O 1º lugar foi conquistado por Yoji Kojio, Kazuhiro Kojio, Alexandre Mesquita Pedroso e Rodrigo Fernandes.
Na foto, Kazuhiro Kojio e Yoji Kojio na premiação do Code in Quero 2023.
Foto: Arquivo pessoal
Nos dias 19 e 20 de agosto, foi realizado o hackathon Code in Quero 2023 com o tema “Inteligência Artificial aplicada à Educação”. Com 24 horas de duração, o evento aconteceu em São José dos Campos (SP). Um hackathon é uma maratona de programação que reúne profissionais da tecnologia para desenvolver soluções inovadoras em um período específico de tempo.
O Code in Quero 2023, promovido pela Quero Educação, teve como objetivo inspirar soluções que gerem impacto positivo na educação, com propostas que pensem o uso de inteligência artificial para democratizar e ampliar o acesso à educação. Os três melhores protótipos foram premiados com até quatro mil reais. Participaram do evento estudantes e profissionais da área de tecnologia de diferentes áreas de atuação.
O 1º lugar foi conquistado por Yoji Kojio, egresso do curso de Bacharelado em Ciência da Computação do ICT/Unifesp, Kazuhiro Kojio, aluno do curso de Bacharelado em Ciência da Computação do ICT/Unifesp, Alexandre Mesquita Pedroso, egresso do curso de Bacharelado em Ciência e Tecnologia do ICT/Unifesp, e Rodrigo Fernandes, egresso do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da UTFPR.
O projeto vencedor teve como foco o desenvolvimento de uma API (Interface de Programação de Aplicação em português) que auxilia professores(as) a desenvolverem avaliações para seus(as) alunos(as) e a melhorarem a qualidade de seus materiais e aulas utilizando inteligência artificial a partir do desempenho dos(as) estudantes. Kazuhiro Kojio, um dos integrantes da equipe, explica que a API suporta receber um arquivo de mídia (videoaula, áudio, pdf, etc.), e o(a) professor(a) pode informar as configurações da avaliação (quantidade de questões, quantidade de alternativas, etc.). O modelo de inteligência artificial irá gerar uma avaliação de múltipla escolha baseado no conteúdo do material enviado e disponibilizará um código para acessar a prova. Com este código, os(as) alunos(as) podem acessar a prova e responder às questões. Após, o(a) professor(a) pode pedir para a API gerar um relatório das respostas enviadas com sugestões de melhoria em sua abordagem. A API calcula a taxa de acerto para cada questão e sugere onde o(a) professor(a) deve reforçar seu conteúdo para que os(as) estudantes possam melhorar seu entendimento do conteúdo proposto.
Os repositórios do protótipo estão disponíveis no Github, contendo a API (vrowl) e a interface frontend utilizada para apresentar a aplicação prática da API durante o evento.