Aprimorando a Alfabetização em IA no Ensino Superior: Um Estudo de Métodos Mistos sobre as Experiências dos Estudantes com Ferramentas de IA

A inteligência artificial (IA) tornou-se cada vez mais prevalente na educação, transformando a forma como os alunos aprendem e interagem com a informação. À medida que tecnologias de IA, como a IA generativa (GenAI), continuam a evoluir, há uma necessidade crescente de alfabetização em IA entre estudantes e educadores. Este estudo contribui para a literatura emergente sobre alfabetização em IA no ensino superior, explorando como a exposição dos estudantes de pós-graduação a mecanismos de revisão de IA e ferramentas de geração de imagens em IA influencia seu desenvolvimento percebido de alfabetização em IA. A alfabetização em IA abrange a capacidade de entender, avaliar e aplicar criticamente tecnologias de IA em vários contextos. No ensino superior, desenvolver a alfabetização em IA é crucial para preparar os alunos para navegar em um mundo impulsionado por IA e utilizar ferramentas de IA de forma eficaz em suas vidas acadêmicas e profissionais. Esta pesquisa investiga as perspectivas dos alunos sobre maneiras eficazes de aprimorar sua alfabetização em IA por meio de experiências práticas com ferramentas de IA em cursos de educação de pós-graduação.

Este estudo empregou uma abordagem de estudo de caso misto e convergente, combinando dados quantitativos de pesquisa com insights qualitativos das reflexões dos alunos. A pesquisa foi realizada em três cursos online de 8 semanas na Faculdade de Educação de uma universidade do meio-oeste dos Estados Unidos. Dos 61 alunos matriculados, 37 se voluntariaram para participar do estudo. Os participantes eram principalmente mulheres brancas entre 25 e 45 anos, cursando graus de pós-graduação em educação e humanidades. Sua exposição anterior a tecnologias de IA variava, com 22% relatando alta familiaridade e 22% sem familiaridade com conceitos de IA. O estudo focou nas experiências dos alunos com duas aplicações principais de IA: uma ferramenta de revisão de IA especializada para avaliar ensaios complexos e ferramentas de geração de imagens baseadas em IA para refletir sobre experiências de aprendizado.

O estudo utilizou uma abordagem ciber-social holística para explorar o desenvolvimento percebido da alfabetização em IA pelos alunos. Essa abordagem envolveu: 1. Uma ferramenta de revisão GenAI de uma plataforma de aprendizado social, projetada e desenvolvida pela equipe de pesquisa 2. Ferramentas de geração de imagens GenAI para reflexões dos alunos 3. Exposição crítica a tópicos relacionados à IA por meio de recursos e discussões do curso A ferramenta de revisão de IA interagiu com o GPT da OpenAI para fornecer feedback automatizado sobre os projetos dos alunos, complementando o feedback de colegas e instrutores. A ferramenta foi aprimorada por meio de engenharia de prompts, ajuste de precisão, transparência, moderação humana e integração de ontologias disciplinares. Os alunos trabalharam em projetos multimodais examinando tecnologia, teoria educacional e prática ao longo do semestre. Eles receberam feedback tanto de IA quanto de colegas em diferentes estágios do processo de desenvolvimento, permitindo que comparassem e refletissem sobre os dois tipos de revisões.

A coleta de dados envolveu pesquisas antes e depois do curso e reflexões dos alunos sobre seu progresso em alfabetização em IA. As pesquisas investigaram a familiaridade dos participantes com conceitos de IA, a confiança no uso de ferramentas de IA e a experiência com geração de imagens em IA. Os dados quantitativos das pesquisas foram analisados usando estatísticas descritivas e inferenciais, incluindo testes t de amostras pareadas para determinar mudanças significativas na alfabetização em IA relatada pelos participantes. Os dados qualitativos das respostas abertas das pesquisas e das reflexões dos alunos foram submetidos a uma análise temática para identificar temas e experiências comuns relacionadas ao desenvolvimento da alfabetização em IA.

Os resultados do estudo revelaram várias percepções-chave sobre o desenvolvimento da alfabetização em IA pelos alunos: 1. Aumento da familiaridade com conceitos de IA: Os alunos relataram um aumento significativo em sua compreensão de conceitos de IA e aprendizado de máquina após o curso (a média aumentou de 2,62 para 3,22 em uma escala de 5 pontos). 2. Aumento da confiança no uso de ferramentas de IA: A confiança percebida dos participantes em utilizar ferramentas de IA para fins educacionais melhorou substancialmente (a média aumentou de 2,41 para 3,27). 3. Melhoria nas habilidades de criação de prompts: Os alunos relataram maior proficiência na elaboração de prompts para geração de imagens em IA (a média aumentou de 2,16 para 3,35). 4. Reconhecimento da utilidade da IA: Após o curso, 67% dos participantes consideraram as ferramentas de geração de imagens em IA pelo menos moderadamente úteis para sua experiência de aprendizado. 5. Avaliação crítica do feedback da IA: Os alunos desenvolveram a capacidade de identificar vantagens e desvantagens do feedback da IA em comparação com as revisões humanas, demonstrando habilidades de pensamento crítico aprimoradas relacionadas às aplicações de IA.

A análise temática das reflexões dos alunos revelou vários aspectos importantes de suas experiências com IA: 1. Processo de aprendizado iterativo: Os alunos descreveram sua interação com ferramentas de geração de imagens em IA como um processo iterativo de tentativa e erro, levando a habilidades aprimoradas na criação de prompts. 2. Expressão criativa: Os participantes usaram imagens geradas por IA para expressar suas experiências com revisões de colegas e de IA de forma metafórica, demonstrando aplicações criativas das ferramentas de IA. 3. Percepções positivas sobre a IA: Os alunos viam a IA como uma ferramenta poderosa, inteligente e colaborativa que aumenta a produtividade e apoia o desenvolvimento cognitivo. 4. Aumento do interesse em aplicações de IA: A exposição às revisões de IA despertou um interesse maior em explorar potenciais aplicações de IA em contextos acadêmicos e profissionais futuros. 5. Integração da IA em práticas pessoais: Os alunos que tiveram mais experiência com a ferramenta de revisão de IA relataram incorporar ferramentas de IA como o ChatGPT de forma mais extensiva em suas práticas pedagógicas e estudos pessoais.

Os resultados do estudo têm várias implicações para a integração da IA no ensino superior: 1. Experiência prática: Proporcionar aos alunos oportunidades de interagir diretamente com ferramentas de IA pode aprimorar significativamente sua alfabetização em IA e confiança no uso dessas tecnologias. 2. Feedback complementar: Combinar revisões de IA e de colegas pode oferecer aos alunos uma compreensão mais abrangente de seu trabalho e desenvolver habilidades de avaliação crítica. 3. Aplicações criativas: Incentivar os alunos a usar ferramentas de IA para expressão criativa pode fomentar o pensamento inovador e um envolvimento mais profundo com as tecnologias de IA. 4. Estratégias personalizadas: Os educadores devem considerar desenvolver estratégias educacionais personalizadas para maximizar a adoção de ferramentas de IA e o desenvolvimento da alfabetização com base nas diversas necessidades e níveis de alfabetização em IA dos alunos. 5. Desenvolvimento contínuo de habilidades: À medida que as tecnologias de IA continuam a evoluir, as instituições de ensino superior devem priorizar o desenvolvimento contínuo da alfabetização em IA tanto para alunos quanto para educadores.

Embora este estudo forneça insights valiosos sobre o desenvolvimento da alfabetização em IA no ensino superior, ele possui algumas limitações: 1. Dados autorrelatados: O estudo baseou-se nas percepções autorrelatadas dos alunos sobre a alfabetização em IA, que podem não refletir totalmente o desenvolvimento real de habilidades. 2. Tamanho da amostra limitado: O estudo envolveu uma amostra relativamente pequena de 37 participantes de uma única universidade, limitando a generalização. 3. Contexto educacional específico: A pesquisa focou em cursos de educação de pós-graduação, e os resultados podem não se aplicar igualmente a outras disciplinas ou níveis educacionais. Direções futuras de pesquisa poderiam incluir: 1. Avaliação objetiva: Desenvolver e implementar medidas objetivas de alfabetização em IA para complementar os dados autorrelatados. 2. Estudos longitudinais: Investigar os impactos de longo prazo da integração da IA na alfabetização em IA dos alunos e no desempenho acadêmico. 3. Pesquisa interdisciplinar: Explorar o desenvolvimento da alfabetização em IA em várias disciplinas acadêmicas e níveis educacionais. 4. Considerações éticas: Examinar as implicações éticas da integração da IA no ensino superior e desenvolver estruturas para o uso responsável da IA. 5. Estratégias pedagógicas: Investigar abordagens pedagógicas eficazes para aprimorar a alfabetização em IA em diversas populações estudantis.