Como a IA pode identificar tendências e conteúdos relevantes na hora de estudar para concursos
Por Lucas Rodrigues, mestre em IA e Machine Learning for Data Science pela Université Paris Cité e fundador e CEO do Clipping
Salvador, 21/05/2024 – A preparação para concursos públicos é uma jornada desafiadora, que exige dos candidatos um investimento significativo de tempo e esforço. Com isso, a inteligência artificial (IA) mostra-se como uma ferramenta poderosa, capaz de analisar tendências em concursos anteriores e adaptar os conteúdos de estudo de acordo com as demandas específicas de cada processo seletivo.
Uma das grandes vantagens de utilizar algoritmos de IA na preparação para concursos é a capacidade de realizar análises em escala das tendências em provas anteriores. Enquanto a análise manual mostra-se demorada, toda tecnologia chega para tornar essa jornada mais eficiente, ao permitir a classificação de temas específicos, avaliação de dificuldade das questões e identificação de fontes ou intenções dos examinadores. Essa escalabilidade e facilidade de lidar com dados não estruturados abrem possibilidades sem precedentes para os estudantes.
A eficácia do processo de estudo para os candidatos é fundamental, ao considerarmos as limitações de recursos, sejam eles financeiros, de tempo ou de conhecimento. Essas novas soluções podem catalisar essa eficiência ao fornecer ferramentas que se adaptam ao estudante em tempo real. Por exemplo, já existem empresas na qual a IA gera flashcards e questões à medida que os estudos avançam, favorecendo a validação, retenção e memorização do conteúdo. Além disso, estas podem destacar palavras-chave, resumir conceitos e trazer diferentes perspectivas para enriquecer o aprendizado.
Os dados dos concursos anteriores podem ser coletados de diversas fontes, como bancos de dados oficiais, sites especializados e plataformas de educação. Esses dados são organizados em bancos de dados estruturados, incluindo informações sobre temas abordados, frequência de ocorrência de cada tema e tendências ao longo do tempo. Algoritmos de machine learning, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais, são empregados para identificar padrões nos dados dos concursos anteriores. Esses algoritmos reconhecem padrões nos temas abordados, na dificuldade das questões e nas áreas do conhecimento mais frequentemente cobradas.
A qualidade e relevância dos dados são garantidas por meio de técnicas de pré-processamento e limpeza, como detecção e remoção de outliers, correção de erros, validação cruzada com fontes confiáveis, e a interpretação dos dados é validada por especialistas no assunto. A personalização dos conteúdos é feita com base nas preferências e necessidades individuais de cada candidato, considerando as tendências identificadas pela inteligência artificial e o nível de conhecimento prévio do candidato. Os candidatos podem avaliar o conteúdo gerado automaticamente e se auto avaliar por meio de dashboards de desempenho, o que permite o aprimoramento contínuo da IA.
Esse aperfeiçoamento da ferramenta permite um trabalho ativo aos profissionais responsáveis, considerando feedbacks dos usuários e reavaliando critérios de seleção de tópicos, ao atualizarem dados e modelos. Sabemos que ao utilizar essas tecnologias, é importante respeitar princípios éticos, ao garantir transparência, equidade, direitos autorais e proteção de dados dos candidatos. O foco deve ser entregar o resultado de forma responsável e ética, visando o benefício de todos os envolvidos.
Em suma, a utilização de algoritmos de IA na análise de tendências em concursos anteriores e adaptação de conteúdos de estudo representa uma mudança significativa no cenário da preparação para concursos, oferecendo aos candidatos uma abordagem mais eficiente, personalizada e ética. Com o uso da inteligência artificial, os estudantes podem potencializar seu aprendizado e aumentar suas chances de sucesso em provas futuras.
