IA na EdTech - Principais Percepções do Relatório do Departamento de Educação dos EUA

Ele está dedicado a apoiar a tecnologia na educação e fomentar a inovação nos sistemas educacionais. O relatório do Departamento de Educação dos EUA enfatiza a necessidade de compartilhamento de conhecimento e desenvolvimento de políticas relacionadas à Inteligência Artificial, uma classe emergente de capacidades cada vez mais integrada à tecnologia educacional.

Crescente Interesse em IA na Educação

Os educadores têm se interessado cada vez mais pelas ferramentas alimentadas por IA que podem melhorar as experiências de ensino e aprendizagem. As aplicações de IA, como reconhecimento de fala para apoiar estudantes com deficiência e experiências de aprendizagem personalizadas, oferecem novas oportunidades para atender às necessidades individuais e promover adaptabilidade nas ferramentas digitais de aprendizagem. No entanto, os educadores permanecem cautelosos quanto aos riscos potenciais, incluindo questões de privacidade e segurança de dados, viés algorítmico e autenticidade do conteúdo gerado por IA.

Fatos-chave sobre IA na Educação:

• 75% dos estudantes veem a IA como uma ferramenta valiosa para aprendizagem.
• 92% dos estudantes relataram que as plataformas adaptativas alimentadas por IA melhoraram sua compreensão de assuntos difíceis.
• 85% dos educadores acreditam que as análises de IA os ajudaram a identificar alunos com dificuldades e fornecer suporte direcionado.
• 80% dos estudantes sentem que as ferramentas de IA tornaram sua experiência de aprendizagem mais envolvente e interativa.
• 67% dos estudantes expressaram preocupações sobre privacidade e segurança de dados ao usar plataformas de IA.

Rumo às Políticas para IA na Educação

Governos em todo o mundo estão explorando ativamente políticas relacionadas à IA, e políticas específicas para educação são vitais para garantir a integração responsável da IA no setor educacional. Tais políticas devem estar alinhadas com as leis existentes sobre privacidade e garantir conformidade com regulamentos relevantes, como o Ato de Direitos Educacionais e Privacidade da Família (FERPA) e o Ato de Educação para Indivíduos com Deficiência (IDEA). Os formuladores de políticas e as partes interessadas na educação precisam trabalhar colaborativamente em diretrizes, divulgações e regulamentos para criar um futuro seguro e positivo para alunos e professores com IA.

Três razões-chave impulsionam a urgência em abordar a IA na educação:

• Alcançando Prioridades Educacionais: A IA pode ajudar a enfrentar desafios educacionais atuais, como se adaptar às consequências da pandemia, melhorar práticas de ensino e personalizar recursos curriculares para atender às necessidades locais. Ao integrar ferramentas alimentadas por IA, os serviços educacionais podem ser aprimorados, levando a soluções de aprendizado mais eficazes e escaláveis.
   
• Riscos e Ansiedade em Nível Sistêmico: Preocupações sobre riscos potenciais, como aumento da vigilância sobre os alunos, viés algorítmico e questões de transparência, exigem atenção imediata. Os educadores temem que a IA possa inadvertidamente perpetuar desigualdades e discriminação, necessitando do estabelecimento de salvaguardas e considerações éticas.
   
• Escala das Consequências Não Intencionais: À medida que a IA automatiza decisões instrucionais, há um risco de resultados inesperados que poderiam ampliar lacunas no desempenho ou criar viés não intencional. Abordar adequadamente essas consequências requer desenvolvimento proativo de políticas.

O avanço da IA e as Interações Futuras

O rápido desenvolvimento da IA, principalmente na geração de imagens e textos, levou a interações mais naturais entre humanos e assistentes de IA. Espera-se que os sistemas educacionais habilitados para IA facilitem interações mais intuitivas e semelhantes às humanas, aprimorando a experiência de ensino e aprendizagem. Ações automatizadas, como trajetórias de aprendizado personalizadas, assistência com lição de casa e suporte ao professor, também devem se tornar comuns em EdTech alimentada por IA.

Perspectiva: Raciocínio Semelhante ao Humano

A ideia de raciocínio “semelhante ao humano” em IA pode ser rastreada até o filme marcante de 1968 “2001: Uma Odisseia no Espaço”, onde o computador “HAL” exibe comportamentos semelhantes aos humanos, como raciocinar, falar e agir. Embora a IA possa auxiliar os humanos de várias maneiras, ela também introduz riscos não antecipados, especialmente porque a IA raciocina de maneira diferente dos humanos e pode levar a viés e fatos falsos. O desafio está em encontrar o equilíbrio certo entre utilizar as capacidades da IA e manter a tomada de decisão humana quando necessário.

Um Algoritmo que Persegue um Objetivo

Os sistemas e ferramentas de IA identificam padrões e escolhem ações para alcançar objetivos específicos. Por exemplo, sistemas de aprendizagem personalizada podem reconhecer sinais de que um aluno está com dificuldades e recomendar sequências instrucionais alternativas. No entanto, o escopo do reconhecimento de padrões e recomendações automatizadas levanta questões sobre como as escolhas instrucionais são feitas em sistemas que incluem humanos e algoritmos. Os humanos devem desempenhar um papel ativo na definição de metas, análise de padrões e tomada de decisões, pois a IA carece da capacidade de incorporar informações contextuais efetivamente.

O crescente interesse em IA na educação exige cuidadosa consideração de seus benefícios e desafios.
Os formuladores de políticas, educadores e partes interessadas devem colaborar para criar políticas que garantam a integração responsável e ética da IA na tecnologia educacional. Ao fazer isso, a IA pode se tornar uma poderosa ferramenta para melhorar as experiências de ensino e aprendizagem enquanto protege o bem-estar e a privacidade dos alunos e educadores.

A IA na educação envolve automação baseada em associações de dados, revolucionando a computação além da EdTech tradicional.
Embora a IA ofereça oportunidades para melhorar a educação, ela também apresenta desafios relacionados ao viés e à automação de decisões.