Com a ampla adoção da tecnologia na educação, a IA parece uma notícia velha. De acordo com Insights do mercado global, o mercado global de edtech de IA, avaliado em US$ 4 bilhões em 2022, deverá crescer ainda mais a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 10% entre 2023 e 2030. Da educação K12 à pesquisa acadêmica, a edtech baseada em IA abriu portas para possibilidades ilimitadas. No entanto, também introduziu a tecnologia num território marcado por complexidades e obstáculos. Desde questões de acessibilidade até considerações éticas, este artigo girará em torno da próxima grande questão: “O que o futuro reserva para a IA na educação?”
Panorama atual da IA na educação
Antes de nos aprofundarmos nas perspectivas da IA no futuro da tecnologia educacional, é necessário conhecer o cenário atual. Embora a IA em edtech seja implementada em diferentes segmentos, suas ofertas mais maduras e consideráveis são sistemas de aprendizagem de idiomas assistidos por IA (AIlls), software de aprendizagem adaptativa (ALS), software de avaliação educacional baseado em IA e software e aplicativos educacionais de IA para crianças e Jovens aprendizes.
A IA generativa está ajudando os educadores a atualizar os sistemas de gerenciamento de aprendizagem (LMS) para melhor criação de conteúdo, personalização, classificação e automação de avaliação, análise de aprendizagem aprimorada e sistemas de tutores inteligentes acessíveis. Além disso, o software de Processamento de Linguagem Natural (PNL) está tornando o aprendizado mais adaptável e acessível para pessoas de diferentes origens. Juntos, estes desenvolvimentos transformaram radicalmente a forma como a educação é ministrada, como os conceitos são compreendidos, como as avaliações são feitas e como os alunos abordam o feedback e as recomendações. No entanto, os educadores também estão conscientes dos novos riscos e deficiências que irão moldar o futuro da tecnologia na educação nos próximos anos.
Encontrando o produto/mercado certo
Com a personalização educacional surge a necessidade de um produto de nicho que seja capaz de atender a um grande conjunto de alunos cujos objetivos são diferentes uns dos outros. No dele série de ajuste de produto/mercado, Michael Feldstein mostra como Khanmingo da Khan Academy gerou planos de aula de qualidade por meio de IA. Destaca os desafios da padronização e da imprevisibilidade na adoção da IA. Reitera o facto de que, para que a edtech resolva problemas do mundo real, será necessária a intervenção humana para experimentar o que funciona e o que não funciona.
Lidando com questões de acessibilidade
O viés algorítmico inerente à IA está levantando preocupações de acessibilidade para os alunos. Por exemplo, um sistema de reconhecimento de voz que não funciona bem com dialetos regionais inibe os alunos de áreas específicas de aproveitarem os benefícios da IA. Da mesma forma, ao adaptar-se a sistemas de aprendizagem individuais baseados em dados incompletos ou teorias deficientes, a IA pode, na verdade, aumentar a disparidade de desempenho entre os alunos.
Garantindo considerações éticas, privacidade de dados e transparência
Para que a IA na educação seja eficaz, é necessário acesso a dados detalhados que envolvem informações tanto sobre os alunos como sobre os professores. O uso em larga escala da IA apresenta preocupações significativas com a privacidade e a segurança dos dados. As empresas Edtech devem garantir a segurança da coleta, processamento e armazenamento de dados para ganhar a confiança do consumidor. Da mesma forma, garantir o uso ético da IA para impor a integridade académica entre os estudantes está no topo da lista de preocupações dos educadores em torno da IA. Além disso, as capacidades de automação da IA também levantam preocupações sobre a fiabilidade da informação gerada.
À medida que navegamos no cenário atual da IA na educação, torna-se evidente que, embora a tecnologia tenha inúmeras possibilidades, também apresentou a sua quota-parte de desafios. Olhando para o futuro, o futuro da IA na edtech parece promissor, mas cheio de nuances. Uma tendência significativa destinada a moldar a trajetória da IA na edtech é o refinamento contínuo de algoritmos e metodologias para abordar as complexidades da personalização da educação. A tecnologia futura na educação irá enfatizar:
1. Hiperpersonalização e aprendizagem adaptativa
A personalização do conteúdo proporciona aos alunos experiências relevantes com base em dados anteriores. Um passo à frente, a hiperpersonalização permite uma experiência mais contextual por meio da análise de dados em tempo real. À medida que olhamos para o futuro, os avanços nos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) prometem desenvolver sistemas edtech de IA mais sofisticados. A integração de grandes modelos linguísticos em sistemas de aprendizagem e software de avaliação encerra um imenso potencial na forma como os conhecimentos e competências individuais são avaliados.
Outra parte da tendência de hiperpersonalização é a capacidade dos LLMs de melhorar a acessibilidade e a inclusão em ambientes educacionais. Por exemplo, a tecnologia activada por voz melhorará o suporte à aprendizagem mãos-livres e a análise de dados em grande escala irá mitigar preconceitos algorítmicos.
2. Experiências imersivas em tempo real
Edtech imersiva não é um conceito novo. Simuladores de laboratório já existem há algum tempo. No entanto, simulações de laboratório baseadas em IA que replicam a experimentação em tempo real tornam todo o processo de aquisição de conhecimento mais dinâmico e memorável. Tecnologias como AR, VR, MR e XR podem estimular os sentidos dos alunos num ambiente interativo e realista. Ao criar interfaces acessíveis para alunos com deficiência e deficiências cognitivas, apoiadas por mecanismos de feedback em tempo real, a edtech imersiva baseada em IA pode melhorar a experiência geral de aprendizagem.
3. Gamificação para a educação
O conceito de gamificação gira em torno da atribuição de distintivos, pontos de jogo e placares/quadros de liderança para motivação do usuário. Quando aproveitado pela IA, pode incentivar os alunos a concluir os cursos, desbloquear novos materiais por meio de recompensas e continuar alcançando novos níveis. Pode ajudar os alunos a alcançar novos marcos, estabelecendo novas metas.
4. Aprendizagem baseada em coorte
A aprendizagem baseada em coorte refere-se a um modelo em que os alunos progridem juntos em um curso e compartilham suas experiências de aprendizagem com colegas. As plataformas de aprendizagem de coorte baseadas em IA podem facilitar novos caminhos para a interação entre pares e a colaboração em projetos. Seus sistemas de recomendação inteligentes podem acompanhar o progresso individual e permitir caminhos de aprendizagem personalizados dentro de um grupo.
Em essência, o futuro da IA na educação parece promissor, mas a sua realização depende da abordagem dos desafios atuais e do cumprimento de quadros éticos para futuros alunos. Serão necessárias políticas de IA centradas na educação para orientar a utilização da IA pelos alunos. Embora iniciativas como Alfabetização em IA: Competências e Considerações de Design, AI4K12: Diretrizes de IA para ensino fundamental e médio e Estrutura educacional de aprendizado de máquina estejam trabalhando para o desenvolvimento de diretrizes para uma comunidade de profissionais, pesquisadores e desenvolvedores de ferramentas, os desenvolvedores de tecnologia educacional também devem aderir forças com os educadores para melhorar as oportunidades, a equidade e os resultados para os alunos.
A postagem Principais tendências de IA para a tecnologia educacional do futuro apareceu primeiro em Tecnologia Educacional Mágica.
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Autor: Deep Basu
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