segunda-feira, 18 de dezembro de 2023

Novas publicações sobre inteligência artificial e educação

Acabam de ser publicados materiais importantes na área de inteligência artificial e educação. O livro intitulado Inteligência artificial e educação: refletindo sobre os desafios contemporâneos, organizado pela pesquisadora Lynn Alves, está disponível para acesso gratuito no site da EDUFBA (link). Segundo a editora, "a coletânea não tem intenção de apontar verdades absolutas, mas de provocar em especial educadores a interagir com os aparatos tecnológicos, em especial as IAs destacadas, construindo olhares críticos que vão além de perspectivas tecnofóbicas. Na primeira parte são apresentadas linhas cronológicas para entender o avanço da IA e o marco diferencial com a emergência da Inteligência Artificial Generativa (como ChatGPT 3.5, ChatGPT 4.0, Dall-E e Midjourney), além de serem apontados os riscos e as possibilidades ao interagir com tais aparatos tecnológicos, especialmente no cenário educacional. Já a segunda parte da obra, “Mediação da Inteligência Artificial nas práticas pedagógicas e investigativas”, traz reflexões e práticas de professores e pesquisadores brasileiros e portugueses com a interação dessa tecnologia nos espaços de aprendizagem".

O periódico Computers & Education acaba de publicar artigo intitulado Impact of AI assistance on student agency (link para acesso aberto) em que os autores investigaram o tema e constataram uma perigosa tendência de os alunos se tornarem dependentes da ajuda da IA, ao invés de utilizá-la como processo de aprendizagem. O texto traz uma discussão sobre benefícios, desafios e implicações mais amplos de contar com a assistência da IA ​​em relação à agência dos estudantes.

O resumo do artigo (em tradução automatizada via Google): "As tecnologias de aprendizagem baseadas em IA estão sendo cada vez mais usadas para automatizar e estruturar atividades de aprendizagem (por exemplo, lembretes personalizados para concluir tarefas, feedback automatizado em tempo real para melhorar a redação ou recomendações sobre quando e o que estudar). Embora a visão predominante seja de que estas tecnologias têm geralmente um efeito positivo na aprendizagem dos alunos, o seu impacto na agência dos alunos e na capacidade de auto-regular a sua aprendizagem é pouco explorado. Os alunos aprendem com o feedback regular, detalhado e personalizado fornecido pelos sistemas de IA e continuarão a apresentar um comportamento semelhante na ausência de assistência? Ou, em vez disso, continuam a contar com a assistência da IA ​​sem aprender com ela? Para contribuir para preencher esta lacuna de investigação, conduzimos uma experiência controlada aleatória que explorou o impacto da assistência da IA ​​na agência estudantil no contexto do feedback dos pares. Com 1.625 alunos em 10 cursos, um experimento foi conduzido usando revisão por pares. Durante o período inicial de quatro semanas, os alunos foram guiados por recursos de IA que utilizavam técnicas como detecção de sugestões baseadas em regras, similaridade semântica e comparação com comentários anteriores feitos pelo revisor para aprimorar seus envios caso o feedback fornecido fosse considerado insuficientemente detalhado ou natureza geral. Nas quatro semanas seguintes, os alunos foram divididos em quatro grupos diferentes: o controle (AI) recebeu instruções, (NR) não recebeu instruções, (SR) recebeu listas de verificação de automonitoramento no lugar das instruções da IA ​​e (SAI) teve acesso a ambos. Solicitações de IA e listas de verificação de automonitoramento. Os resultados da experiência sugerem que os alunos tenderam a confiar, em vez de aprender, com a assistência da IA. Se a assistência da IA ​​fosse eliminada, as estratégias auto-reguladas poderiam ajudar a preencher a lacuna, mas não eram tão eficazes como a assistência da IA. Os resultados também mostraram que as abordagens híbridas humano-IA que complementam a assistência da IA ​​com estratégias autorreguladas (SAI) não foram mais eficazes do que a assistência da IA ​​por si só. Concluímos discutindo os benefícios, desafios e implicações mais amplos de contar com a assistência da IA ​​em relação à agência estudantil num mundo onde aprendemos, vivemos e trabalhamos com IA".

segunda-feira, 4 de dezembro de 2023

IA, limites dos detectores de plágio e desafios da avaliação da aprendizagem

Uma publicação recente da empresa norte-americana de tecnologia educacional Anthology (link da versão traduzida para o português) apresenta dados e análises sobre a baixa eficácia e confiança dos programas detectores de plágio para materiais gerados por máquinas de inteligência artificial como o popular ChatGPT e outras. Citando testes realizados e artigos publicados com resultados diversos, os autores concluíram que esses programas não devem ser utilizados para a detecção de plágio em trabalhos acadêmicos e similares devido ao seu baixo índice de acerto. Há também o risco de vieses e distorções desse softwares ao serem utilizados para outras línguas além do inglês.

Segundo os autores do documento, uma das boas alternativas ao problema é a capacitação de professores,  o uso ético da IA, e uma revisão dos processos de avaliação da  aprendizagem em instituições educacionais e cursos formais. O documento sugere a aderência à prática do sistema de "avaliação autêntica": "Na sua forma mais simples, a avaliação autêntica se afasta do conhecimento acumulado para se concentrar na aplicação prática de habilidades, priorizando tarefas complexas em vez de questões binárias de certo e errado e abandonando muitos dos princípios tradicionais da avaliação, como limites de tempo, envios únicos e curvas de notas. Por exemplo, um curso de negócios que busca ensinar habilidades de negociação pode considerar a substituição de uma tarefa de exame tradicional por uma entrevista ao vivo, em que o aluno precisa aplicar a teoria apresentada na aula para alcançar o resultado comercial desejado".