A inteligência synthetic (IA) tornou -se uma ferramenta usada na sala de aula. A integração da tecnologia na educação tem sido historicamente gradual (Holmes, Bialik e Fadel 2019). Alguns educadores não têm o treinamento para usar efetivamente a IA na sala de aula, o que pode limitar a capacidade de projetar cursos baseados em IA (Amado-Salvatierra et al. 2024). Além disso, a falta de entendimento de como o uso da IA pode ser aplicada pedagogicamente pode determinar a integração da IA (Afzaal et al. 2024). O foco deste artigo é compartilhar exemplos de instruções de entrada de IA para gerar estudos de caso como uma ferramenta de aprendizado para ajudar os alunos a aprender tópicos do curso e resultados de aprendizado.
Os estudos de caso oferecem oportunidades para os alunos aprenderem e/ou reforçar o que já aprenderam. Ao usar a IA para criar estudos de caso, é importante usar os avisos corretos para obter a saída apropriada. Por exemplo, um único immediate solicitando que a IA forneça cinco casos em cinco tópicos diferentes pode não fornecer detalhes suficientes. No entanto, solicitar a IA a gerar um estudo de caso sobre um tópico potencialmente gerará um caso mais apropriado. O uso de tantos detalhes no immediate inicial ajuda a fornecer uma melhor saída. Um exemplo de immediate de IA pode ser: ‘Assuma o papel de um professor ensinando um curso de contabilidade introdutória. Gere um estudo de caso para os alunos usarem para aprender o formato básico de um balanço patrimonial. Verifique se o estudo de caso é relevante no mundo actual. A função, curso e tópico declarados podem ser adaptados para se adequar a uma classe apropriada. O estudo de caso gerado deve ser revisado para verificar o alinhamento com os tópicos específicos e os resultados da aprendizagem.
Os casos devem ser gerados em um formato que permita uma avaliação mensurável da aprendizagem dos alunos. Especificar esse detalhe em um immediate de IA ao gerar um estudo de caso ajudará a garantir que a saída da IA seja mensurável. Um exemplo adicional de immediate de IA a incluir no exemplo anterior pode ser: ‘O estudo de caso é incluir uma parte de atribuição que permita que o corpo docente medir o desempenho do aluno’. A avaliação cuidadosa da saída desse immediate precisa ser executada para garantir o alinhamento de tópicos.
Uma vez desenvolvido um estudo de caso apropriado, a IA pode fornecer uma rubrica de classificação para o estudo de caso gerado pela IA, levando a IA a gerar uma rubrica. Um exemplo rápido da IA para gerar uma rubrica de classificação é: ‘Forneça uma rubrica de classificação que se alinha a este estudo de caso’. Recomenda -se uma revisão do uso da rubrica de classificação para medir tópicos e aprendizado apropriados.
Em qualquer ponto deste processo, a IA pode ser usada para alterar a saída. Por exemplo, um immediate de IA apropriado para modificar algo em um estudo de caso pode ser: ‘Atualize o estudo de caso de geração acima para incluir 5 ativos, 3 passivos e 2 contas de ações dos proprietários’. Em qualquer ponto da revisão, a avaliação da saída gerada anteriormente (por exemplo, a rubrica) pode precisar ser regenerada. Recomenda-se observar os motivos de IA que geram saída aceitável para que esses avisos possam ser reutilizados para futuros estudos de caso gerados pela IA.
Outra saída para o estudo de caso pode ser uma folha de respostas para o corpo docente usar e compartilhar com os alunos depois para permitir a auto-avaliação do desempenho. Um exemplo de immediate de IA pode ser: ‘Forneça a folha de respostas para este estudo de caso. Certifique -se de incluir detalhes de quaisquer cálculos e definições de termos -chave. ‘
Para adicionar profundidade adicional ao uso da IA na sala de aula, os professores podem querer criar dois estudos de caso sobre o mesmo tópico: um a ser realizado pelo aluno sem o uso da IA e outro com o uso da IA. Esse método de dois casos pode permitir que os alunos aprendam a usar a IA adequadamente. Uma lista dos avisos de entrada de IA apropriados para que os alunos usem ajudaria no aprendizado dos alunos a projetar solicitações apropriadas de IA. Esse esforço ajudaria os alunos porque a pesquisa indica que eles têm uma sensação diminuída de preparação quando têm exposição insuficiente ao aplicativo de IA (Hsiao e Han 2023).
Um exemplo de um aviso de IA para produzir um estudo de dois casos com e sem o uso da IA é: ‘Suponha que o papel de um professor de contabilidade ensine um curso de contabilidade introdutória. Gere um estudo de caso para os alunos usarem para aprender o formato básico de um balanço sem o uso da IA. Além disso, gerar um segundo estudo de caso com o mesmo formato que o primeiro estudo de caso para os alunos usarem para aprender o formato básico de um balanço com o uso de IA. Verifique se o estudo de caso é relevante no mundo actual. O estudo de caso deve incluir uma parte de tarefas que permita ao corpo docente medir o desempenho do aluno.
Ao usar esse método de estudo de dois casos, o corpo docente pode medir mudanças no desempenho dos alunos, permitindo que os alunos e os professores vejam como o uso da IA pode ajudar na compreensão do tópico do estudo de caso. Fornecer as folhas de respostas aos alunos permitirá que eles comparem seu desempenho e analisem criticamente a saída da IA.
Uma medida valiosa a ser avaliada seria a quantidade de tempo que o aluno gasta em cada caso. Um merchandise de linha no estudo de caso pode ser adicionado pela IA, incluindo um aviso como: ‘Forneça um merchandise no ultimate do caso para permitir que os alunos relatem a quantidade de tempo que gastaram em cada um dos estudos de caso’.
Além do caso não-AI e do caso da IA-I-IMAGE, os alunos também podem realizar avaliações conceituais. Tais avaliações podem ser qualitativas, permitindo que o aluno avalie criticamente como a IA auxilia em eficiência e precisão sobre o assunto. Outro foco pode ser avaliações qualitativas sobre como a IA pode ser usada em suas futuras carreiras com base no tópico especificado no estudo de caso. Por exemplo, uma pergunta conceitual pode abordar como alguém em sua profissão se beneficiaria da IA para ajudá -lo a ter um melhor desempenho em suas futuras carreiras. Se esses casos forem criados para serem usados ao longo de um período de curso, os alunos poderão obter uma imagem mais clara de como a IA pode ser aplicada à sua experiência em sala de aula.
Em conclusão, o corpo docente pode usar a IA para criar ferramentas, como estudos de caso focados em tópicos específicos, para expor os alunos a cenários do mundo actual e reforçar o aprendizado dos alunos. É muito importante, pois o corpo docente e os alunos usam a IA, reconhecer que as saídas atuais da IA nem sempre podem ser precisas. Os professores e os alunos devem avaliar a precisão da saída gerada pela IA e ajustar conforme necessário. Experimentar vários insumos de IA permitirá que os professores se sintam mais confortáveis com o uso de IA. O reconhecimento do papel da IA na sala de aula não substitui o corpo docente, mas pode ajudar a oferecer excelentes oportunidades de aprendizado para os alunos e demonstrar como a IA pode ser usada de maneira eficaz.
Rhonda Gilreath é professora associada de contabilidade na Tiffin College, no noroeste de Ohio. Ela gosta de explorar novas oportunidades para implementar na sala de aula para melhorar as abordagens pedagógicas para preparar seus alunos para a prontidão da carreira.
Referências
Afzaal, M., Shanshan, X., Yan, D. e Younas, M. 2024. IEEE Acesso 12: 113275-113299. https://doi.org/10.1109/entry.2024.3443313.
Amado-Salvatierra, RH, Morales-Chan, M., Hernandez-Rizzardini, R. e Rosales, M. 2024. “Explorando as percepções dos educadores: integração de inteligência synthetic no ensino superior”. Em 2024 Conferência de Educação em Engenharia Mundial IEEE (Edunine)1–5. https://doi.org/10.1109/edunine60625.2024.10500578.
Holmes, W., Bialik, M. e Fadel, C. 2019. Inteligência synthetic na educação: promessas e implicações para o ensino e a aprendizagem. Boston: Centro de redesenho do currículo.
Hsiao, D. e Han, L. 2023. “O impacto da análise de dados e da inteligência synthetic na futura profissão de contabilidade: perspectivas de estudantes de contabilidade.” Revista de Pesquisa em Contabilidade Teórica 19 (1): 70–100.
