Há um ano, vi a perceptibilidade sintético porquê um tramite para evitar o pensamento profundo. Agora, eu o uso para ensinar a pensar em si mesma.
Porquê muitos educadores, inicialmente vi a perceptibilidade sintético porquê uma prenúncio – uma fuga fácil de análises rigorosas. Mas proibir a IA se tornou completamente uma guerra perdida. Neste semestre, adotei uma abordagem dissemelhante: trouxe -a para a minha sala de lição, não porquê uma muleta, mas porquê um objeto de estudo. Os resultados me surpreenderam.
Pela primeira vez nesta primavera, meus alunos não estão unicamente usando a IA – eles estão refletindo sobre ela. AI não é simplesmente uma utensílio; É um espelho, expondo vieses, revelando lacunas no conhecimento e reformulando os instintos interpretativos dos alunos. Da mesma forma, um rio esculpe seu curso através da pedra – não pela força, mas pela persistência – esse envolvimento deliberado com a IA começou a modificar porquê os alunos abordam a estudo, nuances e dificuldade.
Em vez de tornar os estudantes consumidores passivos de informação, a IA – quando engajada criticamente -, seja uma utensílio para aprimorar as habilidades analíticas. Em vez de simplesmente produzir respostas, ele provoca novas perguntas. Ele expõe vieses, força os alunos a reconsiderar as suposições e, finalmente, fortalece sua capacidade de pensar profundamente.
No entanto, com muita frequência, as universidades estão focadas em controlar a IA, em vez de entendê -la. As políticas em torno da IA no ensino superior geralmente não definem a detecção e a emprego, tratando a tecnologia porquê um problema a ser contido. Mas esse enquadramento perde o ponto. A questão em 2025 não é usar a IA, mas porquê usá -lo de maneiras que se aprofundem, em vez de diluir, aprender.
Ai porquê uma utensílio para um engajamento profundo
Neste semestre, pedi aos alunos que usassem a IA no meu seminário sobre o testemunho do sobrevivente do Imolação. À primeira vista, o uso da IA para estudar essas narrativas profundamente humanas parece contraditório – quase irreverente. O testemunho dos sobreviventes resiste à congruência. É moldado por silêncios, contradições e verdades emocionais que desafiam a categorização. Porquê uma IA treinada em probabilidades e padrões pode se envolver com histórias moldadas por traumatismo, perda e fragilidade da memória?
E, no entanto, é exatamente por isso que fiz de IA um componente mediano do curso – não porquê um tramite para a compreensão, mas porquê um repto para ele. A cada semana, meus alunos usam IA para transcrever, reunir e identificar padrões em testemunhos. Mas, em vez de tratar as respostas da IA porquê autoritárias, elas as interrogam. Eles vêem porquê a IA tropeça sobre inconsistências, porquê ela interpreta mal a irresolução porquê preterição, porquê resiste à fragmentação que define contas de sobreviventes. E, ao observar essa resistência, alguma coisa inesperado acontece: os alunos desenvolvem uma consciência mais profunda do que significa ouvir, interpretar, testemunhar.
As saídas elegantes da IA ocultam um problema mais profundo: não é neutro. Suas respostas são moldadas pelos vieses incorporados em seus dados de treinamento e por sua procura incansável de congruência – mesmo à custa da precisão. Um algoritmo resolverá inconsistências em testemunhos, não porque não são importantes, mas porque foi projetado para priorizar a sublimidade sobre incongruência, perspicuidade sobre a anfibologia. Mas o testemunho é anfibologia. A memória prospera em incongruência. Se não for controlada, a tendência da IA de suavizar as bordas ásperas corre o risco de extinguir com precisão o que torna as narrativas dos sobreviventes tão poderosas: sua crueza, suas hesitações, sua recusa em estar em conformidade com uma versão limpa e digestível da história.
Para os educadores, a questão não é unicamente porquê usar a IA, mas porquê resistir às suas seduções. Porquê garantimos que os alunos examinem a IA em vez de concordar suas saídas pelo valor nominal? Porquê os ensinamos a usar a IA porquê uma lente e não uma muleta? A resposta está em tornar a própria IA um objeto de investigação – pressionando os alunos para examinar suas falhas, para desafiar suas leituras incorretas confiantes. A IA não substitui o pensamento crítico; Isso exige.
Ai porquê atrito produtivo
Se a IA distorcer, errar e ultrapassar, por que usá -la? A resposta fácil seria rejeitá -lo – barrá -lo da sala de lição, tratá -lo porquê um contaminante e não porquê uma utensílio. Mas isso seria um erro. A IA está cá para permanecer, e o ensino superior tem uma escolha: deixa os alunos para velejar por suas limitações por conta própria ou fazer essas limitações segmento de sua ensino.
Em vez de tratar as falhas da IA porquê uma razão para exclusão, eu as vejo porquê oportunidades. Na minha sala de lição, as respostas geradas pela IA não são respostas definitivas, mas objetos de crítica-impedeis, provisórios e abertos ao repto. Ao se envolver com a IA criticamente, os alunos aprendem não unicamente com isso, mas sobre isso. Eles vêem porquê a IA luta com a anfibologia, porquê seus resumos podem ser redutivos, porquê sua crédito geralmente excede sua precisão. Ao fazer isso, eles aprimoram as próprias habilidades que a IA não pode replicar: ceticismo, tradução e capacidade de desafiar o conhecimento recebido.
Essa abordagem se alinha à reparo de Marc Watkins de que “A aprendizagem requer atrito. ” A IA pode ser uma força de atrito produtivo na sala de lição.
Ensinar a história – e principalmente a história do genocídio e da violência em volume -, geralmente parece parado em um limiar: um pé plantado no pretérito, o outro entrando em um porvir incerto. Nesse espaço, a IA não substitui o ato de tradução; Isso nos obriga a perguntar o que significa levar a memória adiante.
Usado, pensativo, a IA não corroe a investigação intelectual – isso a aprofunda. Se comprometido com sabedoria, ele se afasta – em vez de substituir – as mesmas habilidades que nos tornam humanas.
