A Inteligência Artificial tem estado muito nos noticiários ultimamente, desde avisos agourentos sobre suas implicações futuras de líderes acadêmicos como Stephen Hawking e Elon Musk, ao pânico em torno do Facebook AI desenvolvendo sua própria linguagem . E de acordo com um relatório recente do McKinsey Global Institute, cerca de metade das atividades de trabalho de hoje poderiam ser automatizadas até 2055. “ensinar” poderia estar nessa lista? Não é tão assustador quanto você pensa!
A digitalização da sala de aula
Agora, a sala de aula não é estranha ao ensino online e aos softwares adaptativos. A IA da Khan Academy identifica os pontos fortes e as lacunas de aprendizagem dos alunos e ajusta o conteúdo de acordo. Programas de avaliação adaptativa como o MAP e o SBAC estão sendo usados ??cada vez com mais frequência para ajudar a adaptar os currículos escolares e distritais. Softwares como McGraw-Hill Connect e Aplia permitem que os professores gerenciem os cursos para grandes quantidades de alunos ao mesmo tempo. Vários outros programas de aprendizado on-line promovem sua capacidade de alcançar os alunos de maneiras que eles não conseguem acessar na sala de aula tradicional.
Apesar dessas afirmações, no entanto, alguns estudos mostram que os cursos e programas de avaliação online de IA não estão obtendo os resultados que seus colegas do mundo real obtêm em sala de aula. Mas por que? Você pensaria que as ferramentas que os alunos usam diariamente, para tudo, desde mídia social a entretenimento, seriam uma “vitória fácil” para o engajamento. Você presumiria que a ênfase nas habilidades de alfabetização em informática como uma parte essencial da força de trabalho do século 21 tornaria a interação com a IA ainda mais necessária. Você também pode supor que a infinita abundância de conhecimento que os computadores podem armazenar tornaria a capacidade limitada da mente humana um tanto obsoleta. E ainda, por alguma razão, os alunos geralmente não estão respondendo aos recursos de ensino de IA exatamente da mesma maneira.
O que a IA não pode fazer
Antes de procurar uma nova carreira, considere o papel dos neurônios-espelho no aprendizado humano. Neurônios espelho são “um tipo de célula cerebral que responde igualmente quando realizamos uma ação e quando testemunhamos outra pessoa realizar a mesma ação”. Em suma, um aspecto importante do aprendizado em primatas é observar e imitar. Os seres humanos aprendem melhor emulando e praticando com outros seres humanos. O professor em sala de aula é um modelo humano de domínio para uma área de conteúdo específica, com habilidades e valores que são exclusivamente humanos – e um aluno simplesmente não vai se relacionar com IA com a mesma capacidade. Saber que seu professor não é humano coloca grande pressão na capacidade do aluno de sentir empatia e imaginar-se dominando o conteúdo e as habilidades disponíveis. Um computador é um computador. Os computadores são capazes de níveis de cálculos que só poderíamos sonhar em alcançar com nossas mentes sozinhas.
Na verdade, alguns argumentam que, devido à falta de conexão, os robôs simplesmente não podem nos inspirar. Os instrutores são valiosos, em primeiro lugar, na criação do conteúdo. Isso é muito importante. Mas também acho importante ter alguém lá para responder às perguntas realmente desafiadoras se você realmente ficar preso. E além disso, as pessoas dirão que uma das experiências mais inspiradoras que tiveram, que muitas vezes moldou suas vidas, foi alguém que foi um professor realmente inspirador. A inspiração é um produto da empatia. Quando um professor consegue se conectar com um aluno por ter “estado lá”, por meio de uma escuta sincera ou até mesmo por meio de um comportamento não verbal em sala de aula, ele pode inspirar seus alunos a aprender, criar e se destacar. Mesmo a IA com tecnologia de renderização facial de última geração não pode colocar em prática todas essas variáveis ??com precisão.
E às vezes subestimamos a importância da empatia no processo de aprendizagem. Não. Porque, apesar dos avanços incríveis no campo, este é o cerne da limitação da IA ??como está hoje. O principal desafio enfrentado pelos desenvolvedores que lidam com o papel da IA ??conforme ela se aplica ao mundo real continua a ser: como você ensina o contexto e a intuição de um computador? Como exemplo, vamos imaginar um educador de IA robótica humanóide completo na frente da sala. Certamente, é menos provável que essa IA cometa erros de área de conteúdo. Será capaz de acessar quantidades absurdas de informações em um piscar de olhos. Seria capaz de ouvir para responder a perguntas. Em breve, ele poderá até ter a capacidade de ler os rostos dos alunos e responder de acordo. Temos essa tecnologia e ela está se expandindo a cada dia.
O que não será capaz de fazer é combinar esses elementos com milhares de outras variáveis ??humanas para criar significado. Quando um aluno fecha em sua sala de aula, o educador humano é capaz de fazer exatamente isso. Podemos ler o rosto, a linguagem corporal, a aparência de um aluno e uma série de outros dados para inferir um estado emocional. No entanto, também podemos cruzar essa inferência com o contexto: como o aluno costuma responder às aulas, o que está acontecendo em casa, o que você está percebendo na dinâmica social geral da sala de aula, eles obtiveram uma discussão com seu melhor amigo esta manhã, eles tomaram café da manhã, dormiram bem, foi um novo videogame lançado ontem, está particularmente úmido no prédio hoje, o que está acontecendo na cultura da escola geral agora, este aluno está tomando testes o dia todo, Elementos como depressão ou ansiedade são potencialmente relevantes ou é apenas um “dia de folga” para um ótimo aluno?
Podemos então usar nossa intuição para criar uma solução para aquele aluno. Mesmo a IA mais impressionante ainda teria dificuldade em analisar apropriadamente as necessidades complexas e as dicas imediatas comunicadas por uma sala de aula cheia de alunos. O contexto de conhecer cada aluno individualmente de forma holística, combinado com a intuição de avaliar a riqueza e a complexidade de um “momento de sala de aula”, está simplesmente fora do alcance da IA. E apesar do progresso, os desenvolvedores não podem imaginar você prendendo a respiração tão cedo. Mesmo a IA mais impressionante ainda teria dificuldade em analisar apropriadamente as necessidades complexas e as dicas imediatas comunicadas por uma sala de aula cheia de alunos. O contexto de conhecer cada aluno individualmente de forma holística, combinado com a intuição de avaliar a riqueza e a complexidade de um “momento de sala de aula”, está simplesmente fora do alcance da IA. E apesar do progresso, os desenvolvedores não conseguem imaginar você prendendo a respiração tão cedo. Mesmo a IA mais impressionante ainda teria dificuldade em analisar apropriadamente as necessidades complexas e as dicas imediatas comunicadas por uma sala de aula cheia de alunos. O contexto de conhecer cada aluno individualmente de forma holística, combinado com a intuição de avaliar a riqueza e a complexidade de um “momento de sala de aula”, está simplesmente fora do alcance da IA. E apesar do progresso, os desenvolvedores não conseguem imaginar você prendendo a respiração tão cedo.
AI TA: A Sala de Aula do Futuro
Portanto, há boas chances de que seu emprego esteja seguro no futuro próximo. Mas isso vai mudar e a IA será parte dessa ignição. Pelo que falta à IA em suas habilidades empáticas, ela certamente compensa em seu puro poder de computação, simplicidade de interface e recursos de armazenamento de informações. E embora os robôs não nos tirem de nossas mesas, logo se juntarão a nós … como professores assistentes.
Mas como essa tecnologia pode ser adaptada ao nosso trabalho diário? Recentemente, um professor da Georgia Tech construiu um assistente de ensino de IA para sua sala de aula, o que lhe permitiu gerenciar com mais eficácia mais de 400 alunos em todo o mundo. Sua IA tende a responder a perguntas mais rotineiras, liberando-o para enfrentar alguns dos enigmas mais complexos dos alunos. Uma variedade de robôs humanóides também estão sendo usados ??na Coreia do Sul e no Japão como um recurso para complementar a aprendizagem de línguas. Os alunos podem passar por qualquer variedade de práticas de conversação, e a IA pode monitorar erros de uso e pronúncia. Na verdade, pesquisas mostram que esses programas podem ajudar a resolver problemas como timidez, confiança e frustração que podem surgir ao praticar repetidamente com um professor: um robô não se cansa, não importa quantos erros a criança cometa.
Este será o futuro da IA ??na sala de aula. Imagine TAs de robôs (estacionários ou flutuando ativamente pela sala) respondendo a algumas das questões de conteúdo mais importantes, porém mais rotineiras, que vêm com uma determinada tarefa. Ouvir IA como Echo e Alexa pode acessar rapidamente vastos bancos de dados no meio da aula para compartilhar informações na velocidade de conversação. Os robôs podem ser programados para monitorar o trabalho administrativo, como a coleta de tarefas, alertando imediatamente os pais e responsáveis ??sobre a falta de trabalho, facilitando a passagem ao banheiro e fornecendo dados de teste rapidamente em formatos fáceis de ler. Os assistentes técnicos do robô podem trabalhar separadamente com alunos com dificuldades para aprofundar o conteúdo e as habilidades fáceis de monitorar. Todos esses elementos liberam o educador – o empatizador, o criador, o inovador, o adaptador – para fazer mais e estar mais na sala de aula.
Surpreendentemente, o Ocidente está muito mais hesitante em abraçar a integração de robôs e IA em nossas salas de aula, mas as marés estão mudando rapidamente. Você deve começar a arrumar sua mesa? Absolutamente não. O resultado final é que essas tecnologias funcionam melhor quando combinadas com um facilitador humano ativo. Mas certamente pode tornar seu trabalho mais fácil e eficiente. As melhores práticas para a sala de aula não passam muito tempo despercebidas. E em breve a IA pode se tornar a nova melhor amiga de um professor.
