Desenvolvimento de uma proposta para o reconhecimento da expressão emocional utilizando Machine Learning na Educação
Resumo
O avanço da tecnologia exige a formação em Inteligência Artificial, Machine Learning e competências de Pensamento Computacional. Os avanços em Neurocognição e Neuroeducação destacam a importância das
emoções durante a aprendizagem de conteúdos científicos e matemáticos. O estudo centra-se numa proposta de intervenção educativa que utiliza a Machine Learning e a Inteligência Artificial para trabalhar as competências de Pensamento Computacional e de reconhecimento e expressão emocional no Ensino Básico. Primeiramente, é concebida uma atividade desconectada. Posteriormente, é realizada uma programação em Scratch® sobre as emoções sentidas pelos alunos durante as atividades de ciências e matemática. A última atividade permite atualizar o reconhecimento emocional, uma vez que a expressão facial muda continuamente, utilizando Machine Learning for Kids.
A Aprendizagem Automática pode ser realizada em fases iniciais através de atividades adaptadas, para desenvolver competências de Pensamento Computacional, bem como para trabalhar as emoções, razão pela qual este tipo de proposta é promovido durante a aprendizagem de conteúdos científicos e matemáticos.
Downloads
Direitos de Autor (c) 2025 Revista Lusófona de Educação
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
- Os autores e as autoras conservam os direitos de autor, sem quaisquer honorários, e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons CC-BY - Atribuição 4.0 Internacional, a qual permite que outros compartilhem (copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato) e adaptem (remixar, transformar e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial), com reconhecimento de autoria e publicação inicial na RLE;
- Os autores e autoras têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: depositar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial na RLE;
- Os autores e autoras têm permissão e são estimulado/as a publicar e distribuir o seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).
