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A IA pode ajudar os alunos durante as aulas, automatizar o trabalho dos professores ou identificar alunos que possam estar a ficar para trás numa escola ou universidade. Eis alguns casos de utilização da IA na educação.
Os alunos beneficiam de uma aprendizagem mais personalizada, de um feedback mais rápido e de apoio adicional quando têm dificuldades com um tema. Podem praticar ao seu próprio ritmo e obter ajuda fora do horário normal das aulas. A IA também torna a aprendizagem mais acessível a pessoas com diferentes necessidades físicas, sensoriais ou de aprendizagem, através de legendas, conversão de texto em voz, reconhecimento de voz e conteúdos adaptados.
Os docentes dedicam menos tempo a tarefas rotineiras, como a preparação de aulas, a correção de trabalhos, o feedback e a elaboração de relatórios. A IA também lhes proporciona uma visão mais clara do progresso dos alunos, das lacunas de aprendizagem e das áreas em que pode ser necessário um apoio adicional.
A IA facilita aos pais o acompanhamento do progresso dos seus filhos, da assiduidade, dos trabalhos em falta e das áreas que possam necessitar de maior atenção. Pode reunir estas informações, destacar alterações importantes e enviar atualizações ou lembretes sobre trabalhos escolares, prazos e eventos futuros.
A IA ajuda as instituições de ensino a gerir tarefas administrativas de rotina, a responder mais rapidamente a perguntas frequentes e a planear o pessoal, os horários, os orçamentos e a capacidade dos cursos. Facilita também a análise das alterações nas matrículas, na retenção e na procura dos cursos.
As mesmas aplicações da IA na educação podem funcionar de forma muito diferente de um contexto para outro. Após anos a trabalhar em projetos de IA, desenvolvemos um processo de implementação que nos permite abordar as principais questões do projeto passo a passo.
Descobrir como a IA pode ser útil na aprendizagem, no ensino ou nas tarefas administrativas.
Definir quem irá utilizá-lo, que dados estão disponíveis e qual o resultado esperado.
Comparar casos de utilização em termos de valor, esforço, riscos e dados disponíveis.
Escolher por quais começar.
Verificar quais os dados disponíveis, de onde provêm e quem pode aceder aos mesmos.
Planear como a solução de IA se irá integrar com os sistemas existentes e onde os dados serão armazenados.
Definir o que a solução deve fazer e como as pessoas a irão utilizar.
Desenvolver as funcionalidades de IA e a interface do utilizador.
Ligar a solução aos sistemas e fontes de dados existentes.
Testar integrações, resultados da IA, segurança e desempenho.
Implementar a solução num grupo-piloto ou para todos os utilizadores.
Mostrar aos professores, ao pessoal ou aos alunos como utilizá-lo e quais as regras a seguir.
Acompanhar a utilização, a qualidade das respostas da IA, os custos e os resultados ao longo do tempo.
Atualizar os dados, os prompts, as regras e as funcionalidades com base no feedback e na análise do desempenho.
Descobrir como a IA pode ser útil na aprendizagem, no ensino ou nas tarefas administrativas.
Definir quem irá utilizá-lo, que dados estão disponíveis e qual o resultado esperado.
Comparar casos de utilização em termos de valor, esforço, riscos e dados disponíveis.
Escolher por quais começar.
Verificar quais os dados disponíveis, de onde provêm e quem pode aceder aos mesmos.
Planear como a solução de IA se irá integrar com os sistemas existentes e onde os dados serão armazenados.
Definir o que a solução deve fazer e como as pessoas a irão utilizar.
Desenvolver as funcionalidades de IA e a interface do utilizador.
Ligar a solução aos sistemas e fontes de dados existentes.
Testar integrações, resultados da IA, segurança e desempenho.
Implementar a solução num grupo-piloto ou para todos os utilizadores.
Mostrar aos professores, ao pessoal ou aos alunos como utilizá-lo e quais as regras a seguir.
Acompanhar a utilização, a qualidade das respostas da IA, os custos e os resultados ao longo do tempo.
Atualizar os dados, os prompts, as regras e as funcionalidades com base no feedback e na análise do desempenho.
Uma solução simples de IA para a educação custa normalmente entre 15 000 $ e mais de 20 000 $. Mas esta é apenas uma estimativa aproximada. O preço final depende da funcionalidade da solução, do tipo de dados utilizados, das necessidades de integração e do facto de utilizar soluções pré-existentes ou modelos personalizados.
Se precisar de um tutor de IA integrado com sistemas LMS ou SIS, funcionalidade de voz, um avatar de IA e lógica de aprendizagem personalizada, os valores serão mais elevados. A proteção de dados dos alunos e os requisitos de conformidade também podem aumentar o custo.
Na Innowise, aprendi que a qualidade do modelo de IA é apenas uma das vertentes de um projeto educativo bem-sucedido. Os dados, as integrações, a adoção por parte dos utilizadores e os resultados mensuráveis podem ter um impacto igualmente significativo no resultado final. Abaixo estão os desafios que vejo com mais frequência ao levar uma solução de IA do conceito à utilização no dia-a-dia.
Os registos dos alunos, as notas, a assiduidade, a atividade nas disciplinas e outras informações são frequentemente armazenados em sistemas separados. A falta de dados, os duplicados e os diferentes formatos podem tornar os resultados da IA menos precisos.
Como abordamos esta questão: Primeiro, identificamos quais os dados de que a IA realmente necessita; depois, limpamos e estruturamos esses dados e ligamos as fontes necessárias. Caso os seus dados se encontrem em vários sistemas, ou se não tiver a certeza se estão prontos para a IA, os nossos consultores podem avaliá-los e recomendar os próximos passos.
As instituições de ensino recorrem frequentemente a sistemas LMS, SIS e sistemas internos desatualizados, que não foram concebidos para funcionar com ferramentas modernas de IA. Isto pode dificultar a troca de dados e a integração da IA.
Como abordamos esta questão: Analisamos os sistemas atuais, avaliamos o que pode ser ligado através de APIs e criamos integrações personalizadas quando as opções padrão não são suficientes. Se o sistema existente não for compatível com as novas funcionalidades de IA, poderemos recomendar a modernização ou a substituição das componentes que constituem as principais limitações.
Os professores e o pessoal escolar podem ter pouca experiência com ferramentas de IA e podem não saber como redigir prompts eficazes, verificar os resultados da IA ou compreender em que aspetos a tecnologia pode cometer erros.
Como abordamos esta questão: Formamos professores e outros profissionais da educação para utilizarem a IA, verificarem os seus resultados e compreenderem em que aspetos o julgamento humano continua a ser
Mesmo as aplicações úteis de IA na educação podem ser difíceis de adotar se acrescentarem passos adicionais ou não se adequarem à forma como os professores e o pessoal trabalham.
Como abordamos esta questão: Primeiro, estudamos como os professores e o pessoal trabalham e onde a IA se deve integrar nas suas tarefas diárias. Depois, testamos a solução com um pequeno grupo de futuros utilizadores, recolhemos feedback e ajustamo-la antes de uma implementação mais alargada.
Os alunos podem utilizar IA generativa para realizar trabalhos, escrever ensaios ou responder a perguntas sem fazerem eles próprios o trabalho. Isto pode tornar mais difícil para os docentes avaliar o que um aluno realmente sabe.
Como abordamos esta questão: Trabalhamos com instituições de ensino para definir o uso aceitável da IA e incorporar essas regras na solução. Isto pode incluir limitar a IA a sugestões e explicações, monitorizar a forma como a IA integrada é utilizada e adicionar verificações de plágio.
É fácil acompanhar a frequência com que uma ferramenta de IA é utilizada, mas uma utilização elevada nem sempre significa que a solução de IA funcione bem. As instituições de ensino continuam a precisar de verificar se os alunos aprendem melhor, se os professores dedicam menos tempo a tarefas rotineiras ou se há menos alunos a ficar para trás.
Como abordamos esta questão: Definimos indicadores de sucesso com o nosso cliente antes do lançamento e comparamos os resultados após a implementação. Dependendo do projeto, podemos acompanhar as notas, a conclusão dos cursos, o progresso dos alunos, a carga de trabalho dos professores ou os pedidos de apoio.
Muitos dos desafios acima referidos são comuns também a projetos de IA noutros setores. Na educação, no entanto, a IA passa a fazer parte da forma como os alunos aprendem e interagem com os conteúdos educativos.
Os sistemas de IA na educação podem processar dados altamente pessoais dos alunos, incluindo dados de identidade, informações sobre saúde ou deficiência, registos comportamentais e histórico de aprendizagem. Se esses dados forem expostos ou utilizados para além da sua finalidade original, a escola poderá perder o controlo sobre as informações sensíveis dos alunos. Os requisitos de privacidade são ainda mais rigorosos quando estão envolvidos menores, uma vez que os seus dados exigem frequentemente consentimento e salvaguardas adicionais.
1) Cumprir os regulamentos aplicáveis ao projeto, tais como a FERPA e a COPPA nos EUA e o RGPD na UE. Quando a IA é utilizada por alunos com deficiência, entram em jogo quadros normativos como a IDEA, a Secção 504 e a ADA. As regras locais em matéria de educação e IA também são importantes, uma vez que os requisitos variam consoante o mercado.
2) Definir quando é necessário o consentimento dos pais ou do aluno e integrar estas etapas de consentimento na solução.
3) Seguir uma abordagem de minimização de dados, para que a IA obtenha apenas os dados do aluno de que necessita para uma tarefa específica, em vez de aceder ao registo completo do aluno.
4) Definir permissões com base nas funções dos utilizadores, para que professores, administradores, alunos e outros utilizadores tenham acesso apenas às informações que lhes dizem respeito.
5) Verificar cuidadosamente os serviços de IA de terceiros, incluindo quais os dados que recebem, onde são processados e se guardam prompts ou resultados.
A IA pode dar uma resposta errada quando lhe falta contexto, os dados estão incompletos ou não consegue aceder aos materiais de aprendizagem adequados. Nestes casos, pode ainda assim produzir uma resposta que pareça correta. Se os alunos confiarem nela, podem aprender informações erradas, interpretar mal um tópico ou repetir o mesmo erro em tarefas futuras.
E se os dados utilizados para treinar ou apoiar a IA contiverem enviesamentos, alguns grupos de alunos poderão receber feedback, avaliações ou recomendações menos precisas. Isto pode afetar as suas notas, o acesso a apoio ou o percurso de aprendizagem.
O que vejo na Innowise é que grande parte dos conhecimentos especializados de que precisamos já está disponível. Os meus colegas e eu já trabalhámos em projetos com IA generativa, LLMs, análise preditiva, visão computacional, automação e software educativo. Por isso, normalmente não partimos do zero; temos sempre alguém que já lidou com um problema técnico semelhante.
Diria que a equipa é a nossa maior vantagem. Contamos com mais de 3 500 especialistas internos nas áreas de IA, dados, desenvolvimento de software, controlo de qualidade, DevOps, design e outras. Isso dá-nos muita flexibilidade: podemos formar uma equipa rapidamente, adicionar novos conhecimentos especializados em poucos dias ou alterar a composição da equipa à medida que o projeto cresce, sem recorrer a outro fornecedor.
Se está a pensar em utilizar IA no seu produto ou nos seus processos educativos, seja para apoiar os alunos, reduzir a carga de trabalho dos professores ou automatizar tarefas rotineiras, estamos aqui para o ajudar.
Avaliação do cliente
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A IA na educação consiste na utilização de ferramentas de IA para apoiar alunos, professores e instituições de ensino. Pode ajudar a explicar temas, corrigir trabalhos, responder a perguntas, acompanhar o progresso dos alunos e tratar de tarefas administrativas de rotina.
Entre as utilizações mais comuns da IA na educação contam-se os tutores de IA, a aprendizagem adaptativa, a avaliação automatizada, o planeamento de aulas, os chatbots de apoio aos alunos, a aprendizagem de línguas, o acompanhamento do progresso e as tarefas administrativas de rotina.
Os principais benefícios dos casos de aplicação da IA na educação são uma aprendizagem mais personalizada, um feedback mais rápido, menos trabalho rotineiro para os professores, um melhor apoio aos alunos e um acesso mais fácil à aprendizagem para pessoas com necessidades diferentes.
A IA já é utilizada em escolas do ensino básico e secundário, universidades e programas de formação em todo o mundo, embora a sua adoção ainda varie de organização para organização. Alguns exemplos de IA na educação incluem o «Virtual Peer» da Universidade Macquarie, destinado ao apoio aos alunos, o Microsoft Copilot na Escola Primária de Aš, para fins de ensino e tradução, e o acompanhamento escolar com IA através do Copilot para alunos do ensino secundário na Nigéria.
Os principais riscos prendem-se com a privacidade dos dados dos alunos, respostas incorretas ou tendenciosas da IA e o facto de os alunos confiarem demasiado na IA em vez de refletirem por si próprios sobre as tarefas. As escolas e as universidades também precisam de regras claras sobre como a IA pode ser utilizada, quando é que uma pessoa deve rever o seu trabalho e como cumprir requisitos como a FERPA, o RGPD e a COPPA.
As escolas e as universidades costumam obter melhores resultados quando começam pelo problema que causa mais dificuldades. Se a carga de trabalho dos professores for a principal questão, podem concentrar-se na avaliação ou na preparação das aulas. Se os alunos precisarem de mais apoio, tutores de IA ou chatbots podem ser a solução mais adequada. Assim que estiver claro qual é o caso de utilização adequado da IA na educação, o próximo passo é verificar os dados, os sistemas, os requisitos de privacidade e a forma como a solução se irá integrar no trabalho quotidiano, antes de a implementar de forma mais alargada. Um parceiro de desenvolvimento experiente pode ajudar nesse processo.
O futuro da IA na educação passará, provavelmente, por tornar a IA uma parte integrante da aprendizagem e do trabalho quotidiano. Prevê-se que o mercado cresça de 8,3 mil milhões de dólares em 2025 para 57,2 mil milhões de dólares até 2033, sendo a aprendizagem personalizada e o acompanhamento através da IA algumas das principais áreas de crescimento. Os professores continuarão a desempenhar um papel central, e as escolas terão de investir na formação em IA, em regras claras e na utilização responsável desta tecnologia. A adoção desta tecnologia irá variar, uma vez que muitas instituições ainda se deparam com orçamentos reduzidos, sistemas obsoletos, requisitos de privacidade, preocupações com a integridade académica e falta de competências em IA.
O investimento inicial necessário para criar um sistema simples de IA para a educação pode variar entre 15 000 $ e mais de 20 000 $. O preço final dependerá de vários fatores, incluindo o âmbito do trabalho, as capacidades de IA, o pré-processamento de dados, a integração com plataformas LMS ou SIS, a utilização de modelos personalizados, funcionalidades de voz e avatares, e requisitos de segurança.
