Computação5º anoBNCC EF05CO011Fácil⏱ curto

Lia quer ensinar um aplicativo a separar fotos de árvores e flores. O que é melhor fazer para treinar o…

Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva

Habilidade BNCC EF05CO011

Identificar a adequação de diferentes tecnologias computacionais na resolução de problemas.

Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).

Questão

Lia quer ensinar um aplicativo a separar fotos de árvores e flores. O que é melhor fazer para treinar o aplicativo?

A) Usar muitas fotos com nomes corretos.
B) Usar uma foto de cada grupo.
C) Trocar os nomes das fotos.
D) Usar fotos sem nomes dos grupos.
E) Usar somente fotos de árvores.

✅ Resposta correta: alternativa A

Resolução passo a passo

A tarefa é ensinar um aplicativo a separar fotos em dois grupos, árvores e flores. Esse tipo de treinamento é supervisionado: o programa aprende comparando exemplos que já vêm com a resposta correta (o nome do grupo). Passo 2: Quanto mais fotos rotuladas corretamente, mais variedade o aplicativo vê (cores, formatos, luz, ângulos) e melhor ele generaliza para fotos novas. Passo 3: Portanto, a alternativa A, usar muitas fotos com nomes corretos, é a melhor estratégia. Passo 4: A alternativa B está errada porque uma única foto por grupo não mostra a variedade de cada tipo de planta, e o aplicativo tenderia a decorar aquele exemplo. Passo 5: A alternativa C está errada porque trocar os nomes ensina o aplicativo a associar flores a árvores e vice-versa, ou seja, ele aprenderia o erro. Passo 6: A alternativa D está errada porque sem os nomes dos grupos o aplicativo não tem como saber o que é certo ou errado durante o treino. Passo 7: A alternativa E está errada porque treinar só com árvores não ensina o aplicativo a reconhecer flores, pois ele precisa de exemplos dos dois grupos para aprender a distingui-los.

💡 Dica: Pense no que é necessário para ensinar um sistema a reconhecer imagens.

Alternativa por alternativa

A Correta

O aplicativo aprende melhor com muitos exemplos variados. Cada foto deve ter o nome correto: árvore ou flor.

B Erradaerro: Conceituala que mais engana

Acredita que uma única foto por grupo basta para o aplicativo entender como é cada tipo de planta. Não percebe que a variedade de exemplos é o que permite generalizar.

Por que engana: O aluno pode achar que mostrar apenas uma imagem de cada tipo é suficiente para o sistema aprender, ignorando a necessidade de um conjunto diversificado de dados.

C Erradaerro: Conceitual

Imagina que trocar os nomes é apenas uma forma de embaralhar os dados sem prejudicar o treino. Não percebe que o rótulo errado ensina a associação errada.

D Erradaerro: Senso comum

Acredita que o aplicativo aprende sozinho, por intuição, sem precisar de informação sobre o que cada foto representa, como uma pessoa aprenderia por observação. Não entende que o treino supervisionado depende dos rótulos.

E Erradaerro: Interpretação

Entende que basta treinar com um dos grupos, sem notar que a tarefa é separar dois grupos diferentes e exige exemplos de ambos.

Raio-X da questão

Dificuldade Fácil

Bloom entender

Leitura baixo

Discriminação medio

Peso pedagógico medio

Autonomia do enunciado completo

Cobertura da habilidade unica

🧪 Simulado🩺 Diagnóstico🧮 Exige cálculo🏠 Cotidiano🔗 Interdisciplinar⭐ Representativa✍️ direta🧩 abertura

🎯 Conceito central

treinamento de IA, reconhecimento de imagens

📌 Objetivo

avaliacao

🧱 Pré-requisitos

treinamento de IA · reconhecimento de imagens

📚 Reveja

Estude os conceitos básicos de aprendizado de máquina e treinamento de sistemas de IA.

⚠️ Erro mais comum

O aluno pode achar que mostrar apenas uma imagem de cada tipo é suficiente para o sistema aprender, ignorando a necessidade de um conjunto diversificado de dados.

🌎 Tema transversal

ciencia_tecnologia

🤝 Socioemocional

tomada_decisao

🏫 Contexto

cotidiano

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