ChatGPT é o aplicativo de crescimento mais rápido de todos os tempos, atingindo cerca de 100 milhões de usuários apenas dois meses após o lançamento, devido à sua notável capacidade de gerar textos complexos e realistas.
Educadores e estudantes rapidamente descobriram preocupações significativas sobre o lugar do ChatGPT em um ambiente de aprendizado. Isso inclui um aumento potencial de plágio e a tendência da ferramenta de produzir afirmações incorretas que parecem verdadeiras, como afirmar o resultado oposto ao que os pesquisadores realmente publicaram ou fornecer uma solução matemática errada.
No entanto, a promessa de sistemas como o ChatGPT é maior do que suas atuais desvantagens muito reais. Essa tecnologia já demonstrou proficiência em tarefas difíceis, como síntese em diferentes domínios de informação, redação de prosa clara e até mesmo autoria de código de computador.
O ChatGPT pode fornecer feedback rápido e personalizado. E o aplicativo é fácil de usar para a maioria das pessoas: experimente-o aqui.
Tecnologia já sendo aplicada
Uma nova pesquisa de Impacto nas escolas de ensino fundamental e médio revela que 51% dos educadores entrevistados e um terço dos alunos já utilizam o ChatGPT na sala de aula, sendo que a maioria esmagadora afirma que isso teve um impacto positivo no ensino e aprendizagem.
No curto prazo, existem muitas implicações para a aprendizagem com o ChatGPT como ele existe atualmente. Chris Piech, da Universidade de Stanford, já está utilizando a ferramenta para treinar professores a interagir com os modelos para praticar suas estratégias pedagógicas. “O ChatGPT é um professor ruim, mas um ótimo aluno”, diz Piech.
Em vez de proibir a tecnologia nas escolas, como fez recentemente a cidade de Nova York, a comunidade educacional tem a oportunidade de orientar o desenvolvimento de sistemas semelhantes ao GPT.
Podemos influenciar tanto o gerenciamento de produtos (ou seja, quais pessoas e tarefas esses sistemas são construídos por e para, e como podemos garantir a inclusão?) quanto o desenvolvimento técnico desses sistemas. Especificamente, o campo requer mais conjuntos de dados educacionais de alta qualidade para que os modelos no estilo GPT possam funcionar para estudantes e professores.
Os sistemas no estilo GPT continuarão a fornecendo resultados insatisfatórios para tarefas relacionadas à educação se não forem treinados com dados específicos da área, como diálogos entre professor e aluno ou feedback sobre os trabalhos. Isso ocorre porque os sistemas de IA aprendem a reproduzir padrões em seus dados de treinamento. Portanto, para que um sistema de IA tenha um bom desempenho em uma tarefa, ele deve ter visto tarefas semelhantes anteriormente.
No entanto, a educação é uma das partes maravilhosamente complexas da experiência humana: representa informações complexas e sempre em evolução, mediadas por uma série de relações entre professor e aluno e entre os próprios alunos.
A educação é altamente contextual: as intervenções e currículos funcionam de maneira diferente para diferentes professores e alunos em momentos diferentes. Os dados para sistemas de IA devem, portanto, descrever cuidadosamente os contextos reais da educação, ações e resultados.
Por exemplo, para que um sistema no estilo GPT funcione bem na educação de matemática do ensino médio, ele precisa ter mais exposição a currículos reais de matemática do ensino médio, objetivos de aprendizado, conceitos e concepções equivocadas, estratégias pedagógicas úteis e resultados reais dos alunos em uma variedade de medidas importantes.
Apoio ao ChatGPT com Geração de Conjuntos de Dados
Para atender a essas necessidades, o campo da educação deve apoiar conjuntos de dados de código aberto projetados para sistemas estatísticos de grande escala. Não apenas os dados de treinamento específicos do domínio ajudarão a melhorar o desempenho desses modelos em um contexto educacional, mas os dados de código aberto também impulsionarão esforços de pesquisa e desenvolvimento em todo o campo da ciência da aprendizagem e da educação. Os esforços de “dados como bem público” permitem que todos avancem em sistemas críticos de tecnologia educacional, não apenas as grandes empresas de tecnologia.
Um exemplo recente é o projeto “Prêmio de Feedback: Aprendizes da Língua Inglesa“, liderado pelo especialista Scott Crossley. Esse projeto selecionou um conjunto de dados de redações escritas por aprendizes da língua inglesa e utilizou a IA para determinar o nível de proficiência em inglês na escrita dos alunos.
O projeto contou com soluções de crowdsourcing na Kaggle, uma plataforma líder em ciência de dados. Esse exemplo permite que os sistemas de IA compreendam melhor como a escrita escolar difere entre estudantes com proficiências linguísticas diferentes, um conceito tão central que possui um departamento próprio no Departamento de Educação dos Estados Unidos.
Na Schmidt Futures, estamos apoiando iniciativas como a geração de conjuntos de dados de alta qualidade para ajudar a obter progressos significativos em desafios-chave, como melhorar significativamente a taxa de aprendizado de matemática no ensino médio. Este é um momento fundamental para a comunidade educacional desempenhar um papel orientador no progresso da IA em relação às necessidades mais importantes de professores e alunos.
Assim como as réguas de cálculo se tornaram calculadoras, que se tornaram computadores pessoais, que então nos deram sistemas operacionais e a internet – agora fundamentais para nossas experiências educacionais – novas tecnologias computacionais, como sistemas de IA, podem proporcionar oportunidades educacionais significativas. Só precisamos fornecer a eles os dados para fazê-lo.
Autor: Dan Jarratt
Fonte: ed post
Artigo original: https://bit.ly/46eeyCo
