Deep learning na educação inclusiva: uma revisão sistemática da literatura - Rodrigues, Philipe; Tolentino, Renata; Rezende, Josiane (Informática na educação teoria & prática, 2024)
O Deep Learning, ramo do Machine Learning, emprega redes neurais profundas para processar dados e identificar padrões complexos. Sua aplicação pode beneficiar a educação de alunos com necessidades especiais, permitindo a criação de sistemas adaptativos que atendam às suas demandas individuais, como recursos de acessibilidade e tradução entre idiomas. No entanto, desafios surgem, incluindo o viés algorítmico, que reproduz desigualdades, exigindo proteção de dados, garantia de integridade no acesso às tecnologias e responsabilidade no uso desses sistemas. A governança da internet torna-se crucial para estabelecer políticas éticas, inclusivas e seguras para o uso do deep learning na educação inclusiva. Este estudo propõe uma revisão sistemática da literatura existente sobre o tema, com o objetivo de identificar os desafios enfrentados e as abordagens adotadas no contexto da governança da internet. Ao fazê-lo, busca-se não apenas compreender as potencialidades do Deep Learning na educação inclusiva, mas também propor diretrizes e princípios que orientem a aplicação ética e eficaz dessa tecnologia, contribuindo para a construção de um ambiente educacional mais igualitário e acessível a todos.