IA com Foco nas Pessoas na Educação: Cinco lições do Sul Global

Em apenas seis semanas, alunos do ensino médio em Edo, Nigéria, participando de um programa extracurricular que combinava tutoria de IA com orientação de professores, alcançaram ganhos de aprendizagem de 0,31 desvio padrão, o que equivale a aproximadamente 1,5 a 2 anos de aprendizado escolar. Por trás desses resultados, houve uma intervenção cuidadosamente projetada que colocou professores e alunos no centro, aproveitando a promessa da IA generativa e, ao mesmo tempo, aprendendo com lições cruciais de iniciativas anteriores de tecnologia educacional (EdTech), especialmente durante a pandemia de COVID-19.

Como Especialista em Educação e Co-Líder da Equipe de EdTech do Banco Mundial, tenho sido pioneira, nos últimos anos, em programas educacionais responsáveis impulsionados por IA na Nigéria, Peru, Brasil e outros países. Minha experiência demonstrou que a chave para o sucesso não é a tecnologia em si, mas uma abordagem holística para o design de programas: uma que começa com o problema educacional, considera o contexto local e sempre coloca as pessoas em primeiro lugar.

Neste blog, compartilho cinco perspectivas práticas para apoiar formuladores de políticas e líderes educacionais para uma integração mais responsável e eficaz da IA generativa na educação. Essas lições oferecem uma estrutura para moldar a chamada "revolução da IA" para enfrentar melhor a crise global de aprendizagem.

1. Comece pelo problema educacional, não pela ferramenta de IA

Antes de considerar as ferramentas de IA como uma solução potencial, devemos definir claramente o desafio educacional que pretendemos resolver. Estamos buscando melhorar a qualidade do ensino, fornecer apoio direcionado a alunos com dificuldades em matemática ou aprimorar a alfabetização digital? A mera incorporação da IA não garante seu uso efetivo ou impacto positivo.

Isso se alinha ao princípio do Banco Mundial de "Questionar o porquê": as políticas e os projetos de EdTech devem ser baseados em uma visão clara de mudança educacional. A tecnologia deve ser um meio para um fim, não o fim em si. Isso garante que não adotemos a tecnologia por si só, mas como uma ferramenta direcionada para resolver um problema específico.

2. Foco no propósito do programa: desenvolva uma teoria da mudança sólida

O design eficaz de um programa deve começar com uma teoria da mudança clara, que é uma descrição de como uma intervenção deve gerar as mudanças desejadas, delineando os caminhos causais e as premissas envolvidas. Em outras palavras, ela esclarece a ligação entre atividades, produtos, resultados e os objetivos finais. Por exemplo, a capacitação de professores (atividade) pode levar a novas práticas de ensino (produto), que, por sua vez, melhoram o engajamento dos alunos (resultado) e levam a ganhos de aprendizagem (impacto).

Ter uma teoria da mudança sólida não apenas apoiará uma visão clara de como a ferramenta de IA pode auxiliar no propósito pretendido do programa, mas também destacará as principais atividades e produtos necessários para que isso aconteça (por exemplo, capacitação de professores, diretrizes sobre alfabetização em IA, grupos focais com alunos ou pais, etc.) e estabelecerá indicadores que meçam o uso, o progresso e o engajamento.

Além disso, uma teoria da mudança bem articulada fornece a base para a avaliação de impacto, ajudando a construir a base de evidências sobre o que funciona e o que não funciona ao integrar a IA na educação.

3. O contexto é fundamental: projete para as necessidades do local

O sucesso da integração da IA depende da compreensão do contexto local. Fatores como conectividade, eletricidade e disponibilidade de dispositivos devem moldar a escolha de ferramentas e conteúdo. Por exemplo, em áreas com dispositivos limitados, como laptops ou desktops, ou com Wi-Fi intermitente, o uso de celulares pode ser uma opção mais adequada, como visto em uma iniciativa em Gana.

O contexto também deve informar a seleção de conteúdo e ferramentas. Por exemplo, os materiais de treinamento para professores e alunos na Nigéria e no Peru foram personalizados para suas respectivas culturas e realidades locais, evitando uma abordagem única e garantindo relevância e acessibilidade.

4. A tecnologia a serviço das pessoas

A educação é, fundamentalmente, sobre conexões humanas. O uso da IA generativa deve estar a serviço de professores e alunos, apoiando suas necessidades e focando em melhorar as práticas de aprendizagem e ensino. Isso significa envolver as partes interessadas, desde professores e alunos até pais e diretores de escolas, para co-criar os programas. Também requer uma alfabetização em IA abrangente, priorizando as necessidades dos alunos, abordando preocupações e limitações e fomentando comunidades de prática eficazes e inclusivas, entre outras considerações.

No ano passado, em Lima, Peru, realizamos grupos de discussão em escolas públicas para entender o uso atual da IA pelos professores e como eles imaginavam que ela poderia ajudá-los em seu trabalho diário. Esse processo colaborativo nos levou a selecionar professores inovadores que co-criaram materiais de treinamento conosco e identificaram casos de uso em que a IA poderia aprimorar suas práticas de ensino.

Essa abordagem com foco nas pessoas garante que a tecnologia capacite, em vez de substituir, o elemento humano na educação.

5. Garanta que o produto seja adequado ao propósito e ao contexto

Finalmente, qualquer ferramenta ou solução de IA deve ser adequada ao contexto e ao propósito específicos. Isso envolve uma avaliação cuidadosa de suas características, incluindo, mas não se limitando a:

• Segurança e privacidade: o produto possui políticas robustas para proteger os dados dos usuários?
• Adequação cultural e linguística: a ferramenta está disponível nos idiomas locais, é sensível às normas culturais e projetada para evitar vieses e estereótipos?
• Adaptabilidade: a solução pode ser personalizada para as necessidades específicas do ambiente educacional e de diversos alunos?
• Otimizado para a aprendizagem: a ferramenta está alinhada com os princípios da ciência da aprendizagem e foi avaliada com os usuários-alvo?
• Acessibilidade: existem opções offline e suporte para alunos com deficiência?

Esta estrutura dos “5 Ps” – Problema, Propósito, Parâmetros, Pessoas e Produto – oferece uma abordagem estruturada para o design e a implementação de programas de IA na educação.

Uma estrutura prática para a integração responsável da IA

Para ajudar a orientar o design de programas, considere estas questões-chave em cada etapa:

• Problema: Qual é o problema educacional que está sendo abordado? A tecnologia educacional ajudaria? De que forma? Se sim, a IA generativa desempenharia um papel?
• Propósito: Qual é o objetivo principal do programa? Existem evidências emergentes de casos de uso anteriores? A IA generativa estaria em segundo plano ou visível para o usuário? Você pode ilustrar como a IA está articulada em sua teoria da mudança?
• Parâmetros (Contexto): Quais são as condições de conectividade e eletricidade? Que tipos de dispositivos estão disponíveis? As ferramentas de IA podem ser adaptadas ao contexto?
• Pessoas: Quem deve ser envolvido na co-criação? Quais são suas visões sobre a IA na educação? Eles já usaram ferramentas de IA ou receberam treinamento de alfabetização em IA?
• Produto: A solução é adequada ao propósito e ao contexto? Existem políticas de segurança e privacidade em vigor? Ela é adequada ao idioma e à cultura locais?

Conclusão

O debate em torno da IA na educação é muitas vezes polarizado, mas a integração responsável exige nuance e liderança. Os líderes educacionais devem se comprometer não apenas com o uso responsável, mas também com o design e a implementação responsáveis de programas de IA. A revolução da IA na educação não é algo a ser aceito passivamente; é uma oportunidade de moldar ativamente soluções que enfrentem a crise global de aprendizagem.

Ao focar em problemas claros, articular propósito e objetivos, projetar para o contexto local e colocar as pessoas no centro, podemos construir uma estrutura para a integração responsável da IA que realmente sirva a alunos e professores. Convido vocês a compartilharem suas experiências e a participarem do debate enquanto trabalhamos juntos para aproveitar o potencial da IA para a educação.

Esta postagem foi originalmente publicada no blog “Voices”, da Blavatnik School of Government da Universidade de Oxford.