“Agora é a hora de entender mais, para que possamos temer menos.” – Marie Curie
No meu papel de bolsista no Centro de Ensino e Aprendizagem da minha universidade, tive dezenas de conversas com professores entre disciplinas – e um padrão se tornou impossível de ignorar. O abismo entre aqueles que trabalham para integrar a IA em seus ensinamentos e aqueles que juram seu uso completamente está crescendo a cada mês. Não se trata apenas de conforto com a tecnologia; Trata -se de identidade pedagógica, ética, confiança e o papel do ensino superior em um mundo em rápida mudança.
Alguns professores estão experimentando ensaios co-escritos e orais graduados em AI. Outros estão inadimplentes para ferramentas analógicas, como exames manuscritos em sala de aula. Outros ainda estão optando por não se dirigir à IA – talvez esperando que ele desapareça, ou que alguém lidere a conversa. Mas, à medida que as ferramentas de IA ficam mais profundamente incorporadas na maneira como os alunos aprendem, se comunicam e imaginam seu futuro, “não envolver” não é a neutralidade. É uma mensagem. E nossos alunos estão ouvindo.
A IA pode ou não abordar o ensino superior, mas, enquanto isso, está provocando questões urgentes: o que estamos avaliando? O que valorizamos? Como preparamos os alunos não apenas para se apresentar, mas para pensar, refletir e adaptar em um mundo onde as ferramentas generativas são a norma?
Esta não é uma chamada para entrar em pânico ou adotar cegamente novas tecnologias. Em vez disso, é um convite: se envolver, ouvir e repensar como é a aprendizagem significativa na period da IA.
Cabeça na areia não está ajudando
O ceticismo da faculdade em relação à IA não é infundado. Muitas das preocupações que ouvi de colegas são graves e com princípios: preocupações com a vigilância e a privacidade dos dados, o número ambiental de treinar grandes modelos de idiomas, a obra ética de como os conjuntos de dados são raspados e cujos sistemas “inteligentes”. Outros levantam questões profundamente humanistas: o que acontece com a criatividade dos alunos quando uma máquina pode redigir um artigo em segundos? O que acontece ao aprender quando os atalhos são tão fáceis de tomar?
Estes não são triviais. Mas também não está fingindo que essa tecnologia não existe.
Recentemente, entrei em contato com um aluno que havia feito um “W” em um dos meus cursos. Quando perguntei por que ele se retirou, ele citou desconforto com o papel que a IA estava desempenhando na classe. Não por causa de trapaça ou confusão, mas porque a presença de IA o fez questionar o apontar do curso – e talvez da faculdade. Se a IA poderia fazer o trabalho, qual period o valor de sua contribuição? Por que ainda estávamos fazendo as coisas da maneira antiga se o mundo já havia mudado?
Esse momento bateu duro. Não porque revelou algo quebrado na minha classe, mas porque apareceu nas mesmas perguntas que muitos estudantes hesitam demais – ou desiludidos demais – para fazer em voz alta.
O ensino superior está em um ponto de inflexão. Se nos recusarmos a se envolver com as forças que moldam o futuro de nossos alunos, corremos o risco de nos tornar irrelevantes não porque a IA nos substituimas porque optamos por não aparecer.
As preocupações são reais–e maior do que trapacear
É fácil reduzir o debate da IA na educação para uma questão: trapaça. E sim, a IA generativa torna mais fácil do que nunca terceirizar os relatórios de redação, codificação ou até laboratório. Mas a paisagem ética da IA é muito mais ampla e, de muitas maneiras, mais preocupante, do que a desonestidade acadêmica.
Há o custo ambiental. Treinar um único modelo de linguagem grande pode consumir mais eletricidade e água do que algumas cidades pequenas (embora a geografia desempenhe um papel elementary no custo e disponibilidade desses recursos). Como educadores pedindo aos alunos que enfrentem as realidades das mudanças climáticas, é justo perguntar se a adoção de tecnologias intensivas em energia contradiz nossos valores.
Há também o trabalho por trás da inteligência. Muitos modelos de IA dependem de vastos tesouros de dados gerados pelo ser humano, raspados sem consentimento e limpos ou rotulados por trabalhadores mal pagos em condições precárias. Mesmo que esses sistemas sejam aclamados como revolucionários, eles geralmente são construídos em cima de estruturas invisíveis e exploradoras.
E depois há as questões de voz e preconceito. Quem determine como é a análise “boa escrita” ou “correta” quando os algoritmos foram treinados em normas culturais dominantes? Que conhecimento é privilegiado e o que é apagado?
Estas são razões válidas para hesitar. Para questionar. Para recuar.
Mas eles também são motivos para conversar – para superfície as complexidades com nossos alunos, em vez de protegê -los da conversa. Porque a IA não é apenas uma mudança tecnológica; É um espelho que reflete o que valorizamos em educação, trabalho e sociedade em geral. E a única maneira de usar esse espelho bem é examiná -lo – topo.
O engajamento começa com a transparência
Mesmo se você não usar a IA em seu ensino – e mesmo que não queira que os alunos o usem – ignorá -lo não é um ato neutro. Na sala de aula de hoje, o silêncio envia uma mensagem. E, na maioria das vezes, os alunos interpretam essa mensagem como indiferença ou confusão.
É por isso que o lugar mais importante para começar também é o mais simples: seu plano de estudos.
Se você abraça completamente a IA, o permite de maneiras limitadas ou proibi -la completamente, torne suas expectativas visíveis. Seja específico sobre quando, como e por que os alunos são ou não têm permissão para usar ferramentas generativas. Se a IA for restrita para determinadas tarefas, explique a lógica. Se for permitido, esclareça o que constitui o uso adequado – e o que cruza a linha para deturpação.
Não se trata apenas de conformidade ou gerenciamento de sala de aula. É sobre modelar o pensamento crítico. Quando articulamos nossa posição sobre a IA, especialmente com nuances, ensinamos os alunos a abordar tecnologias emergentes com intenção, em vez de medo ou oportunismo. Mostramos a eles que as ferramentas nunca são neutras e que o uso ético requer contexto, propósito e reflexão.
Uma política de IA bem trabalhada no plano de estudos não é apenas uma seção de regras. É uma oportunidade pedagógica. Ele convida os alunos a ver o aprendizado como mais do que a conclusão de tarefas – e professores como mais do que executores de limites.
Co-criação de políticas de IA com estudantes
Uma das experiências mais esclarecedoras que tive com a IA na sala de aula não period sobre uma ferramenta – foi sobre uma conversa.
No início do termo, pedi aos meus alunos que ajudassem a redigir nossa política de ai de classe. Não apenas para votar no que foi permitido ou não, mas realmente se envolver com as perguntas mais profundas:
Quando usar isso nos ajuda a aprender e quando pode interferir?
Por que podemos optar por não usá -lo, mesmo que esteja disponível?
Alguns estudantes estavam hesitantes. Outros eram céticos. Alguns admitiram abertamente que não haviam pensado muito no problema. Mas a discussão que se desenrolou period rica, não porque chegamos a um consenso perfeito, mas porque não o fizemos.
De fato, quando eu fiz a pergunta, “Podemos chegar a uma política de classe única de consenso com a qual todos concordamos?” Vários estudantes disseram que não. Esse momento, de desacordo, foi um presente. Ele abriu um espaço para explorar opiniões e valores divergentes. O que surgiu foi uma mudança de uma única regra para políticas descritas e justificadas individualmente: cada aluno refletindo sobre como eles podem ou não usar a IA em seu próprio trabalho e em que condições.
Os resultados foram poderosos. Os alunos que inicialmente viram a IA como atalho começaram a vê -lo como uma ferramenta, que, como qualquer outra habilidade, responsabilidade e julgamento exigido. Outros que temiam a presença de IA na sala de aula disseram que se sentiam mais respeitados, mais vistos e mais no controle depois de ter an opportunity de expressar seu desconforto e moldar as regras que governariam seu aprendizado.
A política de co-criação não fez a complexidade desaparecer. Mas fez algo mais importante: posicionou os alunos como parceiros pensantes, não para destinatários passivos. Ficou claro que a educação não se trata de aplicar a conformidade – trata -se de lutar com perguntas difíceis.
Repensando a avaliação em uma period de automação
Se houver um lugar onde a IA abalou os fundamentos do ensino superior, sua avaliação. De ensaios gerados automaticamente a soluções codificadas pela IA, o medo é claro: como sabemos que os alunos estão realmente fazendo o trabalho?
Alguns instrutores responderam dobrando: retornando aos livros azuis, escrita cronometrada em sala de aula ou exames de nota fechada. Mas como apontou um colega meu, mesmo isso tem limites. A maioria dos nossos alunos não está mais acostumada a escrever manualmente. Para alguns, esses métodos parecem menos rigorosos e mais como uma barreira arbitrária para demonstrar o que sabem.
Outros estão experimentando. Um colega agora usa exames orais (com ferramentas de IA auxiliando na classificação) para reduzir o viés e criar uma imagem mais autêntica da compreensão do aluno. A abordagem é muito trabalhosa, mas também é mais humana. Ele pede aos alunos que falem com o que aprenderam, para explicar seu raciocínio, para pensar em seus pés.
Isso é escalável para todas as aulas? Não. Mas levanta uma questão importante: O que exatamente estamos avaliando e por quê? Estamos testando memória ou síntese? Saída ou processo? Conformidade ou curiosidade?
Ai está nos forçando a reconsiderar não apenas como Avaliamos o aprendizado, mas o que Achamos que aprender é.
Talvez seja hora de ir além dos exames de tamanho único e, em vez disso, explorar avaliações multimodais: coisas como portfólios de revisão, reflexões de áudio, projetos colaborativos ou atribuições de andaime que dificultam a “trapaça” não através da restrição, mas do design.
Sim, isso leva tempo. Sim, é preciso criatividade. Mas talvez o mais necessário não seja novas ferramentas ou regras mais rígidas, mas a coragem de deixar para trás métodos que não servem mais a nossos alunos ou nossos objetivos.
Ai como catalisador, não catástrofe
É tentador ver a IA como o problema. E, de certa forma, é, especialmente quando acelera as desigualdades, obscurece o trabalho ou prejudica a confiança. Mas também é um espelho. Isso reflete nossa incerteza sobre o que estamos ensinando, como estamos medindo e por que isso importa.
Para aqueles de nós no ensino superior, essa reflexão pode parecer desconfortável. Mas o desconforto não é o inimigo. Muitas vezes é o começo da clareza.
A IA surgiu tensões de longa knowledge, entre eficiência e profundidade, padronização e criatividade, desempenho e aprendizado. Ele desafiou nossas suposições sobre como é o conhecimento e quem pode demonstrá -lo. E, ao fazer isso, nos ofereceu uma rara oportunidade: repensar o que realmente estamos fazendo na sala de aula.
Isso não significa correr para adotar todas as novas ferramentas. Isso não significa ignorar preocupações éticas legítimas. Significa recusar -se a se retirar para a defensividade ou a nostalgia. Significa aparecer, para nossos alunos, um para o outro e para o trabalho em evolução do ensino e aprendizagem.
Nossos alunos não precisam que tenhamos todas as respostas. Eles precisam modelar como viver com as perguntas. Eles precisam ver que o aprendizado humano e atencioso ainda é possível, especialmente em um mundo cheio de algoritmos.
Portanto, não, esse momento não exige pânico. Mas isso exige pedagogia. E propósito. E a disposição de encontrar o futuro, não com medo, mas com imaginação.
Demian Hommel, PhD, ministra cursos de geografia humana introdutória e de divisão superior no Colégio da Faculdade, Oceano e Ciências Atmosféricas da Universidade Estadual de Oregon. Ele também é bolsista do Centro de Ensino e Aprendizagem da Instituição, trabalhando para promover a missão de excelência no ensino e na aprendizagem em seu campus e além.
