Vivemos numa era de incerteza: a zona cinzenta entre a introdução de uma novidade tecnologia disruptiva e a sua adoção universal. Durante levante período, a sociedade continua a lutar por respostas sobre porquê gerir a vida com perceptibilidade sintético atingível, para melhor ou para pior. E uma das maiores vítimas da IA é o nosso setor educacional.
A IA poderia mudar permanentemente a ensino para pior? Ou poderia a IA ser o catalisador de uma mudança positiva na ensino?
Hoje, ouviremos os líderes da indústria e o que eles pensam sobre o estado atual da ensino na era da IA. Suas perspectivas vão desde porquê a IA melhora o aconselhamento acadêmico até formas de prevenir uma separação educacional impulsionada pela IA. Vamos explorar as mudanças que esses especialistas acreditam que deveriam ou não sobrevir e das quais as pessoas podem não estar cientes.
As maneiras pelas quais a IA está mudando para sempre o cenário educacional
Para esclarecer o impacto potencial da IA no sistema educacional moderno, reunimos insights de oito especialistas, incluindo professores, um investigador sênior de pesquisa em IA, um jurisconsulto administrativo e muito mais.
AI aprimorando aconselhamento acadêmico
“Tem havido muita discussão sobre os aspectos negativos da IA para a ensino, tais porquê preocupações sobre a sua capacidade de facilitar o plágio, ou mesmo de substituir instrutores humanos. No entanto, também existem muitos benefícios potenciais da IA na ensino.
Em pessoal, uma mudança da qual as pessoas podem não estar conscientes é que a IA pode ajudar a tornar o aconselhamento leccionando mais eficiente, ao detectar padrões que podem levar um aluno a reprovar ou a deixar os estudos. Isso permitirá que consultores humanos intervenham antes que ocorram problemas. A IA também pode sugerir cursos de ação, mas os humanos devem sempre impor o seu próprio julgamento e sentido de moral para prometer resultados óptimos.”
— Gene Locklear, investigador sênior de pesquisa em IA da Sentient Do dedo, Inc.
Pensamentos Gerais
Quando se trata da emprego da IA na ensino, habituámo-nos a ouvir falar das suas implicações negativas. Alunos sendo falsamente sinalizados porquê IA, submissão excessiva de LLMs, prevalência de alucinações de IA – tudo isso abordado extensivamente em nosso blog. Estas são questões reais com implicações reais e é difícil ignorar isso.
No entanto, há provas do que Locklear mencionou. Um estudo recente da Universidade de Toronto, uma instituição muito conhecida de aprendizagem profunda que gerou titãs da IA porquê Geoffrey Hinton e Ilya Sutskever, diz-nos que os LLMs têm um potencial infindo no aconselhamento profissional para estudantes de pós-graduação.
Agora, imagine se pudéssemos impor isso a alunos de pré-graduação. Em 2019, um estudo da Instalação Nuffield concluiu que 15% dos seus inquiridos não têm desempenho adequado no seu curso universitário, o que leva a um desempenho leccionando subordinado. Usar a IA porquê preditor do curso ideal pode preencher essa vazio e ajudar os alunos no longo prazo.
Porquê pioneiros na adoção de novas tecnologias, é originário que ouçamos primeiro as coisas ruins. Mas acredito que, a longo prazo, a IA se tornará um motor eficiente da ensino, e o aconselhamento leccionando é por onde começamos.
Detectando trabalho de estudante visto por IA
“À medida que as IAs de processamento de linguagem originário continuam a melhorar, os professores terão cada vez mais dificuldade em ordenar se os trabalhos dos alunos são escritos com a ajuda da IA. Está cada vez mais difícil saber se o trabalho de um aluno é gerado com IA.
Para resolver isso, muitos professores optaram por fazer com que os alunos escrevessem redações em papel durante o horário de lição. Dessa forma, os professores podem ter certeza de que os alunos farão seu próprio trabalho. Essa abordagem ajuda a prometer autenticidade e originalidade, ao mesmo tempo que mantém os alunos honestos sobre suas fontes.”
— Dylan Callens, professor e blogueiro do The Teachers' Blog
Pensamentos Gerais
Cá na Gold Penguin, cobrimos quase todas as ferramentas de detecção de IA do mercado. Também testamos regularmente sua precisão em relação à escrita humana, gerada por IA e ajustada. Uma das nossas maiores preocupações é o quão indeterminado é e porquê pode resultar em estudantes inocentes recebendo sanções acadêmicas pelo trabalho que realmente realizaram.
A nosso ver, é uma questão de mão dupla. Para os educadores, porquê podem mitigar com sucesso os efeitos da IA nas suas salas de lição? Para os estudantes, porquê podem evitar ser falsamente acusados de usar ChatGPT e similares quando os detectores são imprecisos?
Antes da adoção universal dos LLMs na ensino, esta questão deve realmente ser resolvida. Callens apresenta uma maneira simples, porém elegante, de contornar o problema. No entanto, à medida que mais indústrias mudam para uma feitio híbrida, o seu método pode tornar-se mais difícil de impor no horizonte.
Equilibrando IA e Lucidez Emocional
“Por um lado, a IA traz uma eficiência incrível e oportunidades de aprendizagem personalizadas, mas, por outro, corre o risco de produzir uma abordagem única para todos, potencialmente ignorando as necessidades diferenciadas de cada aluno.
Na minha experiência, a perceptibilidade emocional é importante na aprendizagem, alguma coisa que a IA pode ter dificuldade em replicar ou resolver. Uma mudança importante que sugiro é a integração de ferramentas de IA com possante ênfase no desenvolvimento de habilidades emocionais e sociais. Trata-se de prometer e manter um estabilidade onde a tecnologia complementa os aspectos humanos da ensino, porquê empatia, originalidade e conexões interpessoais.”
— Bayu Prihandito, técnico certificado em psicologia, coach de vida e fundador da Life Architekture.
Pensamentos Gerais
Durante anos, o Teste de Turing foi o padrão da indústria para medir a perceptibilidade comportamental em IA. Alguns cientistas argumentam que o ChatGPT já o superou. Alguns também argumentam que um chatbot da dezena de 1960 chamado Eliza venceu o ChatGPT em um teste de Turing.
O vestimenta é que não existe uma maneira confiável de medir a perceptibilidade na IA, muito menos a perceptibilidade emocional. Se a IA é o horizonte da ensino, logo deve ter uma forma de integrar ou imitar a capacidade emocional nos seus sistemas. Não podemos permitir que a próxima geração de alunos seja ensinada sem empatia.
Disrupção que exige foco em novas habilidades
“A IA generativa e outras ferramentas de escrita baseadas em IA trarão benefícios e desafios para a sala de lição, e tenho sentimentos confusos sobre isso. Quero proferir, as perspectivas sobre os impactos de plataformas porquê o ChatGPT na ensino são todas interessantes e válidas. Mas tudo o que sei é que a IA irá definitivamente perturbar o sistema educativo moderno.
Por exemplo, a IA pode redigir rapidamente uma redação sobre um livro para um aluno. Mas logo será que é mesmo proficiência por segmento do aluno? A ensino futura poderá necessitar de mudar o seu foco para análises e interpretações complexas de perspectivas, exigindo um pensamento crítico mais profundo. Os educadores terão de se concentrar no ensino e na avaliação de competências que a IA tem dificuldade em imitar, porquê o pensamento crítico, a originalidade, a informação e a solução de problemas.
Com o vinda de ferramentas avançadas porquê o GPT-4, os educadores enfrentarão desafios significativos na adaptação. Será fascinante ver porquê esta tecnologia impacta os métodos que as escolas usam para determinar o desempenho dos alunos.”
— Lucas Ochoa, fundador e CEO da Automat
Pensamentos Gerais
AGI é um marco significativo na perceptibilidade sintético, mas os alunos rapidamente perceberam sua maior irregularidade: chegada não regulamentado. Por desculpa disso, os alunos agora podem produzir ensaios ou códigos que normalmente levariam dias em unicamente um único prompt.
Isto apresenta um novo repto em que não podemos determinar com precisão a proficiência de um aluno. Os mecanismos de pesquisa são uma coisa, mas ter um chatbot fornecendo uma resposta precisa e articulada é uma estimativa completamente dissemelhante. Porquê sugere Ochoa, deve ter ênfase em tarefas que exijam um pensamento mais crítico no horizonte.
Visualizando Potenciais e Riscos
“A IA tem um potencial significativo para transformar a ensino, mas devemos moldar cuidadosamente a sua implementação. Os sistemas de tutoria de IA que se adaptam às necessidades dos alunos podem proporcionar uma aprendizagem mais personalizada e equitativa. No entanto, se as escolas se tornarem excessivamente dependentes da IA, isso poderá prejudicar o papel dos professores humanos.
Devemos lastrar a tecnologia com as competências socioemocionais vitais que os professores cultivam. A IA deve aumentar o ensino de qualidade e não substituir os professores. Outro risco é a privacidade dos dados – a coleta de análises dos alunos corre o risco de manipular incorretamente suas informações pessoais. São necessárias salvaguardas rigorosas para evitar o uso indevido.
Devemos também emendar os preconceitos da IA que podem propagar um tratamento injusto. Com uma governação vigilante, a IA apresenta enormes vantagens, porquê permitir uma ensino personalizada em grande graduação. Mas requer um desenvolvimento desempenado com os valores humanos e não unicamente com as capacidades. Temos a obrigação de orientar o surgimento da IA de forma construtiva. Se for feita de forma responsável, a IA pode melhorar profundamente as oportunidades educacionais.”
— Vikrant Shaurya, CEO da Authors On Mission
Pensamentos Gerais
Cada novidade tecnologia traz seu próprio conjunto de riscos. Acontece que, com a IA, isso surge em um dos aspectos mais importantes da sociedade: Ensino.
Além do que Shaurya mencionou, devemos também considerar os seguintes riscos da IA na ensino:
- Viés demográfico. Porquê os LLMs são treinados em um conjunto de dados grande e padronizado, podem surgir preconceitos contra um determinado grupo demográfico se forem suficientemente significativos no conjunto de treinamento. Por exemplo, um estudo de Stanford descobriu que os detectores de IA têm maior verosimilhança de chegar a conclusões falsas positivas em ensaios criados por falantes não nativos de inglês.
- Propriedade de dados. Quem é o proprietário dos dados contidos no conjunto de treinamento? Porquê seus dados são protegidos? Isto é significativo o suficiente para que alguns autores considerem processar a OpenAI por violação de direitos autorais.
- Perda de experiência. A submissão da IA pode fazer com que educadores e estudantes percam o contacto com o seu conhecimento e experiência ao longo do tempo.
Ameaçando através do excesso de crédito
“O impacto da IA no sistema educacional moderno é uma faca de dois gumes. Embora prometa aprendizagem personalizada e eficiência, corre o risco de ampliar a exclusão do dedo e diminuir os elementos humanos insubstituíveis na ensino.
A mudança sátira que requer uma navegação cuidadosa é manter um estabilidade entre a IA e a interação humana. A ênfase exagerada nas vantagens tecnológicas da IA poderia ofuscar os papéis essenciais da empatia, da orientação moral e do envolvimento social que os educadores proporcionam.
É crucial reconhecer que a IA deve aumentar, e não substituir, o toque humano na ensino, garantindo que o sistema permaneça inclusivo e holístico, em vez de ser puramente fundamentado em dados e impessoal.”
– Alex Stasiak, CEO e fundador da Startup House
Pensamentos Gerais
De convénio com um item da Forbes no início deste ano, tapume de 50% dos estudantes universitários usam o ChatGPT para completar suas tarefas e redigir redações. Mesmo se assumirmos que unicamente uma pequena fração disso continua voltando para o ChatGPT, ainda é um número significativo o suficiente para que os educadores estejam preocupados com a submissão excessiva dos alunos nos LLMs.
Todos nós sabemos que a dieta não funciona. Em vez disso, deve ter ênfase em ensinar aos alunos porquê usar adequadamente a IA porquê utensílio para o seu fluxo de trabalho. Não podemos impedir a perceptibilidade sintético, por isso adoção responsável é o único caminho a seguir.
Preservando a interação humana na integração de IA
“A IA poderia impactar significativamente o sistema educacional moderno, substituindo potencialmente os métodos de ensino tradicionais por experiências de aprendizagem personalizadas. Todavia, uma mudança que deve ser abordada com cautela é a substituição completa da interação humana.
O valor das relações professor-aluno e das experiências de aprendizagem entre pares é insubstituível. A IA deve ser usada para melhorar e concordar estas relações, e não para substituí-las. O foco deve ser numa integração equilibrada onde a IA ajude a aprendizagem sem prejudicar os elementos humanos essenciais da ensino.”
– Einav Biri, CEO da FARUZO
Pensamentos Gerais
Existem muitos estudos que apoiam o impacto da interação humana na ensino, mesmo antes do surgimento da IA. Por exemplo, um estudo de 2013 da Western Michigan University destaca que ter um envolvimento ativo promove um “envolvente de sala de lição positivo e (estabelece) uma comunidade de alunos que apoiam uns aos outros”.
O cerne da questão é que, mesmo à medida que a sociedade e a tecnologia evoluem, não devemos perder o factor humano na ensino. Porquê sugere Biri, levante é um elemento importante no ensino, talvez o mais importante.
Prevenindo uma separação educacional impulsionada pela IA
“Os sistemas educativos alimentados pela IA podem rematar por ser mais caros do que os métodos tradicionais, criando uma separação onde unicamente os ricos podem remunerar tecnologia de ponta e ter chegada aos melhores professores. Isto prepara o terreno para um sistema educativo de dois níveis, deixando para trás aqueles com menos recursos.
Leste cenário potencial sublinha a prestígio de abordar não unicamente os benefícios, mas também as implicações sociais da IA na ensino. Devemos tutorar políticas e iniciativas que garantam o chegada equitativo a ferramentas educacionais baseadas em IA, evitando a formação de um sistema onde a qualidade da ensino seja determinada por meios financeiros.”
– Riley Beam, jurisconsulto administrativo de Douglas R. Beam, PA
Pensamentos Gerais
Em todo o mundo, os líderes mundiais têm discutido leis adequadas de governação da IA que poderiam ajudar a mitigar o seu impacto não unicamente na ensino, mas na sociedade em universal. Até a OpenAI, empresa por trás do ChatGPT, está tomando precauções para evitar a submissão excessiva da IA.
Beam sugere que a IA poderia produzir uma separação onde os alunos com menos recursos seriam deixados para trás. No entanto, levante pode não ser um problema significativo no horizonte se a OpenAI continuar a ser a força mais dominante no campo e mantiver o seu objetivo final de produzir uma AGI universalmente benéfica. E, com Altman de volta ao comando posteriormente o incêndio da montanha-russa em novembro, não há razão para pensar que eles estão desistindo dessa promessa.
Para simplificar
Voltemos à pergunta feita no título: Porquê a IA destruirá o sistema educacional moderno?
A resposta pode não ser tão insidiosa quanto você pensa.
IA irá destruir ensino moderna para perfurar caminho para o ensino de amanhã.
A IA se tornará um resultado negativo para a ensino? O tempo dirá, mas acho que não. Há 40 anos, os estudantes não usavam a internet. Há 30 anos, não existiam motores de procura. A ensino e a tecnologia estão tão intrinsecamente ligadas que a primeira se ajusta aos caprichos da segunda. Sempre que a tecnologia evolui, a ensino também evolui.
A ensino moderna estará obsoleta em cinco anos. A forma do que está por vir ainda não foi determinada, mas estou entusiasmado para saber aonde a IA nos levará.
