Ao introduzir a inteligência artificial nas escolas de ensino médio, os alunos aprendem a dominar a tecnologia.

O Ministério da Educação e Formação acaba de publicar a Decisão nº 2422/QD-BGDĐT sobre o Quadro de Referência para o Conteúdo Educacional de Inteligência Artificial (IA) para Alunos do Ensino Médio. Esta decisão serve de base para que as escolas integrem gradualmente conhecimentos e habilidades no uso de IA na educação, de forma adequada a cada faixa etária, enfatizando também a ética, a segurança e a responsabilidade dos alunos no ambiente digital.

A estrutura curricular não visa simplesmente ensinar os alunos a usar ferramentas de IA. O foco está no desenvolvimento gradual da capacidade de compreender, usar, avaliar e, em um nível mais avançado, projetar sistemas de IA simples para resolver problemas na aprendizagem e no dia a dia.

É importante destacar que o Ministério da Educação e Formação define claramente o princípio de colocar as pessoas no centro. A IA é vista como uma ferramenta a serviço da humanidade, embora os humanos ainda mantenham o papel decisivo, de supervisão e de responsabilidade no processo de utilização da tecnologia.

A estrutura de ensino de IA é desenvolvida com base em quatro eixos principais de conhecimento, correspondentes a quatro domínios de competência que se reforçam mutuamente. O primeiro eixo é o pensamento centrado no ser humano, que ajuda os alunos a compreenderem que o propósito da IA ​​é servir a humanidade, permitindo-lhes, assim, identificar necessidades e avaliar soluções utilizando a inteligência artificial.

O segundo módulo centra-se na ética da IA. Os alunos são capacitados para identificar e analisar questões éticas, legais e de segurança, desenvolvendo assim uma consciência sobre o uso responsável da IA.

O terceiro módulo fornece conhecimento fundamental sobre tecnologia e aplicações de IA, ajudando os alunos a entender gradualmente como a inteligência artificial funciona e a aprender a usar ferramentas de IA na prática.

No quarto módulo, os alunos desenvolvem suas habilidades de design de sistemas de IA, passando gradualmente de uma perspectiva centrada no usuário para a compreensão e capacidade de criar sistemas simples, com foco em habilidades de resolução de problemas.

O conteúdo foi concebido para corresponder a duas etapas da educação geral: a etapa da educação básica no ensino fundamental e médio incompleto, e a etapa da educação profissionalizante no ensino médio superior. O nível de exposição à IA é, portanto, aumentado gradualmente para se adequar à compreensão e às habilidades dos alunos.

No ensino fundamental, os alunos têm contato principalmente com aplicações de IA simples e intuitivas para formar conceitos iniciais e compreender o papel dessa tecnologia em suas vidas. Desde cedo, eles também aprendem sobre a proteção de dados pessoais e o respeito aos direitos autorais.

No ensino fundamental II, os alunos começam a usar ferramentas de IA para criar produtos digitais e resolver problemas acadêmicos. Eles também adquirem conhecimento fundamental sobre os princípios da IA, desenvolvendo gradualmente uma consciência de ética e responsabilidade cívica em uma sociedade digital.

No ensino médio, as exigências aumentam ainda mais. Os alunos são incentivados a explorar, projetar e aprimorar ferramentas simples de IA por meio de projetos científicos .

Nesta fase, o ensino de IA concentra-se no desenvolvimento de habilidades de resolução de problemas, criatividade e domínio de ferramentas, ajudando os alunos a aplicar a IA na criação de produtos que sirvam à comunidade, além de apoiar a orientação para futuras carreiras.

Essa abordagem de design demonstra que o objetivo do ensino de IA não é transformar todos os alunos em profissionais de tecnologia. Em vez disso, as competências em IA são desenvolvidas por meio de uma trajetória que vai do reconhecimento e uso seguro à compreensão dos princípios, resolução de problemas e criatividade, com o apoio da tecnologia.

Um aspecto notável da Estrutura Curricular é a sua organização de conteúdo, que visa minimizar a pressão acadêmica. O ensino de IA é dividido em conteúdo básico e complementar. O conteúdo básico garante resultados de aprendizagem essenciais para todos os alunos e é ministrado por meio de módulos de ensino de IA, totalizando 12 aulas por turma por ano letivo.

Os tópicos são organizados adequadamente dentro do plano educacional da escola e do plano de ensino de duas sessões por dia, com base nas características dos alunos e nas condições práticas, visando evitar pressão e sobrecarga. Além dos tópicos individuais, o conhecimento e as habilidades em IA são integrados às disciplinas e atividades educacionais para ajudar os alunos a consolidar e aplicar o que aprenderam.

No entanto, a integração não deve alterar nem aumentar os resultados de aprendizagem exigidos das disciplinas e atividades educativas existentes. Este é um princípio importante para garantir que a introdução de uma nova área de conhecimento no ensino secundário não signifique um aumento da carga curricular.

Além das 12 lições principais, as escolas podem implementar conteúdo complementar com base nas necessidades, habilidades e condições práticas dos alunos. Isso pode ser organizado na forma de clubes, projetos, atividades práticas, atividades extracurriculares, pesquisas ou outros modelos adequados. Por meio dessas atividades, os alunos que precisam de mais prática podem aprofundar seus conhecimentos em IA, técnicas de programação e desenvolvimento de sistemas de IA.

No entanto, o conteúdo expandido não deve substituir nem diminuir os requisitos do conteúdo básico e deve garantir igualdade de oportunidades de acesso para todos os alunos.

A abordagem educacional é orientada para o aumento da aprendizagem experimental, da prática e da capacidade de resolver problemas do mundo real. Em vez de simplesmente transmitir conhecimento sobre IA, os professores elaboram atividades que permitem aos alunos explorar , selecionar e usar ativamente as ferramentas apropriadas, criando produtos digitais, modelos ou aplicações de IA relevantes para seus estudos e para o seu dia a dia.

Os métodos de aprendizagem ativa são aplicados de forma flexível no módulo de IA, conectando-se também ao ensino interdisciplinar, STEM/STEAM e a questões do mundo real em escolas, comunidades e na área local.

É importante destacar que, no contexto do conteúdo gerado por IA que pode produzir informações imprecisas, a questão da verificação de fatos foi incorporada aos requisitos educacionais. Os alunos não apenas aprendem a utilizar as ferramentas, mas também a avaliar os resultados gerados pela IA.

No processo de ensino, os professores devem assegurar o papel decisivo, a supervisão e a responsabilidade dos seres humanos, integrando simultaneamente os requisitos relativos à ética, segurança, direitos das crianças, verificação e divulgação da utilização da IA ​​nas atividades de aprendizagem.

Isso impõe uma exigência crucial ao ensino de IA nas escolas: os alunos precisam desenvolver a capacidade de usar a tecnologia de forma proativa e responsável, em vez de depender de respostas geradas por máquinas.

Juntamente com uma abordagem organizacional flexível, o Ministério da Educação e Formação não enfatiza excessivamente a avaliação e a classificação do conteúdo educacional em IA. A avaliação do processo é realizada regularmente nas atividades de aprendizagem por meio de observação, discussão, perguntas, tarefas, cenários, exercícios práticos, produtos e portfólios de aprendizagem. Os professores fornecem feedback para ajudar os alunos a identificar o que aprenderam, áreas que precisam ser aprimoradas e maneiras de melhorar seu aprendizado.

Os alunos também são incentivados a realizar autoavaliações e avaliações por pares com base em critérios apropriados. A avaliação pode ser feita após um tópico, grupo de conteúdo ou fase de aprendizagem por meio de exercícios práticos, estudos de caso, apresentações, miniprojetos, produtos ou portfólios de aprendizagem.

No entanto, não existem testes periódicos ou escalas de avaliação separadas para o conteúdo educacional de IA. Ao final do semestre, os professores compilam evidências do processo de aprendizagem para avaliar o progresso dos alunos e seu nível de cumprimento dos requisitos básicos, sem necessariamente organizar uma prova final específica.

Outro princípio estabelecido é que as competências dos alunos em IA não devem ser avaliadas com base apenas em um único produto, na conclusão de uma única tarefa ou nos resultados da utilização de uma ferramenta específica. As conclusões devem ser baseadas em múltiplas evidências ao longo do processo de aprendizagem.

Os professores podem incorporar observação, interação, questionamento, discussão, debate, estudos de caso, prática, projetos, autoavaliação e avaliação por pares. As ferramentas de avaliação incluem listas de verificação, fichas de observação, escalas descritivas, rubricas, diários e portfólios de aprendizagem.

Fonte: https://baodautu.vn/dua-tri-tue-nhan-tao-vao-truong-pho-thong-hoc-sinh-hoc-cach-lam-chu-cong-nghe-d676762.html