A teoria destaca o aprendizado por meio da observação. Bandura aponta que o estado mental interno daquele que está aprendendo desempenha um papel fundamental no processo de absorção de conhecimento. Assim, a aprendizagem social acontece a partir da interação entre a mente do aprendiz e o ambiente ao seu redor.
A teoria de Bruner privilegia a curiosidade do aluno e o papel do professor como instigador dessa curiosidade, daí ser chamada de teoria da descoberta. O método de Bruner prevê estruturação das matérias de ensino, sequência de apresentação dessas matérias, motivação e reforço. Difere de Piaget em relação à linguagem.
Segundo Bruner, "o ambiente ou conteúdos de ensino têm que ser percebidos pelo aprendiz em termos de problemas, relações e lacunas que ele deve preencher, a fim de que a aprendizagem seja considerada significante e relevante. A idéia de desenvolvimento intelectual ocupa um lugar fundamental na teoria de Bruner.
A aprendizagem por descoberta é aquela que é aprendida e é duradoura, neste sentido, os factos e as relações que as crianças descobrem a partir das suas próprias explorações são mais passíveis de ser utilizados e tendem a ser mais bem retidos do que aqueles memorizados.
A teoria de Bruner parte da hipótese de que é possível ensinar qualquer assunto, de uma maneira honesta, a qualquer criança em qualquer estágio de desenvolvimento (BRUNER, 1987). ... Esta fase é característica das crianças em fase da pré-escola, que geralmente possuem interesse em manipular coisas por meio de suas ações.
A espiral do aprendizado é uma estratégia pedagógica que propõe que um assunto seja revisitado pelo estudante ao longo da sua vida escolar, trabalhando com diferentes níveis de complexidade e, consequentemente, estimulando o aprofundamento dos conhecimentos.
O conhecimento mecânico consiste na incorpo- ração de conceitos isolados. O significativo, por sua vez, é o conhecimento em rede com muitos conceitos (unida- des de conhecimento) interligados.
A aprendizagem significativa ocorre quando uma nova ideia se relaciona aos conhecimentos prévios, em uma situação relevante para o estudante, proposta pelo professor. Nesse processo, o estudante amplia e atualiza a informação anterior, atribuindo novos significados a seus conhecimentos.
A aprendizagem significativa é aquela em que o professor tem um papel de mediador, sempre se utilizando do conhecimento prévio do aluno para a aquisição de novos conhecimentos. Nesse processo os conhecimentos já existentes adquirem novos significados o que torna a aprendizagem relevante e permanente.
Dessa forma, para que ocorra uma aprendizagem significativa é necessário: disposição do sujeito para relacionar o conhecimento; material a ser assimilado com “potencial significativo”; e existência de um conteúdo mínimo na estrutura cognitiva do indivíduo, com subsunçores em suficiência para suprir as necessidades ...
Não-arbitrariedade e substantividade são as características básicas da aprendizagem significativa. Não-arbitrariedade quer dizer que o material potencialmente significativo se relaciona de maneira não-arbitrária com o conhecimento já existente na estrutura cognitiva do aprendiz.
Para que a aprendizagem ocorra é preciso que, primeiramente, o educando construa um sentido pessoal e que isso se transforme em significado social. Logo, a primeira preocupação do professor deve ser a de ajudar o aluno a construir sentido sobre o que irá aprender e não a de apresentar conceitos e procedimentos prontos.
as 5 etapas do aprendizado são:
Tipos de aprendizagem: conheças os 7 existentes e identifique o seu
Essas diferenças não são aleatórias. Mesmo sem saber, eles estão escolhendo métodos adequados à personalidade delas. E essa pode ser a melhor maneira de fixar conteúdos, de acordo com os especialistas, que separam o aprendizado em três tipos: visual, auditivo e cinestésico.
O aprendizado de máquina é realizado de três formas: supervisionada, não supervisionada e de reforço.
Para facilitar o entendimento do aprendizado de máquinas na construção de um modelo de machine learning, o processo é dividido em sete etapas:
O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Boa leitura!
A Inteligência Artificial (IA) também é um campo da ciência, cujo propósito é estudar, desenvolver e empregar máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma. Também está ligada à robótica, ao Machine Learning (Aprendizagem de Máquina), ao reconhecimento de voz e de visão, entre outras tecnologias.
A Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) é considerada uma associação de referência e na sua última chamada de trabalhos dividiu as aplicações em nove subáreas: Pesquisa; Machine Learning, Data Mining e Big Data; Planejamento Automatizado; Representação de Conhecimento; Raciocínio ( ...
Tipos de inteligência artificial
Portanto, a Inteligência Artificial é a tecnologia que propicia máquinas inteligentes para resolver problemas, aumentando a produtividade e aprimorando áreas como saúde, finanças, marketing e vendas, atendimento ao cliente e agricultura. Continue lendo e veja 8 exemplos de aplicações de I.A em nosso dia a dia.
Inteligência artificial (IA) é um campo das ciências da computação, no qual máquinas realizam tarefas como aprender e raciocinar, assim como a mente humana.
Como é criada a inteligência artificial Uma tecnologia baseada em inteligência artificial é criada através de programação computacional, como já mencionamos. Mas isso é feito dentro de parâmetros diferentes da programação convencional.