Departamento de Educação de Física, Instituto Leibniz de Educação em Ciência e Matemática, Kiel, Alemanha
&bala; Física 18, 147
À medida que os grandes modelos de idiomas melhoram, o verdadeiro desafio não é como proteger a educação da IA, mas como abraçar a IA como uma pedra angular do futuro aprendizado e ensino de física.
P. tschisgale/ipn; Figura criada usando o gerador de imagem GPT-4O (OpenAI)
Se a IA competisse abertamente em uma Olimpíada de Física, provavelmente ganharia medalhas e decepcionaria seus adversários humanos.
P. tschisgale/ipn; Figura criada usando o gerador de imagem GPT-4O (OpenAI)
Se a IA competisse abertamente em uma Olimpíada de Física, provavelmente ganharia medalhas e decepcionaria seus adversários humanos.
Como os grandes modelos de idiomas (LLMs) – um tipo de IA proeminente – está amplamente disponível ao público, suas capacidades crescentes despertaram o fascínio e a preocupação em muitos campos. À medida que suas capacidades na física se tornaram mais aparentes, comecei a me perguntar o que esse desenvolvimento pode significar para configurações em que a experiência particular person deveria brilhar. Em 2024, completei meu doutorado sobre como os alunos se envolvem em resolução de problemas de alto nível, particularmente no contexto da Olimpíada de Física Alemã, uma competição multiround que estudantes altamente motivados trabalham em problemas de física desafiadores além do currículo padrão. Nessa perspectiva, surgiu uma preocupação: a Olimpíada de Física representa um cenário em que os LLMs podem ser usados em silêncio, mas efetivamente, levantando questões difíceis sobre se a competição é justa e sua integridade ainda pode ser confirmada.
Se os modelos de IA pudessem resolver problemas de física no nível da Olimpíada-ou ainda melhor-do que os próprios participantes da Olimpíada, a Olimpíada não recompensaria mais um profundo entendimento ou um esforço genuíno. Em vez disso, correria o risco de recompensar aqueles que dependiam do LLMS, independentemente de seu próprio nível de especialização. Para entender melhor o escopo do problema em potencial, meus colegas e eu decidimos testar o quão bem o LLMS contemporâneo se apresenta em problemas de física no nível da Olimpíada. Em nosso estudo, avaliamos, usando problemas reais da Olimpíada de Física Alemã, dois LLMs avançados: GPT-4O, o modelo padrão anterior por trás do ChatGPT e O1-Preview, um modelo mais recente otimizado para raciocínio (1).
Antes de conduzir o estudo, eu já esperava que os LLMs se saíssem razoavelmente bem. Estudos anteriores já haviam mostrado que os LLMs poderiam responder a perguntas de física padrão e resolver problemas no ensino médio ou no nível universitário inicial. Mas fiquei surpreso com o quão bem eles se apresentaram em problemas no nível da Olimpíada-problemas projetados para desafiar alguns dos melhores alunos do país. O GPT-4O superou o participante humano médio, e o modelo mais recente da previsão O1 se saiu ainda melhor.
Se o LLMS puder produzir soluções de alta qualidade em pé de igualdade com ou melhor do que as dos melhores alunos, qualquer desempenho observado em ambientes não supervisionados-sendo as rodadas de lição de casa de uma concorrência, tarefas de casa ou exames on-line-podem ser suspeitos. Essa nova realidade desafia a validade de muitos formatos atuais de avaliação e nos obriga a reconsiderar não apenas como medimos a experiência da física, mas também que tipos de conhecimento e habilidades queremos que os alunos desenvolvam em primeiro lugar. Como a educação física deve responder a isso?
Uma resposta possível pode ser proibir o uso da IA em ambientes educacionais e aplicar isso usando ferramentas de detecção. Mas é improvável que isso tenha sucesso, pois isso estabeleceria uma corrida armamentista em andamento entre LLMs cada vez mais sofisticados e as ferramentas projetadas para detectar sua saída. Os métodos de detecção quase sempre ficarão um passo atrás, dificultando a distinção de maneira confiável entre o trabalho gerado por humanos e IA. Outra abordagem concebível pode ser confiar mais em problemas de física nas situações de avaliação que exploram as fraquezas atuais do LLMS – por exemplo, problemas que requerem diagramas de interpretação. No entanto, essa é uma correção de curto prazo, na melhor das hipóteses, pois essas fraquezas podem desaparecer em breve. Para garantir que o que avaliamos ainda reflete o pensamento dos alunos, podemos precisar confiar mais em formatos supervisionados, como exames orais ou avaliações por escrito pessoalmente. Esses formatos, no entanto, exigiriam significativamente mais recursos.
Mas, em vez de focar apenas em mitigar os riscos da IA, não deveríamos fazer outra pergunta? Por que não permitir que os alunos usem a IA e se concentrem em ensiná -los a fazê -lo com cuidado e responsabilidade? A IA está aqui para ficar, e terá um papel importante no futuro acadêmico e profissional de muitos estudantes. Devemos equipar os alunos para trabalhar com ferramentas de IA, como o LLMS, porque a capacidade de usar ferramentas tão poderosas pode em breve ser tão importante quanto dominar um assunto em si.
À medida que a IA continua a melhorar, pode parecer que estamos entrando em uma época em que pode parecer que os alunos não precisam mais memorizar fórmulas ou resolver equações complexas manualmente – porque a IA pode fazê -lo mais rápido e muitas vezes melhor. No entanto, essa visão é simplista demais. Os modelos de IA ainda cometem erros, assim como os humanos. No entanto, esses erros geralmente são difíceis de identificar, porque os modelos apresentam suas respostas na linguagem polida dos especialistas. É por isso que os alunos ainda precisam de uma base sólida na física – para dizer ao som do raciocínio do Gloss Superficial.
O que é necessário é uma mudança nas prioridades educacionais. Isso significa não apenas ensinar conteúdo de física, mas também ajudar os alunos a desenvolver a capacidade de avaliar criticamente soluções – especialmente as geradas pela IA. De muitas maneiras, isso reflete como já abordamos a solução de problemas de colaboração. Em tais configurações, os alunos nem sempre completam cada passo sozinhos; Eles questionam, refletem e desenvolvem informações compartilhadas. Interagir com um LLM não deve ser diferente. O LLM pode oferecer sugestões, mas é responsabilidade do aluno julgar, refinar e, se necessário, desafiar essas sugestões.
Esse tipo de colaboração humana -AI é algo que a educação deve estar trabalhando. Nesta visão, a educação física permanece fundamentada no ensino do conhecimento conceitual dos alunos e nas estratégias básicas de solução de problemas. Mas coloca maior ênfase no pensamento crítico, no julgamento reflexivo e na capacidade de se envolver produtivamente com a IA. Os alunos ainda precisam de uma base forte na física – mas a maneira como aplicam seu conhecimento está evoluindo. Em vez de competir com a IA, eles colaborarão com ela, desenhando seus pontos fortes, enquanto compensam suas limitações. Esse é o futuro que devemos ensinar.
Referências
P. Tschisgale et al.“Avaliando grandes modelos de idiomas baseados em GPT e raciocínio nos problemas da Olimpíada de Física: superando o desempenho humano e as implicações para a avaliação educacional”. Phys. Rev. Phys. Educ. Res.21020115 (2025).
Sobre o autor
Paul Tschisgale é pesquisador de pós -doutorado do Instituto Leibniz de Educação em Ciência e Matemática em Kiel, Alemanha. Ele obteve seu doutorado em educação em física na Universidade de Kiel, Alemanha, em 2024. Sua pesquisa se concentra em nutrir estudantes de alta capacidade e usar a IA para melhorar o aprendizado da física, com ênfase na avaliação e desenvolvimento de habilidades de solução de problemas de física.
