# data[].attributes.body
Validação de métodos de avaliação dúbios.

Menor interação e relação interpessoal professor-aluno.

Potencial perda de criatividade e de capacidade de escrita.

No campo da educação, a IA ainda se encontra em fase experimental, gerando dúvidas sobre benefícios-limitações.

Exposição inadequada de conteúdos.

Segurança de dados pessoais.

# data[].attributes.headline
Felix, J.; Webb, L. (2024) Use of artificial intelligence in education delivery and assessment 

# data[].attributes.subject
Felix, J.; Webb, L. (2024) Use of artificial intelligence in education delivery and assessment 

# data[].attributes.headline
Aplicação de Taskforce Redução Carga Horária

# data[].attributes.subject
Aplicação de Taskforce Redução Carga Horária

# data[].attributes.body
Objetivo: reduzir a carga de trabalho do professor em 5 horas por semana, no ensino primário e secundário, através da exploração de novas tecnologias educativas.

Acesso gratuito a recursos de planificação de aulas por Inteligência Artificial, com as seguintes potencialidades:

tornar textos mais concisos e em linguagem adequada ao aluno.

fornecer pontos-chave nos textos.

produzir modelos de questões específicas.

automatizar tarefas administrativas.

# data[].attributes.body
Ferramentas de Inteligência Artificial com potencial desmedido para auxiliar aprendizagens, auxiliando professores em várias tarefas.

Produção de conteúdo imensurável.

Possível melhoria da finalidade das aprendizagens.

Redução de carga horária não letiva, permitindo que os professores se dediquem aos aspectos pedagógicos.

# data[].attributes.body
Limitação do ensino, nomeadamente na relação e interação professor-aluno.

Perda de determinadas competências por parte dos professores.

# data[].attributes.body
Plataformas educacionais online, com interação por Inteligência Artificial, adaptam a interação com o aluno, oferecendo maior apoio do que em contexto de sala de aula.

Replicação de ensino individual, recorrendo a chats, com linguagens claras e objetivas.

Reconhecimento de pontos fortes e pontos fracos dos alunos, recorrendo a dados existentes, personalizando as aulas apresentadas.

Melhoria de aprendizagens, através de instruções personalizadas, para alunos que apresentem limitações físicas ou cognitivas.

# data[].attributes.body
Fornecimento de Feedback de ensino ao professor, sobre interação com o aluno.

Criação de discussões de aprendizagens profissionais em contexto de sala de aula.

# data[].attributes.body
Investigação precoce na área educativa.

Produção de resultados incorretos, em determinados contextos, necessitando de constante revisão do professor.

# data[].attributes.body
Entrevistas a mais de 10.000 professores em Inglaterra relatam:

Mais de 70 % considera carga horária elevada.

Carga horária elevada apontada como a principal causa para abandonar o sector.

Mais de 65% considera que perde horas de ensino devido a atividades de planificação e administrativas.

# data[].attributes.body
Utilização de dados para avaliação de professores, prejudicando, de forma injusta, o seu desempenho.

# data[].attributes.headline
A UTILIZAÇÃO DE IA PELO PROFESSOR NA AVALIAÇÃO

# data[].attributes.subject
A UTILIZAÇÃO DE IA PELO PROFESSOR NA AVALIAÇÃO

# data[].attributes.headline
A UTILIZAÇÃO DE IA PELO ALUNO NA AVALIAÇÃO

# data[].attributes.subject
A UTILIZAÇÃO DE IA PELO ALUNO NA AVALIAÇÃO

# data[].attributes.body
Ferramentas em fase inicial de desenvolvimento e de aplicação na educação.

Fiabilidade, em avaliações nacionais.

Intervalo de resposta, principalmente de resposta aberta, mais limitada e de menor compreensão.

# data[].attributes.body
Possibilidade de criar, corrigir e colocar em pauta momentos de avaliação, funcionando como auxílio.

Menor propensão ao erro de fadiga, comparativamente ao humano.

Aceitável para respostas fechadas, como escolha múltipla.

# data[].attributes.body
Encorajamento para o uso de Inteligência Artificial por parte de estudantes, em várias extensões.

Esta utilização poderá equilibrar o ponto de vista sobre o excesso de exposição e mostrar as limitações que a Inteligência Artificial poderá ter.

# data[].attributes.body
A dependência excessiva poderá ter impacto no desenvolvimento de pensamento crítica e na escrita.

Diminui a capacidades de literacia.

Os textos produzidos poderão ter impacto na gramática e sintaxe.

Menor espaço para a criatividade pessoal.

# data[].attributes.headline
A UTILIZAÇÃO DE IA PELO ALUNO NA EDUCAÇÃO

# data[].attributes.subject
A UTILIZAÇÃO DE IA PELO ALUNO NA EDUCAÇÃO

# data[].attributes.body
Indispensável a personalização de regulamentação aplicada à educação.

Dados utilizados por IA deverão ser tratados de forma adequada, de acordo com RGPD.

As orientações sobre segurança e proteção de dados ainda são pouco claras para instituições e professores.

Três prioridades legislativas:

transparência e conformidade

certificação de alta qualidade, comprovada com e padrões de segurança

desenvolvimento de estruturas de segurança

# data[].attributes.body
Produção de respostas e ideias que permitem aprovação em momentos de avaliação em vários níveis de ensino.

Desequilíbrio entre avaliação a distância e presencial: Inteligência Artificial poderá permitir que a avaliação a distância seja beneficiada.

Dificuldade em detetar totalmente se houve utilização de IA em momentos de avaliação.

# data[].attributes.body
Avaliação sob vigilância.

Avaliação oral

Avaliação por observação

Aposta na avaliação sustentável

# data[].attributes.body
Avaliação sob vigilância.

Avaliação oral

Avaliação por observação

Aposta na avaliação sustentável

# data[].attributes.body
Procura de estudos e certificações independentes seriam uma mais valia para adequação da IA junto de professores e instituições. A existência de poucos estudos sobre a IA ainda são uma limitação.

Compreender a adequação de ambientes de aprendizagem de acordo com o país onde são estudados.

# data[].attributes.body
Questões de ordem social e económica têm impacto no acesso digital, tanto a nível de Software como de Hardware.

As instituições de ensino também necessitam de garantir capacidade de aplicar ambientes e ferramentas de IA.

Segundo um estudo de 2023, quase metade das escolas secundárias do Reino Unido não apresentam WiFi estável, sendo uma limitação para aplicação de ambientes virtuais online.

Outras evidências relatam restrições orçamentais como um impedimento de uso de tecnologia, existindo a tentativa de aumentar esta capacidade até 2025 nas escolas inglesas.

O não investimento global levará a uma desigualdade no acesso a oportunidades, com vantagem na educação para alunos com maior capacidade financeira.

# data[].attributes.body
Segundo relatório de 2023, apenas 23% dos professores se sentem preparados para uma sala de aula conduzida por IA.

Urge a necessidade de orientação e formação a docentes para avanço neste campo, tanto no ensino básico como superior, através de cursos de desenvolvimento nesta área.

# data[].attributes.headline
O'Dea, X., & O'Dea, M. (2023). Is Artificial Intelligence Really the Next Big Thing in Learning and Teaching in Higher Education? A Conceptual Paper. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(5).

# data[].attributes.subject
O'Dea, X., & O'Dea, M. (2023). Is Artificial Intelligence Really the Next Big Thing in Learning and Teaching in Higher Education? A Conceptual Paper. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(5).

# data[].attributes.headline
 Swiecki, Z; Khosravi, H.; Chen, G.; Martinez-Maldonado, R.; Lodge, J.M.; Milligan, S.; Selwyn, N.; Gašević, D. (2022).  Assessment in the age of artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, Volume 3

# data[].attributes.subject
 Swiecki, Z; Khosravi, H.; Chen, G.; Martinez-Maldonado, R.; Lodge, J.M.; Milligan, S.; Selwyn, N.; Gašević, D. (2022).  Assessment in the age of artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, Volume 3

# data[].attributes.body
O artigo, argumenta as práticas tradicionais que a avaliação enfrenta várias questões e problemáticas. Estas práticas são difíceis de conceber e implementar pelos educadores; fornecem visões destintas no desempenho, em vez de perspetivas detalhadas da aprendizagem; não estão ajustadas aos conhecimentos, competências e antecedentes específicos dos participantes, estando alinhadas com a cultura escolar do que com as culturas para as quais a escolaridade deveria preparar os alunos. São revistas abordagens existentes de inteligência artificial (IA) que abordam várias questões, e discutem criticamente se estas abordagens apresentam desafios adicionais para a prática de avaliação.

# data[].attributes.body
A Avaliação é fundamental para determinar se os alunos aprenderam (Almond, Steinberg, & Mislevy, 2002; Mislevy, Steinberg, & Almond, 2003). Práticas tradicionais de avaliação, como questões de múltipla escolha, dissertações e questões de resposta curta, têm sido amplamente utilizadas para concluir o conhecimento e a aprendizagem dos alunos (Kaipa, 2021).

O paradigma de avaliação padrão (SAP) utiliza um conjunto definido de itens para depreender a capacidade dos alunos (Mislevy et al., 2012).

# data[].attributes.body
·       Pratica - Onerosa para os educadores, requerem cuidado tanto no seu design como técnicas; discretas, ou avaliação instantânea, ficando resumida ao que se pode fazer no momento

# data[].attributes.body
·       SAP ou uniforme, atribui tarefas iguais, independentemente das capacidades, conhecimentos, antecedentes culturais já adquiridos, experiências ou seja não se adaptam às competências e antecedentes específicos dos alunos

# data[].attributes.body
·       SAP é inautêntica, a criatividade o pensamento e interpretação deixa de estar presente, afetando a avaliação no seu todo.

# data[].attributes.body
SAP também é vista como antiquada, frequentemente informações antiquadas torna as competências cada vez mais obsoletas, devendo esta ser repensada, tendo como opção uma pedagogia centrada nos novos tipos de tarefas, e competências adquiridas por processamento externo.

# data[].attributes.body
Frameworks como TPACK e UTAUT são colocados para entender e promover a adoção da IA no ensino superior.

Estes exploram fatores como a expetativa de desempenho, esforço, influência social e condições facilitadoras na implementação das tecnologias educacionais.

# data[].attributes.headline
3. Aplicações Específicas de IA no Ensino Superior:

# data[].attributes.subject
3. Aplicações Específicas de IA no Ensino Superior:

# data[].attributes.body
Pontuação Automatizada de Ensaios (AES): Utilização de processamento de linguagem natural e aprendizagem de máquina para avaliar as redações automaticamente.

Chatbots e Robôs Sociais: Oferecem assim um suporte administrativo e psicológico aos alunos, embora estes enfrentem desafios na compreensão completa dos contextos humanos.

Previsão de Abandono Estudantil: Emprego de algoritmos de aprendizagem na máquina para prever o abandono dos alunos, permitindo intervenções preventivas.

# data[].attributes.headline
4. Desafios e Barreiras na Adoção da IA:

# data[].attributes.subject
4. Desafios e Barreiras na Adoção da IA:

# data[].attributes.body
Resistência à mudança por parte dos professores e das instituição.

Complexidade tecnológica e falta de infraestruturas adequadas.

Preocupações éticas, especialmente relacionadas à integridade acadêmica e a privacidade de dados.

# data[].attributes.headline
5. Motivações e Necessidades das Instituições de Ensino:

# data[].attributes.subject
5. Motivações e Necessidades das Instituições de Ensino:

# data[].attributes.body
Interesse crescente na implementação da IA, mas falta de estratégias claras de adoção.

Desafios financeiros e de infraestrutura impedem uma adoção mais ampla e eficaz.

# data[].attributes.headline
6. Questões Éticas e Implicações da IA na Educação:

# data[].attributes.subject
6. Questões Éticas e Implicações da IA na Educação:

# data[].attributes.body
Preocupações com a integridade acadêmica, plágio e imitação do estilo humano pelas ferramentas de IA.

# data[].attributes.headline
7. Necessidade de Apoio ao Pessoal Docente:

# data[].attributes.subject
7. Necessidade de Apoio ao Pessoal Docente:

# data[].attributes.body
Professores precisam de desenvolver competências tecnológicas e pedagógicas adequadas para conseguirem utilizar efetivamente a IA.

Formação adicional e apoio financeiro são essenciais para capacitar os professores.

# data[].attributes.body
Investimento em infraestrutura tecnológica e preparação de pessoal.

Integração cuidadosa da IA nas práticas acadêmicas, considerando aspetos éticos e pedagógicos.

Abordagem colaborativa entre pesquisadores, educadores e instituições para superar os desafios e promover uma adoção eficaz da IA no ensino superior.

# data[].attributes.attachment_link.title
[Português] explicAI: Aplicações de IA no Ensino Superior e na Pesquisa [Temporada #4 - Ep. 06]

# data[].attributes.headline
O Papel da Inteligência Artificial (IA) no Ensino Superior: Uma Visão Abrangente

# data[].attributes.subject
O Papel da Inteligência Artificial (IA) no Ensino Superior: Uma Visão Abrangente

# data[].attributes.body
O'Dea, X., & O'Dea, M. (2023) discutiram no seu artigo "Is Artificial Intelligence Really the Next Big Thing in Learning and Teaching in Higher Education? A Conceptual Paper" o tema da personalização da aprendizagem e ferramentas adaptativas.

Eles destacaram que a inteligência artificial (IA) está a desempenhar um papel significativo na transformação da experiência de aprendizagem dos alunos no ensino superior.

Uma das principais maneiras pelas quais a IA está sendo usada é na personalização da experiência de aprendizagem dos alunos.

Isto é alcançado por meio de sistemas de recomendação baseados em IA, que utilizam algoritmos de aprendizagem de máquina para oferecer conteúdo e suporte adaptados às necessidades individuais de cada aluno. Estes sistemas têm o potencial de melhorar significativamente a eficácia do ensino, permitindo assim que os alunos recebam um ensino mais direcionado e relevante para qual seja o seu nível de habilitações ou estilo de aprendizagem.

Além disso, os autores observaram um aumento da presença de chatbots e assistentes virtuais no ambiente educacional. Estas ferramentas baseadas em IA estão tornando-se cada vez mais comuns e eficazes, fornecendo um suporte administrativo e informações aos alunos de forma rápida e eficiente. Os chatbots podem auxiliar os alunos em diversas tarefas, desde responder perguntas frequentes até fornecer orientação sobre matrícula e horários de aula.

Em resumo, O'Dea e O'Dea argumentam que a IA está a desempenhar um papel crucial na personalização da experiência de aprendizagem dos alunos no ensino superior, por meio de sistemas de recomendação, chatbots e assistentes virtuais. Estas ferramentas promissoras têm o potencial de transformar significativamente a maneira de como o ensino é entregue e recebido, proporcionando uma educação mais adaptada e eficaz.

# data[].attributes.body
Técnicas baseadas em IA foram desenvolvidas para automatizar total ou parcialmente partes da prática de avaliação tradicional.

A IA pode criar tarefas de avaliação.

A IA pode identificar colegas adequados para avaliar os trabalhos.

A IA pode classificar automaticamente os trabalhos dos alunos.

Estas técnicas transferem tarefas que antes eram realizadas por humanos para a IA.

Estas técnicas tornam as práticas de avaliação mais sustentáveis e viáveis de manter.

# data[].attributes.body
A tarefa de avaliação é crucial para obter evidências da aprendizagem.

Técnicas de IA têm sido aplicadas para automatizar a geração de tarefas de avaliação, como questões de múltipla escolha e questões de resposta aberta.

# data[].attributes.body
O feedback de qualidade é essencial para o sucesso dos alunos.

Com turmas maiores, é difícil para os professores fornecer feedback suficiente e em tempo útil.

A avaliação por pares é uma solução eficaz e sustentável para este desafio.

Funciona bem em turmas grandes, como em MOOCs, e melhora a aprendizagem mais do que a avaliação apenas pelo instrutor.

# data[].attributes.body
Práticas de avaliação tradicionais capturam instantâneos discretos do desempenho dos alunos.

Técnicas de IA foram desenvolvidas para oferecer uma visão mais contínua do desempenho e da aprendizagem.

Algumas abordagens utilizam práticas de avaliação tradicionais, como questionários e exames, em ambientes digitais.

Outras abordagens aplicam-se a diferentes tipos de tarefas e provas de avaliação.

Estas técnicas proporcionam visões mais detalhados e contínuos sobre a aprendizagem dos alunos.

# data[].attributes.headline
IA: Abordam parcialmente estas questões, mas trazem novos desafios que precisam ser considerados para melhorar as práticas de avaliação.

# data[].attributes.subject
IA: Abordam parcialmente estas questões, mas trazem novos desafios que precisam ser considerados para melhorar as práticas de avaliação.

# data[].attributes.body
As plataformas eletrônicas de avaliação (EAPs) para exames on-line ou off-line tornaram-se populares.

Dados extraídos dos exames tornaram-se mais sofisticados, permitindo análises além das técnicas tradicionais.

Dados incluem carimbos de data e hora para cada ação e resposta dos alunos.

# data[].attributes.body
Permitem perguntas multimídia difíceis de aplicar em papel.

Apresentam perguntas em ordem predeterminada ou aleatória.

Fornecem feedback rápido e personalizado aos alunos.

# data[].attributes.body
O termo "avaliação furtiva" foi cunhado por Shute e Ventura (2013) e refere-se à coleta de dados além de saber se os alunos responderam corretamente às perguntas.

Utiliza dados recolhidos automaticamente enquanto os alunos jogam jogos digitais.

# data[].attributes.body
EAPs e avaliação furtiva monitoram continuamente as ações dos alunos e incorporam essas ações em modelos de desempenho e aprendizagem.

A estimativa de conhecimento latente é uma técnica de IA amplamente utilizada para gerar esses modelos.

# data[].attributes.body
Avaliação tradicional:

Foca-se na avaliação de artefatos produzidos pelos alunos, como ensaios, relatórios de laboratório ou fichas de exame.

Monitorizar os processos de aprendizagem é difícil devido ao tempo e recursos exigidos.

Requer monitorização contínua do progresso e recolha de indicadores de processos cognitivos e metacognitivos

# data[].attributes.body
Do uniforme ao adaptativo

Personalização das tarefas: Técnicas de IA ajustam as tarefas de avaliação às capacidades dos alunos, proporcionando experiências personalizadas.

Sistemas de Teste Adaptativo Computadorizado (CAT):

# data[].attributes.body
Do inautêntico ao autêntico

Avaliações autênticas: Medem a aprendizagem através de tarefas que simulam atividades de uma comunidade de prática.

Uso da IA em simulações

# data[].attributes.body
Do antiquado ao moderno

Ferramentas de escrita: Processadores de texto digitais evoluíram para incluir técnicas de IA.

Funções modernas

# data[].attributes.body
Perigo da tomada de decisões automatizada: Pode marginalizar a experiência dos professores, que podem passar a confiar demais nos resultados da IA.

Exemplo: Softwares de plágio podem levar os educadores a aceitar automaticamente os resultados da IA sem questionamento.

Soluções: Desenvolver sistemas onde a tomada de decisão da IA seja explicável e supervisionada pelos professores.

# data[].attributes.body
Impacto na interação professor- aluno: A IA pode impedir os professores de utilizar a avaliação para motivar e apoiar os alunos.

Exemplos: Avaliação pelos pares e autoavaliação incentivam a autorreflexão e deliberação dos alunos.

Questões: É necessário considerar os valores e fundamentos ideológicos da avaliação baseada na IA.

# data[].attributes.body
Impacto da IA na avaliação: Ajustar traços e competências avaliadas para aquelas que requerem influência humana.

Modelo de tarefa: Permitir o uso de ferramentas computacionais baseadas em IA durante a avaliação.

Modelo de evidência: Considerar as contribuições humanas e da IA na geração de provas de avaliação.

# data[].attributes.headline
Avaliação na Era da Inteligência Artificial

# data[].attributes.subject
Avaliação na Era da Inteligência Artificial