Think about uma sala de aula em que a IA ajuda os alunos a aprender de maneira mais eficaz e os professores têm mais tempo para se concentrar no que fazem de melhor. Esse futuro está mais próximo do que você pensa, graças à ascensão da IA generativa. Os profissionais de ensino superior se encontram em um novo mundo com essas ferramentas emergentes e sua capacidade de mudar drasticamente a maneira como todos pensam e aprende. Há questões cruciais que surgem sobre a adequação da IA e seu impacto no pensamento, criatividade e propriedade intelectual.
Ao contrário de muitos instrutores, os alunos de nossas salas de aula são “nativos digitais” (Prensky, 2001) que conheceram, usaram e confiaram em tecnologia a vida inteira. Muitas vezes, no entanto, isso leva a suposições defeituosas sobre o que esses alunos sabem e podem fazer. Embora sejam tipicamente fluentes e confortáveis com as ferramentas de tecnologia, nem sempre podem ser metacognitivas sobre como e por que as usam e como esse uso pode se beneficiar ou impedir seu aprendizado.
Além disso, a inteligência synthetic generativa não pode ser vista como apenas mais uma “ferramenta” da tecnologia. Sua amplitude de uso é diferente de qualquer desenvolvimento tecnológico anterior. O uso sem restrições e não crítico da IA generativa pelos alunos certamente afetará os ganhos e resultados da aprendizagem. Não podemos assumir que os alunos aprenderão a usar ética e criticamente a IA sem instruções e modelagem abertas. Como resultado, a responsabilidade reside em todos os instrutores para considerar como e quando podem permitir que os alunos usem a IA em seus cursos. Os instrutores devem modelar como é, quais ferramentas são mais confiáveis e como os alunos podem citar e reconhecer a IA. Somente através da modelagem específica da disciplina pode obter a capacidade de “meta-IA” de fazer determinações futuras sobre o uso responsável das ferramentas.
Os dados iniciais sugerem que professores e alunos estão experimentando ambiguidade e precisam de treinamento para entender completamente a IA (Petricini et al., 2024). Uma vez que o corpo docente compreenda as possibilidades dessa tecnologia, eles podem, por sua vez, modelar e ensinar o uso adequado aos seus alunos. Semelhante à metacognição, onde os indivíduos monitoram e gerenciam seus próprios processos cognitivos, o ensino superior tem a responsabilidade de ajudar os alunos a desenvolver habilidades de meta -IA para monitorar e gerenciar o uso da IA. Essa responsabilidade apresenta oportunidades e preocupações. Como os instrutores navegam naqueles com um equilíbrio de curiosidade e humildade, alguns exemplos podem ajudar.
Os instrutores podem:
Experimente o uso da IA como uma ferramenta para fornecer suggestions dos alunos. Carregue as instruções de atribuição, uma rubrica e um trabalho de amostra e peça à IA que forneça suggestions.
Discover os prompts diferentes e o intervalo de saída que gera.
Pense como um aluno para avaliar a adequação do suggestions e seu valor para o aprendizado dos alunos.
Coloque o ônus no aluno. Peça aos alunos que expliquem um conceito que estão aprendendo e forneçam um exemplo a uma ferramenta de IA e permita que a IA forneça suggestions.
Avalie o quão bem a IA apóia a compreensão do aluno. Os alunos também podem compartilhar a produção com o corpo docente, proporcionando outra oportunidade para o corpo docente “ver” o pensamento dos alunos e fornecer suggestions.
Depois de experimentar, traga essa experiência para a sala de aula e discuta com os alunos o que você aprendeu, onde pode ser útil e áreas para evitar o uso da IA. Modele abertamente como você o usou e sua avaliação desse uso. Quando apropriado, considere criar um guia específico da disciplina para colegas e alunos sobre o que é a IA generativa, quando usá-lo, e seu potencial e desvantagens em seu campo de estudo.
Outra avenida para o desenvolvimento de habilidades de meta -IA é vê -la de uma lente de ensino acadêmico. Existem aspectos do seu ensino que podem ser melhorados pelo seu uso? Como a IA pode ser usada para economizar tempo e fornecer informações valiosas para apoiar o aprendizado? A IA pode ser integrada a cursos de inscrição de grande porte para fornecer suggestions imediato e contínuo sobre as tarefas que consomem muito tempo para um professor classificar. Nos programas profissionais, a IA pode ser projetada para simular os pacientes, permitindo que os alunos pratiquem habilidades iniciais de comunicação antes de suas primeiras experiências clínicas. Nos cursos on-line, essas ferramentas podem ser criadas para simular colegas de classe e os alunos on-line podem ter discussões em tempo actual ou se envolver em outras técnicas de aprendizado ativo, como pensar, emparelhar, compartilhar que não eram possíveis antes. Modelando como as decisões são tomadas em relação ao uso e integração da IA é o primeiro passo para usuários iniciantes no desenvolvimento de habilidades de meta AI.
Finalmente, é imperativo que o corpo docente trabalhe ativamente para identificar e abordar quando os alunos usam ferramentas de IA de maneiras não autorizadas. Se um instrutor não fortalecer a IA e os alunos o usarem de qualquer maneira, sem comentários ou conseqüências, eles receberão a mensagem de que o trabalho gerado pela IA é indetectável e aceitável. Qualquer suggestions que o instrutor dê sobre esse trabalho não é suggestions sobre o conhecimento e as habilidades dos alunos, mas os alunos podem interpretar mal esse suggestions para significar que o uso da IA foi uma escolha apropriada e bem -sucedida. Isso é contra o objetivo de meta -IA e ajudar os alunos a entender como a IA ética e responsável a usar a IA sem interferir em seu próprio aprendizado.
À medida que os professores prosseguem por essa nova period da educação, devemos nos desafiar a aprender, crescer e nos adaptar às possibilidades de IA generativa, além de confiar no que sabemos sobre aprendizado e sucesso do aluno. Para iniciar esta jornada, considere tomar as seguintes etapas iniciais: Participe de oficinas ou sessões de treinamento sobre tecnologia de IA, colabore com colegas para compartilhar insights e estratégias e integrar ferramentas de IA ao seu currículo incrementalmente. À medida que os alunos passam pelo processo educacional e para o mundo do trabalho, eles devem desenvolver motivação intrínseca e habilidades metacognitivas para maximizar suas possibilities de sucesso. Essas habilidades metacognitivas agora também devem adotar uma capacidade de meta -IA, para que nossos futuros profissionais possam aproveitar as ferramentas de maneiras responsáveis que não interferem em tudo o que precisam para aprender e conhecer por si mesmos.
Kelly Ahuna, PhD, é diretora do Escritório de Integridade Acadêmica da Universidade de Buffalo (UB). Faculdade por 20 anos, Kelly publicou pela primeira vez um programa de pensamento crítico de graduação e depois trabalhou com candidatos a professores de pós -graduação em currículo e instrução. Seu interesse abrangente pelo sucesso dos alunos e professores a levou ao crescente campo do trabalho de integridade acadêmica e seu cargo atual como diretora inaugural da UB, onde desenvolveu políticas e procedimentos, estabeleceu um processo robusto de remediação e co-fundou o consórcio regional do nordeste do ICAI. Kelly é bacharel em inglês com certificação secundária de professores pelo Dickinson Faculty, um mestrado em Administração de Ensino Superior pela Universidade de Vermont e doutorado em Sociologia de Educação pela UB.
Michael Kiener, PhD, CRC é professor da Universidade de Maryville de St. Louis em seu programa clínico de aconselhamento em saúde psychological. Nos últimos 10 anos, ele coordenou a bolsa de estudos do programa de ensino e aprendizagem, onde os professores participam de um programa de um ano com o objetivo de melhorar a aprendizagem dos alunos. Em 2012 e 2024, ele recebeu o excelente prêmio de faculdade para professores que melhor demonstram excelência na integração de ensino, bolsa de estudos e/ou serviço. Ele tem mais de trinta publicações, incluindo um livro de co-autoria sobre aconselhamento baseado em força e artigos de periódicos sobre tomada de decisão de carreira, pesquisa de ação, pedagogia de aconselhamento e estratégias de aprendizado ativo e dinâmico.
Referências
Petricini, T., Wu, C., & Zipf, S. (2024). Percepções sobre inteligência synthetic e uso de bate -papo por professores e alunos. Diálogos transformadores: Ensino e Aprendizagem Jornal, 17 (2), 63-87. https://doi.org/10.26209/td2024vol17iss21825
