Ao longo de nossa série de três partes no blog, discutimos alguns dos trabalhos fundamentais sobre Inteligência Artificial (IA) na educação, bem como os usos e as preocupações atuais. Em nosso blog final sobre IA na sala de aula, queremos focar no futuro. Que impacto essas ferramentas podem ter no futuro e como as instituições devem pensar em usá-las?

Em nosso primeiro blog, "Ensino no futuro alimentado por IA", discutimos como a IA é integrada à sala de aula de várias maneiras, como aprendizado personalizado e assistentes virtuais de ensino. O blog enfatiza que, embora a IA possa ser útil em certos aspectos da educação, ela não deve substituir os professores humanos. Em vez disso, a IA deve ser usada para apoiar os professores e fornecer a eles mais tempo para se concentrarem na instrução individualizada e na construção de relacionamentos com seus alunos.

Nosso segundo blog, "O impacto da IA em nossas salas de aula", discutiu os benefícios potenciais da IA na educação, como melhorar o desempenho dos alunos. Mas também discutimos preocupações sobre o uso ético da IA na educação, como questões de privacidade e viés. O blog enfatizou a importância de implementar a IA de forma responsável e ética, com foco na melhoria do aprendizado e dos resultados dos alunos.

Ambos os blogs reconheceram os possíveis benefícios da IA na educação, mas alertam para o fato de que não se deve confiar demais na IA e destacam a importância da implementação responsável.

Abordamos o viés em nossos dois blogs anteriores, mas neste terceiro, queremos nos concentrar mais em maneiras de reduzir o viés na IA e pensar em como será a IA no futuro.

O que vem pela frente

A IA percorreu um longo caminho nos últimos anos, e ainda há muitos desenvolvimentos interessantes no horizonte. Como a IA é cada vez mais usada em aplicativos de alto risco, como saúde e finanças, há uma necessidade crescente de modelos que sejam facilmente compreendidos e confiáveis pelos usuários. À medida que mais e mais dispositivos se conectam à Internet, a IA desempenhará um papel fundamental no processamento e na compreensão dos dados gerados por esses dispositivos. Com o surgimento de chatbots e assistentes virtuais, há uma necessidade crescente de sistemas de IA que possam entender e responder à linguagem humana de maneira natural. À medida que a IA se torna mais onipresente, há uma necessidade crescente de abordar considerações éticas, como viés, transparência e responsabilidade.

Design de curso em tempo real

A IA pode revolucionar a forma como os cursos são projetados e ministrados no ensino superior, fornecendo análises e feedback em tempo real sobre o aprendizado dos alunos. Ao alavancar algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados, a IA pode ajudar os educadores a identificar áreas em que os alunos estão tendo dificuldades e ajustar o conteúdo do curso para atender às suas necessidades.

A IA pode ser usada para design de cursos em tempo real, analisando os dados dos alunos, como níveis de engajamento, progresso e desempenho nas avaliações. Ao analisar dados de vários alunos, a IA pode identificar áreas comuns de dificuldade e ajudar os educadores a tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento do currículo. Por exemplo, se um conceito for consistentemente difícil para os alunos, os educadores podem ajustar o conteúdo do curso para fornecer suporte e recursos adicionais.

O design de curso em tempo real com IA também pode ajudar os educadores a se adaptarem às mudanças nas circunstâncias e aos eventos inesperados. Um ótimo exemplo disso foi durante a pandemia da COVID-19, quando os cursos tiveram que ser rapidamente adaptados para serem ministrados online. A IA pode ajudar os educadores a analisar os dados sobre o envolvimento e o desempenho dos alunos nesses novos contextos e fazer os ajustes necessários no design do curso para garantir que os alunos ainda recebam uma experiência de aprendizado de alta qualidade.

No geral, o design de cursos em tempo real com IA pode melhorar a eficácia e a eficiência do ensino superior. Ao fornecer caminhos de aprendizagem personalizados, identificar áreas de dificuldade e adaptar-se a circunstâncias variáveis, a IA pode ajudar os educadores a criar experiências de aprendizagem envolventes e eficazes que atendam às necessidades de todos os alunos.

Professores são fundamentais

O corpo docente desempenha um papel crítico no desenvolvimento e execução do currículo, fornecendo orientação e mentoria aos alunos e realizando pesquisas e estudos. São tarefas complexas que exigem um profundo conhecimento do assunto, bem como a capacidade de envolver e motivar os alunos.

A IA não é capaz do tipo de interação interpessoal que é essencial para o ensino e a aprendizagem. Instrutores humanos podem fornecer apoio emocional, incentivo e inspiração aos alunos, que são elementos cruciais do processo de aprendizagem. Eles também são capazes de adaptar suas estratégias de ensino às necessidades individuais de cada aluno, o que é difícil de ser replicado por um sistema baseado em IA.

O corpo docente continuará a desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento e execução do currículo, fornecendo orientação e mentoria aos alunos e realizando pesquisas e estudos.

Considerações éticas

O uso da IA na educação tem o potencial de melhorar os resultados de aprendizagem e fornecer experiências de aprendizagem personalizadas para os alunos. No entanto, o uso da IA também traz considerações éticas que devem ser abordadas para garantir que ela seja usada de forma responsável e benéfica. Para muitas dessas considerações, as instituições educacionais contarão com seus parceiros de tecnologia educacional. As instituições devem revisar cuidadosamente as práticas de seus parceiros de tecnologia educacional para entender como essas considerações são abordadas.

Privacidade

Os sistemas de IA coletam uma quantidade significativa de informações pessoais sobre os alunos, incluindo seus hábitos de aprendizado, progresso e comportamento. Além de garantir que medidas apropriadas de privacidade de dados estejam em vigor, as instituições educacionais devem garantir que esses dados sejam coletados e usados de forma responsável e transparente. Para garantir ainda mais a privacidade dos alunos, diretrizes claras sobre o tipo de dados coletados e como eles serão usados devem ser codificadas e compartilhadas com os alunos.

Transparência

As instituições educacionais devem garantir que os algoritmos e os processos de tomada de decisão usados pelos sistemas de IA sejam transparentes e compreensíveis. Alunos e professores devem ser capazes de entender como as decisões são tomadas e contestá-las, se necessário.

Responsabilidade

As instituições educacionais devem ser responsáveis pelas decisões tomadas pelos sistemas de IA. Isso inclui garantir que as decisões sejam baseadas em dados precisos e relevantes e que todos os resultados sejam válidos e confiáveis.

Supervisão humana

Os sistemas de IA não devem substituir os humanos, professores ou responsáveis por decisões. A supervisão humana é necessária para garantir que os sistemas de IA sejam usados de forma adequada e equitativa e que as decisões sejam tomadas no melhor interesse dos alunos.

Acesso

Os sistemas de IA devem ser acessíveis a todos os alunos, independentemente de sua origem socioeconômica ou status de deficiência. As instituições educacionais devem garantir que os sistemas de IA não perpetuem as desigualdades existentes na educação.

Segurança

As instituições educacionais devem garantir que os sistemas de IA sejam seguros e não representem um risco para o bem-estar físico ou emocional dos alunos. Abordar essas considerações éticas é essencial para garantir que o uso da IA na educação seja responsável, justo e benéfico para os alunos. As instituições educacionais devem priorizar as considerações éticas ao projetar e implementar sistemas de IA para garantir que eles sejam usados de forma a promover resultados positivos de aprendizado para todos os alunos.

Redução do viés

Para garantir que os sistemas de IA tratem as pessoas de maneira justa e evitem perpetuar as desigualdades existentes, é fundamental reduzir o viés. A seguir, algumas maneiras de atingir esse objetivo:

1. Garanta a diversidade nos dados de treinamento: os sistemas de IA aprendem com os dados nos quais são treinados e, se representar apenas um grupo específico de pessoas ou vieses, o sistema de IA pode tomar decisões tendenciosas. Assim, é crucial garantir que os dados de treinamento sejam diversos e representativos de toda a população.
2. Aborde o viés nos algoritmos: o viés pode ser introduzido em vários estágios do processo de desenvolvimento da IA. Portanto, é vital auditar os algoritmos e identificar possíveis fontes de viés. Técnicas como testes contraditórios podem ajudar a identificar e lidar com vieses nos algoritmos.
3. Implemente métricas de imparcialidade: os desenvolvedores podem usar métricas de imparcialidade para medir a imparcialidade de um sistema de IA, identificar possíveis fontes de viés e fornecer informações sobre como melhorar a imparcialidade do sistema.
4. Envolva diversas partes interessadas: é importante incluir diversas partes interessadas no processo de desenvolvimento da IA, inclusive indivíduos de diferentes origens raciais, étnicas e socioeconômicas, para garantir que o sistema de IA seja justo e imparcial.
5. Monitore o desempenho do sistema de IA: é crucial avaliar continuamente o desempenho de um sistema de IA quanto à imparcialidade e viés após sua implantação. Se for detectado algum viés, ele deve ser tratado imediatamente para evitar danos a indivíduos ou grupos.

Reduzir o viés em sistemas de IA requer uma combinação de abordagens técnicas e sociais. É fundamental priorizar a justiça e a inclusão em todo o processo de desenvolvimento e monitorar continuamente o desempenho do sistema de IA para garantir que ele permaneça justo e imparcial.