IA na educação: Benefícios, desafios e considerações éticas

Maus usos da IA generativa na educação

Como todas as tecnologias benéficas, a IA generativa também tem seu quinhão de limitações, desafios e potencial de uso indevido. Vamos examiná-los detalhadamente.

Excesso de confiança

Uma das principais preocupações sobre a adoção da IA generativa é o risco de você se tornar muito dependente dessa tecnologia. Em essência, é o mesmo debate sobre se ou até que ponto calculadoras, computadores ou smartphones devem ser permitidos na sala de aula. 

A tecnologia torna nossa vida mais fácil. Ele pode executar em segundos tarefas que levariam minutos, horas ou até dias. No caso da IA generativa, o número de casos de uso em ambientes educacionais é potencialmente ilimitado, desde a redação de ensaios e a preparação de apresentações até o resumo de leituras e a conclusão de tarefas.

No entanto, suponhamos que deixemos a tecnologia fazer tudo pelos alunos. Nesse caso, corremos o risco de perder o empenho, a frustração e a satisfação que são parte intrínseca de qualquer processo de aprendizado e substituí-los por falta de tomada de decisões, preguiça e frustração.

Desinformação e preconceito

Apesar de seus recursos impressionantes, os modelos de IA generativa não entendem realmente o significado da linguagem que processam. Eles estão apenas fazendo cálculos complexos para criar conteúdo preciso com base nos dados com os quais foram treinados. 

Como resultado, esses modelos são propensos a produzir respostas que são factualmente incorretas, sem sentido ou até mesmo prejudiciais, comumente conhecidas como alucinações LLM. Em outros casos, os modelos de IA generativa podem ser tendenciosos, resultando em conteúdo gerado de forma injusta, discriminatória e estereotipada, especialmente contra grupos minoritários. 

Se os alunos (ou até mesmo os instrutores) não conseguirem identificar o conteúdo impreciso, isso pode fazer com que você acabe perdendo informações e crenças discriminatórias na sala de aula. 

Perda de interação humana

Educação é o processo de aprender novos conhecimentos e habilidades. Em vez de individual, esse é um processo coletivo, especialmente na primeira infância. 

A sala de aula é o ambiente preferido para a educação porque promove a interação entre os alunos, que passam um tempo considerável não apenas aprendendo e trabalhando juntos, mas também se conhecendo, fofocando e fazendo amizades. O mesmo se aplica ao relacionamento aluno-professor, um vínculo baseado na confiança e no respeito que é crucial para o aprendizado. 

A IA generativa promete uma educação mais eficaz e personalizada. Mas isso também poderia resultar em uma educação mais solitária e isolada, pois os alunos passariam parte do tempo interagindo com um assistente virtual em vez de com seus educadores e colegas, o que poderia prejudicar suas habilidades sociais.

Integridade acadêmica

Integridade acadêmica significa ser honesto, justo, respeitoso e responsável em seus estudos e trabalhos acadêmicos. Após o surgimento da IA generativa, garantir a integridade acadêmica tornou-se um desafio.

Como já mencionado, a IA generativa é uma nova tecnologia. Ainda há muitas incertezas sobre como regulamentá-lo, inclusive em ambientes educacionais. Como resultado, as instituições acadêmicas e de ensino quase nunca têm diretrizes claras sobre as limitações e expectativas para o uso da IA generativa.

A IA generativa aumenta o risco de que os alunos a utilizem para enviar trabalhos que não são de sua autoria. Abordar esses riscos é particularmente difícil, pois as tecnologias atuais que detectam conteúdo gerado por IA não são suficientemente precisas e confiáveis, o que pode resultar em acusações injustas de uso indevido de IA.

Desafios da IA generativa na educação: Um resumo

Dicas práticas para usar a IA na educação

Se você estiver pensando em usar ferramentas de IA generativa em seu trabalho diário e apresentá-las aos seus alunos, considere as seguintes dicas práticas:

Identificar casos de uso bem-sucedidos 

Considerando os recursos avançados da IA generativa, o número de casos de uso é potencialmente ilimitado. Embora a inovação em sala de aula seja sempre bem-vinda, você deve estar sempre atento aos desafios e às limitações do uso da IA generativa em seu curso. 

Felizmente, a pesquisa sobre o impacto da IA generativa na educação está evoluindo rapidamente. A realização de pesquisas preliminares é fundamental para identificar casos de uso bem-sucedidos e antecipar possíveis armadilhas. 

Apenas para que você tenha uma ideia das possibilidades da IA generativa na educação, aqui está uma lista com alguns casos de uso promissores:

• Desenvolver o pensamento crítico
• Escrita criativa e visualização
• Análise comparativa
• Aprendizado de idiomas
• Interpretação de papéis históricos

Defina diretrizes claras

Antes de introduzir a IA generativa na sala de aula, você deve estar totalmente ciente de seus recursos e limitações. Nessa fase de pesquisa, você também deve verificar se a tecnologia está alinhada com os valores, as missões e as regras da sua instituição de ensino e como ela pode criar valor agregado no seu curso.

Só então você estará pronto para apresentar a IA generativa aos seus alunos. A transparência é importante aqui para garantir que todos estejam na mesma página. Declarar claramente as políticas de IA generativa do curso, identificando situações em que o uso de IA generativa é proibido. 

Quando a IA generativa for permitida, você deve explicar como documentar e creditar o conteúdo, fornecendo recomendações e exemplos. Essas regras em termos de documentação e atribuição também devem se aplicar a você se usar IA generativa durante a preparação de seus materiais. 

Monitorar a ferramenta

A IA generativa é uma tecnologia poderosa, mas não é infalível. Ele pode estar sujeito a alucinações ou simplesmente pode não funcionar como você esperava. 

O ideal é que você tenha controle sobre o que os alunos veem em suas telas. No entanto, isso pode não ser tecnologicamente viável em todos os cenários e pode gerar preocupações com a privacidade dos alunos.

Considerando o estado atual da IA generativa, estabelecer relações de confiança com os alunos e elaborar diretrizes e políticas claras é provavelmente a estratégia mais eficaz para garantir o uso correto.

Considerações éticas e práticas recomendadas de IA generativa

Como sempre ocorre com as tecnologias emergentes, com o poder vem a responsabilidade. Apesar dos recursos exclusivos da IA generativa, é importante considerar seus possíveis riscos e considerações éticas. 

• Privacidade e segurança de dados. Os modelos de IA generativa são treinados com grandes quantidades de dados extraídos indiscriminadamente da Internet, que geralmente contêm dados pessoais. Isso pode levar a problemas e riscos relacionados à privacidade e à segurança dos dados, especialmente se dados pessoais confidenciais forem divulgados. 
• Transparência e atribuição. Os sistemas GenAI são caixas pretas por natureza, o que significa que é difícil entender como eles chegaram a uma resposta específica ou quais fatores levaram à tomada de decisões. No contexto da educação, isso pode levar a sérios problemas de atribuição, pois os instrutores não poderão saber quem é o autor de um determinado trabalho, se o aluno ou a IA generativa. 
• Abordar a parcialidade e a precisão. Ferramentas GenAI tendenciosas podem resultar em resultados prejudiciais que, muitas vezes, exacerbam a discriminação e os estereótipos, especialmente contra grupos minoritários. Os pesquisadores de IA estão trabalhando arduamente para lidar com a parcialidade e melhorar a precisão dos modelos de IA generativa. Confira a seção Entendendo e atenuando o viés em modelos de idiomas grandes para saber mais sobre o assunto.
• Exclusão digital. Se implementada incorretamente, a IA generativa ameaça ampliar a exclusão digital. Por um lado, se a IA generativa está pronta para se tornar onipresente, todos os alunos devem ter acesso igual a essa tecnologia, o que significa que todos eles devem ter um dispositivo digital e conexão com a Internet. Entretanto, esse não é o caso. Uma possível solução seria confiar às instituições educacionais o fornecimento de acesso igualitário, mas isso exigiria recursos consideráveis que muitos centros, especialmente em áreas pobres, não têm. Essa é uma preocupação fundamental que deve ser tratada com cuidado. Caso contrário, corremos o risco de aumentar a distância entre os pobres e os ricos.

Conclusão

A IA generativa veio para ficar e tem o potencial de revolucionar todos os setores da economia, inclusive a educação. Cabe aos educadores e aos fornecedores de soluções de tecnologia educacional determinar a maneira mais eficaz de aproveitar o potencial da tecnologia e, ao mesmo tempo, mitigar seus possíveis riscos.

A DataCamp está trabalhando arduamente para fornecer recursos abrangentes e acessíveis para que os educadores se mantenham atualizados com o desenvolvimento da IA. Dê uma olhada neles:

• Curso de Conceitos de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)
• O que é um LLM? Um guia sobre modelos de linguagem grandes e como eles funcionam 
• As 10 principais alternativas ao ChatGPT que você pode experimentar hoje
• Ética da IA: Uma introdução