Quando o GPT-3 estourou no cenário educacional, causou uma enxurrada de reações, que variavam de alegres a apocalípticas. Mas mais do que isso, ele desbloqueou quantia. Em 2023, a IA generativa afirmou que as empresas nos EUA e no Canadá reivindicaram quase 45 por cento de todos os investimentos apoiados por capital privado, segundo uma estimativa, com um valor impressionante de 2,18 milénio milhões de dólares, quando grande secção dos restantes negócios naquele mundo estavam em declínio. Mesmo assim, algumas notas de investidores alertaram sobre se o fluxo de dólares era um “uma corrida do ouro.” E eles tinham exemplos que poderiam ter lembrado, porquê o metaverso, um concepção de subida tecnologia para um mundo virtual que prometia revolucionar a ensino antes de acalmar as expectativas.
Grande secção da reação inicial em torno da IA se concentrou em sua capacidade de salivar prosa sob comando, o que instrução de escrita tradicional ameaçada. Mas as ferramentas também foram direcionadas ao ensino de matemática.
No entanto, até agora, essas ferramentas não afetaram realmente as salas de lição de matemática do ensino fundamental e médio.
UM pesquisa da organização de pesquisa apartidária RANDpor exemplo, utilizando uma modelo de professores representativa a nível pátrio, observou que somente 18 por cento dos professores do ensino obrigatório e secundário estavam a utilizar IA na sala de lição no outono de 2023, com outros 15 por cento a terem testado. A maioria desses professores ensinava inglês ou estudos sociais, onde as aplicações dos chatbots são mais óbvias.
Essas ferramentas não penetraram nas salas de lição de matemática na medida que seu marketing poderia sugerir, diz Dan Meyer, vice-presidente de prolongamento de usuários da Amplify e produtor do Mathworlds, um popular boletim informativo sobre aprendizagem de matemática. Meyer especula que isso pode sobrevir porque eles usam interfaces baseadas em texto. Nas aulas de matemática antes da tecnologia do dedo, diz ele, era vasqueiro grafar detalhadamente porquê você pensa sobre um problema. Em vez disso, as aulas de matemática envolvem o ilustração de muitos gráficos e taquigrafias.
Outrossim, quando Meyer conversa com professores de matemática que usam IA, ele diz que eles parecem estar usando as ferramentas para grafar e-mails aos pais ou para gerar o primeiro rascunho de um questionário. Não é um “uso transformador”, diz Meyer.
Quando a publicidade de IA está em subida, muitas vezes presume-se que os chatbots serão transformadores para a ensino. Mas embora os chatbots tenham subvertido o ensino de escrita, não está evidente se eles realmente funcionam porquê mathbots. Logo, agora que as empresas estão investindo neles, o que poderão valer para a ensino matemática?
Sendo realista
Os evangelistas tecnológicos elogiam a promessa destes chatbots de melhorar a ensino, permitindo que os alunos tenham instrução pessoal. Por exemplo, Sal Khan, fundador da Khan Academy – que construiu a instrumento de IA Khanmigo – argumenta que as ferramentas representam “provavelmente a maior transformação positiva que a ensino já viu”. A lucidez sintético fornecerá a cada aluno do planeta um tutor pessoal talentoso e a cada professor um assistente de ensino incrível, disse Khan.
No momento, porém, exatamente a semblante disso é dissemelhante.
Tomemos porquê exemplo o serviço de tutoria de IA Thetawise, que estima que seja usado por quase 143.000 alunos. “Conquiste sua lição de matemática com Thetawise, o tutor de IA mais preciso”, diz a empresa site anuncia.
James Grom, fundador e CEO da Thetawise, disse à EdSurge que a empresa se concentra em estudantes universitários em um protótipo de assinatura. A tecnologia não existe necessariamente para servir crianças pequenas, diz Grom. Os alunos mais jovens são mais persistentes porque as ferramentas realmente precisam abordar mais a sua motivação, diz Grom. Os estudantes mais jovens também tendem a antropomorfizar os bots, acrescenta. Logo, em vez disso, a empresa optou por se concentrar na matemática universitária, onde o dispêndio das aulas particulares é mais cimo e há menos opções.
A maneira porquê os alunos usam essas ferramentas é muito importante, diz Grom. Se você estivesse ensinando um aluno por meio de um computador e só pudesse se falar por meio do teclado, faltariam muitas informações, porquê o contexto das expressões faciais e quanto tempo leva para o aluno passar de uma secção da pergunta para a outra. próximo. E é exatamente logo que esses bots interagem.
No entanto, em última estudo, estas ferramentas irão satisfazer a proficiência dos tutores humanos, principalmente com a proliferação dos tablets, argumenta Grom. Isso porque, diz ele, “tutoria em tempo real” – porquê o GPT-4 Omni, que foi demonstrado por Sal Khan e seu fruto no início deste ano — permite a interação por voz, o que aumenta a verosimilhança de as pessoas se envolverem com as ferramentas de forma tutorada, em vez de somente por meio de digitação.
A publicidade do resultado da própria Grom enfatiza a capacidade de traçar, falar ou grudar imagens de problemas matemáticos no bot. E ele diz que mais de 40% dos usuários do Thetawise usam o “modo tutoria”, a versão projetada para não dar respostas aos alunos.
Por enquanto, fora das escolas, os produtos direcionados diretamente aos alunos estão lá e continuarão a ser utilizados, afirma Grom. Para produtos projetados para uso em escolas, é mais complicado, diz ele. Existem muitos problemas sociais, incluindo a forma porquê os bots de IA afetam a motivação dos alunos ou se aumentam ou diminuem as disparidades nas salas de lição.
Também houve preocupações sobre trapaça desenfreada com produtos de ambos os tipos.
Teoria de aprendizagem omissão?
Mas alguns questionam se essas ferramentas realmente poderiam ser excelentes tutores de matemática.
Os chatbots são melhor compreendidos porquê uma evolução na aprendizagem pessoal, diz Meyer, da Mathworlds. Isso significa que eles estão alinhados com os alunos que assistem sozinhos a vídeos em um laptop, acrescenta. Mas os alunos têm muito conhecimento de matemática, argumenta Meyer, já que mesmo aqueles que estão atrasados nas aulas compreenderão os padrões do mundo e terão alguma linguagem informal para descrever fenômenos complexos. A diferença está na capacidade de desbloquear esse conhecimento: os professores humanos podem extrair isso dos alunos e usá-lo, diz Meyer. Os chatbots não podem fazer isso a menos que o aluno digite uma enorme quantidade de informações.
Outros compartilham do ceticismo.
Em matemática, as pessoas podem hesitar em obter ajuda, diz Nick Hershman, professor em missão privativo que mora em Beaverton, perto da extensão metropolitana de Portland, no Oregon. Um bom professor – ou tutor – depende de uma conexão pessoal e emocional, argumenta ele. Superar a resistência inicial de um aluno pode exigir que o instrutor construa um relacionamento com a petiz. Mas ao interagir com um chatbot, os pequenos momentos que constroem a crédito entre tutor e aluno podem parecer inautênticos, diz ele. “Nenhum chatbot desumano vai me ajudar a me sentir muito”, diz Hershman.
Meyer sugere que a falta de toque humano nessas ferramentas pode explicar por que elas demoraram a ultrapassar as salas de lição de matemática.
Para Meyer, esse delongado identifica secção do problema dessas ferramentas. Os professores humanos serão capazes de olhar para um esboço, pedir algumas palavras sobre uma secção dele e depois responder, usando o contexto da sala de lição, diz Meyer. Para que um chatbot tivesse conhecimento comparável, seria necessário que o aluno digitasse páginas e mais páginas para tentar falar em palavras o que comunica de forma tão eficiente e simples com multimídia, acrescenta Meyer. Outrossim, mesmo assim, o professor humano poderia ter incorporado sinais faciais do aluno porquê pistas para a sua compreensão, o que teria escapado a um chatbot.
Isso soma?
Logo, o que isso importa?
A maior consequência de investir tempo, atenção e capital num caminho falso que não compensa a sua pretensão de ser transformacional é que custará anos de escora a alunos e professores que dele necessitam, diz Meyer.
Em seguida a pandemia, os alunos já lutam com a perda de aprendizagem e os professores sentem que estão a afogar-se, diz ele.
Em vez de investir tutoria em altas doses — que se revelou promissora na ajuda aos estudantes — ou no aumento dos salários dos professores e na redução do tamanho das turmas, o sistema educativo conta com a IA generativa para enfrentar os desafios de recursos, diz ele.
Mas até agora não há sinais de ser capaz de satisfazer essas necessidades e as escolas estão a perder tempo e pessoas, acrescenta.
Não é que a promessa destas ferramentas seja perdida pelos céticos.
“Você equilibra o ceticismo e alguma versão de esperança de que talvez desta vez seja dissemelhante. Você sabe, talvez essa instrumento seja dissemelhante”, diz Hershman, o professor de Beaverton. “Porque todos nós gostaríamos de ter ferramentas mágicas para tornar (o ensino) mais fácil.”
Mas as promessas quebradas da tecnologia anterior de revolucionar a ensino pesam muito. Outrossim, com a subtracção dos fundos graças ao declínio das matrículas e à subtracção dos dólares de ajuda federalista, estas escolas também têm de seja mais cordato nas compras. O excitação tecnológico pode parecer cada vez mais vazio, mais parecido com um oração de vendas do que com uma “ruptura”.
Portanto, para despertar Hershman do seu descrença, ele diz que precisaria de crer que esta tecnologia está a melhorar significativamente os resultados dos estudantes, principalmente aqueles oriundos de meios marginalizados. Mas a sua incerteza é reforçada pela verdade dos recursos limitados e das oportunidades de formação que os distritos enfrentam. Sempre há histórias de qualquer recurso educacional que ajuda alunos individuais, muitas vezes os mais motivados e mais fáceis de concordar, diz Hershman. Mas não parece suficiente para superar os atuais obstáculos diante das escolas.
