NESTA EDIÇÃO
Edição Especial
Tópicos Especiais
Dra. Ghalia Nassreddine
Universidade Rafik Hariri,
Líbano
Dr. Obada Al-Khatib
Universidade de Wollongong
em Dubai, EAU
Dr. Mohamad Nassereddine
Universidade de Wollongong
em Dubai, EAU
Dr. Tanujit Chakraborty
Universidade Sorbonne Abu
Dhabi, EAU
Perspectivas Acadêmicas
Professora Derin Ural
Universidade de Miami, EUA
Destaque de Liderança
Professor Khalid Hussain
Reitor de Engenharia e
Computação, AURAK, EAU
Perspectivas da Indústria
Dr. Waddah Ghanem Al Hashmi
Presidente do Comitê Federal de
Saúde e Segurança
Ocupacional nos EAU
Voz do Aluno
Nour Mostafa Kamel
AURAK, EAU
Tendências
Anne-Gaelle Colom
Universidade de Westminster,
Reino Unido
Era da IA
Generativa
Fevereiro 2025
Conteúdo
10
Editorial
Bem-vindos à UniNewsletter
Laura Vasquez Bass
04
Tópicos Especiais
Desvendando o papel da IA Generativa na
educação em Engenharia: Uma visão geral
das oportunidades e desafios
Dra. Ghalia Nassreddine, Departamento de
Sistemas de Informação e Computação,
Universidade Rafik Hariri, Líbano; Dr. Obada
Al-Khatib, Escola de Engenharia,
Universidade de Wollongong em Dubai, EAU;
Dr. Mohamad Nassereddine, Escola de
Engenharia, Universidade de Wollongong
em Dubai, EAU
Tópicos Especiais
Transformando a
Ciência de Dados em
Ação: Estudos de caso
na construção de um
futuro sustentável com
Engenharia de Ciência
de Dados
Dr. Tanujit Chakraborty
Professor Associado de
Estatística e Ciência de
Dados, Universidade
Sorbonne Abu Dhabi,
EAU
06
02 | Edição Especial
Perspectivas da
Indústria
Voz do Aluno
Tendências
30
18
26
Destaque de Liderança
Adotando soluções baseadas em IA
na Universidade Americana de Ras Al
Khaimah (AURAK):
Uma entrevista com o Professor
Khalid Hussain, reitor de Engenharia
e Computação
O papel dos engenheiros na
sociedade e na indústria: uma
habilidade para a vida, e não
necessariamente uma profissão
Dr. Waddah S. Ghanem Al
Hashmi, Presidente do Comitê
Federal de Saúde e Segurança
Ocupacional nos EAU e Diretor
Sênior no Setor de Energia
14
Perspectivas
Acadêmicas
Ensinando uma turma de
Engenharia com um chatbot
como assistente de ensino
Professora Derin Ural, Faculdade
de Engenharia, Universidade de
Miami, EUA
Da Resistência à
Integração: Uma reflexão
sobre minha jornada
com IA na Academia
Nour Mostafa Kamel,
Bacharel em Ciência da
Computação e
Engenharia,
Universidade Americana
de Ras Al Khaimah
(AURAK), EAU
34
Adaptando-se ao futuro:
Preparando-se para o
desenvolvimento de
software na era da IA
Generativa
Anne-Gaelle Colom,
Vice-Diretora de Escola e
Diretora de Ensino e
Aprendizagem, Escola de
Ciência da Computação e
Engenharia, Universidade
de Westminster, Londres,
Reino Unido
03
Edição Especial |
Tem sido uma
experiência
maravilhosa trabalhar
com este amplo grupo
de engenheiros, e
esperamos
sinceramente que você
aproveite os insights
interessantes e as
palavras de sabedoria
que eles têm a oferecer.
Bem-vindos
à UniNewsletter
Embora eu me sinta extremamente feliz por ter
escolhido
seguir
estudos
avançados
nas
Humanidades — afinal isso me preparou para
meu trabalho na UniNewsletter — ler esta edição
fascinante sobre diversas trajetórias na engen-
haria e IA me fez invejar os estudantes sortudos
que têm esse percurso de aprendizado pela
frente. Esta edição especial, “Engenharia na era
da IA Generativa”, é composta por um conjunto
verdadeiramente
diverso
de
engenheiros,
desde aqueles formados em engenharia civil,
mecânica ou ambiental até engenheiros de
software. Reconhecendo o enorme impacto da
IA na educação, achamos oportuno destacar os
crescentes debates sobre como uma disciplina
altamente técnica como a engenharia se bene-
ficia
enormemente
das
capacidades
de
otimização da IA, mas também considerar os
riscos que ela representa na educação em
engenharia. No artigo "Voz do Aluno" desta
edição, Nour Mostafa Kamel descreve essa
dialética como as "promessas e perigos" da IA.
Queríamos explorar como estudantes de diver-
sas áreas da engenharia podem desenvolver a
alfabetização em IA necessária para a colo-
cação profissional nos dias de hoje, ao mesmo
tempo que adquirem toda a aptidão prática e
técnica fundamentais para a engenharia. Os
colaboradores desta edição responderam ao
nosso chamado com reflexões profundas e
ofereceram muitos conselhos instrutivos para
instituições com programas de engenharia e
para os estudantes já matriculados ou em fase
de candidatura. Eles também levantaram suas
próprias questões, que temos certeza de que
garantirão uma leitura esclarecedora.
Começamos a edição com o primeiro de dois
artigos na seção Tópicos Especiais, um artigo
altamente informativo coescrito pela Dra.
Ghalia Nassreddine, da Universidade Rafik Hariri,
no Líbano, e pelos Drs. Obada Al-Khatib e
Mohamad Nassereddine, da Universidade de
Wollongong em Dubai, EAU. Eles trazem uma
discussão detalhada e panorâmica sobre as
oportunidades e desafios enfrentados pelas
instituições ao incorporar a IA na educação em
engenharia. Para aqueles que buscam com-
preender como as tecnologias de IA podem ser
Laura Vasquez Bass
“
“
04 | Edição Especial
Editorial
usadas para contribuir com a experiência dos
estudantes, este artigo é leitura obrigatória. O
segundo artigo da seção Tópicos Especiais é do
Dr. Tanujit Chakraborty, Professor Associado de
Estatística e Ciência de Dados na Universidade
Sorbonne Abu Dhabi, EAU. Ele discute como a
engenharia de ciência de dados está impulsion-
ando o progresso em relação aos Objetivos de
Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU.
Técnicas
como
aprendizado
de
máquina,
previsão e IA generativa transformam dados
brutos em ferramentas acionáveis em áreas
como saúde pública, estabilidade econômica e
planejamento urbano.
Na seção Perspectivas Acadêmicas, a professora
Derin Ural, da Universidade de Miami (EUA), explo-
ra a integração de um chatbot de IA como
assistente de ensino em seu curso de engenharia.
O chatbot "Kay" foi desenvolvido para alinhar-se
aos objetivos do curso, oferecendo suporte em
tempo real, explicações personalizadas e resu-
mos de tópicos complexos. Dra. Ural relata que os
alunos consideraram o chatbot uma ferramenta
acessível e valiosa, especialmente para aqueles
que equilibram trabalho e estudos. Ela conclui
que, embora o chatbot não tenha – e nem
poderia – ter substituído a instrução humana,
aprimorou o aprendizado e o engajamento,
demonstrando o potencial da IA para comple-
mentar os métodos de ensino tradicionais.
Em nossa seção Destaque de Liderança, apre-
sentamos o Professor Khalid Hussain, Reitor de
Engenharia e Computação da Universidade
Americana de Ras Al Khaimah (AURAK). Professor
Khalid discute sua carreira acadêmica de mais
de três décadas, cujo início se deu no Reino Unido.
Ele explica em detalhes como a AURAK – a primei-
ra instituição dos EAU a oferecer um bacharelado
em IA – está se adaptando para treinar seus
alunos de forma eficaz na era da IA. Ele também
oferece valiosos insights sobre como a IA deve ser
utilizada para preservar a integridade das habili-
dades essenciais de engenharia, fundamentais
para todos os engenheiros.
Após a contribuição do Professor Khalid, estamos
extremamente animados em apresentar a vocês
uma nova seção nesta edição da UniNewsletter.
Temos o privilégio de apresentar um artigo do Dr.
Waddah S. Ghanem Al Hashmi, Presidente do
Comitê Federal de Saúde e Segurança Ocupa-
cional (OSH) nos EAU e Diretor Sênior no setor de
energia,
em
nossa
seção
Perspectivas
da
Indústria. Como o título sugere, nosso objetivo é
oferecer aos leitores da UniNewsletter a oportuni-
dade de ouvir profissionais experientes que atuam
ativamente no mercado. Dr. Waddah possui um
doutorado em Engenharia Ambiental pela Cardiff
University, no País de Gales, Reino Unido, construiu
uma carreira de enorme sucesso e é reconhecido
mundialmente como uma autoridade em Gover-
nança e Liderança em Saúde, Segurança e Meio
Ambiente (HSE) e Organizações de Alta Confiabili-
dade.
Dada a trajetória diversificada de sua carreira, ele
escreve um artigo instigante sobre as habilidades
únicas dos engenheiros, sugerindo que eles têm
muito a contribuir além dos limites imediatos de
sua disciplina.
Como já mencionei, a colaboradora da seção Voz
do Aluno desta edição é Nour Mostafa Kamel,
bacharel em Engenharia da Computação na
AURAK. Nour escreve sobre sua experiência com o
boom da IA, que ocorreu no meio de seus estudos,
refletindo sobre como seu ceticismo inicial em
relação às ferramentas de IA diminuiu ao longo do
tempo. Ela descreve com paixão as alegrias e
dificuldades de aprender programação “manual-
mente”, antes que assistentes de IA estivessem
disponíveis para resolver os inevitáveis erros. Seu
artigo chega a uma conclusão instrutiva: Nour
sugere que as universidades devem considerar
limitar a exposição excessiva à IA para alunos
iniciantes, pois isso pode privá-los da experiência
essencial de enfrentar a frustração e desenvolver
habilidades de resolução de problemas.
Encerrando esta edição em nossa seção Tendên-
cias, temos Anne-Gaelle Colom, da Universidade
de Westminster, em Londres, Reino Unido. Suas
palavras são uma leitura essencial para engenhei-
ros de software que estão ingressando na área.
Anne-Gaelle apresenta de forma brilhante como a
IA não apenas transformou o conjunto de habili-
dades
exigidas
dos
desenvolvedores,
mas
também redefiniu o mercado de trabalho—desta-
cando, de maneira extremamente útil, o que os
profissionais devem fazer para se manterem com-
petitivos no cenário atual. Assim como Nour,
Anne-Gaelle enfatiza a importância da superação
de desafios no processo de aprendizado, argu-
mentando que, sem essa experiência, os alunos
deixarão de desenvolver habilidades cruciais de
pensamento crítico e análise, fundamentais para
seu sucesso a longo prazo.
Tem sido uma experiência maravilhosa trabalhar
com este amplo grupo de engenheiros, e esper-
amos sinceramente que você aproveite os insights
interessantes e as palavras de sabedoria que eles
têm a oferecer.
05
Edição Especial |
ser considerada o próximo grande
passo na evolução digital. Ela se
tornou uma das tecnologias mais
promissoras e significativas. Suas
aplicações no ensino superior, espe-
cialmente nos campos da engenha-
ria
elétrica
e
de
computação,
permitem a produção de conteúdo
novo e original que se assemelha ao
trabalho criado por humanos. Essa
abordagem tem o potencial de
transformar a área, criando um
ambiente
de
aprendizado
mais
interativo e envolvente em com-
paração com as ferramentas tradi-
cionais, tornando a educação mais
participativa.
Essas
ferramentas
podem
aprimorar
os
processos
cognitivos e melhorar o desempen-
ho acadêmico, pois aumentam os
níveis
de
engajamento
dos
estudantes. Além disso, a IA genera-
tiva
contribui
para
oferecer
experiências de aprendizado mais
personalizadas, como sistemas de
Tópicos Especiais
IA Generativa é um tipo de
inteligência artificial (IA) que
produz
conteúdo
novo
e
original, com notável semel-
hança ao criado por humanos.
Enquanto os sistemas tradicionais
de IA se concentram em prever ou
classificar valores e categorias, a IA
generativa busca gerar conteúdo
adequado
às
solicitações
dos
usuários. O conteúdo gerado pode
incluir
textos,
imagens,
gráficos,
áudios ou vídeos. No início da
década de 2010, a IA generativa
começou a ganhar destaque, impul-
sionada pelo grande avanço das
técnicas de aprendizado profundo
(deep learning) e por modelos trans-
formadores como a OpenAI e o
ChatGPT. Ela se tornou uma ferra-
menta poderosa para criar conteú-
dos realistas e envolventes, capazes
de imitar a criatividade humana.
A integração da IA Generativa pode
“
“
A integração da
IA generativa
pode ser
considerada o
próximo
grande passo
na evolução
digital. Ela se
tornou uma das
tecnologias
mais
promissoras e
significativas.
Desvendando o papel de
IA generativa na
Educação em Engenharia:
| Special Edition
50
Uma visão geral das oportunidades e desafios
06
Dra. Ghalia Nassreddine,
Departamento de Sistemas de Informação e Computação, Universidade Rafik Hariri, Líbano
Dr. Obada Al-Khatib,
Escola de Engenharia da Universidade de Wollongong em Dubai, EAU
Dr. Mohamad Nassereddine
Escola de Engenharia, Universidade de Wollongong em Dubai, EAU
| Edição Especial
tutoria inteligente que se adaptam
às necessidades e preferências
individuais dos alunos. Esses siste-
mas ajudam a identificar as dificul-
dades
específicas
de
cada
estudante e focam na melhoria
dessas áreas mais frágeis. Muitas
organizações, como a Organização
das
Nações
Unidas
para
a
Educação, a Ciência e a Cultura
(UNESCO), destacam a importân-
cia do aprendizado personalizado e
apoiam abordagens que atendam
às
diversas
necessidades
dos
alunos. Além disso, os sistemas de
tutoria inteligente utilizam a IA
generativa
para
monitorar
o
desempenho dos alunos e fornecer
feedback em tempo real. Isso
possibilita o ajuste das técnicas de
ensino para atender às necessi-
dades individuais, permitindo que
professores de engenharia elétrica e
de computação criem materiais
mais interativos, aumentem o enga-
jamento dos alunos e os preparem
melhor para o mercado de trabalho.
As tecnologias de IA generativa
também podem oferecer suporte a
estudantes
com
necessidades
educacionais especiais. Por exemplo,
ferramentas de conversão de fala
para texto baseadas em IA, como o
Microsoft
Translator,
auxiliam
estudantes com deficiência auditiva,
enquanto outros aplicativos de IA
fornecem tradução simultânea para
a linguagem de sinais. Ferramentas
como o ECHOES utilizam IA para
ajudar crianças com autismo a
desenvolver habilidades de comuni-
cação social por meio de simulações
interativas, demonstrando a capaci-
dade da IA de enfrentar diversos
desafios educacionais.
A
IA
generativa
também
pode
empregar
realidade
virtual
e
aumentada para criar ambientes de
Dra. Ghalia Nassreddine
Dr. Obada Al-Khatib
Dr. Mohamad Nassereddine
07
Edição Especial |
Estudante usando um laboratório virtual gerado por uma ferramenta de IA
“A IA generativa
pode ajudar
professores de
engenharia elétrica
e de computação a
projetar cursos,
recomendando
estruturas,
pré-requisitos e
sequenciamento
com base nos
objetivos
educacionais da
engenharia e nas
tendências da
indústria.”
aprendizado baseados em simu-
lação,
como
metodologias
de
ensino
baseadas
em
jogos
(game-based learning).
O aprendizado baseado em simu-
lação é um tipo de aprendizado
empírico no qual os estudantes
precisam lidar com desafios com-
plexos em ambientes controlados,
interagindo
com
cenários
que
reproduzem situações da vida real.
Esse método é mais eficaz do que a
maioria das aulas baseadas em
vídeos, pois ajuda na retenção do
conhecimento.
Além
disso,
os
cenários
são
padronizados,
garantindo que as respostas dos
alunos sejam consistentes e que
eles
aprendam
exatamente
os
métodos necessários para desem-
penhar tarefas em determinadas
áreas.
Por
exemplo,
conforme
ilustrado nas imagens abaixo, a IA
generativa pode ser usada para
criar laboratórios virtuais, permitin-
do que os estudantes interajam
com simulações de sistemas de
energia renovável e otimizem os
resultados de um sistema híbrido de
energia fotovoltaica, eólica e de
rede
elétrica.
Aqui,
observamos
alunos projetando um sistema foto-
voltaico utilizando um laboratório
virtual gerado por uma ferramenta
de IA.
A IA generativa pode ajudar profes-
sores de engenharia elétrica e de
computação
a
projetar
cursos,
recomendando estruturas, pré-req-
uisitos e sequenciamento com base
nos
objetivos
educacionais
da
engenharia e nas tendências da
indústria. Tecnologias baseadas em
IA generativa podem ajudar na
produção de livros didáticos, notas
de aula e modelos interativos, econ-
omizando tempo dos instrutores e
garantindo a relevância do conteú-
do. Além disso, ferramentas de aval-
iação e feedback impulsionadas por
IA
generativa
podem
otimizar
processos e reduzir a carga de
trabalho
do
corpo
docente.
A
ilustração a seguir orienta as institu-
ições sobre como integrar a IA
generativa em seus sistemas.
Para integrar a IA generativa aos
08 | Edição Especial
Para integrar a IA generativa
aos quadros institucionais,
os departamentos de
engenharia devem primeiro
identificar áreas aplicáveis,
como suporte ao estudante,
administração ou
desenvolvimento curricular.
Os objetivos devem estar
alinhados com os resultados
de aprendizagem do
programa de engenharia,
com a contribuição de
professores e funcionários
para atender expectativas e
preocupações.
“
“
quadros institucionais, os departamentos
de engenharia devem primeiro identificar
áreas aplicáveis, como suporte ao aluno,
administração
ou
desenvolvimento
curricular.
Os
objetivos
devem
estar
alinhados
com
os
resultados
de
aprendizagem do programa de engenha-
ria, com a contribuição de professores e
funcionários para atender expectativas e
preocupações. A escolha das ferramentas
de IA adequadas—como chatbots e
recomendações de conteúdo baseadas
em IA—deve estar alinhada ao orçamento
e aos objetivos institucionais. A construção
de infraestruturas de dados robustas
garantirá a conformidade com regulam-
entações como GDPR e HIPAA, enquanto
treinamentos
para
professores
e
funcionários serão essenciais para o uso
eficaz dessas ferramentas. Além disso,
educar os alunos sobre o papel e os
benefícios da IA pode estimular sua
participação e proporcionar um feedback
valioso sobre o impacto da tecnologia no
aprendizado
e
na
administração
acadêmica.
Apesar de todos os benefícios da incorpo-
ração da IA generativa no ensino superior
de engenharia, essa integração pode
trazer diversos desafios, conforme ilustra-
do abaixo:
•
Origem dos dados: Os sistemas de IA
generativa analisam dados massivos
que podem estar sujeitos a uma
governança
inadequada,
origem
duvidosa, utilização não consentida
ou parcialidade. Assim, pode haver
uma grande quantidade de erros.
•
•
Direitos autorais e exposição legal:
•
Grandes bancos de dados - que
podem ser produzidos por fontes difer-
entes e não claras - são usados para
treinar ferramentas generativas de IA.
Assim, os resultados da IA podem violar
a propriedade intelectual e produzir
ameaças legais e de reputação.
•
•
Violações de privacidade de dados: O
conjunto de dados usado para treinar
Large Language Models (LLMs) pode
incluir informações de identificação
pessoal Os desenvolvedores devem
garantir a conformidade com as leis de
privacidade, excluindo ou removendo
essas informações.
•
•
Divulgação de informações confiden-
ciais: O aumento da acessibilidade às
ferramentas de IA pode levar ao com-
partilhamento
acidental
de
infor-
mações confidenciais, como dados de
pacientes ou estratégias proprietárias.
Governança, diretrizes e comunicação
claras são necessários para proteger
informações confidenciais e proprie-
dade intelectual.
Para enfrentar esses desafios e promover o
uso responsável da IA na educação em
engenharia, é fundamental desenvolver
frameworks éticos que priorizem transpar-
ência, justiça e responsabilidade. Além
disso, as instituições devem fortalecer as
medidas de cibersegurança para proteger
dados sensíveis de todos os envolvidos.
1.
3.
4.
2.
09
Edição Especial |
Estudos de caso na construção de um futuro
sustentável com Engenharia de Ciência de Dados
Transformando a Ciência
de Dados em Ação:
Dr. Tanujit Chakraborty
Professor Associado de Estatística e Ciência de Dados
Universidade Sorbonne Abu Dhabi, EAU
Tópicos Especiais
10 | Edição Especial
s Objetivos de Desen-
volvimento Sustentável
(ODS) da ONU—parte da
Agenda
2030—repre-
sentam um plano global para
enfrentar desafios urgentes, como
saúde pública, pobreza, desigual-
dade,
sustentabilidade
e
ação
climática. Alcançar esses objetivos
ambiciosos exige mais do que
apenas ideias; demanda soluções
que conectem a teoria à imple-
mentação prática. É nesse contexto
que a engenharia de ciência de
dados se destaca, combinando o
poder da inteligência artificial (IA) e
abordagens
inovadoras
para
desenvolver ferramentas práticas
que geram impacto real.
Ao
aplicar
técnicas
como
aprendizado de máquina, mod-
elagem preditiva e previsão de
séries temporais, engenheiros e
cientistas de dados podem trans-
formar dados brutos em insights
acionáveis. No entanto, a jornada
dos dados até a ação não está
isenta de desafios. Questões como
o acesso a dados confiáveis, a
escalabilidade das soluções e a
adaptação
de
frameworks
a
condições complexas do mundo
real continuam sendo obstáculos
fundamentais.
Colaborações
recentes—como o acordo entre os
governos dos EAU e da França para
o avanço da IA—demonstram o
reconhecimento
crescente
da
ciência de dados como uma disci-
plina de engenharia com potencial
de superar esses obstáculos e
impulsionar o progresso global.
Neste
artigo,
vamos
explorar
alguns exemplos reais em que a
engenharia de ciência de dados
proporcionou
soluções
impactantes alinhadas com os
Objetivos de Desenvolvimento
Sustentável. Esses casos demon-
stram como essas ferramentas
estão moldando um futuro mais
sustentável.
Estudo de caso 1: Projetando
ferramentas de IA para aplica-
tivos de saúde móvel (mHealth)
Imagine
receber
uma
men-
sagem
motivacional
no
seu
celular incentivando você a dar
uma caminhada ou praticar
mindfulness.
Esses
pequenos
estímulos, impulsionados pela
engenharia de ciência de dados,
fazem parte de intervenções de
saúde móvel (mHealth) projeta-
das para melhorar o bem-estar.
Com a crescente dependência
das
tecnologias
móveis,
os
aplicativos de mHealth desem-
penham um papel essencial na
redução das desigualdades em
saúde e na promoção do ODS 3:
Saúde e Bem-Estar.
Do ponto de vista da engenharia,
desenvolver
ferramentas
de
mHealth envolve a criação de
algoritmos que se adaptam e
otimizam em tempo real. Por
exemplo,
o
aprendizado
por
reforço (um tipo de IA) permite
que esses sistemas aprendam
quais mensagens geram maior
impacto para os usuários. Em um
de nossos projetos, desenvolve-
mos um algoritmo híbrido com-
binando
amostragem
de
Thompson
(um
método
de
aprendizado por reforço) com
modelos
estatísticos
para
aumentar a eficácia de mensa-
“A jornada dos dados
até a ação não está
isenta de desafios.
Questões como o
acesso a dados
confiáveis, a
escalabilidade das
soluções e a
adaptação de
frameworks a
condições complexas
do mundo real
continuam sendo
obstáculos
fundamentais.”
11
Edição Especial |
gens motivacionais em aplica-
tivos de mHealth. Esse método foi
aplicado no aplicativo “Drink Less”,
que auxilia usuários a reduzir o
consumo perigoso de álcool. Os
mesmos princípios podem ser
expandidos para aplicativos de
mindfulness e atividade física,
demonstrando como ferramentas
de IA podem ser projetadas para
enfrentar desafios diversos na
área da saúde.
Estudo de caso 2: Ferramentas de
previsão
para
crescimento
econômico e gestão de epidemi-
as
A previsão é um pilar fundamental
da ciência e da engenharia—seja
para calcular a trajetória de um
foguete ou antecipar o aumento
dos preços ao consumidor. No
contexto do ODS 8: Trabalho
Decente e Crescimento Econômi-
co, previsões precisas ajudam
formuladores
de
políticas
a
desenvolver
estratégias
econômicas eficazes. Por exemp-
lo, projetamos um modelo de rede
neural de conjunto, chamado
FEWNet, para prever as taxas de
inflação em economias emergen-
tes, como Brasil, Rússia, Índia e
China.
Combinando
princípios
econométricos com aprendizado
de máquina, o FEWNet fornece
previsões precisas que auxiliam
bancos centrais na tomada de
decisões informadas.
Mas a previsão não se limita
apenas à economia—ela também
é essencial para a saúde pública.
A
modelagem
de
epidemias,
conhecida como "epicasting",
utiliza ferramentas de ciência de
dados para prever a propa-
gação
de
doenças
como
dengue e gripe. Nossa equipe
desenvolveu um software que
incorpora características-chave
das
doenças
para
fornecer
previsões confiáveis, permitindo
intervenções
oportunas
nas
regiões afetadas. Essas ferra-
mentas demonstram a engen-
hosidade da engenharia na
solução
de
desafios
diver-
sos—desde a estabilização de
economias até a salvaguarda
de vidas humanas.
Estudo de caso 3: IA Generativa
para cidades sustentáveis
A urbanização está se aceleran-
do, especialmente em países
em desenvolvimento, resultan-
do em desafios como conges-
tionamento, poluição e perda de
áreas verdes. Como podemos
projetar cidades que sejam não
apenas
funcionais,
mas
também
sustentáveis?
A
IA
generativa,
uma
ferramenta
avançada de engenharia, pode
auxiliar urbanistas a visualizar e
criar as cidades do futuro.
Em um projeto recente, alinhado
com o ODS 11: Cidades e Comu-
nidades Sustentáveis, combina-
mos
modelagem
estatística
com IA generativa para prever a
densidade da rede viária em
cidades indianas de pequeno e
médio
porte.
Esse
trabalho
responde a perguntas críticas,
como
“Como
serão
nossas
cidades no futuro? Como plane-
jar infraestrutura para atender à
crescente demanda?” Utilizando
indicadores espaciais e dados
de mobilidade humana, nosso
framework
fornece
insights
práticos para que urbanistas
projetem redes viárias eficientes
e sustentáveis. Essas técnicas
podem
ser
adaptadas
globalmente,
demonstrando
como soluções de engenharia
podem
enfrentar
desafios
urbanos em escala mundial.
Esses estudos de caso ilustram o
potencial
transformador
da
engenharia de ciência de dados.
De
aplicativos
de
saúde
a
previsão econômica e planeja-
mento urbano, essas soluções
demonstram como dados brutos
podem se tornar ferramentas
impactantes.
No
entanto,
o
sucesso
exige
colaboração.
Parcerias com formuladores de
políticas, instituições internacio-
nais e centros de pesquisa, como
a Universidade Sorbonne Abu
Dhabi,
garantem
que
essas
ferramentas sejam não apenas
inovadoras, mas também práti-
cas e escaláveis.
Pensando
no
futuro,
nossa
pesquisa em andamento está
focada na ação climática e no
monitoramento da qualidade do
ar, abordando o ODS 13: Ação
Contra a Mudança Global do
Clima. Por exemplo, estamos
desenvolvendo
modelos
de
aprendizado
profundo
geométrico para prever níveis de
poluição do ar em cidades como
Delhi e Pequim. Essas ferramen-
tas, combinadas com princípios
de engenharia, podem ajudar a
mitigar os efeitos do “smog” e
criar ambientes urbanos mais
saudáveis.
Alcançar os ODS é uma tarefa
monumental, mas com soluções
inovadoras baseadas em dados,
esforços colaborativos e um
compromisso com a sustentabi-
lidade, o futuro é promissor. A
engenharia de ciência de dados
é mais do que uma área de estu-
do—é uma ponte que conecta os
desafios de hoje às soluções de
amanhã.
Como podemos projetar cidades
que sejam não apenas funcionais,
mas também sustentáveis? A IA
generativa, uma ferramenta de
engenharia de ponta, pode ajudar
urbanistas a visualizar e criar as
cidades do futuro.
“
“
12 | Edição Especial
13
Edição Especial |
Perspectivas Acadêmicas
Ensinando uma turma de
Engenharia com um chatbot
como assistente de ensino
Professora Derin Ural
Professora de Prática, Departamento de Engenharia Civil e Arquitetônica,
Faculdade de Engenharia, Universidade de Miami, Flórida, EUA
14
| Edição Especial
Revolucionando as abordagens -pedagógicas
por meio da Inteligência Artificial
Como membro do corpo docente de Engenharia
que se adaptou às pedagogias centradas no
aluno, incluindo aprendizagem invertida e ativa,
ao longo de minha carreira de três décadas, fiquei
curiosa para testar o uso de um chatbot de
Inteligência
Artificial
(IA)
para
aprimorar
a
experiência de aprendizado dos meus alunos.
Percebi que a integração da IA em ambientes
educacionais
está
promovendo
mudanças
profundas na forma como estudantes com difer-
entes perfis interagem com o conteúdo do curso e
se envolvem de forma mais eficaz no processo de
aprendizagem. Com a capacidade de criar chat-
bots específicos para cursos e tópicos, a IA está
sendo cada vez mais empregada para proporcio-
nar experiências de aprendizado personalizadas
para os alunos. Este artigo explora a implemen-
tação de um chatbot como assistente de ensino
em um curso de Engenharia na Faculdade de
Engenharia da Universidade de Miami (UM). Ao
analisar sua capacidade de esclarecer conceitos
complexos, responder às perguntas dos alunos a
qualquer hora do dia e aumentar o engajamento,
este projeto piloto contribui para o crescente
debate sobre o papel da IA no ensino superior. Os
resultados, confirmados tanto pelo feedback dos
alunos quanto por pesquisas acadêmicas, ressal-
tam seu potencial transformador.
Chatbots de IA: Uma mudança de paradigma na
educação
A implementação de chatbots de IA representa
uma mudança significativa nas metodologias de
apoio educacional, impulsionada pelo comprom-
isso de melhorar a aprendizagem dos alunos por
meio da inovação tecnológica. Como membro do
corpo docente de Engenharia, vejo um uso funda-
mental dos chatbots para elaborar e explicar
conceitos, e não necessariamente para resolver
problemas. Minha decisão de testar um chatbot
Special Edition | 01
foi baseada em pesquisas, como as conduzidas
pela Tyton Partners, que destacam o potencial da
IA para aumentar o engajamento acadêmico.
Paralelamente, insights do Youth Today evidenci-
am a crescente dependência dos alunos por
soluções baseadas em IA para suas necessi-
dades acadêmicas e informativas. Como enfa-
tizado pelo The Chronicle of Higher Education,
preparar
educadores
com
as
habilidades
necessárias para implementar ferramentas de IA
de maneira eficaz é essencial para o sucesso
sustentável das gerações de alunos que depend-
em de soluções baseadas em IA. Participando de
workshops de desenvolvimento profissional na
UM, pude criar, testar e implementar chatbots em
minhas aulas de engenharia neste ano. Dentro da
educação em engenharia, onde dominar concei-
tos teóricos e práticos complexos é fundamental,
encontrei nos chatbots uma maneira adaptativa,
envolvente e, mais importante, acessível de
responder às dúvidas dos alunos sobre o conteú-
do do curso. Ter alunos tradicionais e não tradi-
cionais na mesma turma também mostrou que
ambos os grupos se beneficiaram do chatbot,
com os alunos que trabalhavam em tempo
integral tirando maior proveito. O chatbot se
mostrou uma alternativa eficaz aos horários de
atendimento dos professores, especialmente
para os alunos com trabalho em tempo integral.
Desenvolvendo e implementando a iniciativa do
chatbot
O chatbot “Kay” utilizado no meu curso foi meticu-
losamente configurado para alinhar-se aos
tópicos do curso e aos objetivos de aprendizagem
definidos no plano de ensino. O nome "Kay" foi
15
“A implementação de
chatbots de IA representa
uma mudança significativa
nas metodologias de apoio
educacional, impulsionada
pelo compromisso de
aprimorar o aprendizado dos
alunos por meio da inovação
tecnológica.”
Edição Especial |
baseado em um líder de pensamento nessa
área, com quem os alunos puderam se encon-
trar em uma sessão durante o semestre. As
funcionalidades
do
chatbot
Kay
incluíam
responder a perguntas técnicas, resumir o
conteúdo do curso, comparar modelos, fornecer
exemplos de melhores práticas de engenharia e
utilizar informações de interações anteriores
para personalizar o suporte. Do ponto de vista
instrucional, alinhar as respostas do chatbot aos
objetivos do curso exigiu um investimento
significativo inicial em design de prompts e
personalização, por meio de perguntas e
respostas iterativas, instruindo o chatbot a com-
partilhar suas referências. Após um período de
testes, o chatbot estava pronto para ser pilotea-
do com meus alunos. Ao ver um link para o chat-
bot no plano de ensino, os alunos ficaram
surpresos e intrigados, pois foram apresentados
ao chatbot como uma ferramenta suplementar,
posicionada para complementar - e não substi-
tuir - os métodos diretos de ensino.
As principais capacidades do chatbot específico
do curso incluíam:
•
Articular explicações detalhadas dos princí-
pios de engenharia.
•
Oferecer resumos concisos dos pontos
principais dos tópicos.
•
Fornecer respostas em tempo real para
dúvidas conceituais fora do horário das
aulas,
que
foi
a
característica
mais
impactante.
Os alunos foram incentivados a utilizar o chatbot
de forma consistente por meio de tarefas que
exigiam que eles trabalhassem inicialmente
sem acesso a ele, e, em seguida, comparassem
suas descobertas com o resumo fornecido ao
interagir com o chatbot. Eles puderam, então,
fornecer feedback para avaliar a eficácia da
ferramenta. No início do semestre, os alunos
interagiam com o Kay fazendo uma ou duas
perguntas, em conversas curtas. À medida que
o semestre avançava, suas conversas começaram
a fluir naturalmente, com sete a nove perguntas
sobre diversos tópicos do curso.
Percepções empíricas a partir do feedback dos
alunos
Uma pesquisa estruturada realizada ao final do
semestre com todos os alunos revelou tendências
interessantes:
•
Aumento da Eficácia no Aprendizado: 67% dos
participantes concordaram totalmente e 33%
concordaram que o chatbot facilitou uma com-
preensão mais profunda do material complexo e
fortaleceu sua experiência de aprendizado
como um todo. Eles gostaram de interagir com o
chatbot.
•
Confiança Acadêmica: 67% dos participantes
concordaram totalmente e 33% concordaram
que o chatbot influenciou positivamente seu
desenvolvimento como estudantes mais capaz-
es e confiantes. O chatbot foi treinado para ter
uma mentalidade de crescimento e um tom
educado, o que foi bem recebido pelos alunos.
•
Endosso
Universal:
100%
dos
entrevistados
defenderam a continuidade da integração de
chatbots em futuras edições do curso.
O feedback qualitativo dos alunos ilustrou ainda
mais o impacto do chatbot e seu potencial para
futuras turmas:
•
“Foi muito útil... Eu sempre me esquecia de algu-
mas informações e o chatbot conseguia recu-
perar essas informações de sessões anteriores. É
uma ferramenta que pode realmente ser benéfi-
ca para os alunos, não para trapacear ou fazer
as tarefas por eles, mas para ajudá-los com
partes que eles podem não entender.”
•
“Como mãe solteira que trabalha em tempo
integral, o chatbot me permitiu continuar minha
educação... Eu estava ficando para trás nas
tarefas e pensei em desistir das disciplinas. As
interações com o chatbot, mesmo em horários
tardios, foram essenciais para o meu sucesso.
Todas as aulas deveriam ter um chatbot como
assistente de ensino!”
Essas reflexões ressaltam o papel do chatbot de IA
em fornecer suporte acadêmico direcionado e
individualizado para as diferentes necessidades dos
alunos.
Benefícios da integração de IA na educação em
Engenharia
As contribuições do chatbot foram além de atender
às necessidades acadêmicas imediatas, proporcio-
nando vantagens pedagógicas mais amplas:
“67% dos participantes
concordaram totalmente e
33% concordaram que o
chatbot facilitou uma
compreensão mais profunda
do material complexo e
fortaleceu sua experiência de
aprendizado como um todo.”
16 | Edição Especial
Special Edition | 23
Acessibilidade Ininterrupta: Sua disponibilidade
24 horas por dia, sete dias por semana, permitiu
que os alunos buscassem esclarecimentos e
reforço de tópicos, independentemente do
horário e da localização.
Aprendizado Personalizado: Aproveitando os
dados de interação, o chatbot ofereceu orien-
tações detalhadas adaptadas às trajetórias de
aprendizado individuais. Por ter participado do
desenvolvimento do chatbot, a possibilidade de
ver anonimamente as perguntas feitas pelos
alunos permitiu reforçar tópicos durante as
aulas.
Eficiência nas Aulas: Ao abordar perguntas
frequentes, o chatbot permitiu que os docentes
dedicassem mais tempo a discussões avança-
das e mentoria.
Vislumbrando o futuro da aprendizagem poten-
cializada pela IA
A
implementação
de
um
chatbot
como
assistente de ensino em um curso de engenhar-
ia proporcionou percepções inesperadas e
valiosas sobre o potencial da IA para comple-
mentar as abordagens pedagógicas tradicion-
ais. Embora não substitua a profundidade do
ensino humano, o chatbot se mostrou um com-
plemento indispensável, aprimorando a acessi-
bilidade, o engajamento e a eficiência. O feed-
back dos alunos, assim como a experiência dos
docentes neste piloto, atesta a promessa dos
chatbots de IA como uma ferramenta transfor-
madora na educação. À medida que as tecno-
logias
de
IA
continuam
a
avançar,
sua
integração em ambientes acadêmicos na
educação em engenharia e além oferece uma
via atraente para redefinir os contornos do
ensino e da aprendizagem no século XXI.
Como mãe solteira que trabalha
em tempo integral, o chatbot me
permitiu continuar minha
educação... Eu estava ficando
para trás nas tarefas e pensei em
desistir das disciplinas. As
interações com o chatbot, mesmo
em horários tardios, foram
essenciais para o meu sucesso.
Todas as aulas deveriam ter um
chatbot como assistente de
ensino!
“
“
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Edição Especial |
Destaque de Liderança
Adotando Soluções Baseadas
em IA na Universidade
Americana de Ras Al
Khaimah (AURAK):
Professor Khalid, é uma grande
alegria recebê-lo no estimado
grupo de líderes do ensino
superior apresentados na UniN-
ewsletter. Estamos animados
para ouvir suas opiniões exclu-
sivas sobre o que promete ser
uma
edição
especial
impactante sobre Engenharia e
IA Generativa. Poderia compar-
tilhar com nossos leitores um
pouco
sobre
sua
trajetória
acadêmica
e
de
liderança?
Especificamente,
como
suas
experiências culminaram em
seu ingresso na AURAK como
Reitor da Escola de Engenharia e
Computação?
Minha trajetória na academia se
estende por mais de três déca-
das, período no qual tive o
privilégio de ocupar posições de
liderança
cada
vez
mais
elevadas em diversas institu-
ições de ensino superior. Ao
longo da minha carreira,
desempenhei diversas funções,
incluindo
Reitor,
Diretor
de
Escola, Pró-reitor, e Chefe de
Departamento,
o
que
me
permitiu desenvolver uma com-
preensão abrangente tanto da
liderança
acadêmica
quanto
das complexidades do cresci-
mento institucional.
Antes de ingressar na carreira
acadêmica,
trabalhei
como
engenheiro
de
refinamento
automotivo na Motor Industry
Research Association (MIRA), no
Reino Unido, experiência que me
proporcionou valiosos insights
do setor e influenciou significati-
vamente
meu
trabalho
acadêmico. Iniciei minha jorna-
da acadêmica na Universidade
de Bradford, no Reino Unido, em
1994, onde passei mais de 20
anos contribuindo para o ensino
e a pesquisa em engenharia,
chegando a atuar como Reitor
da Escola de Engenharia por três
Uma Entrevista com o Professor
Khalid Hussain, Reitor de Engenharia e Computação
18 | Edição Especial
Professor Khalid Hussain
Reitor de Engenharia e Computação
Universidade Americana de Ras Al Khaimah (AURAK)
19
Edição Especial |
anos.
Em 2016, fui para a Universidade
de
Wollongong
em
Dubai
(UOWD) como Reitor de Engen-
haria e Ciências da Informação,
cargo que ocupei até 2022.
Minha mudança para a AURAK
para assumir o cargo de Reitor
da Escola de Engenharia e Com-
putação (SOEC) foi motivada
pela minha paixão por promover
a educação em engenharia e
computação, incentivar a
inovação e aprimorar os resulta-
dos
acadêmicos
dos
estudantes. Nesta função, tive o
privilégio de aplicar minha vasta
experiência
em
liderança
acadêmica
para
orientar
a
universidade em um período de
crescimento
significativo
e
aumento da visibilidade, com
um foco especial na competitiv-
idade global e no impacto
social.
A AURAK é reconhecida por seu
compromisso com o avanço da
Na AURAK,
reconhecemos
que a engenharia
e a computação
são fundamentais
para enfrentar
alguns dos
desafios mais
urgentes da
sociedade.
“
“
20 | Edição Especial