O artigo explora o papel que a IA desempenha na revolução do Design Instrucional. Ele demonstra como os educadores estão abrindo oportunidades em modelos e sistemas de IA para transformar o design e a entrega de conteúdo instrucional para garantir um aprendizado envolvente, interativo, eficiente e eficaz.
IA em DI: como a inteligência artificial pode transformar o design instrucional Espera-se que o rápido crescimento da Inteligência Artificial (IA) interrompa muitos setores, incluindo a educação. As ferramentas tradicionais de tecnologia da informação e comunicação (TIC) destinavam-se a facilitar melhorias no ensino e na aprendizagem. Infelizmente, a realidade é que muitas prioridades do sistema educacional do país permanecem não atendidas. Cardona et al. (2023) afirmam que os educadores desejam abordagens aprimoradas pela tecnologia que atendam a essas prioridades, mas permaneçam seguras, eficazes, eficientes e escaláveis. A IA é amplamente vista como a resposta para atender às necessidades do ambiente moderno de aprendizado e ensino, pois está prestes a revolucionar o Design Instrucional (DI) e transformar a maneira como os educadores projetam, desenvolvem e fornecem conteúdo instrucional.
O papel da IA no design instrucional
1. Alcance as prioridades educacionais com mais eficácia
Entre as principais razões para a IA no setor educacional, como Cardona et al. (2023), é a sua capacidade de facilitar o alcance das prioridades educacionais de uma maneira maior, escalável e econômica. Desde a pandemia, o avanço do ensino para atender às necessidades de ensino a distância e híbrido tem sido uma prioridade política. Cardona et al. (2023) veem a IA como uma solução para adaptar os recursos de aprendizagem para atender às necessidades e pontos fortes dos alunos. As ferramentas de IA, como assistentes automatizados, fornecerão aos professores maior assistência e ampliarão o suporte que os professores fornecem a alunos individuais quando eles ficam sem tempo. Além disso, a IA pode ajudar a desenvolver recursos que atendam às necessidades e experiências culturais únicas de diferentes alunos. Em outras palavras, a IA pode fornecer maior personalização de recursos curriculares.
2. Melhore a criação de conteúdo
Saber quais cursos oferecer e quando pode ser um processo complexo para as instituições de ensino. O mercado hoje é dinâmico e o que é tendência agora pode se tornar irrelevante no futuro. Então, Klutka et al. (2020) citam que as ferramentas de IA, como o Stellic, podem ser fundamentais para otimizar as ofertas de cursos, ajudando os administradores a entender quais cursos oferecer no futuro e quando oferecer determinados cursos para atender às demandas dos alunos e garantir um aprendizado eficaz. O planejamento de programas com tecnologia de IA pode ser útil no orçamento e na melhoria da retenção de alunos.
Além do planejamento do curso, a IA provou ser inestimável na curadoria de conteúdo para materiais de aprendizagem. No mundo da IA e do Machine Learning, a curadoria de conteúdo é orientada por dados, onde os sistemas de IA examinam vários recursos para ajudar os Designers Instrucionais (DIs) a se concentrarem nas informações essenciais e nas necessidades de aprendizado. As ferramentas de IA podem analisar rapidamente grandes conjuntos de dados em tempo real e identificar padrões e tendências que os DIs podem não perceber, criando materiais instrucionais mais informados e eficazes. Portanto, a IA não apenas ajuda a planejar quais cursos oferecer, mas também contribui para a curadoria de conteúdo para esses cursos.
3. Fortalecer as avaliações formativas
A importância dos ciclos de feedback na melhoria do ensino e da aprendizagem fez com que a avaliação formativa se tornasse um uso fundamental da tecnologia educacional (EdTech). Segundo Cardona et al. (2023), os modelos de IA e os sistemas alimentados por IA mantêm os usuários informados, ou seja, focando nas partes envolvidas nas avaliações formativas, desde professores, alunos, administradores escolares e famílias/responsáveis, entre outros. Em outras palavras, a IA tem o potencial de revolucionar as avaliações formativas e adaptar a DI para atender às necessidades de aprendizagem. O processo de avaliação pode ser automatizado usando algoritmos de IA, e o feedback pode ser fornecido imediatamente onde de outra forma não seria possível usando as abordagens de avaliação tradicionais.
Além disso, as ferramentas de IA podem reduzir a carga dos professores relacionada às avaliações formativas e permitir que eles concentrem seu julgamento especializado em qualidades importantes. A avaliação formativa já é um processo complexo e demorado. Cardona et al. (2023) observam que uma avaliação formativa típica abrange sete dimensões – perguntas de habilitação, medição de competências, feedback em tempo real, acessibilidade, adaptação à capacidade do aluno, avaliação incorporada no processo de aprendizagem e avaliação da aprendizagem contínua. Os autores sugerem que a incorporação de ferramentas de IA no processo de aprendizado para fornecer feedback contínuo à medida que o aprendizado continua, em vez de mais tarde, pode apoiar melhor o aprendizado, concedendo aos instrutores mais tempo para ensinar.
Espera-se que o papel dos modelos de IA nas avaliações formativas se estenda além de apenas avaliar os resultados da aprendizagem. Como Niemi et al. (2023) apontam, sistemas de IA, por meio de tecnologias vestíveis, podem ser usados para criar modelos para avaliar o bem-estar do aluno. O modelo incluiria resultados de aprendizagem, bem-estar físico, emocional e psicológico, habilidades sociais e emocionais e relacionamentos sociais (Niemi et al., 2023). Além da avaliação do bem-estar do aluno, os aplicativos inteligentes de IA também podem ser fundamentais para melhorar o bem-estar do aluno, sendo o exemplo mais comum os chatbots ou agentes de conversação. Niemi et ai. (2023) explicam que essas ferramentas utilizam técnicas de processamento de linguagem com métodos de cancelamento psicológico para responder às perguntas e solicitações dos alunos e reduzir seus problemas de saúde.
4. Potencialize o aprendizado baseado em simulação
As soluções de IA estão levando o aprendizado baseado em simulação para o próximo nível. Um estudo recente de Dai e Ke (2022) mostra que a IA tem uma variedade de aplicações no aprendizado baseado em simulação, incluindo Sistemas Tutoriais Inteligentes (ITSs), Realidade Virtual, jogos de simulação, simulações médicas e educação inteligente. A crescente necessidade de aprendizado personalizado nos modelos de aprendizado híbridos ou baseados na Internet de hoje popularizou os agentes virtuais habilitados para IA. Dai e Ke (2022) apontam ainda que os agentes virtuais de IA são cruciais para servir como parceiros de conversação, corretores de informações, especialistas instrucionais e sistemas especialistas em um ambiente de aprendizado baseado em simulação. Simulações instrucionais totalmente funcionais com IA fornecem aos alunos formatos concretos do que significa trabalhar como um profissional.
5. Mudança nos papéis tradicionais
A IA está pronta para mudar a forma como os DIs funcionam, facilitando a colaboração, o pensamento de alto nível e a criatividade. Muitos temem que a introdução da IA e a automação de algumas das tarefas e processos em DI levem à perda de empregos. A substituição de funções de IA no sistema de identificação tradicional é apenas um equívoco. Em vez da ameaça de perda de empregos, a IA permitirá que as funções dos DIs evoluam. Por exemplo, a tecnologia fará com que os DIs se tornem consultores e utilizem soluções de IA para planejar e criar conteúdo e alinhar os objetivos de aprendizado com as estratégias instrucionais mais apropriadas e personalizáveis. Ao mesmo tempo, as instituições de ensino poderão trabalhar em estreita colaboração com os sistemas de IA para garantir que o conteúdo do aprendizado seja de qualidade, preciso e relevante.
Conclusão
A integração da IA no DI está mudando a forma como os educadores projetam, desenvolvem e fornecem conteúdo instrucional. Os sistemas de IA são percebidos como as soluções modernas para os problemas modernos no sistema educacional. O contato presencial entre alunos e professores e entre os próprios alunos está se tornando mais limitado à medida que os modelos de aprendizagem online e híbridos se tornam mais difundidos. Portanto, os sistemas de IA desempenham um papel importante ao oferecer experiências de aprendizado personalizadas para um ensino e aprendizado mais envolvente, eficiente e eficaz. A tecnologia forçou os DIs a repensar suas abordagens para DI e fundir ambientes instrucionais com tecnologias educacionais imersivas e interativas alimentadas por IA.
IDI Instituto de Desenho Instrucional
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