Quais são os principais desafios e oportunidades para o uso da IA no processo de ensino e aprendizagem em Administração?
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Boas-vindas à Consulta Pública sobre Inteligência Artificial no Brasil.
A primeira fase da Consulta Pública chegou ao fim, mas você ainda pode participar da conversa! Todas as contribuições enviadas até o dia 02 de dezembro de 2024 foram analisadas e serão publicadas em breve no site do ITS.
Você ainda pode compartilhar sua opinião e participar das futuras fases da Consulta. Além disso, pode continuar votando nas proposições que extraímos dessa primeira fase: Área da Saúde - Academia e Movimento Maker
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Oi Marco, boa pergunta. A IA é uma ferramenta que pode ser utilizada em diversos contextos de aprendizagem e ensino (seja na Administração ou em outras áreas do conhecimento). A própria OpenAI fez um material sobre isso: https://openai.com/index/teaching-with-ai/
Um estudo da universidade de Cornell (https://arxiv.org/abs/2305.03433) listou os principais desafios e oportunidades de implementar sistemas de IA em sala de aula: Oportunidades
Autocompletar Diálogos entre Professores e Alunos:
Utilização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para enriquecer e aumentar os diálogos entre professores e alunos.
Criação de conversas inovadoras e significativas que podem melhorar a qualidade do ensino.
Transferência de Conhecimento e Estilo de Ensino:
Capacidade de transferir o conhecimento e o estilo de ensino de instrutores experientes para diferentes tópicos ou disciplinas.
Emulação de metodologias de ensino bem-sucedidas para aprimorar a proficiência pedagógica dos professores.
Avaliação de Conteúdo Gerado por IA (AIGC):
Desenvolvimento de padrões para avaliação de conteúdo gerado por IA.
Melhoria da eficácia das iniciativas de IA para Educação.
Desafios
Processamento de Conversas Longas:
Dificuldade em lidar com conversas extensas e condensar informações de maneira eficaz para realizar tarefas subsequentes.
Transferência Manual de Diálogos de Ensino:
Desafio de transferir manualmente um diálogo de ensino para outro tópico, devido à falta de compreensão completa do conteúdo original pelos professores.
Supervisão e Aprendizado por Reforço:
Necessidade de supervisão humana e aprendizado por reforço para melhorar o conteúdo gerado por IA.
Integração de humanos no loop para ajustar e refinar os modelos de IA.
Inconsistência de Conteúdo:
Inconsistência entre o conteúdo ensinado pelos professores e o coberto nas gravações de especialistas, dificultando a transferência de conhecimento.