O ChatGPT não é a única forma de utilizar a IA na educação

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A IA pode ser uma ferramenta para criar conexões significativas e experiências de aprendizado para crianças – e pode ajudar a promover resultados mais equitativos.

Pouco tempo depois que o ChatGPT dominou a internet, ele despertou uma pergunta já bastante conhecida em relação às novas tecnologias: o que ele pode fazer pela educação? Muitos temiam que ele piorasse o plágio e danificasse ainda mais um humanismo já em decadência no meio acadêmico, enquanto outros elogiavam seu potencial para estimular a criatividade e lidar com tarefas educacionais mundanas.

É claro que o ChatGPT é apenas um dos muitos avanços em inteligência artificial que têm a capacidade de alterar as práticas pedagógicas. O atrativo das ferramentas com IA para ajudar indivíduos a maximizarem sua compreensão em disciplinas acadêmicas (ou se prepararem de forma mais eficiente para exames) oferecendo-lhes o conteúdo certo, da maneira certa e no momento certo tem impulsionado novos investimentos por parte de governos e filantropias privadas.

Há motivos para se entusiasmar com essas ferramentas, especialmente se elas puderem mitigar as barreiras para uma educação de maior qualidade ou para uma vida melhor – como as disparidades de proficiência em leitura por raça, destacadas pela NAACP como uma questão de direitos civis. No entanto, subjacente a esse entusiasmo está uma visão estreita dos objetivos da educação. Nessa estrutura, os aprendizes são atores individuais que podem adquirir novos conhecimentos e habilidades com a ajuda da tecnologia. O objetivo da aprendizagem, então, é dominar o conteúdo – frequentemente medido por meio de notas e desempenho em testes padronizados.

Mas será que a maestria do conteúdo é realmente o propósito da aprendizagem? Nomear a proficiência em leitura como uma questão de direitos civis provavelmente tem menos a ver com o valor de dominar a leitura em si e mais a ver com o fato de que o domínio da leitura (ou matemática, ou outras disciplinas) pode ajudar a estabelecer uma base para o que a aprendizagem pode desbloquear: quebrar o ciclo intergeracional da pobreza, promover uma maior autoconsciência e autoconfiança, e cultivar um senso mais forte de agência sobre o próprio destino e o destino das comunidades.

A maestria do conteúdo faz parte dessa equação, mas colocá-la como foco principal da educação deixa escapar o fato de que grande parte do futuro de uma criança é moldado por fatores além da sala de aula. De maneira crítica, as redes ou conexões às quais as crianças e suas famílias estão ligadas e como estão ligadas têm importância para ajudar as crianças a se prepararem para viver vidas plenas. Isso é especialmente verdadeiro para as redes que atravessam linhas socioeconômicas, demográficas e outras. De fato, um estudo recente de grande porte destacou como o capital social, definido como amizades que atravessam divisões socioeconômicas, pode desempenhar um papel maior na promoção da mobilidade econômica intergeracional do que a qualidade da escola (frequentemente medida pelas pontuações dos testes dos alunos que a frequentam).

Redes que conectam pais a orientadores para ajudá-los a navegar na escolaridade de seus filhos podem estabelecer novas estruturas de apoio e relacionamentos de confiança entre famílias e educadores. Redes que conectam estudantes a modelos e mentores podem mudar o rumo de suas vidas acadêmicas e profissionais. O contexto social mais amplo de uma criança, além do conhecimento e das habilidades adquiridas na escola, é de grande importância para os resultados futuros delas. No entanto, se deixadas sem intervenção, as redes do mundo real geralmente se formam e evoluem de maneiras inerentemente desiguais. Por exemplo, padrões de anexação preferencial podem levar a que “os ricos fiquem mais ricos”, excluindo muitos do acesso a conexões que poderiam melhorar suas vidas de maneiras significativas.

Na prática, cada IA precisa de uma função objetivo que represente o que ela está otimizando. Aplicações de IA para pedagogia e maestria de conteúdo podem otimizar para “ajudar os alunos a obter a pontuação mais alta possível em um teste”. No entanto, promover conexões de rede mais inclusivas é um tipo de mudança mais fundamental e estrutural do que melhorar as pontuações dos testes. Utilizar a IA para ajudar a cultivar essas redes pode ter um impacto maior nos resultados de vida das crianças do que focar apenas na pedagogia e maestria de conteúdo.

Mas alguns podem argumentar que otimizar as conexões de rede é uma tarefa mais nebulosa do que otimizar as pontuações dos testes. O que, precisamente, deveria ser a(s) função(ões) objetivo?

Um quadro para explorar isso pode envolver focar em como as redes em que as crianças e as famílias estão inseridas se formam e evoluem desde o início. No contexto escolar, isso envolve a ampla gama de políticas que os distritos escolares estabelecem para determinar quais escolas os alunos podem frequentar (“políticas de atribuição escolar”), juntamente com as práticas adotadas pelas famílias ao escolherem escolas para seus filhos com base nessas políticas. Tais políticas e práticas historicamente perpetuaram características prejudiciais, como a segregação escolar por raça e status socioeconômico, que, apesar de quase 70 anos desde sua proibição formal, continua a definir a educação pública nos Estados Unidos. Muitos estudiosos argumentam que a integração demográfica historicamente tem sido um dos métodos mais eficazes não apenas para melhorar a preparação acadêmica de grupos historicamente desfavorecidos, mas também para promover uma maior compaixão e compreensão – digamos, uma ética de pluralismo – entre pessoas de diferentes origens.

A IA pode ajudar a apoiar o design de políticas de atribuição escolar mais equitativas que promovam escolas diversas e integradas. Por exemplo, ao apoiar os esforços de planejamento em nível de distrito para redesenhar as “zonas de frequência escolar” – ou seja, áreas de abrangência que determinam quais bairros são direcionados para quais escolas – de maneiras que busquem mitigar os padrões subjacentes de segregação residencial sem impor grandes ônus de deslocamento e outras inconveniências às famílias.

Parcerias existentes entre pesquisadores e profissionais – e algumas das minhas próprias pesquisas com colaboradores Doug Beeferman, Christine Vega-Pourheydarian, Cassandra Overney, Pascal Van Hentenryck, Kumar Chandra e Deb Roy – estão aproveitando ferramentas da comunidade de pesquisa operacional e IA baseada em regras, como programação de restrições, para explorar políticas alternativas de atribuição que possam otimizar a integração racial e socioeconômica nas escolas.

Esses algoritmos podem ajudar a simplificar um processo complicado de explorar um número aparentemente infinito de possíveis mudanças de limites para identificar caminhos potenciais para escolas mais integradas que equilibrem diversos objetivos concorrentes (como tempo de deslocamento das famílias e mudança de escolas). Eles também podem ser combinados com sistemas de aprendizado de máquina – por exemplo, aqueles que tentam prever a escolha das famílias diante de mudanças nos limites – para estimar de forma mais realista como as políticas em mudança podem afetar a demografia das escolas.

É claro que nenhuma dessas aplicações de IA vem sem riscos. A mudança de escolas pode ser disruptiva para os alunos, e mesmo com a integração a nível escolar, a segregação pode persistir em escalas menores, como salas de aula e refeitórios, devido ao rastreamento curricular, à falta de práticas de ensino culturalmente responsivas e outros fatores. Além disso, as aplicações devem ser inseridas em uma infraestrutura sociotécnica adequada que incorpore as vozes da comunidade no processo de formulação de políticas. Ainda assim, usar a IA para ajudar a informar quais alunos e famílias frequentam a escola juntos pode desencadear mudanças estruturais mais profundas que alteram as redes às quais os alunos se conectam e, por extensão, os resultados de vida que eles alcançam no final.

Mudanças nas políticas de atribuição escolar sem mudanças nos comportamentos de seleção de escolas por parte das famílias têm poucas chances de levar a transformações sustentáveis nas redes às quais os alunos estão conectados. Nesse aspecto, a IA também pode desempenhar um papel. Por exemplo, plataformas digitais de avaliação escolar, como o GreatSchools.org, estão cada vez mais moldando como as famílias avaliam e selecionam escolas para seus filhos – especialmente porque suas classificações geralmente estão incorporadas em sites imobiliários como o Redfin, o que pode influenciar onde as famílias escolhem morar.

Alguns argumentam que as plataformas de avaliação escolar, onde as classificações refletem principalmente as pontuações nos testes – medidas notoriamente influenciadas pela raça e renda e não indicativas de quanto as escolas realmente ajudam os alunos a aprender – podem ter levado historicamente famílias brancas e afluentes a se auto segregarem em bairros zonados para escolas altamente avaliadas, criando um ciclo vicioso de segregação residencial que reforça os padrões de segregação escolar e as disparidades de desempenho resultantes. Um projeto de pesquisa recente que realizei em colaboração com Eric Chu, Doug Beeferman, Rebecca Eynon e Deb Roy ajustou modelos de linguagem de grande porte para explorar como as avaliações abertas dos pais no GreatSchools podem contribuir para essas tendências. Nossos resultados mostraram que as avaliações dos pais estão fortemente associadas às pontuações nos testes e à demografia em nível escolar, e não estão associadas a medidas de progresso dos alunos, sugerindo que os pais que consultam as avaliações para tomar decisões sobre a escola podem estar considerando mais a demografia do que a eficácia real da escola em suas decisões.

O GreatSchools continua investindo em novos esquemas de classificação que buscam romper esses ciclos de retroalimentação e oferecer uma visão mais completa da qualidade das escolas – por mais desafiador que possa parecer. E se plataformas como o GreatSchools também treinassem e implementassem sistemas de recomendação escolar que simultaneamente buscassem expor as famílias a escolas que atendam às suas expectativas para seus filhos (por exemplo, ofertas de cursos rigorosos, programas de imersão linguística, professores compassivos e acolhedores), ao mesmo tempo em que as expõem a escolas “fora de suas bolhas” – ou seja, escolas de qualidade que elas não considerariam de outra forma, talvez porque tenham pontuações mais baixas nos testes, estejam em bairros que elas descartaram sem explorar antes, ou por qualquer outro motivo? Essa IA de múltiplos objetivos não viria sem desafios de transparência e agência que acompanham sistemas de recomendação implementados em outros contextos, mas poderia ajudar a incentivar novas conexões de rede que talvez não se formem de outra maneira.

Esses são apenas alguns exemplos e não são mutuamente exclusivos com aplicações focadas na pedagogia. Por exemplo, embora provavelmente não tenhamos os dados para isso hoje, olhando para o futuro, a IA pode ajudar a determinar quais alunos se beneficiariam mais de quais tutores – aqueles que podem não apenas ajudar a preencher lacunas de aprendizado, mas também servir como fontes relevantes de orientação, mentorship e inspiração. E expandir nosso foco em IA para a educação para incluir redes não nos isentará das preocupações com justiça e outros riscos que as implantações existentes de IA continuam a apresentar. Projetar novas aplicações de IA exige exploração cuidadosa e ponderada, especialmente à medida que a sociedade continua a responder ao nosso cenário de IA em constante mudança com uma mistura dinâmica de medo, esperança, preocupação, admiração e maravilhamento. É claro que, como na própria vida, todas essas emoções são importantes. Aproveitá-las para promover conexões de rede mais inclusivas para a próxima geração de alunos pode ser a nossa resposta mais significativa de todas.

 

 

Autor: Nabeel Gillani
Fonte: Wired
Artigo original: https://bit.ly/3pE6Lxd

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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