Quais são as novas competências dos professores na era digital

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Relatório Nº 1 sobre inteligência artificial na educação produzido pelo European Digital Education Hub.

Competências dos professores

As demandas nas profissões de ensino estão em constante evolução, exigindo o desenvolvimento de um conjunto cada vez mais sofisticado de competências. Em particular, a velocidade com que as tecnologias digitais estão se desenvolvendo cria um forte estímulo para os educadores aprimorarem sua competência digital. A compreensão dos potenciais benefícios educacionais da inteligência artificial (IA) e dos dados digitais de maneira mais geral requer o envolvimento ativo e significativo de professores e líderes escolares. Isso, por sua vez, exige o desenvolvimento da necessária alfabetização em IA e dados para compreender plenamente o potencial desses sistemas, ao mesmo tempo em que se está ciente de suas desvantagens e limitações. O que os professores devem estar cientes, compreender e ser capazes de fazer, bem como que tipo de atitudes poderiam apoiá-los, foram questões às quais o time do European Digital Education Hub (EDEH) sobre inteligência artificial na educação buscou respostas. Estamos começando com a apresentação de vários documentos que abordam as competências dos professores na área de tecnologia digital, dados e inteligência artificial. As competências são apresentadas em três segmentos, embora haja sobreposições de competências para o ensino sobre a IA.

O ensino para a IA envolve competências para todos os cidadãos, incluindo professores e alunos, para interagir com confiança, de forma crítica e segura, com sistemas de IA, fornecendo-lhes o conhecimento, as habilidades e as atitudes necessárias para viver em um mundo cercado e moldado pela IA.

O ensino com IA concentra-se em como os sistemas de IA podem ser usados para objetivos educacionais, incluindo o uso de julgamento pedagógico sobre quando utilizá-los, mas também conhecimento sobre o funcionamento dos algoritmos subjacentes, modelos pedagógicos e dados.

O ensino sobre IA é a parte mais técnica, focada em treinar os alunos nos fundamentos da IA. Geralmente, faz parte da alfabetização em IA, que deve abranger tanto as dimensões tecnológicas quanto as humanas da IA, organizadas de acordo com a idade do aluno. O conhecimento básico sobre a IA é fundamental para preparar os alunos para o mercado de trabalho, independentemente de suas futuras carreiras.

Competências para o ensino de IA

Políticas e sistemas de IA devem visar proteger as crianças, atender de forma equitativa às suas necessidades e direitos, e capacitá-las a participar em um mundo de IA contribuindo para o desenvolvimento e uso da IA. É isso que a UNICEF afirma no Guia de Políticas sobre IA para Crianças (2021). Sobre essa base, existem nove requisitos para a IA centrada na criança:

  1. Apoiar o desenvolvimento e bem-estar das crianças;
  2. Garantir a inclusão de e para as crianças;
  3. Priorizar a equidade e não discriminação para as crianças;
  4. Proteger os dados e a privacidade das crianças;
  5. Garantir a segurança das crianças;
  6. Fornecer transparência, explicabilidade e responsabilidade para as crianças;
  7. Capacitar governos e empresas com conhecimento sobre IA e os direitos das crianças;
  8. Preparar as crianças para os desenvolvimentos presentes e futuros em IA;
  9. Criar um ambiente favorável para a IA centrada na criança.

Esses requisitos são altamente pertinentes ao contexto educacional e podem ser usados para orientar a implementação de futuras aplicações de IA na educação, mantendo em mente o empoderamento das crianças, bem como o estabelecimento de ambientes seguros para que elas possam experimentar a nova tecnologia.

Em 2022, a Comissão Europeia publicou o DigComp 2.2: O Framework de Competência Digital para Cidadãos (DigComp 2.2) com novos exemplos de conhecimentos, habilidades e atitudes para o uso confiante, crítico e responsável de tecnologias digitais para aprendizado, trabalho e participação na sociedade. O DigComp é uma ferramenta em toda a União Europeia para melhorar a competência digital dos cidadãos, ajudar os formuladores de políticas a elaborar políticas que apoiem a construção da competência digital e planejar iniciativas de educação e treinamento para melhorar a competência digital de grupos específicos de público. Além das habilidades digitais gerais já presentes em versões anteriores do DigComp, a nova versão introduz mais de 30 exemplos relacionados à interação com sistemas de IA e também um apêndice (páginas 77 a 82) descrevendo 73 exemplos que podem ajudar os cidadãos a interagir com sistemas de IA. Estes incluem, por exemplo: O que os sistemas de IA fazem e o que não fazem? Como funcionam os sistemas de IA? Quais são os desafios e ética da IA? Abaixo estão vários exemplos citados do DigComp 2.2 que também poderiam ser refletidos nas competências dos professores (usando o sistema de numeração original do documento DigComp 2.2).

1. Alfabetização em Informação e Dados

1. Ciente de que mecanismos de busca, redes sociais e plataformas de conteúdo frequentemente usam algoritmos de IA para gerar respostas adaptadas ao usuário individual (por exemplo, os usuários continuam vendo resultados ou conteúdo semelhantes). Isso é frequentemente chamado de “personalização”.
2. Ciente de que os algoritmos de IA funcionam de maneiras que geralmente não são visíveis ou facilmente compreendidas pelos usuários. Isso é frequentemente chamado de tomada de decisão em “caixa preta”, pois pode ser impossível rastrear como e por que um algoritmo faz sugestões ou previsões específicas.
3. Avalia os benefícios e desvantagens de usar mecanismos de busca com IA (por exemplo, embora possam ajudar os usuários a encontrar informações desejadas, eles podem comprometer a privacidade e os dados pessoais, ou sujeitar o usuário a interesses comerciais).
4. Ciente de que os dados, nos quais a IA depende, podem incluir preconceitos. Se for o caso, esses preconceitos podem se tornar automatizados e piorados usando a IA. Por exemplo, os resultados de busca sobre ocupações podem incluir estereótipos sobre empregos masculinos ou femininos (por exemplo, motoristas de ônibus masculinos, vendedoras femininas).
5. Capaz de reconhecer que alguns algoritmos de IA podem reforçar visões existentes em ambientes digitais, criando “câmaras de eco” ou “bolhas de filtro” (por exemplo, se um fluxo de mídia social favorece uma determinada ideologia política, recomendações adicionais podem reforçar essa ideologia sem expô-la a argumentos opostos).

2. Comunicação e Colaboração

50. Sabe como identificar sinais que indicam se está se comunicando com um ser humano ou com um agente de conversação baseado em IA (por exemplo, ao usar chatbots baseados em texto ou voz).
56. Ciente de que tudo o que é compartilhado publicamente online (por exemplo, imagens, vídeos, sons) pode ser usado para treinar sistemas de IA. Por exemplo, empresas de software comerciais que desenvolvem sistemas de reconhecimento facial baseados em IA podem usar imagens pessoais compartilhadas online (por exemplo, fotografias de família) para treinar e melhorar a capacidade do software de reconhecer automaticamente essas pessoas em outras imagens, o que pode não ser desejável (por exemplo, pode ser uma violação da privacidade).

70. Reconhece que, embora a aplicação de sistemas de IA em muitos domínios seja geralmente incontroversa (por exemplo, IA que ajuda a evitar a mudança climática), a IA que interage diretamente com humanos e toma decisões sobre suas vidas frequentemente pode ser controversa (por exemplo, software de classificação de CVs para processos de recrutamento, pontuação de exames que podem determinar o acesso à educação).

105. Ciente de que os sistemas de IA coletam e processam vários tipos de dados do usuário (por exemplo, dados pessoais, dados comportamentais e dados contextuais) para criar perfis de usuário, que são então usados, por exemplo, para prever o que o usuário pode querer ver ou fazer em seguida (por exemplo, oferecer anúncios, recomendações, serviços).

113. Sabe como modificar as configurações do usuário (por exemplo, em aplicativos, software, plataformas digitais) para permitir, impedir ou moderar o rastreamento, coleta ou análise de dados pelo sistema de IA (por exemplo, não permitindo que o celular rastreie a localização do usuário).

117. Identifica as implicações positivas e negativas do uso de dados (por exemplo, coleta, codificação e processamento), mas especialmente dados pessoais, por tecnologias digitais impulsionadas por IA, como aplicativos e serviços online.

3. Criação de Conteúdo Digital

119. Sabe que sistemas de IA podem ser usados para criar automaticamente conteúdo digital (por exemplo, textos, notícias, ensaios, tweets, músicas, imagens) usando conteúdo digital existente como fonte. Esse conteúdo pode ser difícil de distinguir das criações humanas.

134. Sabe como incorporar conteúdo digital editado/manipulado por IA em seu próprio trabalho (por exemplo, incorporar melodias geradas por IA em sua própria composição musical). Esse uso de IA pode ser controverso, pois levanta questões sobre o papel da IA em obras de arte e, por exemplo, quem deve receber crédito.

4. Segurança

187. Avalia os benefícios e riscos antes de permitir que terceiros processem dados pessoais (por exemplo, reconhece que um assistente de voz em um smartphone, usado para dar comandos a um aspirador de pó robô, poderia dar a terceiros – empresas, governos, cibercriminosos – acesso aos dados).
216. Considera as consequências éticas dos sistemas de IA ao longo de seu ciclo de vida: elas incluem tanto o impacto ambiental (consequências ambientais da produção de dispositivos e serviços digitais) quanto o impacto social, como a plataformação do trabalho e a gestão algorítmica que pode reprimir a privacidade ou os direitos dos trabalhadores; o uso de mão de obra de baixo custo para rotular imagens para treinar sistemas de IA.

5. Resolução de Problemas

221. Ciente de que a IA é um produto da inteligência e tomada de decisão humana (ou seja, os seres humanos escolhem, limpam e codificam os dados, projetam os algoritmos, treinam os modelos e curam e aplicam valores humanos às saídas) e, portanto, não existe independentemente dos humanos.
231. Ciente de que a tecnologia baseada em fala impulsionada por IA permite o uso de comandos falados que podem melhorar a acessibilidade de ferramentas e dispositivos digitais (por exemplo, para aqueles com limitações de mobilidade ou visuais, limitações cognitivas, dificuldades de linguagem ou aprendizado), no entanto, as línguas faladas por populações menores muitas vezes não estão disponíveis ou apresentam desempenho inferior, devido à priorização comercial.
233. Sabe como e quando usar soluções de tradução automática (por exemplo, Google Tradutor, DeepL) e aplicativos de interpretação simultânea (por exemplo, iTranslate) para obter uma compreensão aproximada de um documento ou conversa. No entanto, também sabe que quando o conteúdo requer uma tradução precisa (por exemplo, em saúde, comércio ou diplomacia), pode ser necessária uma tradução mais precisa.

246. Aberto para participar em processos colaborativos de co-design e co-criação de novos produtos e serviços baseados em sistemas de IA para apoiar e aprimorar a participação dos cidadãos na sociedade.

255. Possui uma disposição para continuar aprendendo, se educar e se manter informado sobre a IA (por exemplo, entender como os algoritmos de IA funcionam; compreender como a tomada de decisão automática pode ser tendenciosa; distinguir entre IA realista e irrealista; e entender a diferença entre Inteligência Artificial Estreita, ou seja, a IA atual capaz de tarefas específicas como jogar jogos, e Inteligência Artificial Geral, ou seja, uma IA que ultrapassa a inteligência humana, o que ainda permanece ficção científica).

Competências para Ensinar com Inteligência Artificial

Ao deliberar sobre essas questões, a seção de Competências Emergentes para o Uso Ético de IA e Dados das Diretrizes Éticas da Comissão Europeia sobre o Uso de Inteligência Artificial (IA) e Dados no Ensino e Aprendizagem para Educadores (2022) fornece um ponto de partida útil. Ela sugere indicadores potenciais das competências emergentes dos educadores e líderes escolares para o uso ético de IA e dados no ensino e aprendizagem. Esses indicadores foram organizados de acordo com as seis áreas identificadas no quadro europeu para a Competência Digital dos Educadores (DigCompEdu), um quadro existente que apoia o desenvolvimento de competências digitais específicas para educadores na Europa. Estamos citando as competências emergentes para o uso ético de IA e dados conforme estão escritas nas Diretrizes Éticas sobre o Uso de Inteligência Artificial (IA) e Dados no Ensino e Aprendizagem para Educadores.

Área 1: Engajamento Profissional
  • É capaz de descrever criticamente os impactos positivos e negativos do uso de IA e dados na educação.
  • Participa ativamente da aprendizagem profissional contínua sobre IA e análise de aprendizagem e seu uso ético.
  • É capaz de dar exemplos de sistemas de IA e descrever sua relevância.
  • Sabe como o impacto ético dos sistemas de IA é avaliado na escola.
  • Sabe como iniciar e promover estratégias em toda a escola e sua comunidade mais ampla que promovam o uso ético e responsável de IA e dados.

Compreender os conceitos básicos de IA e análise de aprendizagem

  • Estar ciente de que os algoritmos de IA operam de maneiras geralmente não visíveis ou facilmente compreensíveis pelos usuários.
  • Ser capaz de interagir e fornecer feedback ao sistema de IA para influenciar as recomendações futuras.
  • Estar ciente de que sensores usados em muitas tecnologias e aplicativos digitais geram grandes quantidades de dados, incluindo dados pessoais, que podem ser usados para treinar um sistema de IA.
  • Estar ciente das diretrizes éticas de IA da UE e dos instrumentos de autoavaliação.
Área 2: Recursos Digitais

Governança de Dados:

  • Ciente das diversas formas de dados pessoais usados na educação e formação.
  • Consciente das responsabilidades na manutenção da segurança e privacidade dos dados.
  • Sabe que o processamento de dados pessoais está sujeito a regulamentações nacionais e da UE, incluindo o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD).
  • Sabe que o processamento de dados pessoais geralmente não pode ser baseado no consentimento do usuário no ensino obrigatório.
  • Sabe quem tem acesso aos dados dos alunos, como o acesso é monitorado e por quanto tempo os dados são retidos.
  • Sabe que todos os cidadãos da UE têm o direito de não serem submetidos a decisões totalmente automatizadas.
  • É capaz de dar exemplos de dados sensíveis, incluindo dados biométricos.
  • É capaz de avaliar os benefícios e riscos antes de permitir que terceiros processem dados pessoais, especialmente ao usar sistemas de IA.

Governança de IA:

  • Sabe que os sistemas de IA estão sujeitos a regulamentações nacionais e da UE (notadamente a AI Act a ser adotada).
  • É capaz de explicar a abordagem baseada em risco da AI Act (a ser adotada).
  • Sabe quais são os casos de uso de IA de alto risco na educação e os requisitos associados sob a AI Act proposta.
  • Sabe como incorporar conteúdo digital editado/manipulado por IA em seu próprio trabalho e como esse trabalho deve ser creditado.
  • É capaz de explicar os princípios-chave de qualidade de dados em sistemas de IA.
Área 3: Ensino e Aprendizagem

Modelos de Aprendizagem

  • Sabe que os sistemas de IA implementam a compreensão do designer sobre o que é a aprendizagem e como ela pode ser medida; é capaz de explicar as principais suposições pedagógicas que sustentam um determinado sistema de aprendizagem digital.

Objetivos da Educação

  • Sabe como um sistema digital específico aborda os diferentes objetivos sociais da educação (qualificação, socialização, subjetivação).

Agência Humana

  • É capaz de considerar o impacto do sistema de IA na autonomia do professor, no desenvolvimento profissional e na inovação educacional.
  • Considera as fontes de viés inaceitável em IA impulsionada por dados.

Equidade

  • Considera os riscos relacionados à dependência emocional e à autoimagem do estudante ao usar sistemas interativos de IA e análise de aprendizagem.

Humanidade:

  • É capaz de considerar o impacto do uso de IA e dados na comunidade estudantil.
  • Tem confiança em discutir os aspectos éticos e legais da IA e como eles influenciam o uso da tecnologia.

Participa no desenvolvimento de práticas de aprendizagem que utilizam IA e dados:

  • Pode explicar como os princípios éticos e valores são considerados e negociados na co-criação e co-desenvolvimento de práticas de aprendizagem que utilizam IA e dados (relacionados ao design de aprendizagem).
Área 4: Avaliação

Diferenças pessoais:

  • Está ciente de que os estudantes reagem de maneiras diferentes ao feedback automatizado.

Viés algorítmico:

  • Considera as fontes de viés inaceitável em sistemas de IA e como ele pode ser mitigado.

Foco cognitivo:

  • Está ciente de que os sistemas de IA avaliam o progresso do aluno com base em modelos pré-definidos de conhecimento específico do domínio.
  • Está ciente de que a maioria dos sistemas de IA não avalia colaboração, competências sociais ou criatividade.

Novas maneiras de usar incorretamente a tecnologia:

  • Está ciente das formas comuns de manipular avaliações baseadas em IA.
Área 5: Capacitando os Estudantes

IA atendendo às diversas necessidades de aprendizagem dos alunos:

  • Sabe as diferentes maneiras pelas quais sistemas de aprendizagem personalizada podem adaptar seu comportamento (conteúdo, caminho de aprendizagem, abordagem pedagógica).
  • É capaz de explicar como um sistema específico pode beneficiar todos os alunos, independentemente de suas diferenças cognitivas, culturais, econômicas ou físicas.
  • Está ciente de que sistemas de aprendizagem digital tratam grupos diferentes de estudantes de maneira diferente.
  • É capaz de considerar o impacto no desenvolvimento da autoeficácia do aluno, autoimagem, mentalidade e habilidades de regulação cognitiva e afetiva.

Escolha justificada:

  • Sabe que o uso de IA e dados pode beneficiar alguns alunos mais do que outros.
  • É capaz de explicar que evidências foram usadas para justificar a implementação de um determinado sistema de IA na sala de aula.
  • Reconhece a necessidade de monitoramento constante dos resultados do uso de IA e de aprender com resultados inesperados.
Área 6: Facilitando a Competência Digital dos Estudantes

Ética em IA e Análise de Aprendizagem:

  • É capaz de utilizar projetos e implementações de IA para ajudar os alunos a aprender sobre a ética do uso de IA e dados na educação e formação.

As competências digitais específicas para educadores também são abordadas no Framework DigCompEdu (2017), que tem como objetivo descrever competências digitais para usar, criar e compartilhar recursos digitais de maneira eficaz e responsável para a aprendizagem, focando também no potencial das tecnologias digitais para estratégias de ensino e aprendizagem centradas no aluno. Com base nesse framework, a ferramenta de autoavaliação gratuita para professores do ensino fundamental e médio, SELFIE PARA PROFESSORES, foi lançada em outubro de 2021, incluindo competências relacionadas à IA e algumas perguntas relevantes para os educadores refletirem sobre o uso de ferramentas de IA na educação.

Em 2020, a UNESCO organizou o primeiro Fórum Internacional sobre IA – IA e os Futuros da Educação ‘Desenvolvendo Competências para a Era da IA’. Para apoiar seus estados membros na aproveitamento dos benefícios e mitigação dos riscos do uso da IA na educação, a UNESCO está implementando uma iniciativa sobre Inteligência Artificial e os Futuros da Aprendizagem. O projeto gira em torno de três áreas de trabalho: um relatório com recomendações sobre os futuros habilitados pela IA na aprendizagem; orientações sobre princípios éticos para o uso da IA na educação; um framework orientador sobre competências em IA para estudantes de escolas. Através de seus projetos, a UNESCO afirma que a implantação de tecnologias de IA na educação deve ser voltada para aprimorar as capacidades humanas e proteger os direitos humanos para uma colaboração eficaz entre humanos e máquinas na vida, aprendizagem e trabalho, e para o desenvolvimento sustentável. Uma série de consultas da UNESCO sobre frameworks de competências em IA para professores é dedicada ao desenvolvimento de um framework de competências em IA para professores, a fim de orientar o planejamento de frameworks nacionais e institucionais, padrões ou programas de treinamento. Entre os resultados dessa consulta, estão os seguintes:

  • As principais áreas de competência em IA para professores incluem alfabetização em IA, IA e pedagogia, ética da IA, o uso da IA para desenvolvimento profissional contínuo e a capacidade de promover competências em IA para os alunos. É importante que a alfabetização e as competências em IA incorporem tanto as dimensões tecnológicas quanto as humanas da IA.
  • As competências precisam abordar: quais ferramentas de IA existem para professores, a influência da IA na educação, como a IA altera a relação entre professores e alunos, questões éticas e centradas no ser humano, conscientização sobre a IA e responsabilidade social (cobrindo o que é a IA, o que ela pode fazer e precisa fazer, aplicações típicas de IA, o impacto da IA, incluindo o impacto ético sobre humanos e a sociedade). Também foi sugerido ter cuidado para que as competências e o currículo de IA para professores evitem perpetuar mitos e exageros sobre a IA, e a necessidade de atividades experienciais para promover a compreensão e aplicação da IA.

Competências para ensinar sobre a IA

O relatório do Conselho da Europa intitulado “Inteligência Artificial e Educação – Uma Visão Crítica Através da Perspetiva dos Direitos Humanos, Democracia e Estado de Direito” recomenda que todos os cidadãos sejam apoiados e incentivados a atingir um certo nível de alfabetização em IA. Eles devem possuir conhecimentos, habilidades e valores centrados no desenvolvimento, implementação e uso de tecnologias de IA. A alfabetização em IA deve abranger tanto as dimensões técnicas quanto humanas da IA, incluindo como ela funciona e seu impacto na vida das pessoas, como suas habilidades cognitivas, privacidade e agência. Sem compreender o impacto da IA nas pessoas, o ensino sobre o que a IA faz é incompleto.

Membros do grupo EDEH também destacaram que as competências dos professores precisam estar baseadas nas competências e necessidades dos alunos, e sugeriram alguns exemplos desse enfoque. A proposta é começar com as habilidades que os alunos precisam alcançar nos níveis primário, secundário ou terciário de educação, tendo em mente que os alunos podem ser tanto usuários quanto desenvolvedores de aplicativos de inteligência artificial.

Um dos projetos que poderia ser utilizado como recurso para vislumbrar as competências dos professores com base nas competências dos alunos é o AI4K12 Five Big Ideas for AI education. As ideias centrais mencionadas nessa iniciativa fornecem uma visão abrangente do campo de IA, adaptada à compreensão de crianças em idade escolar:

  • Percepção: Os computadores percebem o mundo por meio de sensores que coletam informações do ambiente ao seu redor.
  • Representação e Raciocínio: Agentes de IA criam e mantêm modelos internos do mundo, que usam para tomar decisões e resolver problemas.
  • Aprendizado: Máquinas podem aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
  • Interação Natural: Agentes inteligentes requerem um amplo conhecimento para interagir naturalmente com seres humanos, incluindo linguagem, habilidades sociais e inteligência emocional.
  • Impacto na Sociedade: A IA tem o potencial de impactar a sociedade de maneiras positivas e negativas, sendo importante considerar as implicações éticas de seu uso.

O projeto AI4K12 Five Big Ideas for AI education também listou algumas competências para estudantes do ensino fundamental e médio (alunos do jardim de infância até o 12º ano, com idades de 5 a 18 anos):

Grades K–2 (idade 5 a 8 anos): Identificar aplicações comuns de IA encontradas em suas vidas diárias; Discutir se os usos comuns da tecnologia de IA são bons ou ruins.
Grades 3–5 (idade 9 a 11 anos): Explorar como o comportamento é influenciado por viés e como isso afeta a tomada de decisões; Descrever maneiras pelas quais os sistemas de IA podem ser projetados para inclusividade.
Grades 6–8 (idade 12 a 14 anos): Explicar fontes potenciais de viés na tomada de decisões de IA; Compreender os compromissos no design de sistemas de IA e como as decisões podem ter consequências não intencionais na função de um sistema.
Grades 9–12 (idade 15 a 18 anos): Explorar criticamente os impactos positivos e negativos de um sistema de IA; Projetar um sistema de IA para abordar questões sociais (ou explicar como a IA poderia ser usada para abordar um problema social).

Para apoiar os alunos do ensino fundamental e médio (K-12), as diretrizes associadas ao projeto AI4K12 Five Big Ideas for AI education recomendam o uso de demonstrações transparentes de IA que ajudem os alunos a ver o que está acontecendo dentro da “caixa preta”, para que possam entender que não é algo mágico. Os professores devem ajudar os alunos a construir modelos mentais do que está acontecendo por trás das aplicações de IA. Além disso, os alunos devem ser incentivados a desenvolver aplicações de IA usando serviços de IA. O uso dessas diretrizes pode ajudar os alunos a entender e se envolver melhor com a tecnologia de IA.

Para equipar os alunos com competências relacionadas à IA, o esquadrão EDEH propôs vários domínios pertinentes para aprimorar o conjunto de habilidades dos educadores. Essas áreas têm como objetivo desenvolver as competências dos professores em IA e incluem as seguintes sugestões:

Habilidades digitais básicas

  • Criação de conteúdo
  • Uso de nuvem (cloud)
  • Análise e representação de dados
  • Ferramentas de colaboração e comunicação

Pensamento computacional

  • Pensamento de design
  • Resolução de problemas
  • Programação baseada em blocos
  • Programação baseada em texto

Matemática

  • Fundamentos de estatística
  • Fundamentos de probabilidade

Aplicações existentes de IA

  • Para fornecer uma visão realista da IA
  • Para se manter atualizado sobre o uso real da IA
  • Ética por trás de casos reais
  • Questões legais e privacidade de dados

Tópicos específicos de IA

  • Percepção e atuação
  • Representação e raciocínio
  • Aprendizado de máquina
  • Inteligência coletiva

 

Recomendações

Competências diferentes são necessárias para professores, líderes escolares, pessoal de suporte de TI e outros profissionais na educação. Isso pode significar diferentes níveis de conhecimento, habilidades e atitudes relacionadas ao ensino para, com e sobre a IA.
Existem diferenças significativas nas competências para aqueles que ensinarão sobre IA (as técnicas e as tecnologias) e aqueles que apenas usarão a IA como suporte para processos de ensino e aprendizagem, mas todos os professores precisam saber qual é o impacto da IA nas pessoas e ter competências para ensinar para e com a IA.
Todas as competências precisam ser descritas contextualmente e com exemplos específicos de disciplinas existentes.

 

 

Autor: Yann-Aël Le Borgne, Francisco Bellas, Dara Cassidy, Riina Vuorikari and Lidija Kralj.
Fonte: European Commission
Artigo original: https://commission.europa.eu/index_en

Fernando Giannini

Pesquisador de tecnologia aplicada à educação, arquiteto de objetos virtuais de aprendizagem, fissurado em livros de grandes educadores e viciado em games de todos os tipos. Conhecimentos aprimorados em cursos de grandes empresas de tecnologia, principalmente no Google Business Educational Center e Microsoft. Sócio-proprietário da Streamer, empresa que alia tecnologia e educação. Experiência de 18 anos produzindo e criando objetos de aprendizagem, cursos a distância, design educacional, interfaces para sistemas de aprendizagem. Gestor de equipe para projetos educacionais, no Ensino Básico, Médio e Ensino Superior. Nesse período de trabalho gerenciou equipes e desenvolveu as habilidades de liderança e gestão. Acredita na integração e aplicação prática dos conhecimentos para a realização de projetos inovadores, sólidos e sustentáveis a longo prazo. Um dos grandes sonhos realizados foi o lançamento do curso gratuito Mande Bem no ENEM que atingiu mais de 500 mil estudantes em todo o Brasil contribuindo para a Educação Brasileira.

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