Este documento representa uma exploração inicial sobre como aproveitar o poder da IA generativa (GenAI) para melhorar, não substituir, o esforço cognitivo e a aprendizagem significativa nas salas de aula de literacia do ensino básico e secundário.
Desenvolvido com a compreensão de que tanto a tecnologia como as suas aplicações educativas estão a evoluir rapidamente, este documento explora estratégias práticas para utilizar a IA para apoiar o esforço produtivo dos alunos, mantendo o trabalho cognitivo essencial que impulsiona a aprendizagem.
Objetivos deste recurso
Embora o ChatGPT e outras ferramentas de GenAI estejam nas fases iniciais do seu desenvolvimento, investigações recentes mostram que os professores começaram a explorar formas de as integrar no planeamento e no ensino em sala de aula. Muitos líderes escolares e professores estão a começar a determinar como integrar a GenAI de forma a apoiar eficazmente a aprendizagem e fortalecer os resultados dos alunos, numa altura em que há poucas evidências ou investigação para orientar as suas abordagens.
Aproveitando as nossas observações coletivas sobre os usos atuais da GenAI nas salas de aula de literacia e ensino equitativo de literacia, a AI for Education e a Student Achievement Partners criaram este guia focado em como os educadores de literacia podem começar a usar estas ferramentas para melhorar, não substituir, o esforço cognitivo dos alunos na sala de aula.
É convicção tanto da AI for Education como da Student Achievement Partners que a GenAI oferece oportunidades reais para enriquecer e expandir a aprendizagem da literacia. Acreditamos ainda que modelar a implementação ponderada de ferramentas de GenAI proporciona um fórum valioso para discutir o uso responsável com os alunos. No entanto, também instamos os educadores a usar consideração cuidadosa e julgamento profissional ao implementar esta tecnologia na sala de aula; a GenAI só deve ser usada quando pode adicionar significativamente à aprendizagem, e não simplesmente por si só.
Este guia é um trabalho em processo, e pretendemos recolher contributos, aprender juntamente com a nossa comunidade de professores e líderes de instrução, e refinar a nossa compreensão e amplificar as melhores práticas. Procuraremos feedback de professores de sala de aula que apliquem estas estratégias para que possamos coletivamente compreender melhor o impacto na aprendizagem dos alunos.
Pressupostos chave
- Este recurso assume que professores e alunos têm uma base fundamental em literacia de IA. As atividades sugeridas servem um duplo propósito: apoiar tanto a instrução de literacia (ELA) como o desenvolvimento de competências de literacia de IA.
- Este recurso também assume uma definição partilhada de instrução de literacia de nível adequado que engloba a garantia de competências fundamentais e fluência; construção de conhecimento sobre si mesmo, comunidades, outros e o mundo; aproveitamento de textos diversos e complexos; desenvolvimento de linguagem oral e competências de escuta; e apoio ao volume, qualidade e variedade de escrita. Para mais sobre este tópico, consulte An Expanded Set of Pillars for High-Quality Literacy Content e o e² Instructional Practice Framework™.
Definições de conceitos chave
- Instrução de literacia: instrução focada na compreensão de leitura, escrita e/ou competências fundamentais de leitura.
- Esforço cognitivo: esforço mental necessário para envolver-se com o conteúdo enquanto aprende a demonstrar compreensão profunda e competências de pensamento crítico.
- Esforço produtivo: interações significativas com conteúdo de nível adequado que apresenta desafios através dos quais aprender.
- Esforço contraproducente: desafios com conteúdo ou tarefas que criam barreiras à aprendizagem.
- Literacia de IA: conhecimentos, competências e mentalidades que permitem aos indivíduos usar a IA de forma segura, ética e eficaz.
- IA generativa: subconjunto de inteligência artificial que pode gerar novo conteúdo como texto, código, imagens, áudio e vídeo. Os modelos de IA generativa são desenvolvidos usando quantidades massivas de dados, principalmente da internet, o que lhes permite reconhecer padrões e prever qual conteúdo pode vir a seguir numa sequência.
- Chatbot: ferramenta de IA projetada para responder à interação humana direta usando Modelos de Linguagem Grandes para simular conversação.
Esforço produtivo (e contraproducente) nas salas de aula de literacia
Não existe uma definição comum de conteúdo de sala de aula de literacia, seja em termos do texto ou materiais utilizados ou das tarefas que se pede aos alunos para realizarem. Enquanto os padrões de leitura, escrita e linguagem tipicamente descrevem como os alunos podem e devem interagir com o conteúdo até ao final de um ano, eles não delineiam o quê em termos de texto (que livro ou passagem é lido) ou tarefa (que pergunta, indicação ou peça de trabalho é esperada). Da mesma forma, o conceito de “esforço produtivo” é frequentemente articulado em círculos educacionais, mas não atendido com frequência suficiente em termos de responder a estas questões:
- O que é esforço produtivo que apoia a aprendizagem específica de conteúdo?
- Por outro lado, o que é esforço contraproducente que nega ou prejudica a aprendizagem?
Construindo sobre os componentes centrais delineados no Expanded Set of Pillars for High-Quality Literacy Content, o quadro seguinte ilustra como o esforço produtivo e contraproducente se manifesta nas salas de aula de literacia. Para cada área de conteúdo chave, exemplos específicos demonstram a diferença crucial entre desafios que avançam a aprendizagem e aqueles que podem impedi-la. Este quadro serve dois propósitos essenciais:
Fornece exemplos concretos de como o esforço produtivo e contraproducente aparecem dentro de cada pilar de instrução de literacia como base para os casos de uso de GenAI… Serve como uma ferramenta prática para professores e líderes refletirem e avaliarem o esforço nas suas próprias salas de aula de literacia, ajudando-os a garantir que as suas escolhas instrucionais promovem a aprendizagem significativa.
