A IA continua a nos surpreender com seus rápidos avanços. Assim porquê começamos a entender novas atualizações, até as mais recentes emergem, impulsionando um incremento exponencial sem precedentes. Ao contrário da lei de Moore, que prevê que o poder de computação duplique a cada dois anos, a IA parece estar evoluindo em um ritmo que parece mais todos os meses.
Para nós na ensino, o impacto é visivelmente transformador. Já estamos falando de mudanças radicais que em breve farão com que os métodos tradicionais de ensino, práticas de avaliação e modelos de estágio se sintam desatualizados.
Classificação da IA
Hoje, enquanto percorre o meu feed do LinkedIn, me deparei com uma discussão instigante sobre a classificação da IA. Entrei para a conversa e compartilhei minhas idéias lá, e pensei que seria valioso trazer algumas dessas idéias cá também.
Uma das áreas instrucionais em que o impacto da IA está fazendo uma enorme diferença está na avaliação. Os professores são capazes de gerar uma ampla variedade de tipos de avaliação, cutomizar suas avaliações para atingir seus objetivos de estágio, alinhar sua avaliação existente com os padrões e objetivos curriculares e muito mais. Além da geração de avaliação, a IA também ajuda a qualificar e gerar feedback.
No entanto, alguns professores, veja LinkedIn Discussão, expressar suas preocupações com a idéia de que descarregar a geração de classificação e feedback para a IA provavelmente prejudicaria todo o processo de classificação e a tornaria uma atividade ‘mecânica’.
Esta é definitivamente uma preocupação legítima. E entendo que uma descarga cognitiva totalidade para a IA corre o risco de produzir a síndrome de ‘uma sujeição de tecnologia’ que possa diminuir o envolvimento dos professores com o trabalho dos alunos, enfraquecer sua capacidade de fornecer feedback diferenciado e, finalmente, reduzir o elemento humano na avaliação.
Eu também acredito que a sujeição excessiva da IA pode resultar em separá-lo porquê professor das idéias pedagógicas mais profundas que vêm da avaliação pessoalmente do progresso dos alunos. De veste, usar a IA dessa maneira é um problema real, independentemente da extensão de instrução em que você está trabalhando.
Sua abordagem para Integração da IA na ensinodeve ser colaborativo. Você trata a IA porquê um parceiro pensante, uma forma de co-inteligência (Mollick, 2024) que existe para melhorar seu pensamento e não substituí-lo. Você se envolve com seu teor, pede esclarecimentos, refina e edita e nunca o aceita pelo valor nominal.
O mesmo se aplica à avaliação! Você deseja usar a IA para ajudar a facilitar o processo de classificação, simplificando as várias tarefas repetitivas envolvidas na classificação. Você não está deixando isso assumir o controle.
Você pode orientar e refinar sua produção, adiciona suas próprias interpretações do trabalho dos alunos com base no seu conhecimento de fundo do aluno, seu progresso e o contexto de sua jornada de estágio. A IA pode ajudar na eficiência, mas a profundidade, as nuances e o feedback personalizado devem vir de você porquê educador.
A classificação, porquê todos sabemos, não é unicamente atribuir notas ou colocar marcas de verificação no trabalho dos alunos. É um processo profundamente sutil que envolve a compreensão do progresso individual dos alunos, o reconhecimento do esforço e a versão de respostas no contexto. Portanto, os professores devem estar no volta!
Os professores trazem sua experiência, julgamento profissional e conhecimento pessoal de seus alunos para o processo de classificação, todos esses fatores que a IA, por toda a sua eficiência e utilidade, são incapazes de replicar.
Logo, eu me juntava à minha voz a Priten Shah em tutelar uma abordagem equilibrada à classificação da IA. Shah (2023) articula lindamente essa idéia na seguinte citação longa:
Os riscos atuais de classificação e feedback de LED não são insignificantes. As ferramentas de IA podem interpretar mal as respostas complexas ou diferenciadas dos alunos e, assim, fornecer classificação ou feedback indefinível. Eles também podem não ser capazes de levar em consideração o contexto que o professor tem de sua experiência com o aluno ou mesmo as discussões em sala de lição. As preocupações com privacidade, segurança de dados e possíveis vieses nos sistemas de IA existentes devem ser abordados antes que as ferramentas de IA possam ser totalmente confiáveis para sentenciar notas por unanimidade. Por enquanto, os educadores devem adotar uma abordagem equilibrada e usar feedback gerado pela IA para complementar seus conhecimentos e observações. Assim, os educadores podem prometer que quaisquer notas ou feedback se alinhem à compreensão do progresso do aluno. Os professores também podem combinar feedback gerado pela IA com seus próprios comentários para evitar deixar de fora qualquer coisa que ajudasse os alunos a aprender com seu trabalho. (p. 151)
Portanto, responsabilizar inteiramente na IA para qualificar simplesmente não é uma solução viável. Além de margar o elemento humano (que é uma segmento precípuo do processo de classificação), as avaliações geradas pela IA ainda lidam com questões de viés, deturpação, privacidade e segurança de dados, que complicam sua ampla adoção.
Uma abordagem equilibrada, porquê Shah argumenta, é a chave: os educadores devem usar a IA porquê uma utensílio para concordar e aprimorar a classificação, não porquê um substituto por atacado para julgamento e experiência em humanos.
Referências
- Mollick, E. (2024). Ensino com a IA: a promessa e a prática de co-inteligência para a ensino. MIT Press.
- Shah, P. (2023). AI em ensino: um guia prático para professores. Routledge.
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