Plataforma de Aprendizagem Adaptativa
Edtech · Educação Básica
2024
mobile
O que eles precisavam
A plataforma precisava de um único aplicativo em Flutter para atender estudantes da educação básica, dos alfabetizandos aos adolescentes, cada um com ritmo e estilo de aprendizagem diferentes, cobrindo um currículo de mais de 500 tópicos. Uma sequência fixa única não se sustenta nessa amplitude — um estudante pode estar adiantado em uma disciplina e atrasado em outra, e um ritmo rígido mata o engajamento rapidamente. A equipe precisava construir uma camada de recomendação que reavaliasse continuamente o domínio de cada tópico e redirecionasse o conteúdo automaticamente. O ambiente mobile trazia suas próprias restrições: o aplicativo precisava se manter rápido e responsivo em uma ampla variedade de dispositivos, e o pipeline de machine learning subjacente precisava transformar sinais de uso em recomendações atualizadas rápido o bastante para parecer atual à medida que a plataforma crescia rumo a mais de 75 mil estudantes ativos.
O que nós construímos
Construímos o aplicativo voltado ao estudante em Flutter, com uma única base de código para iOS e Android, cobrindo todos os mais de 500 tópicos do currículo sem manter aplicativos nativos separados. O Firebase cuida da autenticação e da sincronização de dados em tempo real, para que cada atividade concluída pelo estudante atualize seu progresso instantaneamente, sem atraso. O motor de recomendação roda em Python, com modelos em TensorFlow treinados com dados de interação dos estudantes para pontuar o domínio de cada tópico e selecionar o próximo melhor conteúdo para cada aluno. O GCP hospeda a infraestrutura de treinamento e disponibilização dos modelos, escalando a inferência à medida que o número de usuários ativos cresceu. Uma camada de gamificação foi adicionada sobre o motor de recomendação para sustentar o engajamento. O acompanhamento de progresso foi construído como duas visões distintas, lendo a mesma camada de dados do Firebase: um retrato simplificado para os pais e detalhes por tópico para os professores.
Como nós abordámos isso
Construímos o aplicativo uma única vez em Flutter, em vez de duas bases de código nativas, tornando viável cobrir mais de 500 tópicos do currículo sem dobrar o esforço de engenharia mobile.
Modelamos a personalização como uma pontuação contínua de domínio por tópico em TensorFlow, em vez de um ritmo fixo por série, para que o percurso de cada estudante mude à medida que os dados de desempenho chegam.
Usamos o Firebase para sincronização em tempo real, para que os painéis de pais e professores reflitam a atividade do estudante no momento em que ela acontece, sem atraso de lote.
Dividimos o acompanhamento de progresso em duas visões específicas sobre os mesmos dados — um resumo simplificado para os pais e detalhes tópico por tópico para os professores — em vez de um relatório genérico único para ambos.
O impacto
Estudantes Ativos
Ganho de Aprendizagem
Avaliação do App
"Nossos estudantes estão mais engajados do que nunca. A personalização com IA é incrível."
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Plataforma de edtech
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