No nosso caminho para desenvolver um currículo para projetos implementáveis no mundo real em salas de lição profissionais, aconteceu uma coisa interessante: a IA generativa tornou-se omnipresente. Isso proporcionou uma novidade perspectiva sobre as ideias que estabelecemos em nosso cláusula anterior, Por que seu projeto do mundo real não pode viver no mundo real? (Foco Docentemarço de 2022.)
Nesse cláusula, defendemos a capacitação de clientes do mundo real porquê educadores parceiros. Testamos essa teoria trabalhando com um cliente, a Artists Alliance Incorporated, uma organização artística sem fins lucrativos da cidade de Novidade York, que precisava reconstruir sua presença na web. Embora tenhamos redesenhado com sucesso o website do cliente, aprendemos durante esta experiência que a estrutura do curso de 15 semanas apresenta um repto para a produção de um projeto implementável que tenha impacto no mundo real. Por que? Porque há tempo restringido para os alunos adquirirem o conhecimento profissional necessário para gerar recomendações que sejam implementáveis e devido à capacidade limitada do parceiro de se envolver consistentemente em responder perguntas sobre o projeto para os alunos. Logo, ao tentar resolver esses problemas, nos perguntamos: “Poderíamos usar IA generativa para ‘hackear o tempo’?”
Por onde principiar a hackear
Os elementos que exigem muito tempo e que acreditamos que precisam ser “hackeados” para ajudar os alunos a desenvolver as habilidades necessárias para responder eficazmente às necessidades do cliente são:
- Atualizar os alunos sobre o conhecimento do teor para que possam fornecer um escopo viável ao cliente
- Fornecer feedback aos alunos sobre seus pensamentos e recomendações sem sobrecarregar o cliente
Com a introdução da IA, questionámo-nos se esta poderia ser usada para aumentar o chegada dos alunos ao professor e ao cliente. Por exemplo, a IA poderia ser aproveitada para ajudar os alunos a compreender os conceitos fundamentais do curso e aumentar o seu conhecimento fundamental? Poderia também fornecer feedback sob demanda com base nas necessidades declaradas do cliente? Ambos são componentes demorados, mas essenciais, para a implementação de um projeto do mundo real.
Para testar nosso pensamento, desenvolvemos dois bots generativos de IA e os apresentamos aos nossos alunos em um curso que estávamos ministrando. Um era um “Subject Knowledge Bot” (SKB), treinado no teor introdutório do curso, e o outro era um “Project Knowledge Bot” (PKB), treinado em transcrições de uma entrevista com um cliente detalhando seus objetivos de negócios. O SKB forneceu aos alunos conhecimento oportuno para estribar o desenvolvimento de suas ideias e soluções, enquanto o PKB reduziu a demanda de tempo do cliente, oferecendo aos alunos insights específicos do projeto.
Logo, porquê os bots se saíram?
Pilotamos os dois bots em um Comunicações Estratégicas curso ministrado na Escola de Estudos Profissionais da NYU, Ramificação de Programas em Negócios, durante o semestre da primavera de 2024. Durante o curso, os alunos foram convidados a redesenhar um boletim informativo mensal enviado pela gestão aos públicos internos. Para principiar, os alunos receberam boletins informativos prévios para melhor calcular a sua qualidade e eficiência com base nos conceitos fundamentais de informação interna ensinados no curso. Os alunos enviaram suas avaliações pessoais e exemplos de cursos ao SKB, solicitando feedback do bot. Com base na resposta do bot, os alunos desenvolveram um conjunto de recomendações sobre porquê a gestão poderia melhorar o boletim informativo. O objetivo deste manobra foi fortalecer o conhecimento do aluno sobre comunicações internas e preencher quaisquer lacunas que os alunos possam ter na sua compreensão. O bot simplificou o tempo necessário para edificar e aprimorar a base de conhecimento dos alunos, permitindo que eles respondessem mais rapidamente às necessidades do cliente.
Depois estudo do corpo docente, os alunos compartilharam suas recomendações com o PKB, que havia sido treinado com base na transcrição de uma entrevista que conduzimos com o cliente. Na entrevista, o cliente discutiu e avaliou sua newsletter, focando no layout, nas necessidades de design e na adequação do teor ao público-alvo. Usando o feedback do bot, os alunos reavaliaram suas recomendações e prepararam uma resposta revisada. Os alunos desenvolveram portanto uma apresentação final descrevendo o que consideraram ser as suas principais recomendações com base nas suas conversas com o PKB. O projeto foi concluído com a seleção das ideias mais viáveis pelo cliente, que foram portanto utilizadas para produzir um boletim informativo de final de ano apresentado porquê “para alunos, por alunos”.
O que vem a seguir?
Quando iniciamos esse esforço, presumimos que a IA poderia fornecer uma forma de fortalecer o relacionamento aluno-cliente, dando aos alunos chegada irrestrito a:
- as habilidades e estratégias ensinadas no curso usando um bot treinado no teor do curso e
- o cliente usando um bot treinado nos requisitos e necessidades do projeto.
Com base no que descobrimos anteriormente (A sua experiência no mundo real é real o suficiente? Foco Docentemarço de 2020), pensamos que o aprofundamento dos vínculos entre o aluno e o cliente poderia promover uma colaboração que levaria a um projeto implementável.
No universal, os bots foram bem-sucedidos porque ajudaram os alunos a inferir vários resultados em um período mais pequeno de tempo. Os alunos ficaram mais familiarizados com as estratégias básicas de informação com as partes interessadas e os bots forneceram feedback inopino sobre as suas recomendações de informação. Anteriormente, esses aspectos eram desafiadores devido às restrições do cronograma do curso e à impraticabilidade de esperar que os clientes atendessem ao basta volume de consultas dos alunos.
Embora tenhamos ficado satisfeitos com a experiência e os alunos tenham conseguido produzir recomendações que foram implementadas pelo cliente, acreditamos que ainda é muito cedo para instaurar quão eficiente esta abordagem seria em salas de lição aplicadas numa graduação mais ampla. Por exemplo, algumas questões que ainda precisam ser abordadas incluem:
- Chegada a ferramentas de IA generativa: Para leste piloto, os alunos tiveram que ter chegada a contas ChatGPT pagas para usar os bots que projetamos, e aqueles que não tiveram, tiveram que usar ferramentas de IA generativa de nível gratuito e sem treinamento.
- Fortalecendo as habilidades de IA dos alunos: Infelizmente, muitos dos alunos recorreram aos bots para simplesmente redigir as suas recomendações, não reconhecendo o bot porquê um parceiro de conversação e colaboração.
No entanto, apesar das limitações, acreditamos que existe um potencial real para a IA “hackear o tempo”, ou seja, responder a alguns dos desafios reais que nós, porquê professores, enfrentamos ao trabalhar num prazo de 15 semanas para produzir projetos implementáveis em áreas profissionais, aulas aplicadas. Pretendemos continuar utilizando IA dessa maneira enquanto refinamos nossa abordagem com base em nossas descobertas. Isto inclui melhorar a base de conhecimento dos bots, melhorar o chegada equitativo aos bots e desenvolver normas e diretrizes mais claras para a sua utilização.
Dr. Paul Acquaro é palestrante no FOM University of Applied Science for Economics and Management em Berlim e professor assistente adstrito lecionando on-line na Escola de Estudos Profissionais da Universidade de Novidade York. Ele ministra cursos de graduação e pós-graduação em desenvolvimento de banco de dados, tecnologias web, gerenciamento de TI, informação empresarial e desenvolvimento de projetos. Acquaro tem mais de 20 anos de experiência em tecnologia da informação, comunicações e desenvolvimento curricular e ensino, e obteve um doutorado em eformação, com foco em tecnologia instrucional, pela Teachers College, Columbia University. Entre os seus muitos interesses está explorar porquê combinar as possibilidades da aprendizagem online e o poder da pedagogia baseada em problemas.
Dr. Steven Goss é reitor da Escola de Estudos Profissionais do Manhattan College. Ele ingressou no Manhattan College depois de atuar porquê vice-reitor de aprendizagem do dedo no Teachers College, na Columbia University, onde ajudou a facilitar a missão institucional da instrução online. Antes do Teachers College, Goss liderou diversas iniciativas on-line de sucesso no Bank Street College of Education e na Universidade de Novidade York. Ele recebeu prêmios da Associação para o Progressão da Ensino em Computação (AACE) e do Online Learning Consortium (OLC) por sua pesquisa sobre instrução online centrada no aluno.
