Introdução ao aprendizado de máquina utilizando o modelo de regressão linear simples: uma proposta para estudantes do 3° ano do ensino médio

Abstract

O aprendizado de máquina é um campo da Inteligência Artificial que usa algoritmos com base em modelos estatísticos que fazem o computador reconhecer padrões através de dados, melhorando e aprimorando a resposta na medida em que são fornecidos mais dados. Este trabalho busca produzir significado contribuindo para uma introdução ao Aprendizado de Máquina (AM) para estudantes do 3° ano do ensino médio, usando o modelo preditivo de Regressão Linear Simples (ajuste de dados para uma função polinomial do 1° grau). Esta proposta pretende contribuir no campo da educação matemática com uma sequência de tarefas extracurriculares na qual serão apresentados conceitos sobre aprendizado de máquina, algoritmos supervisionados, regressão linear simples e ferramentas tecnológicas utilizadas para facilitar a análise de dados como planilhas eletrônicas (LibreOffice Calc), software matemático (GeoGebra) e linguagem de programação (Python). Sob o prisma dos Modelos dos Campos Semânticos (MCS) do professor Rômulo Campos Lins (1955- 2017), a produção de significado acontece numa enunciação e quem produz uma enunciação é o autor. O leitor só se institui como autor na medida em que faz suas reflexões e constrói sua própria versão do enunciado e sendo assim, cada autor é único. Dessa forma, cada estudante participa ativamente do seu processo de ensino-aprendizagem, sendo capaz de utilizar a tecnologia de forma ética e responsável, contribuindo para a formação de uma sociedade mais consciente quanto ao uso e desenvolvimento de aplicativos e ferramentas computacionais.