Acesso à formação em Inteligência Artificial para pessoas de baixa renda: um estudo de caso em Sergipe
Estudo de caso sobre um programa gratuito de formação em IA em Sergipe, analisando barreiras de acesso (renda, base em tecnologia e inglês), desenho do curso e percepções/resultados coletados com alunos.
Autores: Eddie Fernandes de Jesus Menezes, Catuxe Varjão de Santana Oliveira, Felipe Jovino dos Santos, Gabriel do Nascimento Santos Silva, José Matheus Oliveira Cavalcante, Stephanie Kamarry Alves De Sousa
Local de publicação: Salvador, BA, Brasil
ISSN: 2237-2903
Visão geral
Este artigo discute a acessibilidade à formação em Inteligência Artificial (IA) no Brasil com foco em Sergipe, observando como fatores socioeconômicos e lacunas de base dificultam a entrada de pessoas de baixa renda na área.
A proposta central é analisar um curso gratuito de formação em IA ofertado no estado, descrevendo como o curso foi estruturado e como seus recursos influenciaram os resultados percebidos pelos participantes.
Objetivo do estudo
O trabalho apresenta uma análise do acesso à formação em IA a partir de um estudo de caso de um programa gratuito em Sergipe, com objetivo geral de analisar o curso (suas individualidades) e como elas influenciaram os resultados, usando pesquisa com alunos durante e após a formação para traçar perfil e avaliar a eficiência dos recursos adotados.
Contexto e motivação
No recorte nacional, o artigo discute barreiras comuns à democratização do ensino de IA (desigualdades sociais/econômicas, limitações de infraestrutura e oferta concentrada em regiões com mais recursos), o que reforça a importância de iniciativas gratuitas e acessíveis.
Metodologia e implementação do curso
A metodologia descreve um curso de IA com complemento em Python. Um passo inicial foi legendar conteúdos básicos disponibilizados pela própria Huawei para apoiar a formação introdutória, seguido de edital/seleção de alunos e organização de turma no Google Classroom.
Além do Classroom, foi criado um grupo no WhatsApp para dúvidas com escala de suporte dos bolsistas. O curso ocorreu em encontros semanais (cinco no total), com duas mentorias (professor da semana e bolsistas) e uma avaliação online via Quizizz para certificação; aprovados tiveram oportunidade de prestar certificação da Huawei.
Resultados e evidências
Os dados coletados foram sintetizados em gráficos e organizados em um acervo no GitHub do projeto. As análises destacam percepções positivas sobre suporte, preparo da equipe, adequação do ritmo e efetividade das atividades complementares.
Discussão e conclusões
O artigo reforça que democratizar o acesso à IA depende de mais do que disponibilizar conteúdo: envolve suporte contínuo, nivelamento (Python), desenho de curso adequado ao público e cuidado com barreiras linguísticas e regionais.
Também é apontada a necessidade de investigar com mais profundidade causas de evasão em turmas específicas e aprimorar transparência sobre ementa/metodologia, além de explorar expansão para outras regiões e áreas de conhecimento.
Links
Revista (OJS): https://revistas.unifacs.br/index.php/rsc/article/view/8504/5015
Download (PDF): https://drive.google.com/file/d/1SkR8AIWqq91TqvhXY6IPl2-xTymlBkmt/view?usp=sharing