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NOTA DA DIREÇÃO DO IQ-UFRGS

 

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: Impactos, potencialidades e possibilidades para o Ensino e Pesquisa no IQ-UFRGS

 

Com os avanços cada vez mais rápidos das tecnologias digitais, especialmente dos novos modelos de Inteligência Artificial (IA), a Direção do IQ entende que a comunidade acadêmica do IQ precisa compreender e avaliar essas novas ferramentas. Neste sentido, a Direção do IQ estabeleceu uma Comissão para estudar os impactos, potencialidades e possibilidades da Inteligência Artificial (IA) nas atividades de ensino e pesquisa. Em um primeiro momento, estamos lançando uma pesquisa para avaliar o nível de conhecimento da comunidade do IQ sobre o uso da IA e fornecer notas orientativas. Em breve, serão realizadas reuniões abertas com a comunidade para discutir todos os aspectos da IA no ensino e pesquisa realizados no IQ. Esperamos que toda a comunidade se engaje neste processo irreversível.

 

Preliminares

Como um modelo de linguagem de IA, o ChatGPT não está sujeito a políticas para uso em universidades. No entanto, as universidades podem estabelecer políticas e diretrizes para o uso de modelos de linguagem de IA como o ChatGPT em pesquisa, educação ou outras aplicações. Aqui estão algumas considerações que as universidades podem levar em conta ao desenvolver políticas para o uso de modelos de linguagem de IA:

  1. Uso ético: As universidades devem desenvolver diretrizes para o uso ético de modelos de linguagem de IA, garantindo que pesquisadores, educadores e alunos estejam cientes das preocupações éticas relacionadas ao uso de IA, como viés, privacidade e responsabilidade.
  2. Proteção de dados: As universidades devem ter políticas de proteção de dados que garantam a privacidade e segurança de quaisquer dados usados em conjunto com modelos de linguagem de IA, especialmente se os dados forem sensíveis ou pessoalmente identificáveis.
  3. Atribuição: Pesquisadores e educadores devem atribuir seu uso de modelos de linguagem de IA adequadamente e garantir que os criadores do modelo sejam devidamente creditados.
  4. Acesso: As universidades devem fornecer acesso a modelos de linguagem de IA a pesquisadores, educadores e alunos que possuam as qualificações e habilidades apropriadas para usá-los de forma eficaz.
  5. Treinamento e suporte: As universidades devem fornecer treinamento e suporte para ajudar pesquisadores, educadores e alunos a usar modelos de linguagem de IA de forma eficaz e responsável.
  6. Propriedade intelectual: As universidades devem ter políticas sobre propriedade intelectual, especialmente em relação a quaisquer descobertas de pesquisa ou propriedade intelectual geradas por meio do uso de modelos de linguagem de IA.
  7. Conformidade legal: As universidades devem garantir que seu uso de modelos de linguagem de IA esteja em conformidade com as leis e regulamentações relevantes, como as leis de proteção de dados e privacidade.

 

Impactos no Ensino

A inteligência artificial (IA) tem um grande potencial para transformar a educação, proporcionando novas formas de aprendizagem e ensino, além de melhorar a eficiência do sistema educacional como um todo. Aqui estão alguns dos impactos que a IA pode ter no ensino:

  1. Personalização do aprendizado: A IA pode ajudar a personalizar o aprendizado para cada aluno, adaptando o ritmo, o estilo e o conteúdo da aprendizagem às necessidades individuais de cada estudante. Isso pode ajudar a melhorar a retenção e o engajamento dos alunos.
  2. Automação de tarefas: A IA pode ajudar a automatizar tarefas administrativas e rotineiras, como correção de provas, registro de notas e gerenciamento de calendários. Isso pode liberar tempo para os educadores se concentrarem em atividades mais criativas e de alto nível, como planejar atividades de ensino mais envolventes.
  3. Análise de dados: A IA pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados educacionais, como resultados de testes, registros de presença e desempenho do aluno. Isso pode ajudar os educadores a identificar padrões e tendências e a personalizar a aprendizagem com base nesses dados.
  4. Ensino adaptativo: A IA pode ajudar a fornecer ensino adaptativo, ajustando o conteúdo e o método de ensino com base no desempenho do aluno. Isso pode ajudar a garantir que cada aluno esteja no caminho certo e recebendo o suporte que precisa.
  5. Educação remota: A IA pode ajudar a facilitar o ensino remoto, proporcionando ferramentas de aprendizagem online e interativas. Isso pode permitir que os alunos acessem o conteúdo de qualquer lugar, a qualquer hora, tornando a educação mais acessível e flexível.
  6. Desenvolvimento de habilidades: A IA pode ajudar a desenvolver habilidades, como resolução de problemas e pensamento crítico, por meio de jogos educacionais interativos e experiências de aprendizagem práticas.

Em resumo, a IA pode melhorar a eficiência e a qualidade do sistema educacional, proporcionando novas formas de aprendizagem e ensino personalizadas e adaptáveis.

 

Avaliação de trabalhos

A avaliação de provas, relatórios, dissertações e teses no contexto da inteligência artificial pode ser realizada de várias maneiras. Aqui estão algumas sugestões:

  1. Ferramentas de correção automática: existem várias ferramentas de correção automática disponíveis que usam algoritmos de inteligência artificial para verificar a ortografia, gramática, pontuação e outros aspectos da linguagem escrita. Essas ferramentas podem ser úteis para identificar erros comuns em trabalhos escritos, permitindo que os educadores se concentrem em aspectos mais substanciais do trabalho.
  2. Análise de sentimentos: a análise de sentimentos é uma técnica de processamento de linguagem natural que pode ser usada para avaliar o tom e a atitude de um texto. Isso pode ser útil para avaliar o impacto emocional de um trabalho ou para identificar possíveis vieses ou preconceitos no texto.
  3. Verificação de plágio: existem ferramentas de verificação de plágio disponíveis que usam algoritmos de inteligência artificial para comparar o texto de um trabalho com outros textos na web e identificar trechos copiados. Essas ferramentas podem ajudar a garantir a integridade acadêmica e a prevenir a fraude.
  4. Análise de conteúdo: a análise de conteúdo é uma técnica que envolve a identificação de padrões e temas em um texto. Isso pode ser útil para avaliar a qualidade e a profundidade da pesquisa em uma dissertação ou tese, ou para identificar áreas de destaque em um relatório.
  5. Avaliação de habilidades: a inteligência artificial também pode ser usada para avaliar habilidades específicas, como pensamento crítico, resolução de problemas e criatividade. Por exemplo, um programa de computador pode ser projetado para avaliar a capacidade de um aluno de resolver problemas matemáticos complexos ou para criar soluções criativas para um desafio específico.

 

Em geral, a avaliação de provas, relatórios, dissertações e teses no contexto da inteligência artificial pode ajudar a aumentar a eficiência e a precisão da avaliação, fornecendo insights e informações valiosas para os educadores e para os próprios alunos. No entanto, é importante lembrar que a inteligência artificial deve ser usada em conjunto com a avaliação humana, a fim de garantir a justiça e a equidade na avaliação.

 

 

Porto Alegre, 17 de março de 2023

 

 

Prof. Jairton Dupont

Prof. Marcelo P. Gil

Prof. Adriano L. Monteiro

Prof. Lívia Streit

Prof. Fabiano Rodembush

Prof. Adriano A. Gomes

Prof. Paulo Gonçalves


PS. Texto redigido com participação do ChatGPT