Recentemente, participei de um painel de estudantes sobre o uso da IA nas aulas da faculdade. Os três participantes do painel compartilharam suas perspectivas, confirmadas em um abril de 2025 Pesquisa Gallup: Eles querem aprender a usar as ferramentas de IA de maneira apropriada, estão ansiosos com o potencial impacto negativo em suas habilidades de pensamento crítico e querem orientação explícita de seus membros do corpo docente – o que eles não estão recebendo de forma consistente.
Mesmo, ou especialmente, na period da IA, sabemos que nossos alunos precisam pensar criticamente e aprender autenticamente para serem cidadãos produtivos e engajados e futuros funcionários. Reconhecemos que precisamos Atualizar atribuições Para promover a integridade acadêmica em uma period da IA, mas muitos de nós nos sentimos despreparados para fazê -lo. O ponto essential do problema é o seguinte: como promovemos o pensamento crítico e o aprendizado autêntico quando é tão fácil para os alunos terceirizam seu trabalho cognitivo?
Uma solução promissora para o triplo desafio de promover o pensamento crítico, o aprendizado significativo e a integridade acadêmica é dobrar a transparência. Podemos fornecer a orientação que os alunos desejam, a análise e a avaliação incorporadas em nossas tarefas para chegar a esse pensamento crítico importante e cutucar os alunos em relação à integridade. Como? Abraçando a transparência.
Vamos detalhar nossas expectativas para o uso responsável da IA. Vamos enfatizar o porquê: por que queremos que os alunos usem suas próprias habilidades cognitivas para algumas tarefas, por que o uso de IA pode ser útil às vezes e por que criamos nossas tarefas integradas da AI-I-I-I-Built-in da maneira que temos. Por fim, vamos pedir aos alunos que divulguem seu uso em whole transparência (e refletir sobre o aprendizado deles, como argumenta Marc Watkins aqui).
Em suma, podemos promover a integridade quando as avaliações são significativas, propositadas e incluir instruções transparentes sobre o uso apropriado da IA. Podemos ensinar os alunos a analisar criticamente o trabalho assistido pela AA e promover o aprendizado autêntico como fazemos. Para nos ajudar a alcançar esses objetivos, aqui estão cinco etapas para atualizar tarefas de maneiras que ajudam os alunos a aprender as habilidades de que precisam, promovendo uma cultura de honestidade acadêmica.
Etapa 1: dê uma olhada crítica no seu plano de estudos atual.
Se você é como eu, você tentou e comprovado atividades e tarefas nas quais confia por muitos anos. Alguns deles podem ser atualizáveis, mas outros podem apenas precisar ir. Se a IA puder concluir facilmente uma tarefa (tente executar suas instruções através de uma ferramenta como o ChatGPT para descobrir), talvez não seja mais uma medida relevante de aprendizado autêntico. Além disso, seguir as etapas restantes abaixo, provavelmente significará que você adiciona novas práticas instrucionais (como modelagem de uso da IA) e novos componentes das tarefas que você atualiza (como uma reflexão sobre como a IA ajudou ou prejudicou o aprendizado). Reserve um tempo para esses novos elementos importantes do curso, livrando -se de tarefas desatualizadas.
Etapa 2: considere se e como os alunos devem usar a IA nas tarefas que você mantém.
Lembre -se, os alunos querem saber exatamente O que é apropriado para o uso da IA em sua classe. Uma ferramenta útil para esse processo é o 5 níveis Escala de avaliação da IA (AIAS). Os níveis variam de NO IA, IA Planning, AI Collaboration, Full IA e exploração de IA. Cada um identifica e sanciona maneiras diferentes pelas quais os alunos podem usar a IA de maneiras apropriadas e significativas para apoiar seu aprendizado.
Leon Furze, um dos criadores do AIAS, apresenta uma ferramenta que ajuda a atualizar nossas tarefas e iniciar conversas com nossos alunos. Ele recomenda o uso dessa estrutura para orientar seu pensamento: dividir cada atribuição, projeto ou atividade do quadro de discussão em etapas díspares e depois decidir quais partes do processo de uso de IA é apropriado. Fornecer orientação transparente, orientação que pode variar para diferentes partes do projeto, é o que os alunos precisam agora.
Etapa 3: Encontre tempo para discutir e modelar suas expectativas.
Muitos estudantes não têm certeza do que é aceitável neste momento atual. Qual a melhor maneira de ajudá -los a se sentirem confiantes ao desenvolver as habilidades de IA de que precisam do que modelar o que você está procurando? Reserve o tempo das aulas ou grave um vídeo para sua aula on -line para ensinar aos seus alunos o que você espera que eles façam com IA para cada tarefa, o que não fazer e o que você estará procurando no produto last.
Ao abordar esse aspecto da instrução, tenha coração. Eu não acho que todo instrutor precisa ser um especialista em IA, mas acho que estamos fazendo um desserviço aos nossos alunos, se não estamos ensinando a eles como serem sussurros de IA, um conceito que eu coloquei no livro de Ethan Mollick, 2024, Co-intelligência. Um novo tipo de experiência está surgindo, ele argumenta: o uso qualificado e eficaz da IA em todos os campos. Como especialistas disciplinares, você sabe que tipo de IA o uso ajudará os alunos a aprender seu materials e o que os desapontará como alunos. Vamos alocar tempo para ajudar os alunos a desenvolver alfabetização de IA, mantendo sua agência.
Etapa 4: peça aos alunos que divulguem seu uso de IA, como observado acima.
Os participantes do aluno mostraram alívio palpável quando descreveram instrutores que simplesmente os fizeram citar o uso da IA. “Incentive seus alunos a serem transparentes sobre o uso da IA”, disse um aluno, especialista em finanças. Enquanto falava sobre o quão simples period adicionar uma linha no last da tarefa, como “Chatgpt gerou o esboço para este ensaio”, a ansiedade que anteriormente nublia sua expressão desapareceu.
Uma abordagem é usar o Estrutura de divulgação da IA (AID) Para documentar como os alunos usaram a IA ou adicionar um apêndice a cada tarefa ou adicionar Comentários ou notas de rodapé Para tornar transparente o que eles escreveram e o que a IA escreveu. Peça aos alunos que declarem seu uso de IA e, melhor ainda, peça que reflitam se o uso deles ajudou ou prejudicou seu aprendizado.
Etapa 5: se você suspeitar de uso inadequado da IA, não acuse os alunos de trapaça.
Em vez disso, converse com eles. Lembre -se de que um objetivo primário da AIAS é facilitar as discussões sobre o uso da IA. Think about que, como classe, você concordou que o nível 2 (planejamento da IA) period apropriado para um projeto específico. Se um aluno enviar um trabalho que parece ter sido concluído no nível 4 (IA completa), consulte a estrutura para facilitar uma conversa sobre sua percepção do trabalho e do processo deles. Como o co-criador da AIAS, Leon Furze apontaagora você pode ficar se perguntando se um aluno traiu a IA e, em vez disso, perguntar: “Posso fazer um julgamento válido sobre as capacidades desse aluno (se eles usaram a IA ou não)?”
E como argumentado pelos autores de um novo livro intitulado O oposto de trapaça: Ensinar para a integridade em uma period de IAIsso tira acusação ethical da conversa, reduz o tom adversário e permite que os alunos reflitam e esperamos aprender com a experiência. Você também pode decidir juntos quais ações devem ocorrer a seguir, se o aluno reenvie a tarefa de acordo com suas orientações de uso da AII, se eles perdem a oportunidade de obter uma nota para essa tarefa ou qualquer outra coisa que você e seu aluno decidam ser apropriado nessa situação.
Os alunos querem saber como usar bem a IA. “Se não ensinarmos os alunos a usar a IA com responsabilidade, eles estarão mal equipados para a força de trabalho”, disse o painel de alunos do terceiro aluno, especialista em ciência da computação. Vamos atualizar nossas tarefas para facilitar o aprendizado significativo de nosso conteúdo, as habilidades que os alunos precisam em uma period da IA e o uso ético e integroso da IA para equipá -los para o native de trabalho que entrarão. Ao fazer isso, estamos ajudando a desenvolver cidadãos engajados que pensam criticamente sobre as informações que encontram. Não consigo pensar em um trabalho mais importante para me envolver neste momento.
Flower Darby é um diretor associado do Centro de Ensino para Aprendizagem da Universidade do Missouri, co-autor de O guia Norton para o ensino de espírito de equidade (2023)e o principal autor, com James M. Lang, de Pequeno ensino on -line: aplicação de ciências da aprendizagem em aulas on -line (2019).
Referências
Bertram Gallant, Tricia e David A. Rettinger. 2025. O oposto de trapaça: Ensino da integridade na period da IA. College of Oklahoma Press.
Furze, Leon. 2024. “Atualizando a escala de avaliação da IA”. 28 de agosto. https://leonfurze.com/2024/08/28/updating-the-ai-assessment-scale/
Furze, Leon. 2025. LinkedIn Publish. https://www.linkedin.com/posts/leonfurze_artificialIntelligence-aeducation-assessment-activity-7295247135480889346-uwfc/
Kassorla, M. 2024. “Nosso novo curso: alguns destaques.” 4 de janeiro. https://michellekassorla.substack.com/p/our-new-course-some-highlights
McMurtrie, Beth. 2025. “Ai Uncheady.” 30 de janeiro. https://www.chronicle.com/publication/educating/2025-01-30?utm_source=iterable&utm_medium=electronic mail&utm_campaign=campaign_12441556_nl_teaching_date_20250130.
Mollick, E. 2024. Co-intelligência: viver e trabalhar com AI. Portfólio.
Walton Household Basis e Gallup. 2025. Como a juventude americana vê e usa a inteligência synthetic. https://www.gallup.com/analytics/658901/walton-family-foundation-gallup-voices-gen-american-houth.aspx
Watkins, Marc. 2024. “Faça parte da IA da tarefa.” 2 de outubro. https://www.chronicle.com/article/make-ai-part-of-the-assignment?sra=True
Weaver, Kari D. 2024. “A estrutura de divulgação de inteligência synthetic (AID): uma introdução”. Notícias de faculdades e bibliotecas de pesquisa 85 (10). https://crln.acrl.org/index.php/crlnews/article/view/26548/34482
