Durante anos, os educadores têm tentado extrair lições sobre os alunos e o processo de aprendizagem a partir dos rastros de dados que os alunos deixam a cada clique em um computador. livro do dedo, sistema de gerenciamento de aprendizagem ou outra utensílio de aprendizagem online. É uma abordagem conhecida porquê “estudo de aprendizagem.”
Hoje em dia, os defensores da estudo de aprendizagem estão explorando porquê o vinda do ChatGPT e de outras ferramentas generativas de IA traz novas possibilidades – e levanta novas questões éticas – para a prática.
Uma emprego verosímil é usar novas ferramentas de IA para ajudar educadores e pesquisadores a entender todos os dados dos alunos que coletaram. Muitos sistemas de estudo de aprendizagem apresentam painéis para fornecer aos professores ou administradores métricas e visualizações sobre os alunos com base no uso de ferramentas digitais em sala de lição. A teoria é que os dados possam ser usados para intervir caso um aluno dê sinais de estar desinteressado ou desviado. Mas muitos educadores não estão acostumados a qualificar grandes conjuntos desse tipo de dados e podem ter dificuldades para velejar nesses painéis analíticos.
“Os chatbots que utilizam IA serão uma espécie de intermediário – um tradutor”, diz Zachary Pardos, professor associado de ensino na Universidade da Califórnia em Berkeley, que é um dos editores de um próximo cláusula. edição privativo do Journal of Learning Analytics que será devotado à IA generativa no campo. “O chatbot poderia ser infundido com 10 anos de literatura científica de aprendizagem” para ajudar a explorar e explicar em linguagem simples o que um quadro está mostrando, acrescenta.
Os proponentes da estudo de aprendizagem também estão usando novas ferramentas de IA para ajudar a explorar os fóruns de discussão on-line dos cursos.
“Por exemplo, se você estiver olhando para um fórum de discussão e quiser marcar postagens porquê ‘dentro do tópico’ ou ‘fora do tópico’”, diz Pardos, antes era necessário muito mais tempo e esforço para que um pesquisador humano seguisse um tópico. rubrica para marcar essas postagens ou para treinar um tipo mais idoso de sistema de computador para qualificar o material. Agora, porém, grandes modelos de linguagem podem facilmente marcar postagens de discussão porquê dentro ou fora do tópico “com um mínimo de engenharia imediata”, diz Pardos. Em outras palavras, com unicamente algumas instruções simples para o ChatGPT, o chatbot pode qualificar grandes quantidades de trabalhos dos alunos e transformá-los em números que os educadores podem explorar rapidamente.
As descobertas da pesquisa de estudo de aprendizagem também estão sendo usadas para ajudar a treinar novos sistemas de tutoria generativos baseados em IA. “Os modelos tradicionais de estudo de aprendizagem podem rastrear o nível de domínio de conhecimento de um aluno com base em suas interações digitais, e esses dados podem ser vetorizados para serem alimentados em um tutor de IA fundamentado em LLM para melhorar a relevância e o desempenho do tutor de IA em suas interações com os alunos, ” diz Mutlu Cukurova, professor de aprendizagem e perceptibilidade sintético na University College London.
Outra grande emprego é a avaliação, diz Pardos, professor de Berkeley. Especificamente, novas ferramentas de IA podem ser usadas para melhorar a forma porquê os educadores medem e avaliam o progresso de um aluno através de materiais de curso. A esperança é que as novas ferramentas de IA permitam a substituição de muitos exercícios de múltipla escolha em livros didáticos on-line por questões de preenchimento de lacunas ou dissertativas.
“A precisão com que os LLMs parecem ser capazes de julgar tipos de respostas abertas parece muito comparável à de um ser humano”, diz ele. “Portanto, você pode ver que agora mais ambientes de aprendizagem são capazes de acomodar aquelas questões mais abertas que levam os alunos a exibir mais originalidade e diferentes tipos de pensamento do que se houvesse uma única resposta determinística sendo procurada.”
Preocupações de preconceito
No entanto, estas novas ferramentas de IA trazem novos desafios.
Um problema é o viés algorítmico. Tais questões já eram uma preocupação antes mesmo do surgimento do ChatGPT. Os pesquisadores temiam que quando os sistemas fez previsões sobre um aluno estar em risco com base em grandes conjuntos de dados sobre alunos anteriores, o resultado poderia ser a perpetuação de desigualdades históricas. A resposta foi pedem mais transparência nos algoritmos de aprendizagem e nos dados utilizados.
Alguns especialistas temem que os novos modelos generativos de IA tenham o que os editores do Journal of Learning Analytics invocar uma “notável falta de transparência na explicação de porquê seus resultados são produzidos”, e muitos especialistas em IA temem que o ChatGPT e outras novas ferramentas também refletem preconceitos culturais e raciais de maneiras que são difíceis de rastrear ou resolver.
Aliás, sabe-se que grandes modelos de linguagem ocasionalmente “alucinam”, fornecendo informações factualmente imprecisas em algumas situações, levando a preocupações sobre se eles podem ser tornados confiáveis o suficiente para ser usado para realizar tarefas porquê ajudar a julgar os alunos.
Para Shane Dawson, professor de estudo de aprendizagem na Universidade do Sul da Austrália, as novas ferramentas de IA tornam mais premente a questão de quem constrói os algoritmos e sistemas que terão mais poder se a estudo de aprendizagem se disseminar de forma mais ampla nas escolas e faculdades.
“Há uma transferência de dependência e poder em todos os níveis do sistema educacional”, disse ele em uma conversa recente. “Em uma sala de lição, quando seu professor do ensino fundamental e médio está sentado ensinando seu fruto a ler e entrega um iPad com um aplicativo (com tecnologia de IA), e esse aplicativo faz uma recomendação para aquele aluno, que agora tem o poder ? Quem tem dependência nessa sala de lição? Essas são questões que precisamos abordar porquê campo de estudo de aprendizagem.”
