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UC Avaliaç. em Contextos de E-Learning - Etapa 01,  Tópico 03

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UC Avaliaç. em Contextos de E-Learning - Etapa 01,  Tópico 03

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Resumo Estruturados de Pontos-Chave dos Recursos Bibliográficos Recomendados

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Este trabalho pretende aprofundar e discutir os conceitos que sustentam a atual evolução das perspectivas e práticas de avaliação, com foco, em especial na avaliação autêntica.

UM LADO DA MOEDA...

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Read this free ebook by Ana Sacavém, Andréa Lébre, Tatiane Silva, Graziela Stefanello. Find thousands of free educational ebooks for classroom use at read.bookcreator.com

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O impacto das tecnologias emergentes, em especial da IA na avaliação, foi pouco aprofundado.

Observamos uma dificuldade de definir com precisão o objetivo específico do trabalho tornou o conteúdo do artefacto, ainda que interessante e bem organizado, pouco focado no debate central sobre o papel e impactos da IA nas práticas de avaliação apresentando tópicos que, em alguns momentos, tinham pouca ligação entre si.

Outro aspeto que não fica claro, à partida, é quais foram os textos utilizados como referência para compor o trabalho.

Por fim, podemos dizer que o artefacto apresenta discussões interessantes sobre a temática, mas com um foco mais nos aspetos positivos e benefícios, não aprofundando os desafios e impactos do uso destas tecnologias nas práticas avaliativas.

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UC Avaliação em Contextos de e-learning (1)

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Inteligência Artificial e Práticas de Avaliação

MPeL_Avaliação em Contextos de Elearning 2023

Grupo 3

Fernanda Mestre Luís Moniz Pedro Lopes Telma Pinto

2024

2021

Oliveira e Pereira (2021) discutem a avaliação digital autêntica, destacando os desafios e as questões que surgem ao implementar avaliações que refletem contextos reais e envolvem ativamente os alunos.

Swiecki et al. (2022) destacam que a avaliação na era da IA possibilita a criação de ambientes de aprendizagem mais dinâmicos e adaptativos, promovendo uma melhor compreensão e retenção do conhecimento.

O'Dea e O'Dea (2023) exploram como a IA pode não só transformar a entrega de conteúdo, mas também revolucionar as práticas de avaliação, propondo novas metodologias que respondem melhor às necessidades individuais dos alunos.

Segundo Felix e Webb (2024), a introdução da inteligência artificial (IA) na educação tem desempenhado um papel crucial nesse processo, com a personalização da aprendizagem e com a capacidade de auxiliar a avaliação contínua através de sistemas inteligentes.

Nos últimos anos, a avaliação educacional tem passado por uma transformação significativa, impulsionada por avanços tecnológicos e mudanças nas abordagens pedagógicas. Esta evolução procura tornar a avaliação mais autêntica, sustentável e envolvente para os estudantes, enfrentando, em simultâneo, diversos desafios.

1. Evolução das Práticas de Avaliação

Definição e Importância A avaliação autêntica não se restringe à memorização de fatos ou repetição de informações. Procura avaliar a compreensão profunda, a aplicação prática e a resolução de problemas, elementos essenciais para o sucesso no mundo real. Promove a transferência de conhecimento para situações do quotidiano.Desenvolve habilidades cognitivas de nível superior - a análise, a síntese e avaliação - e prepara os alunos para uma aprendizagem significativa e relevante.

Aprendizagem Autêntica

Avaliação Autêntica

Estudos de Caso

Portfólios

Projetos

Exemplos de Práticas Autênticas

A avaliação autêntica é uma abordagem que visa medir a capacidade dos alunos em aplicar habilidades e conhecimentos nas situações reais ou simuladas, refletindo acerca da autenticidade dos desafios dos encontrados na vida real.

2. Autenticidade na Avaliação

- Autorregulação: Estratégias de monitorização e adequação de aprendizagem autónoma.- Feedback: Contínuo e construtivo para o desenvolvimento dos estudantes.- Avaliação por pares: Processos de avaliação do trabalho do seu par, promovendo uma compreensão profunda e crítica.

O aluno no centro da avaliação:

Definição e Benefícios: A sustentabilidade na avaliação envolve práticas que são mantidas a longo prazo, economizando, assim, recursos e tempo dos elementos envolvidos no processo.Deste modo, é expetável obter os seguintes benefícios:- Redução de stress e de fadiga dos alunos e dos professores - Consistência e precisão nas avaliações

3. Sustentabilidade na Avaliação

Personalização da aprendizagem Feedback em tempo real Identificação precoce das dificuldades dos alunos

Desafios

Benefícios:

Sistemas de tutoria inteligente Análise de dados educacionaisFeedback automatizado

4. Impacto da Inteligência Artificial na Avaliação

FiabilidadePrivacidade dos dadosFormação dos professoresEquidade no acesso às tecnologias

Ferramentas e Métodos:

Considerando o impacto da IA sob o ponto de vista do aluno, a tipologia de avaliação tradicional abre espaço à produção de respostas que permitem a aprovação, em vários níveis de ensino, sem que se detete a sua utilização.Para além disso, o desequilíbrio entre avaliação a distância e presencial: Inteligência Artificial poderá permitir que a avaliação a distância seja beneficiada.

As ferramentas atuais ainda se encontram em fase inicial de desenvolvimento e de aplicação na educação. Assim, considerando avaliações nacionais, é essencial que exista uma maturação dos produtos desenvolvidos, garantindo que as avaliações são realizadas de forma adequada.Outro aspecto relevante prende-se com o facto do tipo de resposta de cada avaliação: dependendo do intervalo de resposta, principalmente aberta, a correção de avaliação por IA tende a ser mais limitada, com menor capacidade de perceção de conceitos, exemplos ou criatividade do que executada pelo ser humano.

4.1. Fiabilidade da IA na Avaliação

Em momento de avaliação, os dados pessoais recolhidos e utilizados por IA deverão ser tratados de forma adequada, de acordo com os Regulamentos que sejam aplicáveis.Contudo, as orientações sobre segurança e proteção de dados ainda são pouco claras para instituições e professores na área da educação.

4.2. Privacidade de Dados na Avaliação

Embora não substituindo integralmente o papel do professor, a IA trará benefícios evidentes no momento de avaliar.Assim, é recomendável que a formação de docentes contemple a capacidade de usar a IA no papel avaliativo previsto, prática ainda pouco desenvolvida.

O contexto educacional onde se insere a Inteligência Artificial apresenta um potencial desmedido para auxiliar professores em várias tarefas. Especificando o momento de avaliação, a capacidade de criar automatismos terão um efeito positivo em vários campos, possibilitando a criação, a correção e colocação em pauta dos resultados obtidos.Devemos considerar, ainda, em respostas fechadas, a menor propensão ao erro, pela inexistência de fadiga.

4.3. Formação de Professores

O não investimento levará a uma desigualdade no acesso a oportunidades: numa fase inicial, com vantagem na educação para alunos com maior capacidade financeira; posteriormente, nas práticas do quotidiano, devido à diferença de aprendizagens.

Partindo do pressuposto de que avaliação autêntica tem, como objetivo, a aprendizagem autêntica, limitações do foro social e económico têm impacto na equidade do ensino.Apesar da importância de garantir, individualmente, o acesso a funcionalidades básicas, a existência de ambientes e ferramentas de IA, por parte das instituições, são, também, um elemento fulcral para a equidade educacional.

4.4. Equidade no Acesso à Tecnologia

Envolvimento e IA: A IA como ferramenta para aumentar a autorregulação, fornecer feedback instantâneo e facilitar a avaliação por pares.

Sustentabilidade e IA: Utilização de IA para avaliações contínuas e sustentáveis, com impacto nos recursos implementados.

Personalização da aprendizagem:A IA pode analisar o desempenho e os interesses individuais dos alunos para personalizar o conteúdo do curso e os desafios da aprendizagem.Ao adaptar o conteúdo com base nas necessidades específicas de cada aluno, a IA torna a experiência de aprendizagem mais autêntica, abordando diretamente os pontos fortes e fracos de cada aluno.

A integração da Inteligência Artificial na educação oferece oportunidades emocionantes para criar experiências de aprendizagem autênticas e significativas. Vejamos como a IA pode contribuir para a autenticidade na educação:

5. Integração dos Conceitos

Oliveira, I., & Pereira, A. (2021). Avaliação digital autêntica: questões e desafios. RE@D - revista de Educação a Distância e eLearning, 4(2), 22-40.

Desafios: Implementação tecnológica.Adaptação curricular.Questões éticas.

Oportunidades: Inovação na pedagogia.Melhor acompanhamento do progresso dos alunos.Novas formas de ensino e de aprendizagem.

RESUMO DOS PRINCIPAIS DESAFIOS E OPORTUNIDADES DA IA NA AVALIAÇÃO DE CADA ARTIGO

6. Desafios e Oportunidades

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

Desafios: A IA na avaliação pode transferir a responsabilidade para terceiros, onde as decisões não são totalmente compreendidas ou verificáveis pelos professores. Restrição do papel pedagógico: A avaliação automatizada pode limitar a capacidade dos professores de usar a avaliação para motivar e apoiar os alunos de foma personalizada.

Oportunidades: Técnicas de IA pode ajustar as tarefas de avaliação às capacidades individuais dos alunos, proporcionando experiências de aprendizagem mais personalizadas.A IA pode aumentar a eficiência e precisão das avaliações, o feedback surge de modo rápido e detalhado, possibilitando uma visão mais abrangente e contínua do progresso dos alunos.

RESUMO DOS PRINCIPAIS DESAFIOS E OPORTUNIDADES DA IA NA AVALIAÇÃO DE CADA ARTIGO

6. Desafios e Oportunidades

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).

Desafios: Infraestrutura Tecnológica.Formação dos Professores.Recursos Financeiros.Adaptação.Suporte técnico.

Oportunidades: A IA fornece avaliações adaptativas que se ajustam ao nível de habilidade e estilo de aprendizagem de cada aluno. Identificação pontos fortes e áreas a melhorar de modo mais preciso e personalizado.

RESUMO DOS PRINCIPAIS DESAFIOS E OPORTUNIDADES DA IA NA AVALIAÇÃO DE CADA ARTIGO

6. Desafios e Oportunidades

Felix, J.; Webb, L. (2024) Use of artificial intelligence in education delivery and assessment.

Desafios: Garantir a segurança dos dados pessoais dos alunos é crucial e complexo.Ética e Transparência: É essencial manter elevados padrões éticos e transparência na utilização de IA.

Oportunidades: A IA pode adaptar o ensino às necessidades individuais dos alunos, melhorando os resultados educacionais. Ferramentas de IA podem reduzir a carga de trabalho administrativa dos professores, permitindo-lhes focar mais nos alunos.

RESUMO DOS PRINCIPAIS DESAFIOS E OPORTUNIDADES DA IA NA AVALIAÇÃO DE CADA ARTIGO

6. Desafios e Oportunidades

A introdução da Inteligência Artificial (IA) na avaliação educacional representa uma evolução significativa, trazendo autenticidade, sustentabilidade e maior envolvimento dos estudantes (Felix & Webb, 2024; O'Dea & O'Dea, 2023; Swiecki et al., 2022). Para o futuro, é crucial investir na pesquisa, preparar os professores e implementar políticas que garantam uma utilização ética e eficaz da IA na educação. Esta integração promete uma educação mais inclusiva e personalizada para todos os alunos. Para potencializar os benefícios e reduzir os riscos, é importante que a implementação da IA na avaliação seja feita de modo a equilibrar e incentivar o pensamento, reflexão na aprendizagem. Assim, as tecnologias devem ser vistas como ferramentas para apoiar, e não substituir, a avaliação realizada pelos professores. Além disso, deve haver um diálogo contínuo entre os defensores de tecnologia, educadores de modo a garantir que os valores, éticas educacionais sejam mantidas e que as práticas de avaliação evoluam de forma justa e equitativa. Com uma abordagem cuidadosa, a IA pode ser um poderoso aliado na melhoria das práticas de avaliação, beneficiando tanto os alunos quanto os professores.

7. Conclusões

Oliveira, I., & Pereira, A. (2021). Avaliação digital autêntica: questões e desafios. RE@D - revista de Educação a Distância e eLearning, 4(2), 22-40. https://doi.org/10.34627/vol4iss2pp22-40

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, 3. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100067

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). https://doi.org/10.53761/1.20.5.05

Felix, J., & Webb, L. (2024). Use of artificial intelligence in education delivery and assessment. Post, UK Parliament. https://doi.org/10.58248/PN712

Referencias Bibliográficas

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Inteligência Artificial e práticas de avaliação

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Com base nos feedbacks, começo aqui um trabalho de aprofundamento sobre os desafios e impactos dessas tecnologias nas práticas avaliativas.

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Ao reler o trabalho, focada no aspecto em realce sobre um dos pontos de melhoria do trabalho, encontrei os seguintes conteúdos relacionados (representados nas figuras acima):

DESAFIOS DA AVALIAÇÃO BASEADA EM IA

1. Criatividade: as limitações significativas na avaliação de aspetos subjetivos e complexos como a criatividade e o pensamento crítico.

2. Imparcialidade: algorítimos de IA podem refletir os vieses dos programadores e dos dados utilizados no treinamento (pedido/prompt)

3. Impacto Pedagógico: O uso intensivo de IA pode limitar o papel pedagógico dos professores e transformar a avaliação num processo de vigilância contínua.

4. Transparência: a falta de transparência dos algorítimos pode dificultar a compreensão e a aceitação por parte dos professores e alunos.

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Além desses desafios focados na avaliação, alguns desafios em relação ao uso de IA na Educação também foram apresentados e devem ser considerados na análise dos desafios e impactos da IA na avaliação.

1. Dependência tecnológica em substituição da relação interpessoal

2. Impacto negativo nas habilidades de escrita, léxico verbal e pensamento crítico

3. Garantia de uso da IA em bases éticas e de segurança, garantindo privacidade dos dados, por exemplo.

4. Viés no treinamento da IA

5. Equidade e Inclusão Digital.

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E, na conclusão dos trabalhos, são citados alguns dos desafios aqui apresentados, além da menção às necessidades da formação de docentes nas plataformas e uso de IA.

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1. Além desses desafios, quais se apresentam ao processo avaliativo?

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1. Além desses desafios, quais se apresentam ao processo avaliativo?

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2. Com os desafios e impactos mapeados, aprofundar o entendimento do cenário 

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2. Com os desafios e impactos mapeados, aprofundar o entendimento do cenário 

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Percebo que os desafios e impactos precisam ser mais aprofundados do que o apresentado no trabalho.

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3. Redação de Artigo sobre o assunto, com desafios e impactos da IA no processo avaliativo. 

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3. Redação de Artigo sobre o assunto, com desafios e impactos da IA no processo avaliativo. 

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(em elaboração)