Empresas trouxeram otimização para a sala de aula com migração para a nuvem da FIEG e uso de IA
A transição digital foi um grande movimento de 2024, envolvendo não apenas as empresas, mas também as instituições de ensino. Com o avanço da inteligência artificial e as possibilidades de otimização que a tecnologia oferece, muitas dessas instituições passaram a integrar a ferramenta em seus sistemas. Foi o caso da FIEG (Federação das Indústrias do Estado de Goiás). A organização conta com um ecossistema que inclui 2.300 colaboradores, 10 mil alunos e 70 mil pessoas conectadas, provenientes de diversas atividades e espaços educacionais, como o SESI, o SENAI e o IEL. A FIEG tinha o objetivo de incorporar a inteligência artificial em seus processos.
No entanto, havia um problema: a infraestrutura. A organização armazenava seus arquivos em um datacenter on-premise e, após uma avaliação do ambiente tecnológico, constatou que seriam necessários cinco anos para alcançar a transformação digital desejada. Esse prazo considerava o investimento em infraestrutura, servidores e telecomunicações. Foi então que a entidade decidiu migrar sua base para a nuvem, acelerando a transição. As empresas escolhidas para realizar a tarefa, após um processo licitatório, foram a SoftwareOne e a AWS.
Em entrevista ao IT Forum, Otavio Argenton, country manager da SoftwareOne, falou sobre os maiores desafios da transição digital e as soluções desenvolvidas para atender a todo o ecossistema da FIEG, incluindo alunos e professores.
A migração em si foi um processo rápido, realizado em apenas uma semana. Segundo Otavio, dependendo da operação, é mais eficiente mover as aplicações de uma só vez do que fazê-lo gradualmente. Esses casos são conhecidos como operação Big Bang. “Tínhamos muitas aplicações correlacionadas, então é muito mais complexo mover isso em fases e manter um ritmo consistente entre uma aplicação e outra do que fazer tudo de uma vez”, explica.
Para realizar a operação rapidamente, a SoftwareOne designou uma equipe exclusiva para o projeto e utilizou a estratégia ‘lift and shift’ combinada com re-platforming. Ao final da semana, foram migrados 111 servidores, 200 aplicações e 130 bancos de dados, totalizando 50 terabytes para a nuvem da AWS, viabilizando a implementação de soluções de inteligência artificial.
Na segunda fase, a empresa realizou entrevistas com diversas áreas da instituição, incluindo professores, alunos, diretores e colaboradores, para compreender melhor as necessidades que poderiam ser atendidas. “Primeiro, explicamos o que a IA pode fazer, qual é o potencial. Depois, essa é uma parte que gosto de brincar que podemos viajar. Sentamos e entendemos o que eles gostariam de automatizar ou otimizar”, comenta Otavio.
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Foi a partir dessa conversa que a empresa começou a desenvolver uma solução para realizar a chamada dos alunos automaticamente. O pedido veio do corpo docente, que desejava focar mais nos conteúdos e otimizar o processo. Atualmente, nas salas de aula presenciais e virtuais, a chamada é feita por meio de reconhecimento facial nas câmeras, utilizando tecnologias como AWS SageMaker e Amazon Rekognition.
As imagens captadas pela IA não apenas registram quem está presente na sala de aula, mas também analisam o engajamento dos alunos, medindo o tempo de permanência, a atenção ao professor, a interação durante a aula e até mesmo se o aluno está dormindo. “Às vezes, a pessoa responde à chamada, por exemplo, mas depois pede para ir ao banheiro e fica 10 minutos fora. Em seguida, sai para fazer outra coisa e passa mais 5 minutos conversando. Assim, o tempo de aproveitamento de uma aula de 50 minutos acaba sendo de apenas 20 ou 30 minutos”, explica Otávio. Essas informações têm sido usadas tanto para compreender melhor o perfil dos alunos quanto para oferecer feedback mais detalhado sobre os professores.
Segundo Otávio, o maior desafio para a equipe não foi a programação, mas sim o uso do machine learning na implantação. “Tínhamos um banco de dados prévio, mas precisávamos aprimorar a IA com as imagens captadas durante o MVP. Por exemplo, uma pessoa oriental tem os olhos naturalmente mais fechados, mas isso não significa que ela está sonolenta. Como ensinar a máquina a diferenciar uma pessoa sonolenta de uma pessoa oriental? Foi necessário repetir e ajustar o modelo para evitar falsos positivos.”
Atualmente, o programa opera com uma taxa de erro que varia entre 5% e 10%, o que se enquadra na chamada “curva correta”, quando a IA já dispõe de dados suficientes para evitar alucinações e continuar aprendendo de forma autônoma.
Além dos aprimoramentos nas salas de aula, a FIEG incorporou IA generativa em seus processos pós-aula para melhorar a acessibilidade de estudantes com deficiências visuais ou auditivas. Antes, esses alunos precisavam esperar alguns dias para que as aulas gravadas fossem transcritas e legendadas manualmente. Agora, o processo foi automatizado, reduzindo o tempo de espera e ampliando a inclusão.
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Agora, essas etapas já são realizadas automaticamente e de forma mais ágil pela IA, permitindo que os alunos tenham acesso aos materiais de maneira mais rápida. Para isso, foram integrados ao LMS Moodle, ao portal do aluno do SESI e ao do SENAI as seguintes tecnologias: o Amazon Polly, que converte textos em áudio; o Amazon Textract, que lê e interpreta diversos formatos de documentos para extrair conteúdo textual; e o Amazon Transcribe, responsável pela geração automática de legendas para vídeos das aulas gravadas.
De acordo com a SoftwareOne, ainda há muitas iniciativas de IA a serem implementadas. “Nesse encontro que tivemos com eles, surgiram várias ideias, inclusive soluções que podemos desenvolver junto com os alunos, ou que talvez eles mesmos desenvolvam lá, porque a base já está implementada e eles podem seguir com as próprias pernas”, afirma Otavio.
Entre as ideias em desenvolvimento estão um teste de aptidão automatizado, uma análise de tendência de notas e uma análise de sentimento aprimorada para a sala de aula. “A ideia é ajudar não só os professores, mas também os psicólogos e orientadores da escola a compreenderem melhor o perfil dos alunos. Por exemplo, você tem um aluno que não consegue ficar sentado, sai da sala constantemente. Não se trata apenas de considerar que ele está indo mal em uma matéria. Talvez ele precise de algum tipo de ajuda”, explica Otavio.
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Bella Winckler Matrone é repórter do IT Forum. Formada em jornalismo pela PUC-Campinas, desde 2018 se dedica a pautas ligadas à temas ESG, com forte ênfase ambiental. Possui passagens pela TV Record e assessorias de imprensa de instituições como a CUFA (Central Única das Favelas) e a Garena, com o jogo Free Fire. Atua no IT Forum, cobrindo tecnologia e inovação, desde 2024.
