América Latina. A inteligência artificial (IA) está revolucionando os paradigmas educacionais e transformando as práticas pedagógicas graças ao aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e sistemas de tutoria personalizados.
Entre as chaves está a análise avançada dos dados de aprendizagem de cada aluno, o que permite a criação de estratégias pedagógicas sob medida.
Uma equipe liderada pela Universidade Aberta da Catalunha (UOC) analisou o que leva os professores do ensino médio a adotar sistemas de inteligência artificial para fins educacionais. Para isso, contaram com 372 professores da Catalunha. Ter conhecimento prévio de IA, principalmente na criação de conteúdo baseado em IA, como imagens, vídeos e música, aumenta a probabilidade de os professores usarem essas ferramentas em seu trabalho diário.
Em segundo lugar, o estudo, publicado em acesso aberto na revista Computers and Education: Artificial Intelligence, mostra que a IA não pode ser efetivamente integrada à educação sem uma base sólida na alfabetização de dados. Especificamente, os autores analisaram como o uso geral ou o uso aplicado de dados influenciou a adoção dessas tecnologias em sala de aula.
"Por uso geral de dados, entendemos o uso amplo de práticas analíticas, como identificar problemas de aprendizagem ou melhorar os processos de ensino e aprendizagem a partir de dados gerados em ambientes educacionais digitais (por exemplo, Moodle ou Forms)", explica Marta López Costa, autora principal do estudo e co-líder do Grupo de Pesquisa em Educação (GREDU). anexado ao centro UOC-FuturEd da UOC.
"Por outro lado, o uso aplicado de dados implica um uso mais técnico e específico dos dados para a tomada de decisões pedagógicas, considerando aspectos como privacidade, ética e políticas institucionais sobre gestão de dados", compara a pesquisadora, que também é professora da Faculdade de Psicologia e Ciências da Educação. Em nome da UOC, participam também Nati Cabrera e Marcelo Maina, do grupo de investigação Educação e TIC (Edul@b), do mesmo centro e de Estudos.
O estudo, no qual participa a Universidade Ramon Llull, mostra que, a par do conhecimento prático da IA, é a utilização generalizada de dados pelos professores que teve um efeito direto relevante na adoção destas tecnologias, e não a utilização aplicada mais técnica e avançada dos dados. "Isso sugere que não é necessário um alto nível técnico, mas habilidades mais básicas e aplicadas", ressalta López Costa.
O treinamento STEM não influencia sua adoção
Para a pesquisa, a equipe utilizou dois instrumentos validados: um para examinar os elementos associados à inteligência artificial e outro para avaliar as competências de alfabetização de dados dos professores participantes.
Além do conhecimento prévio sobre inteligência artificial, uso geral de dados e uso aplicado, os autores também analisaram como as percepções sobre IA e o conhecimento STEM (ciência, tecnologia, engenharia e matemática) os influenciaram. Curiosamente, ter formação científica não teve impacto em uma maior adoção dessas ferramentas em sala de aula.
"Embora as competências STEM estejam intimamente relacionadas ao pensamento computacional e à resolução de problemas, elas não explicam necessariamente as taxas mais altas de adoção da IA. Essa descoberta destaca a necessidade de abordagens interdisciplinares que integrem a alfabetização em IA em várias especializações de ensino", observam os autores no estudo.
No que diz respeito à perceção destas tecnologias, especificamente as preocupações dos professores na sua implementação, o estudo mostrou uma fraca relação negativa com a sua adoção. "Embora o tamanho do efeito tenha sido insignificante, abordar essas preocupações por meio de comunicação transparente e diretrizes éticas continua sendo essencial para construir confiança entre os professores", destacam os autores.
Quadros comuns em matéria de competência digital
Como mostra a pesquisa, as competências-chave na alfabetização de dados influenciam significativamente a adoção da IA. "Em nível internacional e nacional, já existem marcos de referência para a competência digital dos professores em inteligência artificial", lembra López Costa, que destaca três deles: o quadro de competências de IA da UNESCO para professores, o suplemento ao quadro DigCompEDU e o guia com diretrizes e recomendações publicado pelo Departamento de Educação da Generalitat de Catalunya em 2024.
"Esses critérios comuns e marcos regulatórios para a competência digital são necessários para treinar, regular, promover e orientar o uso da IA na educação", enfatiza. A pesquisa também enfatiza a necessidade de treinamento prático, contextual e colaborativo para melhorar a alfabetização em inteligência artificial em professores catalães.
De acordo com a pesquisadora, as fases seguintes do trabalho – estudos de caso e discussões em grupo – mostraram que a principal formação de IA dos professores é entre pares, compartilhando experiências entre colegas docentes.
No futuro, a equipe também quer expandir o modelo com novas variáveis, incluir percepções positivas sobre essas tecnologias e realizar estudos comparativos com outras regiões ou países para melhorar a generalização dos resultados.
