Ensinar machine learning na escola: uma comparação honesta das ferramentas

O machine learning passou de curiosidade a algo que os alunos usam todos os dias. A melhor forma de o compreender é treinar um modelo: recolher exemplos, ver o modelo aprender, descobrir onde falha e corrigi-lo. Várias ferramentas tornam isto possível na sala de aula. Diferem nos dispositivos de que precisam, no destino dos dados dos alunos e no que os alunos levam no fim.

O que procurar numa ferramenta para a sala de aula

• Os dispositivos que já tem. Comprar equipamento novo para uma única unidade raramente é uma opção.
• Para onde vão os dados dos alunos. Fotografias de rostos, vozes e caligrafia são dados pessoais. Quanto menos sair do dispositivo, mais fácil é a conversa com as famílias e com o encarregado de proteção de dados. E quando uma ferramenta é gratuita, é legítimo perguntar como é paga.
• Contas. Cada conta é algo para criar, lembrar, repor e apagar.
• Funciona sem internet. As redes das escolas bloqueiam, ficam lentas ou falham no pior momento.
• Variedade. As imagens são um ótimo começo, mas os dados, o texto e o som mostram aos alunos que o machine learning está em todo o lado.
• Um resultado real. Um modelo que os alunos podem usar dentro da sua própria app transforma um exercício num projeto.
• Aulas já preparadas. Os professores precisam de materiais, não apenas de software.

As ferramentas, lado a lado

	MagicaLCore EDU	Teachable Machine	Machine Learning for Kids
Dispositivo	iPad com M1 ou posterior	Computador com navegador	Computador com navegador
Tipos de modelo	Imagem, som, dados tabulares, texto, pose da mão, ação da mão	Imagem, som, pose do corpo	Texto, imagens, números, sons
Onde acontece o treino	No iPad	No navegador	Depende do projeto: os projetos de texto são treinados na nuvem
Contas de aluno	Nenhuma	Não são precisas para treinar	Contas de turma, ou uma experiência rápida sem conta
Funciona sem ligação	Sim	Abre-se a partir do seu site	Precisa de ligação
O que os alunos criam	Uma app no Swift Playgrounds	Projetos web	Projetos Scratch
Materiais didáticos	Guia do professor com seis exercícios resolvidos e rubricas, caderno do aluno, guia de experimentação	Aulas criadas por outros educadores	Fichas de trabalho e guias de projeto

Teachable Machine

Um primeiro contacto excelente. Funciona no navegador, não precisa de instalação e dá resultados imediatos com a webcam. Está limitado a imagens, sons e poses do corpo, e os seus modelos são feitos para a web. É um produto gratuito da Google: o treino pode ficar no navegador, mas guardar projetos na nuvem exige uma conta Google, algo a confirmar com a política da sua escola. Ótimo para uma primeira aula, menos para uma unidade que termina com apps criadas pelos alunos.

Machine Learning for Kids

Pensado para alunos mais novos e para o Scratch. Abrange texto, imagens, números e sons, e os professores podem criar contas de turma. Segundo as suas próprias páginas de ajuda, alguns tipos de projeto, como os de texto, são treinados e guardados na nuvem, enquanto outros são treinados no computador do aluno. Ideal se a sua escola ensina com Scratch.

Lobe

Muitos professores gostavam do Lobe, da Microsoft, para classificar imagens. A sua aplicação de secretária já não está em desenvolvimento, por isso não é uma escolha segura para uma unidade nova.

MagicaLCore EDU

Feito para escolas que ensinam com iPad:

• Funciona nos iPad que a escola já tem, com chip M1 ou posterior e iPadOS 26.
• Privado por conceção. As fotografias, os sons e os dados dos alunos ficam no iPad e nunca são enviados para treinar um modelo. Não recolhe dados pessoais, não mostra anúncios, não faz rastreio e não tem contas. Os seus termos são aceites pela escola, não pelos alunos.
• Funciona sem ligação. O treino acontece no iPad, por isso uma rede fraca nunca interrompe uma aula.
• Seis tipos de modelo, para que os alunos vejam o machine learning em imagens, sons, dados, texto e gestos da mão.
• Cabe numa aula. Pause um treino quando tocar e continue na aula seguinte a partir do Histórico.
• Do modelo à app. Os alunos exportam um .mlmodel e criam uma app à volta dele no Swift Playgrounds, no mesmo iPad. Pode até ser o coração de um projeto para o Swift Student Challenge.
• Uma unidade completa. Um guia do professor com seis exercícios resolvidos, um por tipo de modelo, cada um com uma rubrica, além de um caderno do aluno e um guia de experimentação, em 13 idiomas.
• Simples de comprar. Pagamento único, sem subscrição, através do Apple School Manager. As escolas que compram 20 ou mais licenças têm 50% de desconto.

A nossa recomendação

Use o Teachable Machine para um primeiro contacto de cinco minutos em qualquer computador. Escolha o Machine Learning for Kids se os seus alunos vivem no Scratch. Se a sua escola ensina com iPad e quer que os alunos treinem modelos reais, mantenham os dados no dispositivo e terminem com uma app própria, experimente o MagicaLCore EDU. Escreva-nos a partir do e-mail da escola e enviamos uma versão de experimentação gratuita através do TestFlight, juntamente com o guia de experimentação e o seu primeiro exercício.