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o percurso

03

Inteligência Artificial e práticas de avaliação

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Textos de referência à atividade 

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SOBRE O PRODUTO FINAL 

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O trabalho final foi construído no Book Creator, adicionando vários recursos de Inteligência Artificial na sua elaboração.

 

Fica o convite ao acesso e também um desafio: que artefactos foram construídos com a IA? Consegue observar?  

Aqui está a lista completa dos aplicativos de IA utilizados. 

Para ter acesso ao EBOOK, basta clicar na imagem, ou AQUI. 
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SOBRE REFLEXÕES PESSOAIS NO PERCURSO

Observação inicial: nas reflexões do tópico “Inteligência Artificial e práticas de avaliação”, opto por seguir em caminhos diferenciados em relação ao que já foi relatado nos temas 1 e 2. ​​​​​​

A construção do e-book foi realizada integralmente no PADLET, onde é possível perceber uma série de produtos que foram se combinando para o produto final. 

A cada produto, utilizamos a avaliação de pares em bases consistentes, para garantir o alinhamento total do que foi produzido pela atividade. 

Durante a realização da atividade, optamos por utilizar as ferramentas de IA, para reforçar o processo de aprendizagem, já que a forma estava condizente com o tema. 

Foram muitas as possibilidades experimentadas e ressalto a importância em aprofundar nessas plataformas. 

Ao utilizá-las, visamos deixar claro a sua utilização, o que me levou a reflexões profundas sobre questões autorais e éticas no percurso. 

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Para ter acesso ao PADLET, basta clicar na imagem, ou AQUI
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UMA REFLEXÃO MAIS PROFUNDA SOBRE O PROCESSO DE FEEDBACK NA AVALIAÇÃO 

Nesse percurso, durante o processo de aprendizagem e avaliação, ressalto um destaque: os feedbacks ocorridos no processo. Como aluna e docente, foi o ponto de  maior aprendizagem dessa atividade.  

1a etapa: num primeiro momento, o feedback foi realizado entre pares, durante a confeção do trabalho. Os textos produzidos foram analisados pelos pares do grupo, e novas ideias e novos conteúdos foram sugeridos, bem como outros ajustes avaliados. Aqui, aprendi que esse processo da revisão de pares é realmente essencial. Todas as contribuições foram relevantes, e elas não teriam sido incorporadas ao trabalho final, se esse passo não tivesse ocorrido. A aprendizagem? Sempre que possível, peça uma revisão de pares.   

2a etapa: como habitualmente, a professora pediu que disponibilizássemos o trabalho final para avaliação dos demais colegas de turma. Como sempre, foi um processo bastante enriquecido, pois a cada nova avaliação do nosso trabalho, mais pontos interessantes eram trazidos como possíveis contributos. O feedback aqui representou um alargar de fronteiras do conhecimento, por meio da atividade colaborativa.   No entanto, um feedback, dado por uma pessoa específica, chegou com a perceção de uma crítica dura, o que provocou uma reação no grupo, que se juntou para defender as escolhas feitas. Na defensiva, as melhorias sugeridas não foram incorporadas. No final, as críticas eram pertinentes, mas a forma como foi realizada afetou o posicionamento do grupo, que não soube aproveitar o que foi dito. Esses mesmos pontos apareceram como pontos a melhorar no feedback da professora. A aprendizagem? Receba os feedbacks com uma atitude paciente, entendendo que ali pode estar um ponto importante a ser avaliado para melhoria, ainda que não pareça. A leitura ativa, assim como a escuta ativa, é uma competência fundamental aqui.    

3a etapa: após a disponibilização do TRABALHO FINAL, chegou o momento do feedback das docentes. ​A qualidade do feedback recebido nas atividades anteriores já foram muito positiva na minha perceção e colaboraram muito com o meu processo de aprendizagem. Mas, especialmente nessa tarefa, o feedback foi, para além de um passo avaliativo, mais uma camada muito importante ao processo de aprendizagem do tema trabalhado. Ao dar o feedback geral à turma, já foi possível identificar quais teriam sido nossos acertos e quais seriam nossos pontos de melhoria, sem necessidade da professora identificar de que grupo falava. Excelente esse caminho, para mim, aprendizagem pura, na vida real. Já no feedback específico ao trabalho do grupo, as docentes foram muito dedicadas à análise, ressaltando pontos fortes e de melhoria. Pessoalmente, concordei com todos os pontos de melhoria, muito bem detalhados e claros. Esses pontos já entraram no meu mapa de aprendizagem futura. Vale destacar que alguns deles foram discutidos no grupo e até mesmo em experiências anteriores, mas não ficou claro no trabalho, objeto do feedback. A aprendizagem? A qualidade do feedback é parte fundamental do processo de aprendizagem e, nesse momento, os critérios de avaliação devem ficar claros e justificados. É uma demonstração de respeito aos alunos e ao conhecimento. 

Será que teremos a IA no processo de feedback? Certamente.  Mas, a IA substituirá a qualidade do processo acima? Duvido muito. 

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SOBRE OS DESAFIOS E IMPACTOS NO USO DA IA EM PROCESSOS AVALIATIVOS 

De modo a trabalhar nos pontos de melhoria sugeridos pelas docentes no feedback da atividade, segue o meu plano de trabalho para aprofundar o meu estudo e publicar um artigo no blog sobre o tema aprofundado.    

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🧭 REGISTO DE OUTRAS APRENDIZAGENS RELEVANTES ADICIONAIS

Um texto incrível descoberto no processo! 


Furze, L. (2024) Rethinking Assessment for Generative Artificial Intelligence. https://app.box.com/s/clsck39ydtyf4tk6k0sqn2r7lebjzsja

 
 

Uma visão atual sobre a avaliação em tempos de Inteligência Artificial Generativa

 

Leon Furze, um educador com vasta experiência em ensino secundário e superior, iniciou um PhD em 2022 sobre a percepção e uso de tecnologias de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) na educação.

 

Nesse texto, ele se propõe a repensar a avaliação educacional à luz das novas capacidades e desafios apresentados pela IA generativa.

 

Furze introduz a AI Assessment Scale (AIAS), uma ferramenta prática e flexível para integrar GenAI em avaliações educacionais, ajudando a selecionar o nível adequado de uso da IA com base nos objetivos de aprendizagem.

 

Segundo o autor, a IA generativa oferece oportunidades pedagógicas transformadoras, mas também apresenta desafios éticos e acadêmicos. É essencial repensar a narrativa de "trapaça" associada ao uso de IA por estudantes e focar em como essas tecnologias podem apoiar e melhorar o ensino e a aprendizagem. 

 

Furze argumenta que ferramentas de detecção de IA são ineficazes e podem ser injustas. Ele propõe alternativas mais éticas e eficazes para avaliar o trabalho dos alunos, sem depender de detecção de IA, conforme sugestões do quadro abaixo:

 

Sugestões para redesenhar as avaliações:

 

·       Avaliações em pessoa, em tempo real e no local.

·       Uso de portfólios ou diários de escrita.

·       Projetos baseados em desempenho.

·       Conhecimento do estilo de escrita dos estudantes.

·       Reavaliação do que constitui "trapaça".

·       Ensinar explicitamente habilidades para o uso ético de GenAI.

 

Todas essas ações colocam a GEN AI em seu lugar, ou seja, no lugar de auxiliar da aprendizagem, não como protagonista.

 

 

E, para além dessas sugestões, o autor propõe várias formas de avaliação que não dependem de ensaios tradicionais, como por exemplo:

·       projetos multidisciplinares

·       discussões orais

·       trabalhos de campo

E outras ações que enfatizem a autenticidade e relevância, autoral e prática, no processo de aprendizagem.

 

Conclusão

A integração da GenAI na educação requer uma abordagem equilibrada que reconheça tanto os benefícios quanto as limitações dessas tecnologias. Furze defende uma mudança no discurso sobre a IA na educação, focando em seu potencial para enriquecer o aprendizado ao invés de apenas como uma ameaça à integridade acadêmica.

 

Recomendação

Furze encoraja educadores a adotarem práticas de avaliação que valorizem a autenticidade, a criatividade e o pensamento crítico dos alunos, utilizando GenAI de maneira ética e transparente.

JACK e FEI 

Com base nesse texto, tive a oportunidade de construir esse diálogo com auxílio do CHAT GPT. Isso realmente mudou a minha perceção e entendimento do uso da IA nao processo avaliativo: 

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  • A IA prepara os alunos para o futuro: A IA é inevitável no mercado de trabalho e na sociedade em geral. Ao ensinar os alunos a usá-la de forma responsável, os professores os preparam para serem cidadãos e profissionais bem-sucedidos no mundo digital.

  • A IA promove a aprendizagem personalizada: A IA pode ser usada para adaptar o ensino às necessidades individuais de cada aluno, proporcionando uma experiência de aprendizagem mais eficaz e engajadora. 

  • A IA facilita o trabalho dos professores: A IA pode automatizar tarefas repetitivas, como correção de trabalhos e avaliação de testes, liberando tempo para que os professores se concentrem em atividades-chave, como interação com os alunos e planeamento de aulas. 

  • A IA promove a criatividade: A IA pode ser usada para gerar novas ideias e conteúdos, inspirando os alunos a serem mais criativos e inovadores. É preciso deixar de ver a IA como “trapaça” e sim como instrumento de apoio à criatividade e aprendizagem. 

Para ter acesso ao VIDEO, basta clicar na imagem, ou AQUI. 

© 2024 por Andréa Lèbre. Criado com Wix.com

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