Deep learning na educação inclusiva

uma revisão sistemática da literatura

Autores

  • Philipe Rodrigues Universidade Fumec
  • Renata Tolentino
  • Josiane Rezende

DOI:

https://doi.org/10.22491/1982-1654.137303

Palavras-chave:

Deep Learning, Educação Inclusiva, Governança da Internet

Resumo

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.

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Publicado

2024-06-30

Como Citar

RODRIGUES, P.; TOLENTINO, R.; REZENDE, J. Deep learning na educação inclusiva: uma revisão sistemática da literatura. Informática na educação: teoria & prática, Porto Alegre, v. 27, n. 1, 2024. DOI: 10.22491/1982-1654.137303. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/InfEducTeoriaPratica/article/view/137303. Acesso em: 24 jun. 2025.
Recebido 2023-12-07
Aceito 2024-06-17
Publicado 2024-06-30