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Inteligência Artificial, Educação e Responsabilidade Social
v. 9 n. 2 (2022), Editorial
v. 9 n. 2 (2022)

Inteligência Artificial, Educação e Responsabilidade Social

Editorial
https://doi.org/10.20396/tsc.v9i2.17922
Publicado 26-04-2023
Maria Cecília Calani Baranauskas
Universidade Estadual de Campinas
https://orcid.org/0000-0002-4830-5298
José Armando Valente
Universidade Estadual de Campinas
https://orcid.org/0000-0002-1347-186X
A propósito do editorial, esta capa foi gerada pelo Criador de Imagens da plataforma DALL·E da Microsoft Bing, que fez uma transição do costumeiro fractal para algo representando códigos e símbolos de computação.
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Palavras-chave

Inteligência artificial
Ciência de dados
Educação
Sucesso escolar

Como Citar

BARANAUSKAS, Maria Cecília Calani; VALENTE, José Armando. Inteligência Artificial, Educação e Responsabilidade Social. Tecnologias, Sociedade e Conhecimento, Campinas, SP, v. 9, n. 2, p. 1–5, 2023. DOI: 10.20396/tsc.v9i2.17922. Disponível em: https://econtents.bc.unicamp.br/inpec/index.php/tsc/article/view/17922. Acesso em: 5 dez. 2024.
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Resumo

Esta edição resulta de submissões de trabalhos estendidos da II International Conference in Information Technology & Education (ICITED) à revista. Nesta edição, a Revista Tecnologias, Sociedade e Conhecimento divulga um trabalho de pesquisa relacionado à mensuração do desempenho acadêmico de estudantes do ensino secundário em Portugal, realizada por meio de métodos da Inteligência Artificial (IA). Dados dos exames nacionais de matemática e português da população portuguesa no ano letivo 2018/2019 são utilizados para alimentar algoritmos de IA e levantar fatores que afetam os resultados dos estudantes nesses exames.

A contribuição deste volume para o espaço de discussão da revista foi escrita por cinco autores afiliados à Nova Information Management School, uma escola de Gestão de Informação e de Ciência de Dados da Universidade Nova de Lisboa. O trabalho envolve a temática do desempenho acadêmico, medida por meio de métodos e tecnologias de IA, com potencial impacto em políticas públicas.

https://doi.org/10.20396/tsc.v9i2.17922
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Referências

BEATRIZ-AFONSO et al. Redes neuronais com protótipos para quantificar os determinantes do desempenho acadêmico: evidências de um país europeu. Tecnologias, Sociedade e Conhecimento, Campinas, SP, v. 9, n. 2, p. 6-30, 2022. DOI: 10.20396/tsc.v9i2.17394. Disponível em: https://econtents.bc.unicamp.br/inpec/index.php/tsc/article/view/17394.

DREYFUS, H. L.; DREYFUS, S. E. (1986). Mind over machine. Basil Blackwell (p. 5), apud FJELLAND, R. Why general artificial intelligence will not be realized. Humanities and Social Sciences Communications, v. 7, n. 10, p. 1, June 2020. DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-020-0494-4.

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