Implementação da Tecnologia de Inteligência Sintética no Ensino Avançado

Nos meandros acadêmicos da Universidade da Georgia em 2016, o programa de pós-graduação remoto, sob a supervisão do professor Ashok Goel, contava com a presença colaborativa de Jill Watson, encarregada de moderar fóruns e esclarecer questões.

Ao longo do curso, a assistente virtual, sempre acessível e vigilante, respondeu a aproximadamente 40 000 perguntas de 300 estudantes, com uma taxa de precisão superior a 90%. Somente ao término do programa, um aluno suspeitou que a diligente e competente assistente poderia não ser de carne e osso! Na realidade, a equipe utilizava o sistema Watson da IBM, demonstrando que a Inteligência Sintética poderia introduzir novas possibilidades surpreendentes.

Desde 2014, a China emprega a solução da Squirrel AI para analisar os pontos fortes e fracos de mais de um milhão de estudantes, fornecer orientação personalizada e desenvolver trajetórias educacionais exclusivas. Aqueles mais atentos ao avanço tecnológico estavam cientes de marcos que gradualmente possibilitavam os desafios pioneiros de Alan Turing, como os progressos da IBM, da DeepMind e da OpenAI, permitindo, no final de 2022, o acesso generalizado ao seu modelo de inteligência gerativa denominado GPT.

A humanidade está cada vez mais consciente do potencial da Inteligência Sintética (IS) em todas as esferas da atividade humana, bem como das ameaças associadas neste estágio atual de divulgação pública.

De modo simplificado, podemos reconhecer que, no ramo do ensino superior, a implementação da Inteligência Sintética pode ser considerada em pesquisa, no ensino com IS, no ensino para um contexto com IS e no ensino de IS. Esta simplificação aparente traz consigo novos desafios à integridade acadêmica e científica, preocupando as instituições de ensino quanto ao cumprimento de sua missão e preservação de seus valores humanistas.

Na abordagem do Ensino com IS, vislumbra-se o potencial na eficiência das equipes docentes ao incorporar a IS como auxiliar no planejamento, avaliação (testes formativos, grelhas de avaliação, feedback e avaliação automática), bem como na orientação aos estudantes (chatbot), identificação de lacunas educacionais e gestão de recursos de apoio.

As Plataformas de Aprendizagem Adaptativa, ao integrarem as demais potencialidades da IS, podem contribuir para resolver a Lacuna de Aprendizagem 2σ identificada por Bloom em 1984, na qual um estudante médio, ao receber suporte individualizado, pode alcançar o dobro do desvio padrão em sua avaliação.

Também a Análise (acadêmica, de aprendizagem e formativa) será mais automatizada e integrada nas plataformas, a fim de, em diversos níveis de gestão, emitir alertas que auxiliem na prevenção de insucessos e promovam inovações pedagógicas.

No contexto educacional, estudos exploratórios (AI in Education Microsoft Study, novembro de 2023) evidenciam como líderes, educadores e estudantes empregam a IS e quais receios identificam, informações úteis para compreender as práticas atuais e estabelecer estratégias de implementação, políticas exploratórias e métodos de monitorização.