IA generativa na educação: por que é melhor criar do que adaptar?

A Inteligência Artificial Generativa aplicada à educação é a inovação tecnológica mais promissora para a sua universidade, você já a conhece? 

1. Entendendo o estado da arte da IA – O que é inteligência artificial generativa?  
2. Qual é a diferença entre IA generativa e IA preditiva e adaptativa? 
   2.1. O que é IA preditiva?
   2.2. O que é IA adaptativa? 
3. Como é a inteligência artificial preditiva na educação?
4. Como é a inteligência artificial adaptativa na educação? 
5. 5 aplicações da IA generativa na educação universitária
6. Pearson Higher Education traz ferramentas avançadas para levar sua instituição de ensino mais longe! 

Embora às vezes incompreendida e repleta de controvérsias, a Inteligência Artificial na educação é uma ferramenta muito valiosa quando usada de maneira correta e ética, e isso inclui a IA Generativa, que tem imenso potencial para professores e alunos quando entendemos em detalhes o que está por trás dela. 

Muito se tem falado que, ao contrário de outras tecnologias mais antigas, como IA preditiva e IA adaptativa, a IA generativa vem com muitos riscos que podem levar à falta de criatividade e originalidade. Foi alertado sobre os muitos erros que pode cometer por não ter um senso crítico desenvolvido, e até foi sugerido que, se continuar assim, pode deixar toda uma geração de professores e designers de currículo sem emprego.  

Todavia, a realidade é que a Inteligência Artificial em todas as suas formas é uma grande aliada para todos os envolvidos no processo de ensino, desde os tomadores de decisão institucionais até os alunos. O que faz a diferença entre ser aplicada corretamente e ser usada como uma “saída fácil” com resultados contraproducentes é o entendimento prévio que temos sobre como essa tecnologia funciona e sobre os objetivos particulares perseguidos por cada situação pedagógica. Acompanhe! 

Entendendo o estado da arte da IA – O que é inteligência artificial generativa?  

A inteligência artificial generativa (AGI) é um ramo da IA que se concentra na criação de conteúdo novo e original usando algoritmos e modelos avançados. Ao contrário de outras formas anteriores de IA que analisam e processam dados existentes para fazer previsões ou classificações, o AGI pode gerar texto, imagens, música e outros tipos de conteúdo sem intervenção humana direta. 

Esse tipo de IA usa modelos de computador de “redes neurais profundas”, como GANs (Generative Adversarial Networks) e transformadores como GPT (Generative Pre-trained Transformer), para aprender padrões e estruturas de grandes volumes de dados e, em seguida, criar novos conteúdos que sigam esses padrões. 

As primeiras tentativas de gerar conteúdo usando IA datam dos anos 1950 e 1960 com a criação de programas que compunham música ou escreviam poesia usando regras pré-definidas. No entanto, esses sistemas eram bastante limitados em sua capacidade criativa. Nas décadas que se seguiram, o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo permitiu avanços significativos, mas a capacidade generativa desses modelos permaneceu limitada e dependia fortemente de dados e configurações predefinidos. Além disso, a disponibilidade de poder de processamento era muito menor devido ao fato de que processadores e servidores eram muito mais rudimentares e a tecnologia em nuvem ainda não estava difundida.  

A verdadeira revolução na IA generativa começou com a introdução das Generative Adversarial Networks (GANs) em 2014, por Ian Goodfellow e sua equipe. As GANs consistem em duas redes neurais que são treinadas juntas: um gerador que cria conteúdo e um discriminador que avalia sua autenticidade. Essa abordagem possibilitou gerar imagens, vídeos e outros conteúdos com qualidade e realismo sem precedentes. Logo depois, modelos de transformadores como o GPT mostraram que podiam gerar texto coerente e contextualizado a partir de indicações simples. 

Hoje, a IA generativa é usada para todos os tipos de aplicativos, como criação de conteúdo, suporte ao cliente, suporte a tarefas criativas, pesquisa, desenvolvimento de produtos, simulações e muito mais.  

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Qual é a diferença entre IA generativa e IA preditiva e adaptativa?  

A IA generativa, como a conhecemos hoje, é bastante recente e é precedida por duas outras formas de inteligência artificial que na época também foram absolutamente revolucionárias e que atualmente continuam a ter aplicações importantes em todas as áreas: IA preditiva e IA adaptativa. Compreender suas diferenças é crucial para aplicar corretamente cada tipo de IA de acordo com as necessidades e objetivos específicos do contexto. 

O que é IA preditiva? 

Primeiro, existe a IA preditiva, que não é novidade; na verdade, o uso de modelos estatísticos para previsão remonta a meados do século XX, com o desenvolvimento de métodos como regressão linear e análise de séries temporais. Junto com o avanço da computação, esses métodos tornaram-se cada vez mais sofisticados e precisos, e hoje a IA preditiva aproveita algoritmos de aprendizado de máquina para reconhecer padrões e tendências nos dados e aplicar esses insights para fazer previsões precisas. 

A IA preditiva é amplamente utilizada em negócios e finanças para previsão de vendas e análise de risco, ou para modelagem de risco de crédito e previsão de preços de ações, mas também pode ser usada para controles epidemiológicos no setor de saúde, como previsão de surtos de doenças.

O que é IA adaptativa? 

A IA adaptativa, por outro lado, refere-se a sistemas que podem ajustar e melhorar seu desempenho em tempo real em resposta a mudanças no ambiente ou nos dados. Historicamente, o conceito de sistemas adaptativos existe desde a década de 1970, mas sua aplicação em IA ganhou real relevância com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado por reforço e aprendizado contínuo, permitindo que a IA se adaptasse em tempo real.  

A IA adaptativa é amplamente utilizada na educação, por exemplo, em plataformas de aprendizagem e aplicativos que ajustam o conteúdo de acordo com o progresso do aluno, mas também podemos vê-la em veículos autônomos que se adaptam às mudanças nas condições de tráfego e em sistemas de segurança cibernética que detectam e respondem a novas ameaças em tempo real. 

Em resumo, a IA preditiva se concentra na previsão de resultados futuros e é baseada em aprendizado de máquina e análise estatística, a IA adaptativa se concentra em ajustar o conteúdo ou as ações às necessidades do usuário do contexto em tempo real e é baseada no aprendizado por reforço e aprendizado contínuo e, finalmente, a IA generativa se concentra na criação de coisas novas e é baseada em Redes Generativas Antagônicas e modelos transformadores.  

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Como é a inteligência artificial preditiva na educação? 

No contexto educacional, a inteligência artificial preditiva pode oferecer benefícios significativos ao identificar padrões e tendências que melhoram a experiência de aprendizagem e a gestão educacional. Por exemplo:  

• Identificação de alunos em risco: ao analisar o histórico de comportamento e desempenho dos alunos, podem ser identificados aqueles que podem estar em risco de evasão ou reprovação nos estudos, para que os educadores possam intervir a tempo. 
• Recomendações personalizadas: assim como as recomendações de conteúdo em plataformas de streaming, os sistemas de recomendação educacional usam IA para sugerir cursos e materiais de estudo adaptados aos interesses e às necessidades de cada aluno.  
• Gerenciamento de matrículas: universidades e faculdades usam IA para prever padrões de matrícula e gerenciar a alocação de recursos com eficiência. Isso ajuda a otimizar a capacidade da sala de aula, a equipe e a distribuição de fundos. 
• Planejamento curricular: a IA pode analisar tendências trabalhistas e acadêmicas para ajudar as instituições a desenvolver programas de estudo que se alinhem melhor com as demandas do mercado de trabalho e os interesses dos alunos. 

Como é a inteligência artificial adaptativa na educação? 

A inteligência artificial adaptativa na educação refere-se a sistemas e plataformas que ajustam dinamicamente o conteúdo e as metodologias de ensino com base no progresso e nas necessidades individuais de cada aluno. Por exemplo: 

• Plataformas de aprendizagem personalizadas: como Khan Academy ou Duolingo, que usam algoritmos para adaptar aulas e exercícios com base no desempenho e ritmo de aprendizagem de cada aluno, fornecendo reforço específico onde o aluno tem mais dificuldades.
• Tutoria virtual adaptativa: os tutores virtuais identificam os pontos fortes e fracos dos alunos em um nível geral para oferecer recomendações capazes de melhorar suas áreas de menor desempenho.
• Sistemas de feedback imediato: permitem que os educadores criem aulas que forneçam feedback imediato, ajustando-se às respostas dos alunos e adaptando as explicações com base em seu nível de compreensão.
• Gamificação: Ao adaptar o conteúdo para que fique sempre dentro da próxima zona de aprendizagem do usuário e oferecer desafios adequados ao seu nível, é possível aumentar a motivação e o comprometimento com a tarefa.  
  

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5 aplicações da IA generativa na educação universitária 

Em contraste com a IA não generativa, a IA generativa oferece um alto grau de flexibilidade e criatividade, tornando-a especialmente poderosa na personalização e criação de experiências educacionais enriquecedoras e dinâmicas. 

• Desenvolvimento de conteúdo didático: Ao contrário da IA adaptativa, que gerencia apenas módulos ou cápsulas existentes para melhor apresentá-los ao aluno, a IA generativa pode criar conteúdo educacional personalizado, como explicações, exemplos e exercícios adaptados ao nível de compreensão do aluno. Os professores podem usar IA generativa para desenvolver materiais educacionais em todos os tipos de formatos com mais rapidez e eficiência, incluindo guias de estudo, resumos e apresentações. 
• Geração de exercícios e avaliações: A IA pode gerar questões, exercícios e problemas de exames adaptados aos diferentes níveis de dificuldade e áreas de conhecimento dos alunos. Além disso, por meio de IA generativa bem treinada, um exame diferente pode ser gerado para cada aluno, o que os impede de copiar as respostas uns dos outros.  
• Tutoria e assistência personalizadas: Ao contrário dos chatbots convencionais, os chatbots alimentados por IA generativa podem responder a perguntas mais complexas de maneiras mais específicas, lembrar as consultas anteriores do usuário para se adaptar melhor ao contexto e usar recursos on-line em tempo real.  
• Ambientes virtuais de aprendizagem e simulações: A IA generativa pode criar experiências de aprendizagem imersivas, como passeios históricos ou simulações científicas em laboratórios e cenários práticos nos quais os alunos podem experimentar sem a necessidade de instalações físicas. 
• Apoio à criatividade e à escrita: embora uma IA generativa possa teoricamente escrever uma redação acadêmica inteira, a ideia não é essa, mas apoiar o aluno com ideias e exemplos úteis para que ele possa desenvolver seus próprios pontos de vista, além de melhorar suas habilidades de escrita por meio de sugestões em tempo real. 

É importante lembrar que a IA generativa deve complementar o ensino e não substituir a interação humana ou o esforço intelectual. Pode ser uma ótima ferramenta, mas devemos manter um equilíbrio entre o uso da tecnologia e os métodos tradicionais para garantir uma experiência educacional abrangente. Além disso, é necessário levar em consideração que as IAs devem ser alimentadas e treinadas com dados precisos e atualizados para evitar a disseminação de informações incorretas, sendo fundamental que todo o conteúdo gerado seja revisado detalhadamente por um ser humano com pensamento crítico e que possa validar a veracidade dos dados. É por isso que é tão importante que professores e administradores sejam devidamente treinados para integrar efetivamente a IA generativa ao currículo e às atividades educacionais. 

Pearson Higher Education traz ferramentas avançadas para levar sua instituição de ensino mais longe! 

Com a integração adequada, a IA generativa pode enriquecer significativamente a experiência educacional e preparar melhor os alunos para os desafios do futuro, oferecendo novas formas de ensino e aprendizagem.  

E por falar em ferramentas melhores para os desafios do futuro, você já conhece as soluções educacionais da Pearson Higher Education? Nossas plataformas são projetadas para agregar valor real à sua instituição e aumentar as chances de sucesso de seus alunos em todos os aspectos, do trabalho ao interpessoal, em um mundo caracterizado pela tecnologia digital e pela complexidade.  

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Referências

Generative AI and the future of higher education: a threat to academic integrity or reformation? Evidence from multicultural perspectives 
Students' Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education