Na era da informação, onde o acesso aos dados é fácil e rápido, a Aprendizagem Baseada em Perguntas para Compreensão (ABPC) ajuda os alunos a aprender a aprender, uma competência essencial para navegar no mar de informações.

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Na era da digitalização, a inteligência artificial (IA) tornou-se uma ferramenta omnipresente que está a transformar várias indústrias, incluindo a educação. Apesar da sua importância crescente, a IA continua a ser um conceito abstrato e muitas vezes mal compreendido por muitos alunos. Este artigo aborda a relevância da IA na educação e como, por meio de uma abordagem pedagógica baseada em perguntas quotidianas, podemos ajudar os alunos a entender melhor as ferramentas de inteligência artificial com as suas vantagens e desvantagens. Como professor, implementei esta abordagem na sala de aula e através deste artigo partilho a minha experiência.

De acordo com o relatório da UNESCO, a IA tem o potencial de enfrentar alguns dos maiores desafios na educação hoje, inovar as práticas de ensino e aprendizagem e acelerar o progresso em direção ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 4. Embora tenham sido feitos esforços para integrar a IA no currículo escolar, muitas vezes esses esforços são dificultados pela falta de recursos e falta de compreensão de como ensinar efetivamente com a inteligência artificial.

“Há uma tendência crescente para o uso de uma abordagem pedagógica baseada em perguntas para ensinar com IA. Envolve fazer perguntas contextualizadas relevantes para que os alunos investiguem, formulem perguntas corretamente, valorizem os resultados, façam um discernimento da informação e obtenham informações verdadeiras que posteriormente possam usar”.

Aprendizagem Baseada em Perguntas para a Compreensão

A Aprendizagem Baseada em Perguntas para a Compreensão (ABPC) permite construir ambientes de aprendizagem integradores e contextualizados sobre o conteúdo com base numa sequência ordenada de perguntas que podem ser questões factuais, de compreensão e criativas (Sánchez Soto, 2017). Este método permite ao aluno explorar as suas ideias anteriores, sintetizar a informação adquirida (organizando e hierarquizando) para transferir e aplicar o seu conhecimento a novas situações. Além disso, desenvolve competências de trabalho colaborativo e metacognitivas (aprender a aprender) (IPChile, 2023).

Por outro lado, a aprendizagem baseada em instruções é uma técnica de aprendizagem de máquina em que o computador recebe uma série de instruções, ou perguntas, e depois é solicitado a aprender com elas. Essa técnica é semelhante à maneira como os humanos aprendem, fazendo perguntas e tentando encontrar as respostas (TechEdu, 2023).

Quanto ao ressurgimento da Aprendizagem Baseada em Perguntas para a Compreensão e sua relação com a Inteligência Artificial (IA), podemos dizer que a ABPC ressurgiu no contexto da educação moderna devido ao seu foco no aluno e na sua capacidade de incentivar o pensamento crítico e a resolução de problemas. Na era da informação, onde o acesso aos dados é fácil e rápido, o ABPC ajuda os alunos a aprender a aprender, uma competência essencial para navegar neste mar de informação.

A IA, por outro lado, adotou técnicas semelhantes à Aprendizagem Baseada em Perguntas para melhorar as suas capacidades de aprendizagem. Assim como no ABPC, a IA aprende através de um processo de fazer perguntas e procurar respostas. Isso permite que a IA aprenda com os dados de uma maneira mais humana. Nesse sentido, o ABPC e a IA estão intrinsecamente relacionados, pois ambos se baseiam no processo de fazer perguntas para adquirir conhecimento.

Implementação de aprendizagem baseada em perguntas com ferramentas de IA na sala de aula

Uma abordagem pedagógica baseada em perguntas pode ser aplicada independentemente da nota escolar dos alunos. O importante é saber o que os alunos associam à inteligência artificial em sua vida quotidiana e moldar um contexto para as perguntas. Como professor de tecnologia na educação básica, implementei essa abordagem nas minhas aulas de Tecnologia, Filosofia e Linguagem. A seguir, descrevo a minha experiência:

A. Integração de perguntas sobre IA em discussões diárias na sala de aula

Nas minhas aulas diárias integro perguntas que despertam a curiosidade dos meus alunos sobre inteligência artificial, algumas perguntas podem incluir:

• Como pensas que assistentes virtuais como a Alexa ou a Siri aprendem a entender e responder às suas perguntas?
• Essas inteligências artificiais podem aprender sem dados fornecidos por humanos?

Estas perguntas diárias permitem que os alunos reflitam sobre o processo de aprendizagem da IA e sobre a sua dependência de dados humanos.

B. Uso de tecnologias e estratégias variadas

Para enriquecer a experiência de aprendizagem, tenho usado várias tecnologias e estratégias, como o uso de plataformas de aprendizagem online e atividades baseadas em projetos. Exemplos específicos podem incluir:

• Integração de simulações interativas que permitem aos alunos experimentar algoritmos de inteligência artificial. Como PhET: Simulações online gratuitas. É um portal que oferece múltiplos recursos para trabalhar com simulações interativas de ciências e matemática. Podemos explorar diferentes simulações sobre física, química, biologia, ciências da terra e matemática, e aprender de forma lúdica e experimental.
• Desenvolvimento de projetos onde os alunos projetam os seus próprios modelos de IA para resolver problemas específicos. O ChatGPT oferece essa experiência com a sua atualização mais recente. Permite a configuração de um bot baseado em GPT, dando-lhe instruções para se comportar de uma determinada maneira. Nesse contexto, os alunos aprendem conceitos básicos de inteligência artificial e processamento de linguagem natural. Por exemplo, o que é um modelo, como é treinado, o que é um corpus, como é avaliado, etc.; também, competências de comunicação e criatividade para definir um propósito, o público e o tom do bot para gerar diálogos interessantes e coerentes.

Estas estratégias fornecem uma abordagem prática para que os alunos entendam os fundamentos da inteligência artificial.

C. Resultados positivos e maior compreensão

Os resultados obtidos foram altamente positivos. Os alunos não apenas demonstraram um aumento no interesse pela IA, mas também demonstraram uma compreensão mais profunda. Exemplos de maior compreensão são:

• Explicar como os assistentes virtuais usam dados para melhorar as suas respostas.
• Identificar situações quotidianas onde a IA desempenha um papel crucial, por exemplo, por que é que as redes sociais oferecem recomendações cada vez mais específicas para os meus interesses e gostos?, como podem reconhecer e marcar pessoas?, por que é que a NETFLIX ou o SPOTIFY conhecem tantos dos meus gostos?, como é que as fotos que são tiradas com certos dispositivos móveis tiram automaticamente várias fotos, processam-nas e me dão a melhor opção para obter a fotografia perfeita?, será mais comum e confiável o uso de carros autónomos num futuro próximo?, como aplicativos como o Google maps e o Waze analisam o tráfego em tempo real E dão recomendações.

Esses indicadores mostram que a abordagem baseada em perguntas alcançou o seu objetivo de melhorar a compreensão da inteligência artificial.

D. Benefícios significativos para a aprendizagem

Os alunos relataram benefícios significativos decorrentes da abordagem baseada em perguntas. Alguns comentários relevantes podem ser:

• “Eu entendo melhor como a IA afeta as nossas vidas diárias.”
• “Agora vejo que a IA vai além do que eu pensava, faz parte de tudo.”

Esses depoimentos refletem como a abordagem influenciou positivamente a percepção e compreensão da IA pelos alunos.

E. Áreas de oportunidade para melhorar a implementação

Há sempre há espaço para melhorar a implementação, por isso identifiquei as seguintes áreas de oportunidade:

• Fornecer recursos adicionais, como materiais educacionais e ferramentas, para apoiar o ensino com ferramentas de IA.
• Oferecer apoio contínuo aos professores para enfrentar desafios específicos e garantir uma implementação mais eficaz.

Reflexão

Considero que a inteligência artificial tem um grande potencial para transformar a educação. No entanto, para aproveitar esse potencial, precisamos encontrar maneiras eficazes de ensinar a IA nas nossas salas de aula. Por isso, convido outros educadores a implementar esta abordagem nas suas próprias salas de aula. Acredito que, ao fazer isso, eles poderão ajudar os seus alunos a entender melhor a IA e a compreender a sua relevância na vida quotidiana.

Sobre o autor

Luis Andrés Villalón Vega (luisvillalon@uchile.cl) é pesquisador e comunicador científico, Mestre em Avaliação, Licenciado em Educação. Diploma em Web Design e Programação. Fellow Aspire Institute da Universidade de Harvard. Atualmente é coordenador científico e de comunicações no Center of New Drugs for Hypertension da Universidade do Chile.

Referências

UNESCO. (2022). Inteligência artificial na educação.https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence

Oportunidades de Aprendizagem de Pato na Educação. (2022). 50 Cool AI e Machine Learning Projects for Students [For 2022].https://ducklearning.com/blogs/parent-and-educator-resources/50-cool-ai-and-machine-learning-projects-for-students-for-2022

IPCHILE, Instituto Profissional do Chile (2023). Ficha Para Implementar E Avaliar A Metodologia De Aprendizagem Baseada Em Perguntas Para A Compreensão (ABPC). https://www.ipchile.cl/wp-content/uploads/2019/03/FICHA-IMPLEMENTAR-Y-EVALUAR-METODOLOG%C3%8DA-ABPC.pdf

Sanchez Soto, I. (2017). APRENDIZAGEM BASEADA EM PERGUNTAS E SEU IMPACTO NAS ESTRATÉGIAS DE APRENDIZAGEM EM FÍSICA. Ensino das ciências: revista de pesquisa e experiências didáticas, 2017, n.º Extra, pp. 1903-1908.https://raco.cat/index.php/Ensino/artigo/view/336741/427526

TeachThought. (2021). O Que É Aprendizagem Baseada Em Perguntas? O Que É Aprendizagem Baseada Em Perguntas? (teachthought.com)

TechEdu (2023). Aprendizagem baseada em perguntas. https://techlib.net/techedu/aprendizaje-basado-en-preguntas/

Turing, A. M. (1936). Em Números Computáveis, com uma Aplicação ao Problema de Decisão. Proceedings of the London Mathematical Society, s2-42(1), 230–265.

Turing, A. M. (1950). Máquinas de computação e inteligência. Mind, LIX (236), 433–460