Quatro pilares da investigação sobre inteligência artificial para a educação

Jill-Jênn Vie, investigador da equipa do projeto Soda no centro Inria de Saclay, interroga-se sobre a forma como a inteligência artificial irá transformar a experiência de aprendizagem.

Longe de ter uma resposta definitiva, identificou quatro domínios de análise e de investigação:

1. A equidade, a confidencialidade e a transparência das decisões.
   
   É importante garantir que os algoritmos de IA não amplificam os preconceitos existentes e que, em vez disso, trabalham para reduzir as desigualdades.
   

   "Muitos intervenientes estão de acordo com o desejo da CNIL de minimizar os dados e querem excluir a variável género nos seus sistemas de IA, mas, pelo contrário, precisamos de ser capazes de medir a discriminação para podermos reduzir as desigualdades."
   

2. Métricas úteis para professores e alunos (análise da aprendizagem).
   
   Ser capaz de dar feedback aos alunos para que saibam onde se encontram no espaço de conhecimento e como estão a progredir.
   
   
3. Prever o desempenho dos alunos.
   
   Para poder intervir a montante, detetar os alunos com dificuldades e adaptar o ensino em conformidade.
   
   
4. Geração automática de conteúdos: trabalhos escritos, exercícios ou correcções.
   
   Temos uma verdadeira oportunidade de gerar exercícios adaptados às dificuldades dos alunos.

Muitas vezes pensamos nos riscos, sem considerar as muitas oportunidades que a IA pode trazer para a educação e a formação.

Para ler o artigo completo: Os quatro pilares da investigação em IA para a educação

Ilustração: Rawpixel - DepositPhotos

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