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Tutoria de IA supera aprendizagem ativa, revela estudo

Tutoria de IA supera aprendizagem ativa, revela estudo

Pesquisa de Harvard mostra que Inteligência Artificial generativa acelera o aprendizado em mais de 100%, impulsiona o engajamento e pode abrir novas perspectivas para a educação.

Um estudo recente de Harvard jogou luzes para o potencial transformador da Inteligência Artificial generativa (GenAI) na educação ao revelar que estudantes universitários aprendem mais que o dobro em menos tempo quando instruídos por um tutor de IA, em comparação com métodos tradicionais de aprendizagem ativa.

A pesquisa, que empregou um estudo randomizado e controlado, avaliou tanto o aprendizado dos alunos quanto suas percepções sobre a experiência educacional mediada pelo assistente.

Comparação de ganhos de aprendizagem: desempenho médio pós-teste entre prática de alunos com aula ativa e estudantes ensinados com tutor de IA. A linha pontilhada representa o conhecimento básico médio antes da aula (as pontuações do pré-teste de ambos os grupos). As barras mostram um erro padrão da média.

Motivação

O bot, cuidadosamente desenvolvido para replicar as melhores práticas pedagógicas do ensino ativo, demonstrou uma capacidade notável de otimizar o processo de aprendizado – além do aumento significativo na retenção de conhecimento, os alunos relataram maior engajamento e motivação ao interagir com a Inteligência Artificial, indicando um impacto positivo na experiência.

Tais descobertas oferecem evidências empíricas sobre a eficiência do método e sugerem que a tecnologia pode ser uma ferramenta poderosa na democratização do acesso a um ensino de maior qualidade.

Percepção dos alunos sobre as experiências de aprendizagem: nível de aprovação dos alunos em imersão ativa e estudantes em imersão com tutor de IA.

Metodologia

Gregory Kestin, do Departamento de Física da Universidade de Harvard, explica que a abordagem utilizada permitiu que cada aluno experimentasse tanto a instrução com IA quanto a da aula tradicional, com um orador humano.

“Adotamos um desenho cruzado, metodologia que colaborou para isolar o efeito da IA no aprendizado com maior precisão, minimizando o viés de seleção para uma comparação justa”, avalia.

Os estudantes foram divididos em dois grupos. Na primeira semana, o grupo 1 utilizou o tutor de IA, enquanto o grupo 2 participou de uma aula de aprendizado ativo.

Na semana seguinte, os papéis se inverteram. Para avaliar o conhecimento antes e depois das aulas, foram aplicados pré e pós-testes sobre os temas: tensão superficial e fluxo de fluidos.

Além dos testes de conhecimento, os alunos responderam a questionários sobre a experiência de aprendizado, abordando aspectos como engajamento, prazer e motivação. O tempo em que os participantes do grupo de IA passaram utilizando a plataforma também foi registrado.

“Queríamos não apenas medir o ganho de conhecimento, mas também entender como eles percebiam a experiência já que o engajamento e a motivação são fatores importantes para o sucesso a longo prazo”, reforçou.

Análise estatística

A afirmação de que a IA pode revolucionar a educação demonstrou não ser só mais uma promessa vazia.

Por trás dos resultados do estudo está uma “análise estatística meticulosa”, que, segundo os pesquisadores, controlou diversas variáveis para isolar o impacto específico da Inteligência Artificial no ensino.

Para aprofundar a análise, o time da universidade construiu um modelo de regressão linear – ferramenta estatística que permite o monitoramento de variáveis que poderiam influenciar o aprendizado, como o conhecimento prévio de Física (disciplina cursada pelos estudantes do estudo), a experiência com o ChatGPT e até mesmo o tempo gasto na tarefa.

“O modelo de regressão foi determinante para garantir que os resultados observados se deram realmente devido à IA, e não a outros fatores,” explica Kestin.

As variáveis controladas incluíram:

  • Proficiência em Física: conhecimento prévio do conteúdo;
  • Experiência com IA: familiaridade com ferramentas como o ChatGPT;
  • Fatores experimentais: tópico da aula e versão dos testes aplicados;
  • Tempo na tarefa: tempo dedicado ao aprendizado.

“Mesmo após controlar todas essas variáveis, a IA continuou sendo um preditor significativo do desempenho dos estudantes e isso fortalece nossa confiança de que a tecnologia realmente tem um impacto positivo no aprendizado”, finaliza.

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