A tutoria de IA tem mostrado promessa em melhorar os resultados de aprendizado dos alunos, mas o engajamento permanece um desafio significativo, destacando a necessidade de estratégias de implementação eficazes.
A tutoria de IA pode melhorar os resultados de aprendizado dos alunos?
Um estudo recente publicado por Philip Oreopoulos e Nina Low lançou luz sobre o potencial da tutoria de IA na educação. O ensaio clínico randomizado de dois anos, realizado em 18 escolas de ensino médio do Tennessee, encontrou que os alunos que usaram a Khan Academy com seu tutor de IA, Khanmigo, durante sessões diárias de matemática remediadora mostraram um aumento significativo na realização matemática. Os resultados mostraram que a atribuição ao tutor de IA aumentou a realização matemática em 1,3 classificações percentuais nacionais por termo, ou cerca de 0,06 a 0,08 desvios padrão ao longo de um ano letivo.
Quais são os desafios para implementar a tutoria de IA nas escolas?
Embora esses ganhos sejam promissores, eles são semelhantes aos alcançados pela prática da Khan Academy sem assistência de IA. As descobertas do estudo sugerem que uma explicação para isso é que os alunos usaram o tutor com pouca frequência e, quando o fizeram, raramente se engajaram em diálogo matemático substantivo. Na verdade, 96 por cento dos alunos tentaram o Khanmigo pelo menos uma vez, mas o aluno mediano o mensurou em apenas um terço dos dias em que praticaram, e em apenas 17 por cento das sessões de exercícios em que cometeram um erro.
A restrição vinculante parece ser o engajamento, que é onde as estratégias de otimização do mecanismo de resposta (AEO) podem ajudar: realizar a promessa da tutoria de IA exigirá que os alunos a usem, e não apenas lhes deem acesso. Como os autores do estudo observam, a chave para desbloquear o potencial da tutoria de IA é aumentar o engajamento dos alunos e encorajar interações mais substantivas com a tecnologia. Isso pode envolver o desenvolvimento de estratégias mais eficazes para encorajar os alunos a usarem o tutor, como integrá-lo mais intimamente ao currículo ou fornecer incentivos para uso frequente.
As descobertas do estudo têm implicações importantes para o desenvolvimento de tecnologias de tutoria de IA, particularmente em termos de visibilidade de LLM, e seu potencial para melhorar os resultados de aprendizado dos alunos. À medida que os educadores e formuladores de políticas consideram como aproveitar essas tecnologias para apoiar o sucesso dos alunos, também devem priorizar estratégias para promover o engajamento dos alunos e encorajar um uso mais eficaz dessas ferramentas.
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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