Explorando o Percéptron no Machine Learning para o ensino de Matemática na Educação Profissional e Tecnológica

O Machine Learning constitui um dos pilares da Inteligência Artificial, tema amplamente debatido na atualidade; entretanto, tais técnicas são, em geral, interpretadas como sistemas do tipo “caixa-preta”, o que evidencia a importância de promover, na Educação Profissional e Tecnológica, a compreensão dos fundamentos matemáticos que sustentam esses algoritmos e explicam seu funcionamento. Assim, o objetivo deste trabalho é investigar como fundamentos de Machine Learning podem ser utilizados no ensino de Matemática, superando uma abordagem meramente tecnicista da tecnologia. Para isso, propõe-se uma sequência didática que emprega Regressão Linear e Neurônio Artificial, com o intuito de favorecer a aprendizagem de estudantes do ensino médio integrado em conteúdos como estatística, equações de primeiro grau, construção e interpretação de gráficos, entre outros, promovendo o desenvolvimento do raciocínio correlacional. Para validar a Sequência Didática, se realizou coleta de dados por meio de um questionário sobre o conhecimento prévio dos participantes, um questionário de avaliação das atividades e uma Roda de Conversa. Os dados coletados foram avaliados por uma Análise Temática. Como r