Quando a OpenAI lançou o ChatGPT no ano passado, os proponentes foram rápidos em anunciar a morte de vários campos relacionados à escrita, como roteiro, programação de computadores e composição musical. Um campo em particular se destacou como um setor que sentiria o poder do ChatGPT quase imediatamente: a educação. Com a tecnologia do ChatGPT, os alunos agora podem facilmente enganar em trabalhos e textos de admissão na faculdade, enquanto, no extremo oposto, os professores podem terceirizar seus currículos para AI — e ninguém seria o mais sábio.
Mas o ChatGPT dificilmente é o fim da educação. Tão rapidamente quanto os estudantes começaram a deixar o trabalho do chatbot como seu, novos programas apareceram detectar trabalho escrito por IA, e os professores, procurando chegar à frente de seus alunos, começaram integrando respostas ChatGPT no planejamento das lições.
A verdade é que, se bem utilizada, a IA tem o potencial de aprimorar bastante as habilidades dos alunos para pensar criticamente e expandir suas habilidades pessoais. E para os céticos preocupados, as crianças vão parar de aprender habilidades básicas, se evitar de praticar, e esqueça os fatos gerais se eles puderem contar com uma IA para responder por eles, os psicólogos Edward Deci e Richard Ryan defendem, a sua teoria da autodeterminação que os seres humanos são intrinsecamente movidos por autonomia, relação e competência — ou seja, eles continuarão aprendendo independentemente de quaisquer atalhos lançados em seu caminho. A criação da Wikipedia é um ótimo exemplo. Não paramos de aprender história ou ciência apenas porque agora poderíamos procurar rapidamente datas e fórmulas on-line. Em vez disso, simplesmente adquirimos um recurso adicional para nos ajudar a verificar fatos e facilitar o aprendizado.
Ver como a educação é um dos Primeiros casos de uso do consumidor da AI, e programas como o ChatGPT são como milhões de crianças, professores e administradores serão introduzidos na IA, é fundamental que prestemos atenção às aplicações da IA e suas implicações para nossas vidas. Abaixo, exploramos cinco previsões para a IA e o futuro do aprendizado, conhecimento e educação.
1. O modelo individual é popular
Obter suporte individual para serviços como tutoria, treinamento, orientação e até terapia já estava disponível apenas para os mais privilegiados. A AI ajudará a democratizar esses serviços para públicos mais amplos. De fato, Problema de 2 sigma de Bloom—, que descobriu que os alunos que receberam ensino individual realizavam dois desvios padrão melhor do que as crianças em uma sala de aula tradicional — tem uma solução agora. A IA pode potencialmente atuar como um tutor ao vivo para qualquer pessoa, com humanos complementando a IA para fornecer conhecimento profundo e apoio emocional e comportamental. Ferramenta acadêmica Numerade, por exemplo, lançou recentemente um tutor de IA, Ace, que pode gerar planos de estudo personalizados, curando o conteúdo certo, dependendo dos níveis de habilidade dos alunos.
A IA também pode colocar especialistas com restrições de tempo e celebridades acadêmicas ao alcance de todos os alunos, independentemente dos recursos. Esse desenvolvimento é incrivelmente democratizante para profissões em que a orientação e o aprendizado são importantes. Imagine se um fundador da startup em estágio inicial pudesse conversar com uma versão AI de Marc Andreessen ou Paul Graham sob demanda! Bem, é exatamente isso que a startup Delphi está tentando fazer. Enquanto isso, permite que os usuários conversem com importantes figuras históricas como Abraham Lincoln, Platão e Benjamin Franklin, enquanto Caractere AI permite que qualquer pessoa crie caracteres “, ” reais ou imaginários, para conversar.
Em campos que podem ser estigmatizados como saúde mental, soluções aumentadas por IA (, como Replika ou Link) — além de ser menos caro e sempre disponível para uma consulta — pode ser mais acessível do que um terapeuta humano, incentivando pacientes que têm medo do julgamento de um estranho. A IA também pode personalizar e se adaptar às suas preferências estilísticas (ou seja, você prefere terapia cognitivo-comportamental ou terapia comportamental mais tradicional) instantaneamente, resolver o problema conhecido de descoberta e correspondência difíceis na indústria da terapia. A terapia aumentada por IA também é um software que apresenta baixos custos marginais. Isso significa que produtos finais mais acessíveis podem ser criados, o que permitirá o acesso ao mercado de massa. Não que estejamos imaginando um mundo onde os humanos não têm papel. No momento, a IA não é perfeita e não chega a 100% da consideração e experiência em nível humano (ainda). Além disso, há momentos e pessoas que podem simplesmente querer que um humano de IRL (na vida real) se envolva com eles.
2. A aprendizagem individualizada vai do sonho à realidade
Com a IA, será possível personalizar tudo, desde modalidades e necessidades de aprendizado (por exemplo, visual versus texto versus áudio) até tipos de conteúdo (por exemplo, traga facilmente o personagem favorito de uma criança ou adulto ou o hobby / gênero favorito) ao currículo. Também será possível ensinar o nível de habilidade e as lacunas com mais precisão: o software pode rastrear seu conhecimento, testar seu progresso, e repita ou reformate o conteúdo personalizado para você com base em seus conhecimentos e lacunas. Isso deve levar a um maior envolvimento. A Cameo, por exemplo, lançou um produto infantil com Blippi, Homem-Aranha e outras propriedades intelectuais de ponta. A a mãe até pediu “ Homem-Aranha ” para incentivar o treinamento no banheiro de seu filho, e parece ter funcionado! A IA também abordará melhor diferentes tipos de alunos — daqueles que são mais avançados, para crianças que estão ficando para trás em um conceito ou assunto específico, aos alunos que têm vergonha de levantar a mão na sala de aula, àqueles com necessidades especiais de aprendizado.
3. Uma nova geração de ferramentas de IA primeiro para professores e alunos aumentará
Historicamente, estudantes e educadores são criadores de tendências naturais quando se trata de software de produtividade. De fato, estudantes e professores estavam entre os primeiros usuários de startups como Canva e Qualtrics (que mais tarde foi adquirida pela SAP). No caso do Canva, estudantes da Universidade da Austrália Ocidental (onde os fundadores frequentaram a faculdade), pegaram a plataforma de design para produzir seus anuários escolares, enquanto para a Qualtrics, A professora de marketing da Northwestern Angela Lee começou a usar o serviço para coletar facilmente dados em escala para seu MBA e estudantes de doutorado. Assim como estudantes e professores adotaram as ferramentas de produtividade iniciais, podemos vê-los facilmente se tornando parte de uma nova geração de adotantes iniciais de software que aproveita as interfaces de conversação baseadas em bate-papo, à medida que a IA continua a se tornar mais “humana” através de uma inteligência aprimorada.
Outra razão pela qual esperamos que os professores adotem as ferramentas de IA da próxima geração é que eles — especialmente aqueles de instituições públicas — estão sobrecarregados e subfinanciados, deixando-os com menos tempo para se concentrar em onde eles preferem concentrar seu tempo: seus alunos. Hoje, os professores passam uma quantidade significativa de tempo classificando, criando planos de aula e se preparando para as aulas. A IA, tendo aprendido com milhões de materiais educacionais anteriores, pode reduzir as cargas de trabalho dos professores, entre outras coisas, criando rascunhos de seus planos e programas. Então, tudo o que os professores precisam fazer é refinar e adaptar a produção para suas respectivas salas de aula. Ao liberar seu tempo, os professores agora podem se concentrar em atividades anteriormente um “bônus”, como dar atenção personalizada a cada aluno.
Quanto aos alunos, eles adoram encontrar maneiras criativas de economizar tempo e obter vantagens em seu trabalho. Chegg era o querido da geração anterior. Agora, novos recursos orientados pela IA, como Photomath e Numerade, surgiram e estão ajudando os alunos a resolver e entender problemas complexos de matemática e ciências. As faculdades, em particular, são ambientes densos e um produto popular pode rapidamente se reunir de boca em boca através de organizações estudantis, clubes / eventos sociais ou até professores que os usam em aulas com centenas de estudantes.
4. Avaliações e credenciais precisarão se adaptar e novas ferramentas de avaliação serão desenvolvidas
Desde o lançamento do ChatGPT, os educadores públicos começaram a debater como e se deveriam realizar “trabalhos de detetive de polícia”, admissão na faculdade e além para obter evidências de trabalho assistido por IA. Escolas em todo o mundo, inclusive em Nova york, Seattle, e outros grandes distritos de escolas públicas, proibiram o ChatGPT e outros sites relacionados à IA por enquanto. Até o processo de continuar usando textos de admissão na faculdade tem sido questionado.
Ao mesmo tempo, muitos educadores argumentam que o ChatGPT é uma tecnologia que deve ser integrada ao aprendizado e ao ensino, e que alavancar a IA será uma habilidade crucial na carreira no futuro. Para perceber isso, precisamos fazer uma série de ajustes na sala de aula e na forma como avaliamos o desempenho da sala de aula — e fazemos ajustes, assim como fizemos quando a Wikipedia, calculadoras, internet, laptops pessoais, e mais entraram em cena e acabaram se tornando tecnologias fundamentais em sala de aula. Estamos empolgados em ver o surgimento de ambas as ferramentas da próxima geração que podem ajudar as escolas a avaliar melhor os resultados da aprendizagem dos alunos e conceder credenciais, e ferramentas de alavancagem de IA que podem tornar a vida de professores e alunos cada vez melhor.
Uma complicação que precisará ser considerada é como o acesso a essa tecnologia pode dar a certos alunos grandes vantagens no aprendizado e na produção. Por exemplo, nas escolas que proíbem o acesso às ferramentas de IA, os alunos que não têm acesso à Internet em casa podem não ter exposição à tecnologia de IA, enquanto estudantes com recursos podem aprender e usá-lo em casa. Isso também aumentará a lacuna entre a educação escolar pública e privada, como será mais fácil para as escolas particulares do que as escolas públicas adotarem e incorporarem novas tecnologias, dadas as taxas mais baixas de aluno para professor e orçamentos mais altos.
5. A verificação de fatos se tornará crítica à medida que a verdade “for distorcida”
Outra grande área de preocupação é a “verdade” na era da IA. Os algoritmos são treinados nos dados disponíveis, mas todos esses dados ainda estão sujeitos ao julgamento humano e aos comportamentos humanos. Isso significa que preconceitos sociais de todos os tipos — raciais, baseados em gênero e mais — são incorporados aos algoritmos e esses preconceitos continuarão sendo amplificados. Por exemplo, A IA de conclusão da sentença do Gmail assume que um investidor deve ser homem. A equipe de composição inteligente do Google fez várias tentativas para corrigir o problema, mas até agora não teve êxito.
Nesse ambiente cheio de preconceitos, onde AI fornece informações factualmente incorretas ( ou fatos / notícias falsos ), a verificação de fatos se tornará crítica. As respostas geradas pela IA de hoje são especialmente perigosas porque podem facilmente compor a prosa coerente e seu nível de polonês pode nos enganar a acreditar que é factualmente preciso e verdadeiro. Como exemplo, um Estudo da Universidade de Washington perfilado no WSJ mostra que 72% das pessoas que lêem uma notícia composta por IA consideraram credível, apesar de seus fatos estarem incorretos.
Como podemos curar conteúdo de alta qualidade e factualmente preciso em uma época em que haverá uma mangueira de incêndio criada por todos e por todos e robôs? A confiança no conteúdo gerado pelo usuário e em outras saídas sem marca será degradada. Por outro lado, o público também pode ter confiança cega em personalidades, marcas e especialistas “ que já seguem e respeitam.
Por fim, podemos criar uma geração de pessoas que têm competência sem compreensão dos detalhes subjacentes. Isso pode acabar causando problemas em casos e crises de ponta quando o conhecimento detalhado dos detalhes subjacentes se tornar importante. Abstração do desenvolvimento da web: nos afastamos cada vez mais do hardware, infraestrutura e baixo nível, e back-end para um mundo com o GitHub Copilot e um onde os engenheiros de front-end mal precisam tocar em bancos de dados ou back-end. Existem até soluções sem código para usuários não técnicos. Essa abstração é ótima porque permite mais criação e capacita os usuários com menos usuários no nível de habilidades. Mas o que acontece quando há um bug crítico no back-end e ninguém entende como corrigi-lo?
Autor: Anne Lee Skates
Fonte: Andreessen horowitz
Artigo original: https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/
