A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) NOS CURSOS A DISTÂNCIA: VANTAGENS, DESVANTAGENS E DESAFIOS

A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) NOS CURSOS A DISTÂNCIA: VANTAGENS, DESVANTAGENS E DESAFIOS

Nome do Aluno(a)¹

RESUMO

Este artigo tem como objetivo buscar analisar a utilização da Inteligência Artificial (IA) nos cursos educacionais na modalidade a distância (EaD), analisando seus desafios, vantagens e desvantagens. Utilizando como o meio para isso, uma revisão na literatura direcionada a essa temática, onde irão ser abordados os impactos da IA na avaliação de desempenho, em sua personalização do ensino, o seu suporte aos alunos e a todos que fazem parte da gestão educacional. Também serão analisadas questões que visam a privacidade, a ética, e os desafios que englobam a capacitação do docente em sua implementação. Sabendo que alguns desses resultados irão nos mostrar que a IA possui um grande potencial de aprimoramento no EaD, e que a sua utilização pedagógica irá requerer um plano bem cuidadoso e que leve em consideração todos os aspectos pedagógicos. Acrescentando também, como a educação a distância (EaD) tem avançado de maneira consideravelmente rápida nas últimas décadas, tendo como grande responsável o impulsionamento tecnológico com as suas ações inovadoras, fazendo com que a sua demanda se mantenha na crescente, respaldada na flexibilidade e acessibilidade proporcionada no ensino.

¹ Fernando Wersdy Flor Roque, Graduação. Especialização. Mestrando em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University.

Palavras-chave: Inteligência Artificial (IA). Educação a Distância (EaD). Tecnologia. Ensino.

ABSTRACT

This article aims to analyze the use of Artificial Intelligence (AI) in distance learning (EaD) educational courses, analyzing its challenges, advantages and disadvantages. Using as the means for this, a review of the literature focused on this topic, which will address the impacts of AI on performance assessment, its personalization of teaching, its support for students and everyone who is part of educational management. Issues related to privacy, ethics, and challenges involving teacher training in its implementation will also be analyzed. Knowing that some of these results will show us that AI has great potential for improvement in distance learning, and that its pedagogical use will require a very careful plan that takes into account all pedagogical aspects. Also adding, how distance education (EaD) has advanced considerably quickly in recent decades, largely responsible for the technological boost with its innovative actions, ensuring that its demand continues to grow, supported by flexibility and accessibility provided in teaching.

Keywords: Artificial Intelligence (AI). Distance Education (EaD). Technology. Teaching.

Introdução

A integração da educação a distância e a Inteligência Artificial (IA) tem se apresentado como uma tendência transformadora e crescente dentro do cenário da educação contemporânea. Onde a tecnologia emergente se oferece com possibilidades novas para personalizar qualquer tipo de aprendizado, automatizando os afazeres administrativos e melhorando a eficiência do ensino online. Segundo Ferreira et al. (2023), “a Inteligência Artificial na educação promove uma aprendizagem mais profunda, auxilia os educadores ao promover uma gestão do conhecimento mais focada e ágil, tornando todo o processo de trabalho em sala de aula mais dinâmico, atraindo ativamente a atenção e o interesse e engajamento pleno dos alunos”.

Ainda de acordo com Picão et al. (2023), “a Inteligência Artificial tem demonstrado um papel na personalização do ensino e da aprendizagem, de acordo com as necessidades e preferências de cada aluno, destacando suas dificuldades e fornecendo feedback mais preciso e rápido”. Com isso a inclusão das leituras de algoritmos avançados faz avanços positivos que possibilitam criar uma análise sobre o desempenho individual de cada educando, verificando e identificando também os seus pontos fracos e fortes, com essa soma de ações se torna uma ferramenta facilitadora durante o processo, porque possibilita ainda se adaptar o ritmo de ensino e o conteúdo de acordo com as necessidades específicas de cada estudante.

Pensando nos sistemas de IA, citando como os assistentes virtuais e chatbots, que podem oferecer um suporte de 24 horas por dia aos alunos, em 7 dias por semana. Silva (2023) menciona que “a inteligência artificial apresenta questões aos estudantes, arquiva as suas respostas, para avaliar o desempenho, como também auxiliar nas possibilidades de interação com os objetivos de aprendizagem, nos cursos híbridos e a distância” o que faz com que os estudantes em geral possam obter respostas de maneira rápida para qualquer dúvida, mesmo sendo ela em horários oportunos como fora do horário comercial, durante datas de feriados e assim receberem um feedback imediato sobre pesquisas, exercícios e avaliações.

Desvantagens e Desafios da IA na Educação a Distância Dependência excessiva da tecnologia

Uma das principais preocupações vinculadas à implementação da Inteligência Artificial (IA) educação a distância é a situação do risco de dependência excessiva da tecnologia pelo usuário. Lugmayr et al. (2016) apontam que “à medida que os alunos se tornam mais dependentes de soluções automatizadas, pode haver um enfraquecimento dessas importantes habilidades cognitivas”. Essa ação pode fazer com que venha acontecer uma redução das habilidades para resolução de problemas dos alunos e pensamentos críticos , e ainda também incidindo para reduzir a interação entre nós humanos, o que é essencial para o aprimoramento de habilidades emocionais, sociais e de aprendizagem.

Com a análise das questões éticas e de privacidade a coleta de grandes volumes de dados dos educandos levanta-se questões necessárias e importantes sobre a segurança da informação e privacidade. Floridi e Cowls (2019) aponta que “o uso de IA na educação pode comprometer a proteção de informações sensíveis, exigindo regulamentações e medidas de segurança mais rígidas para garantir a privacidade dos alunos”, assim é fundamental que todas instituições de ensino venham implementar medidas bem rigorosas que visam proteger os dados dos estudantes e garantir total transparência no uso dessas informações coletadas.

Pensando no viés algorítmico e equidade, sistemas de IA conseguem multiplicar ou amplificar os vieses existentes caso não sejam mantidos de maneira cuidadosamente projetados e monitorados. Dietvorst et al. (2018) também alerta que “se os algoritmos de IA forem baseados em dados tendenciosos, isso pode levar a decisões igualmente tendenciosas e injustas”, o que pode levar assim a disparidades em acesso à educação e em seus resultados de aprendizagem, destacando principalmente os grupos historicamente marginalizados.

Sobre os desafios na implementação da IA na educação a distância a infraestrutura tecnológica uma das principais situações desafiadoras para a adoção no geral da IA na EaD, é a sua necessidade de se obter uma boa infraestrutura tecnológica de maneira mais robusta, Teles e Nagumo (2023) abordam “os desafios econômicos e de acesso relacionados à IA no ensino superior”, o destaque é que muitas instituições de ensino, especialmente em locais com menor desenvolvimento, podem ficar sem ter acesso aos recursos que se necessita para implementação e assim manter sistemas de IA avançados.

A integração com métodos tradicionais de ensino, busca conseguir encontrar um equilíbrio que seja melhor adequado entre a utilização da IA e os métodos tradicionais de ensino é de muito desafio significativo para Costa, Feitosa Filho e Bottentuit Junior (2019) pontuam que “os aplicativos e recursos baseados em IA desempenham um papel de apoio aos professores em suas práticas com os estudantes e não visam eliminar as metodologias existentes, mas enriquecê-las”, sendo importante que a tecnologia possa ser vista como uma complementação, e de maneira alguma como um substituto, onde poderia vir se sobrepondo a interação humana no processo educacional.

Quanto a sua avaliação da eficácia e qualidade, avaliação essa sobre a qualidade dos sistemas de IA na educação e sua eficácia se torna como um desafio contínuo, onde é preciso desenvolver metodologias com métricas adequadas e específicas para medir o impacto real dessas tecnologias no aprendizado, com o tocante no desenvolvimento dos alunos, como observam Rasul et al. (2023), existem “limitações em avaliar os resultados de aprendizagem e potenciais vieses e informações falsificadas no processamento de informações”.

As estratégias que auxiliam a superar os desafios com o desenvolvimento de políticas e diretrizes éticas, sendo muito importante que os órgãos reguladores e instituições de ensino desenvolvam suas diretrizes com políticas claras referente ao uso responsável da IA e ético sobre a educação a distância, sendo se que deve incluir uma transparência algorítmica, buscando a proteção de dados e equidade no acesso à tecnologia. Holmes e Miao (2023) destacam que, “usar IA na aprendizagem tornou-se uma questão bastante controversa devido a certos novos desafios e riscos educacionais”, o que deixa reforçado a importância de uma abordagem ainda mais cuidadosa.

Os investimentos em pesquisas e no seu desenvolvimento, sabendo que o investimento contínuo em pesquisas e no desenvolvimento se torna algo essencial visando aprimorar as tecnologias de IA e abordar suas limitações atuais, isso inclui o desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados e adaptáveis, bem como a criação de interfaces mais intuitivas e acessíveis. Luckin et al. (2016) discutiram “o uso de IA para personalizar a aprendizagem em ambientes virtuais”, demonstrando assim a importância da pesquisa contínua nesta área.

A colaboração entre educadores e desenvolvedores, com a colaboração próxima entre os desenvolvedores de IA e os profissionais da educação é de muita importância, porque irão buscar situações para garantir que as projeções tecnológicas sejam direcionadas com princípios pedagógicos sólidos em sua base e que atendam às situações reais dos professores e alunos. Para Carmona, Furtado e Cortês (2021) exploraram que “a IA na prevenção da evasão escolar”, se respaldando para essa colaboração, onde irá poder resultar em soluções eficazes para problemas educacionais com suas especificidades.

Considerações Finais

A integração da educação a distância com a Inteligência Artificial proporciona um potencial significativo que já é real e irá continuar a transformar e favorecer a uma melhora no processo de ensino-aprendizagem. Possuindo vantagens como, automação de tarefas administrativas, personalização do aprendizado, e o suporte de continuidade aos alunos, sendo bem promissoras para a educação futura. No entanto, é muito importante analisar as informações coletadas sobre os desafios associados e as suas desvantagens tais como situações éticas, de equidade e sua necessidade de capacitação, de maneira muito embasada na proatividade do responsável. Porque à medida que se tem um avanço, se torna essencial obter um maior equilíbrio entre os valores fundamentais da educação e as inovações tecnológicas. Com a Inteligência Artificial sendo vista como uma oportunidade muito poderosa de aprimoramento, e descartando quaisquer possibilidades de substituição do papel crucial dos educadores no processo de aprendizagem, os desafios relacionados aos aspectos éticos do uso da IA, fazem com que o futuro da educação a distância com IA seja muito abrangente, extenso, necessário e também promissor, mas que irá requerer um grande compromisso contínuo com pesquisas, visando adaptação de suas necessidades em constância requerida pelos educadores e alunos, com enfrentamentos que são permeados pelos desafios de frente, a fim de capitalizar as vantagens oferecidas pela IA, vislumbrando um futuro educacional que seja verdadeiramente educacional, transformador e universal, somando para nossa sociedade contemporânea.

Referências Bibliográficas

AGUIAR, E.; HERMOSILLA, J. L. G. Inteligência artificial na educação. Revista Interface Tecnológica, v. 10, n. 1, p. 57-67, 2013.

ALMEIDA DE SOUZA, L.; FERREIRA DA FONSECA, L. C. Evasão no ensino superior brasileiro: desafios e perspectivas. Revista Brasileira de Educação, v. 25, 2020.

ANDRADE, M. V. M.; FRANCISCO, D. J.; MENEGUSSI, L. R. Inteligência artificial na educação: um panorama das produções científicas brasileiras. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 27, n. 2, p. 207-223, 2019.

ARRUDA, E. P. et al. Educação híbrida: desafios e possibilidades. Educação em Revista, v. 35, 2019.

BARROS, M. G. et al. Inteligência artificial na educação: uma revisão sistemática da literatura. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 29, n. 1, p. 7-30, 2021.

BOULAY, B. D. Artificial intelligence as na effective classroom assistant. IEEE Intelligent Systems, v. 31, n. 6, p. 76-81, 2016.

CARMONA, L. J. M.; FURTADO, J. J. V.; CORTÊS, M. C. Inteligência artificial na prevenção da evasão escolar. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 29, n. 1, p. 31-55, 2021.

COSTA, A. R.; FEITOSA FILHO, J. C.; BOTTENTUIT JUNIOR, J. B. Inteligência artificial

na educação: uma revisão sistemática de literatura. Revista Observatório, v. 5, n. 6, p. 374-398, 2019.

FERREIRA, A. C. et al. A inteligência artificial na educação: transformação e desafios. Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, v. 18, n. 1, p. 1-15, 2023.

FLORIDI, L.; COWLS, J. A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, v. 1, n. 1, 2019.

LUCKIN, R. et al. Intelligence unleashed: Na argument for AI in education. Pearson, 2016.

PICÃO, I. F. et al. Inteligência artificial na educação: uma revisão sistemática da literatura. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 31, n. 1, p. 160-179, 2023.

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Artificial intelligence: a modern approach. 3rd ed. Pearson, 2016.

SANTOS, L. M. et al. Inteligência artificial na educação: desafios e oportunidades. Revista Brasileira de Educação, v. 28, 2023.

SILVA, J. C. A inteligência artificial na educação: possibilidades e desafios. Revista Brasileira de Educação, v. 28, 2023.

TELES, L.; NAGUMO, E. Uma inteligência artificial na educação. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 31, n. 1, p. 180-199, 2023.