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Há alguns anos, a IA está revolucionando numerosos setores, e a formação profissional e acadêmica não é exceção. Capaz de analisar dados em massa e adaptar conteúdos em função das necessidades individuais, a IA está se tornando uma ferramenta poderosa para acompanhar formadores e estudantes: https://www.cegos.com/en/news-and-resources/blog-global-learning-and-development/transformation-of-the-ld-function/the-future-of-ai-training-is-here.

Enquanto alguns temem uma automatização excessiva, é essencial compreender que a IA não substitui o formador, mas o auxilia. Em um contexto em que a formação à distância e híbrida está ganhando importância, ela oferece soluções valiosas para tornar o ensino mais eficaz e interativo.

Uma maior personalização do aprendizado

Uma das maiores contribuições da IA na formação é sua capacidade de se adaptar às necessidades individuais dos alunos. Em vez de impor um percurso uniforme, ela analisa em tempo real o desempenho e as preferências de cada estudante para propor exercícios direcionados e recursos adaptados.

Por exemplo, plataformas de aprendizagem como Coursera e Duolingo já integram algoritmos capazes de ajustar o nível de dificuldade dos exercícios de acordo com os erros e acertos de cada aluno. Isso permite não apenas uma progressão mais fluida, mas também uma melhor retenção dos conhecimentos.

Automatização das tarefas pedagógicas e administrativas

A IA também simplifica a gestão cotidiana da formação assumindo algumas tarefas repetitivas, deixando assim aos formadores mais tempo para o apoio humano e o planejamento didático.

• Correção automatizada das avaliações: Soluções como Gradescope analisam as respostas dos estudantes e atribuem uma nota segundo critérios definidos, garantindo uma avaliação mais rápida e coerente.

• Criação de conteúdos didáticos: Ferramentas de IA generativa podem auxiliar os formadores na redação de materiais didáticos ou no planejamento de quizzes interativos.

• Gestão e monitoramento dos alunos: Analisando os resultados e o envolvimento dos participantes, a IA pode detectar as dificuldades encontradas e propor estratégias para resolvê-las.

Esta automatização melhora a eficiência global da formação, garantindo ao mesmo tempo um acompanhamento mais preciso e personalizado.

A IA e a interação em tempo real

A IA não se limita à análise de dados, ela também intervém ativamente nas trocas entre formadores e alunos, reforçando assim o engajamento e a motivação.

• Chatbots e assistentes virtuais: Soluções como ChatGPT ou IBM Watson Education respondem continuamente às perguntas dos alunos, oferecendo assistência imediata fora dos horários de formação.

• Tradução e acessibilidade: Graças à IA, os cursos podem ser automaticamente legendados e traduzidos, tornando os conteúdos acessíveis aos estudantes não lusófonos ou às pessoas com deficiência.

Estas funcionalidades permitem aos alunos progredirem em seu próprio ritmo beneficiando-se de um suporte personalizado.

Os desafios e limites da IA na formação

A adoção da IA no ensino abre numerosas perspectivas, mas também coloca desafios importantes que requerem uma reflexão aprofundada.

• A adaptação dos formadores: A introdução da IA implica uma transformação das práticas pedagógicas. Os formadores devem aprender a utilizar estas ferramentas e compreender seus mecanismos para integrá-las de forma inteligente em seus cursos. Esta transição requer tempo e formação, o que pode ser um obstáculo para alguns profissionais: https://www.cegos.com/en/news-and-resources/blog-global-learning-and-development/learning-trends/how-will-ai-change-the-trainers-job.

• Os vieses algorítmicos: Os sistemas de IA funcionam com base em dados existentes. Se estes dados são enviesados - por exemplo, se favorecem um certo tipo de resposta ou refletem desequilíbrios sociais -, as recomendações e decisões da IA correm o risco de serem injustas. Isso pode criar desigualdades na aprendizagem, com alguns estudantes recebendo sugestões menos pertinentes em função de seu perfil. É portanto essencial desenvolver algoritmos mais transparentes e diversificar as fontes de aprendizagem das IAs para limitar estes efeitos. Leitura complementar: https://www.ibm.com/think/topics/algorithmic-bias.

• A proteção dos dados pessoais: A IA requer a coleta e análise de numerosas informações sobre os alunos. Isso levanta questões cruciais sobre a privacidade e a utilização destes dados. Quem tem acesso? Como são armazenados e utilizados? A implementação de regulamentações rigorosas e soluções respeitosas da privacidade, como o processamento local dos dados nos dispositivos dos usuários em vez de em servidores remotos, poderia limitar estes riscos.

É portanto fundamental enquadrar estas tecnologias com regras claras para garantir um uso ético e transparente: https://www.cnil.fr/en/ai-system-development-cnils-recommendations-comply-gdpr.

Conclusão

A inteligência artificial não substitui o formador, ela o acompanha e enriquece seu papel. Personalizando os percursos, automatizando algumas tarefas e melhorando a interação com os alunos, ela oferece imensas possibilidades para a educação. No entanto, sua integração deve ser pensada e controlada para preservar os valores essenciais da transmissão do saber: a troca humana, a pedagogia e a criatividade.