecimento
1.1.3. Criação de projetos de IA na educação

1.2. Ferramentas para o Desenvolvimento de Projetos Educacionais com IA

1.2.1. Ferramentas para o desenvolvimento de projetos educacionais: TensorFlow Playground
1.2.2. Ferramentas para Projetos Educacionais em História
1.2.3. Ferramentas para projetos educacionais em matemática; Wolfram Alpha
1.2.4. Ferramentas para projetos educacionais em inglês: Grammarly

1.3. Estratégias de Implementação de Projetos de IA na Sala de Aula

1.3.1. Quando Implementar um Projeto de IA?
1.3.2. Por que Implementar um Projeto de IA
1.3.3. Estratégias a Serem Realizadas

1.4. Integração de Projetos de IA em Disciplinas Específicas

1.4.1. Matemática e IA: Thinkster math
1.4.2. História e IA
1.4.3. Idiomas e IA: Deep L
1.4.4. Outros assuntos: Watson Studio

1.5. Projeto 1: Desenvolvimento de projetos educacionais usando aprendizado de máquina com a Khan Academy 

1.5.1. Primeiros passos
1.5.2. Tomada de exigências
1.5.3. Ferramentas a ser utilizadas
1.5.4. Definição do projeto

1.6. Projeto 2: Integração da IA no desenvolvimento de Jogos educacionais

1.6.1. Primeiros passos
1.6.2. Tomada de exigências
1.6.3. Ferramentas a ser utilizadas
1.6.4. Definição do projeto

1.7. Projeto 3: Desenvolvimento de chatbots Educacionais Utilizando Aprendizado de Máquina

1.7.1. Primeiros passos
1.7.2. Tomada de exigências
1.7.3. Ferramentas a ser utilizadas
1.7.4. Definição do projeto

1.8. Projeto 4: Integração de agentes inteligentes em plataformas educacionais com a Knewton

1.8.1. Primeiros passos
1.8.2. Tomada de exigências
1.8.3. Ferramentas a ser utilizadas
1.8.4. Definição do projeto

1.9. Avaliando e medindo o impacto dos projetos de IA na educação com o Qualtrics

1.9.1. Benefícios de Trabalhar com IA na Sala de Aula
1.9.2. Dados Reais
1.9.3. IA na Sala de Aula
1.9.4. Estatísticas da IA na Educação

1.10. Análise e melhoria contínua de projetos de IA na educação com o Edmodo Insights

1.10.1.  Projetos Atuais
1.10.2. Implementação
1.10.3.  O que o futuro nos reserva
1.10.4.  Transformando as Salas de Aula 360

Módulo 2. Inovações e tendências emergentes em IA para educação

2.1. Ferramentas e Tecnologias Emergentes de IA no Ambiente Educacional

2.1.1. Ferramentas Obsoletas de IA
2.1.2. Ferramentas de atuais: ClassDojo e Seesaw
2.1.3. Ferramentas Futuras

2.2. Realidade aumentada e virtual na educação

2.2.1. Ferramentas da realidade aumentada
2.2.2. Ferramentas de realidade virtual
2.2.3. Ferramentas de Realidade Virtual
2.2.4. Vantagens e Desvantagens

2.3. IA de conversação para suporte educacional e aprendizado interativo com Wysdom AI e SnatchBot

2.3.1. IA Conversacional, Por Que Agora?
2.3.2. IA na Aprendizagem
2.3.3. Vantagens e Desvantagens
2.3.4. Aplicações da IA na Aprendizagem

2.4. Aplicação de IA para Melhoria da Retenção de Conhecimento

2.4.1. IA como Ferramenta de Apoio
2.4.2. Diretrizes a Seguir
2.4.3. Desempenho da IA na Retenção de Conhecimento
2.4.4. IA e Ferramentas de Apoio

2.5. Tecnologias de reconhecimento facial e emocional para monitorar a participação e o bem-estar dos alunos

2.5.1. Tecnologias de Reconhecimento Facial e Emocional no Mercado Atual
2.5.2. Usos
2.5.3. Aplicações
2.5.4. Margem de Erro
2.5.5. Vantagens e Desvantagens

2.6. Blockchain e IA na Educação para transformar a administração educacional e validar certificações

2.6.1. O Que é Blockchain
2.6.2. Blockchain e suas aplicações
2.6.3. Blockchain como Elemento Transformador
2.6.4. Administração Educacional e Blockchain

2.7. Ferramentas emergentes de IA para aprimorar a experiência de aprendizagem com o Squirrel AI Learning

2.7.1. Projetos Atuais
2.7.2. Implementação
2.7.3. O que o futuro nos reserva
2.7.4. Transformando as Salas de Aula 360

2.8. Estratégias para Desenvolvimento de Pilotos com IA Emergente

2.8.1. Vantagens e Desvantagens
2.8.2. Estratégias a serem desenvolvidas
2.8.3. Pontos-chave
2.8.4. Projetos Piloto

2.9. Análise de Casos de Sucesso em Inovações de IA

2.9.1. Projetos Inovadores
2.9.2. Aplicação de IA e Seus Benefícios
2.9.3. IA na Sala de Aula, Casos de Sucesso

2.10. Futuro da IA na Educação

2.10.1. História da IA na Educação
2.10.2. Para Onde a IA Está Indo na Sala de Aula
2.10.3. Projetos futuros

Módulo 3. Ética e legislação da inteligência artificial na educação

3.1. Identificação e Tratamento Ético de Dados Sensíveis no Contexto Educacional

3.1.1. Princípios e Práticas para a Manipulação Ética de Dados Sensíveis na Educação
3.1.2. Desafios na proteção da privacidade e da confidencialidade dos dados dos alunos 
3.1.3. Estratégias para garantir a transparência e o consentimento informado na coleta de dados 

3.2. Impacto Social e Cultural da IA na Educação

3.2.1. Análise do efeito da IA na dinâmica social e cultural em ambientes educacionais
3.2.2. Exploração de Como a IA Pode Perpetuar ou Mitigar Viéses e Desigualdades Sociais
3.2.3. Avaliando a responsabilidade social dos desenvolvedores e educadores na implementação da IA

3.3. Legislação e Política de Dados em IA em Ambientes Educacionais

3.3.1. Análise das leis e regulamentações atuais sobre dados e privacidade aplicáveis à IA na educação
3.3.2. Explorar como a Microsoft AI for Accessibility pode perpetuar ou mitigar preconceitos e desigualdades sociais
3.3.3. Desenvolvimento de políticas institucionais para o uso ético da IA na educação com o AI Ethics Lab

3.4. Avaliação do Impacto Ético da IA

3.4.1. Métodos para avaliar as implicações éticas dos aplicativos de IA na educação 
3.4.2. Desafios na Medição do Impacto Social e Ético da IA
3.4.3. Criação de Estruturas Éticas para Orientar o Desenvolvimento e Uso da IA na Educação

3.5. Desafios e Oportunidades da IA na Educação

3.5.1. Identificar os principais desafios éticos e legais no uso da IA na educação
3.5.2. Explorando oportunidades para melhorar o ensino e a aprendizagem por meio do Squirrel AI Learning
3.5.3. Equilíbrio entre Inovação Tecnológica e Considerações Éticas na Educação

3.6.  Aplicação Ética de Soluções de IA no Ambiente Educacional

3.6.1. Princípios para o Planejamento e Implantação Ética de Soluções de IA na Educação
3.6.2. Estudo de Casos sobre Aplicações Éticas da IA em Diferentes Contextos Educacionais
3.6.3. Estratégias para envolver todos os stakeholders na tomada de decisões éticas sobre IA

3.7.  IA, Diversidade Cultural e Equidade de Gênero

3.7.1. Análise do Impacto da IA na Promoção da Diversidade Cultural e Equidade de Gênero na Educação
3.7.2. Estratégias para desenvolver sistemas de IA inclusivos e sensíveis à diversidade com o Teachable Machine do Google
3.7.3. Avaliação de Como a IA Pode Influenciar a Representação e o Tratamento de Diferentes Grupos Culturais e de Gênero

3.8. Considerações Éticas para o Uso de Ferramentas de IA na Educação

3.8.1. Diretrizes Éticas para o Desenvolvimento e Uso de Ferramentas de IA na Sala de Aula
3.8.2. Discussão sobre o equilíbrio entre automação e intervenção humana na educação 
3.8.3. Análise de casos em que o uso de IA na educação levantou questões éticas significativas

3.9. Impacto da IA na Acessibilidade Educacional

3.9.1. Exploração de Como a IA Pode Melhorar ou Limitar a Acessibilidade na Educação
3.9.2. Analise de soluções de IA projetadas para aumentar a inclusão e o acesso à educação para todos com o Google Read Along 
3.9.3. Desafios Éticos na Implementação de Tecnologias de IA para Melhorar a Acessibilidade

 3.10.  Estudos de Casos Globais em IA e Educação

3.10.1. Análise de Casos de Estudo Internacionais sobre o Uso da IA na Educação
3.10.2. Comparação de abordagens éticas e legais em diferentes contextos culturais e educacionais
3.10.3. Lições Aprendidas e Melhores Práticas de Casos Globais em IA e Educação

Você está diante de um programa universitário flexível que é compatível com suas responsabilidades diárias mais exigentes. Matricule-se já!”