Professor do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts), Mitchel Resnick analisa como devemos considerar os sistemas de IA como uma nova categoria de recurso educacional, com suas próprias vantagens e limitações.

Existem várias formas de incorporar essas tecnologias ao ensino e aprendizado, e essas escolhas são extremamente importantes, pois podem levar a resultados e implicações muito diferentes. Como devemos fazer essas escolhas? Acredito que precisamos decidir que tipo de aprendizado e educação queremos para nossas crianças, escolas e sociedade e, então, projetar novas tecnologias e aplicações que estejam alinhadas com nossos valores e visões educacionais. O que isso significa para a integração de novas tecnologias de IA gerativa, como o ChatGPT, em nossos ambientes de aprendizado?

Na minha opinião, a prioridade educacional de hoje é desenvolver jovens criativos, curiosos, cuidadosos e colaborativos. Com o ritmo acelerado das mudanças no mundo todo, as crianças de hoje vão enfrentar uma série de desafios desconhecidos e imprevisíveis ao longo da vida, e a proliferação de novas tecnologias de IA acelerará ainda mais essas mudanças e perturbações. Como resultado, é mais importante do que nunca que crianças de diferentes origens tenham oportunidades para desenvolver suas capacidades mais humanas — pensar criativamente, envolver-se empaticamente e trabalhar colaborativamente — para que possam lidar de forma criativa, ponderada e coletiva com os desafios de um mundo complexo e em rápida mudança.

Infelizmente, percebo que muitos dos usos atuais da IA na educação não estão alinhados com esses valores e, na verdade, podem reforçar abordagens educacionais existentes em um momento em que mudanças significativas são necessárias. Muitas vezes, as tecnologias de IA de hoje são usadas de maneiras que limitam a autonomia dos alunos, focam em problemas “fechados” e subestimam a conexão humana e o senso de comunidade.

No entanto, também vejo oportunidades interessantes para novas tecnologias de IA gerativa. Acredito que essas novas tecnologias de IA têm um potencial maior para apoiar os jovens em experiências de aprendizagem criativas baseadas em projetos e interesses, apoiando assim seu desenvolvimento como aprendizes criativos, curiosos e colaborativos. Pode ser um momento para mudanças educacionais significativas: as perturbações causadas por novas tecnologias de IA gerativa estão levando mais pessoas a reconhecer a necessidade de mudanças fundamentais em nossas abordagens de educação e aprendizado. Mas novas tecnologias de IA contribuirão para essas mudanças apenas se as pessoas fizerem escolhas explícitas e intencionais na maneira como projetam e usam essas novas ferramentas.

Neste artigo, começarei discutindo minhas preocupações sobre os usos atuais de ferramentas de IA na educação, depois vou explorar como podemos aproveitar as novas tecnologias de IA gerativa para apoiar experiências de aprendizado criativas.

Preocupações:

Muitas críticas aos sistemas de IA destacam problemas que os desenvolvedores não atentaram suficientemente, como vieses ou imprecisões baseados nos conjuntos de exemplos usados para treinar os sistemas, e o reconhecimento ou compensação inadequada para artistas e escritores cujo trabalho é usado no treinamento. Esses são problemas sérios e importantes que precisam ser abordados. Mas neste artigo, meu foco é diferente. Vou discutir por que estou preocupado com muitos sistemas de IA na educação, mesmo quando funcionam exatamente como os desenvolvedores pretendiam e são usados como esperado.

Preocupação #1: Restringindo a autonomia do aluno

Na década de 1960, quando pesquisadores começaram a explorar como os computadores poderiam ser usados na educação, havia duas principais correntes de pensamento. Uma focava em usar computadores para entregar instruções e informações eficientemente ao aluno. A outra proporcionava aos estudantes oportunidades de usar tecnologias para criar, experimentar e colaborar em projetos pessoalmente significativos. O matemático e educador sul-africano Seymour Papert referia-se a essas duas abordagens como instrucionista e construcionista, respectivamente.

Ao longo dos anos, a maioria dos pesquisadores e desenvolvedores de IA focou na primeira abordagem, desenvolvendo “sistemas de tutoria inteligentes” ou “assistentes de IA” que fornecem orientações aos alunos sobre tópicos específicos, adaptando continuamente a trajetória da instrução com base nas respostas dos alunos às perguntas. Esses sistemas têm sido promovidos como uma abordagem personalizada de ensino, visando proporcionar a cada aluno feedback (retorno avaliativo) e instrução com base em seu nível atual de compreensão, em oposição a uma abordagem única para todos.

Com os avanços na tecnologia de IA, esses sistemas de tutoria tornaram-se mais eficazes em entregar instruções que se adaptam aos alunos individualmente. No entanto, preocupo-me que alguns desses “aperfeiçoamentos” estejam perpetuando e reforçando uma abordagem educacional que precisa de uma grande revisão. Em grande parte, tutores e assistentes apoiados em IA foram projetados para controlar o processo educacional: definindo metas, entregando informações, fazendo perguntas, avaliando o desempenho. Mas a realidade do mundo de hoje exige uma abordagem diferente: dar aos alunos oportunidades para definir seus próprios objetivos, construir seus próprios interesses, expressar suas próprias ideias, desenvolver suas próprias estratégias e sentir um senso de controle e propriedade sobre seu próprio aprendizado.Esse tipo de autonomia do aluno é importante no desenvolvimento dos estudantes, ajudando-os a desenvolver iniciativa, motivação, autoconfiança e criatividade que serão necessárias para contribuir de forma significativa em suas comunidades.

Os tutores e orientadores automatizados são promovidos como “pessoais” porque oferecem atividades personalizadas. Mas, na minha visão, uma abordagem verdadeiramente pessoal ao aprendizado daria ao estudante mais escolha e controle sobre o processo de aprendizagem. Gostaria que os alunos tivessem mais controle sobre como, o que, quando e onde estão aprendendo. Quando os estudantes têm mais escolha e controle, podem construir sobre seus interesses, fazendo com que o aprendizado se torne mais motivador, memorável e significativo — e fazem conexões mais fortes com as ideias com as quais estão envolvidos.

Alguns novos tutores e assistentes automatizados tentam apoiar maior autonomia do aluno. Em vez de controlar o fluxo instrucional, eles são projetados para dar dicas, conselhos e suporte quando os estudantes pedem ajuda. Mas, mesmo que sejam projetados com as melhores intenções, preocupo-me que alguns alunos os percebam como intrusivos. Por exemplo, Sal Khan, da Khan Academy, espera que futuros tutores automatizados intervenham quando a atenção de um aluno se dispersar, dizendo ao aluno: “Ei, acho que você está um pouco distraído agora. Vamos nos concentrar nisso.” Esse tipo de intervenção pode ser útil para alguns alunos, mas se sentir intrusivo ou desestimulante para outros. Como um educador me escreveu: “Eu absolutamente desmoronaria se fosse um aluno do ensino fundamental e tivesse que conversar com um robô automatizado que estivesse tentando arrancar a resposta de mim.”