Em 1966, um professor da Universidade de Stanford prometido Para aproveitar o poder do computador para fornecer “os serviços pessoais de um tutor muito informados e tão receptivos quanto Aristóteles”. Em 2023, Sal Khan proclamado“Estamos à borda do uso da IA pela maior transformação positiva que a ensino já viu. E a maneira porquê faremos isso é dar a todos os alunos do planeta um tutor pessoal artificialmente inteligente, mas incrível”. O mesmo sonho, era dissemelhante, mas com uma diferença importante: quem está construindo as ferramentas e por quê?
No século XX, o uso da tecnologia para gerar entrada à ensino era um projeto de pesquisa financiado pelo governo federalista, fundamentado na mais recente ciência de estágio e desenvolvimento. Hoje, as empresas que desenvolvem ferramentas de IA para aprimorar o estágio são impulsionadas por retornos financeiros. O que corremos quando confiamos em empresas com fins lucrativos para desenvolver tecnologias educacionais? O que podemos aprender com os inovadores da ED-Tech do século anterior que podem nos ajudar a projetar um horizonte em que a ensino oferece a todos a chance de melhorar seu potencial?
Ao longo da dezena de 1960, três instituições – Estanford, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts e a Universidade de Illinois – apoiaram experimentos significativos no uso de computadores em ensino. Stanford’s Patrick supede perseguiu o “Aristóteles individual”, que se tornou o protótipo de tutores inteligentes e bots de bate -papo instrucional e criou um estágio adaptável. MIT’s Seymour Papertum co-diretor inicial (com Marvin Minsky) do Laboratório de Lucidez Sintético (agora CSAIL), criou uma linguagem de programação para crianças para que elas possam usar computadores porquê uma utensílio para aprender. E Donald Bitzerda Universidade de Illinois, criou Platão, um sistema de distribuição de cursos em rede que educou até 1.000 alunos de uma só vez, com tecnologia de tela sensível ao toque, displays de plasma e informação em tempo real com outros usuários.
As visões criativas desses três homens estão incorporadas em quase todas as principais tecnologias implantadas para a ensino, desde telas de toque e robôs de brinquedos até bate -papo (por exemplo, Bard e ChatGPT do Google) e programas instrucionais adaptativos a cursos on -line. No entanto, sua história foi enterrada sob um fluxo manente de inovações educacionais que afirmam resolver “novos” problemas educacionais que abordamos há quase um século.
Quatro lições da Tecnologia de ED antigas ainda se aplicam. Primeiro, devemos lembrar Teoria de Papert Para resistir “ao computador … sendo usado para programar a moçoilo” e, em vez disso, gerar oportunidades em que “os filhos programas o computador”. A tecnologia é uma utensílio, e os alunos se beneficiam quando entendem sua estrutura, não exclusivamente suas saídas. Segundo, os tutores movidos a IA devem ser usados para aprofundar a compreensão e permitir que os professores se concentrem em interações de maior valor. Terceiro, a tecnologia deve ser usada para promover conexões entre os alunos para tornar o estágio mais social e contextual. E, finalmente, a tecnologia na ensino não deve procurar tornar o estágio mais econômico ou escalável, mas, em vez disso, torná-lo mais envolvente e significativo.
Essas idéias são mormente urgentes, pois a IA generativa levanta questões profundas para o ensino superior. Muitas das ferramentas de IA atualmente celebradas porquê transformadoras refletem visões estreitas e utilitárias do estágio. Eles prometem automação, personalização e compra de habilidades, mas latendo aspectos mais valiosos, porquê trabalho em equipe, pensamento crítico e solução de problemas.
As universidades têm um papel necessário a desempenhar na formação de porquê a IA apóia o estágio. A tecnologia avançou o suficiente para executar aspectos das visões dos primeiros pioneiros: o tutor adaptativo da Suppes, a Rede de Aprendizagem Social da Bitzer e a invenção habilitada para tecnologia da Bitzer. Mas, para perceber que o potencial, as universidades devem reformular o repto que a IA representa não porquê uma prenúncio existencial, mas porquê um sintoma de problemas estruturais mais profundos: desigualdade, comercialização e definições redutivas de estágio. E as universidades devem levar a resistir à fantasia de que a ensino e a aprendizagem devem ser eficientes e escaláveis. O estágio é frequentemente confuso, lento, recursivo e profundamente ineficiente. Hoje, aqueles que pedem eficiência na ensino geralmente lucram com a solução.
O ED mais cocuruto está em um momento curioso, olhando para os barris duplos de uma tecnologia potencialmente que muda o campo e intensificando a pressão política. Podemos aprender com os experimentos das décadas de 1960 e 70 que projetar para a dependência intelectual mais profunda, entrada mais vasto e empoderamento do aluno geralmente estão em desacordo com o design da lucratividade. As universidades têm uma oportunidade única na vida de usar essas novas ferramentas poderosas para não refazer a ensino na imagem do mercado, mas de restaurar seu objetivo porquê um empreendimento público, humano e compartilhado.
Usando a idéia de Papert de que a tecnologia deve servir ao comportamento humano e não reprogramar, o ensino superior pode usar ferramentas de IA para estribar um novo protótipo de ensino emergente, que é alcançável, misturado, ao longo da vida e maleável. Projetado muito, esse protótipo pode reduzir as barreiras que impedem os americanos de se movimentar entre ensino e trabalho ao longo de suas vidas. A ensino em nível universitário deve duplicar seu compromisso de usar a IA para aprender porquê os alunos aprendem enquanto ensinam os alunos a serem alunos ao longo da vida.
À medida que o ritmo da novidade tecnologia acelera, as carreiras mudam com mais frequência e os adultos voltarão a entrar na ensino repetidamente. Os diplomas de quatro anos permanecerão vitais e transformadores para muitos, mas serão exclusivamente uma credencial em um sistema mais vasto e dinâmico. Escolas e empresas também oferecerão experiências de estágio que podem ser reconhecidas com uma credencial significativa. O horizonte da ensino deve ser definido não exclusivamente pelo quão muito nos prepara para ser trabalhadores, mas porquê nos prepara para ser participantes ativos da sociedade. Deveríamos estar ensinando aos alunos não porquê ser escravos da máquina, mas com modeladores de seu propósito.
