IA no Ensino Superior – Equilibrando os Riscos e as Recompensas

Uma parte significativa da discussão em torno das ferramentas generativas de IA centrou-se nos desafios relacionados com a integridade académica e o plágio da IA. A trapaça dominou o discurso.

Como resultado, o foco principal de muitos administradores e instrutores tem sido a busca por ferramentas que revelem a escrita gerada por IA. Para os líderes do ensino superior de hoje, a busca por ferramentas confiáveis ​​de detecção de IA pode ser inútil. Em vez disso, o foco deve estar na forma como a IA pode melhorar a experiência académica e desenvolver práticas de avaliação para avaliar melhor a compreensão dos alunos.

Detecção de IA; uma proposta falha?

Até o momento, as ferramentas de detecção de IA não conseguiram descobrir as respostas geradas pela IA com precisão e sem preconceitos. Pesquisadores em Maryland descobriram que mesmo o “melhor detector possível” tem desempenho apenas marginalmente melhor do que um classificador aleatório. Outro estudo de 14 ferramentas de detecção por pesquisadores de seis países descobriram que a taxa de precisão das ferramentas de detecção variava amplamente – entre 33% e 79%.

As ferramentas de detecção de IA também introduzem preconceitos. De acordo com um estudo de Stanford, as soluções rotularam erroneamente a escrita dos alunos de Inglês como Segunda Língua (ESL) como gerada por IA em mais da metade das vezes. Preocupações semelhantes também foram levantadas sobre como essas ferramentas classificam erroneamente a escrita de pessoas com transtorno do espectro do autismo como gerada por IA.

Uma pesquisa recente sobre ferramentas de detecção de IA com um grupo de clientes descobriu que os usuários tinham muito pouca confiança nos resultados. Para piorar a situação, as nossas descobertas confirmaram o que os investigadores descobriram noutros lugares: a escrita era muitas vezes erroneamente rotulada como gerada por IA e a precisão era demasiado baixa para ser utilizada pelos alunos e para fins de integridade académica do dia-a-dia.

A realidade é que as ferramentas atuais não estão à altura da tarefa sem levantar sérias preocupações éticas e de precisão, e talvez nunca o estejam. Há um caminho melhor a seguir: concentrar-se na evolução das nossas práticas de avaliação, criando avaliações mais autênticas e experiências de aprendizagem colaborativa para incentivar uma aprendizagem mais profunda.

Construindo um melhor engajamento

Muito antes do advento das ferramentas generativas de IA, os educadores valorizavam avaliações autênticas, como exercícios de pensamento crítico, entrevistas, estudos de caso, projetos de grupo e apresentações. Estudos têm demonstrado benefícios em atribuir aos alunos tarefas como estas, que exigem que resolvam problemas, pensem criticamente e reflitam sobre si próprios, em vez de simplesmente recordarem o conhecimento. Para um curso de negócios, uma avaliação autêntica poderia ser semelhante à condução de uma negociação com um grupo de colegas.

Dar aos alunos a oportunidade de demonstrar pensamento crítico e resolução de problemas proporciona-lhes as habilidades necessárias para eventualmente se tornarem profissionais de sucesso, de acordo com pesquisadores que realizaram uma revisão da literatura sobre o tema.

O debate em torno do plágio da IA ​​reacendeu o impulso para que os instrutores desenvolvam avaliações que avaliem mais profundamente, ao mesmo tempo que diminuem a eficácia das respostas geradas pela IA. Como Cecília Ka Yuk Chan, chefe de desenvolvimento profissional da Universidade de Hong Kong, escreveu que os professores devem “desenvolver tarefas de avaliação que exijam pensamento crítico e analítico para evitar o plágio assistido por IA”.

A avaliação autêntica assume ainda mais importância na era da IA ​​generativa. Tarefas que se concentram no pensamento crítico, nas perspectivas pessoais e na autorreflexão são muito mais difíceis de serem produzidas pelas tecnologias de IA generativas de uma forma que pareça genuína. As atividades também podem procurar explorar áreas temáticas onde estas ferramentas não possuem tantos dados históricos com os quais trabalhar, tais como eventos atuais e locais, experiências pessoais e previsões futuras.

No entanto, desenvolver esses tipos de avaliações autênticas exige muito tempo. Exige que instrutores com falta de tempo renovem o currículo e criem tarefas inteiramente novas para os alunos.

Ironicamente, as ferramentas de IA podem ajudar neste desafio. Ao aproveitar as ferramentas de IA para ajudar na idealização e no brainstorming como parte do processo de design do curso, criar avaliações autênticas e envolventes e outras atividades podem se tornar mais eficientes. No entanto, é fundamental que o instrutor esteja sempre no controle e revise e aprove quaisquer sugestões de design de curso geradas por IA – é um ponto ideal de baixo risco e alta recompensa para a aplicação de IA.

E os ambientes de aprendizagem digitais podem facilitar avaliações autênticas, trabalhos de projetos e trabalhos de grupo. Eles podem ocorrer em um único ambiente e podem continuar a ser construídos uns sobre os outros. Ao combinar o ambiente de aprendizagem digital e as possibilidades abertas pela IA generativa, poderemos começar a ver experiências de aprendizagem inteiramente novas, inovadoras e pedagogicamente sólidas tornarem-se uma realidade muito em breve.

O caminho a seguir

Independentemente dos prós e contras da IA, a sua utilização continuará a expandir-se. A IA proporcionará maiores oportunidades para estudantes e instituições à medida que o futuro se desenrola. As instituições precisam de se concentrar em maximizar os benefícios da IA ​​e desbloquear o seu potencial na experiência de aprendizagem, em vez de tentar limitar possíveis ameaças e olhar para avaliações autênticas como um caminho a seguir.

A IA trará mudanças. Discursos e debates em torno da IA ​​suscitaram frequentemente comparações com tecnologias anteriores. O advento de corretores ortográficos e calculadoras na sala de aula gerou discussões sobre se essas ferramentas eram uma ajuda ou um obstáculo para a real capacidade de aprendizagem dos alunos. Da mesma forma que essas ferramentas se tornaram comuns no uso diário dos acadêmicos, a IA pode ser uma ferramenta para ajudar os alunos. Como tal, uma repensação fundamental da integridade académica e de muitas outras partes da jornada de um aluno será essencial para o sucesso.

São necessárias políticas e práticas flexíveis. Com as ferramentas generativas de IA que vieram para ficar, não é mais viável manter políticas restritivas, especialmente sabendo que a IA generativa está a caminho de se tornar parte de tudo com que interagimos (pense no copiloto no Microsoft Office). A linha entre o plágio assistido por IA e o plágio de IA está se tornando mais tênue a cada dia.

Estabeleça uma política. É essencial estabelecer um quadro político que seja apoiado pela cultura única da instituição, com diretrizes claras para tirar partido da IA ​​com salvaguardas. Os departamentos e instrutores devem ter autonomia para aplicar essas políticas em relação ao seu assunto. A cocriação e a discussão de práticas com os alunos também são cruciais para ajudar a criar uma cultura de confiança em uma instituição.

Capacite os instrutores para desenvolver abordagens éticas. Os professores são os motores que impulsionam a aprendizagem e apoiá-los é fundamental para proporcionar excelentes experiências aos alunos na era da IA. As instituições precisam capacitar os instrutores para que adotem práticas de avaliação autênticas, inclusive aproveitando o poder da IA ​​para tornar as tarefas administrativas e de elaboração de cursos mais eficientes.

Tempo para aprender

As ferramentas de IA ficarão cada vez mais enraizadas nos processos da nossa vida quotidiana, incluindo os da sala de aula. Para perceber os benefícios que estas ferramentas proporcionam, os instrutores e administradores precisam de formação e apoio institucional. As instituições devem fornecer-lhes o conhecimento e as competências necessárias para aproveitar as oportunidades e, ao mesmo tempo, reduzir os riscos. Essas oportunidades incluem alcançar um objetivo há muito almejado – avaliar os alunos quanto à sua capacidade de aplicar o conhecimento em situações do mundo real. E aqueles que aproveitarem o poder da IA ​​para criar melhores experiências de aprendizagem garantirão que os alunos aprendam na era da IA.