A UNESCO acaba de publicar um modelo para o uso de IAs por alunos e educadores. Modelos nos ajudam a pensar sobre o tema, sistematizar ações. São bússolas, e não panacéia.  A UNESCO vem estudando e pedindo feedback há um tempo para a construção desses frameworks que são bons guias iniciais para as discussões que toda instituição educacional, toda educadora/educador, famílias e estudantes devem ter. É momento de avanços e aprofundamento no tema. É pacto social para que nossa humanidade continue fazendo o que faz melhor de melhor, criar, buscar soluções criativas. E, agora, com o apoio das IAs e humanos no controle. 

🔗 Link para  o “AI competency framework for teachers” (em inglês): https://lnkd.in/gsg49u6F

🔗 Link para o  “AI competency framework for students”(em inglês): https://lnkd.in/efrqRm9j

Tim Evans preparou este documento visual baseado no framework da UNESCO que compartilhamos a tradução e adaptação da equipe do Amplifica com o apoio das IAs pra você. 

Os 10 Pontos-Chave para o Desenvolvimentos de Competências em IAs pelos Estudantes (UNESCO)

1. Letramento Crítico em IA

Avaliar o impacto: os estudantes precisam avaliar criticamente como a IA impacta a sociedade e o meio ambiente.

Questionar o papel: Incentivar os estudantes a questionar o papel da IA em resolver ou amplificar os desafios humanos.

Decidir quando e como: Empoderar os estudantes a determinar quando e como a IA deve ser aplicada a problemas do mundo real.

2. Mentalidade Centrada no Ser Humano

Complementar, não substituir: Fomentar a consciência de que a IA deve aprimorar as capacidades humanas, e não substituir a tomada de decisões humanas.

Agência humana: Incentivar os estudantes a entender a importância da responsabilidade e da agência humanas no desenvolvimento e uso da IA.

Participantes ativos: Mostrar aos estudantes que eles são participantes ativos na moldagem das tecnologias de IA para o bem social.

3. Práticas Éticas em IA

Princípios éticos: Ensinar os princípios de design ético da IA, com foco em justiça, privacidade e não discriminação.

Riscos da exploração de dados: Garantir que os estudantes entendam os riscos da exploração de dados e do viés em sistemas de IA.

Transparência e explicabilidade: Promover considerações éticas como transparência e explicabilidade dos sistemas de IA.

4. IA para Sustentabilidade

Impactos ambientais: Destacar os impactos ambientais do treinamento e implantação de modelos de IA.

Práticas sustentáveis: Incentivar os estudantes a explorar práticas de IA sustentáveis que reduzam o consumo de energia e a pegada de carbono.

Aprendizagem baseada em projetos: Incluir aprendizagem baseada em projetos sobre o design de soluções de IA com considerações ambientais.

5. Educação Inclusiva em IA

Acesso universal: Garantir que todos os estudantes tenham acesso a ferramentas de IA, independentemente de seu background ou localização.

Inclusão em design: Incorporar a inclusão no design de sistemas de IA, com foco na acessibilidade para usuários diversos, incluindo pessoas com deficiência.

Evitar vieses: Evitar reforçar vieses sociais selecionando cuidadosamente ferramentas de IA agnósticas a vieses para a educação.

6. Técnicas e Aplicações de IA

Conhecimento fundamental: Equipar os estudantes com conhecimento basilar sobre algoritmos, modelos e aplicações de IA.

Resolver problemas: Ensinar os estudantes a aplicar a IA para resolver problemas práticos em diversas áreas.

Criar ferramentas: Incentivar a criação de ferramentas de IA pelos estudantes, fomentando a inovação e a resolução de problemas.

7. Progressão das Competências em IA

Caminhos personalizados: Implementar um currículo que permita aos estudantes progredir na compreensão de conceitos de IA para a aplicação e criação de soluções de IA.

Níveis de proficiência: Personalizar os caminhos de aprendizagem de acordo com os interesses e níveis de proficiência dos estudantes em IA.

Cursos eletivos: Oferecer cursos eletivos de IA para aprendizes avançados que desejam se especializar em design de sistemas de IA.

8. Privacidade e Segurança de Dados

Importância da proteção de dados: Garantir que os estudantes entendam a importância de proteger dados pessoais ao interagir com a IA.

Uso responsável: Ensinar o uso responsável da IA, enfatizando a necessidade de segurança de dados e consentimento informado.

Avaliar e mitigar riscos: Treinar os estudantes para avaliar e mitigar os riscos associados à coleta de dados de IA.

9. Colaboração e Responsabilidade Cívica

Cidadãos globais: Incentivar os estudantes a se verem como cidadãos globais que moldam os impactos sociais da IA.

Desafios globais: Promover a colaboração entre estudantes para projetar ferramentas de IA que abordem desafios globais.

Participação em discussões: Fomentar a participação dos estudantes em discussões sobre regulamentações e padrões éticos de IA.

10. Aprendizagem ao Longo da Vida em IA

Cenário em evolução: A educação em IA deve preparar os estudantes para a aprendizagem contínua em um cenário de IA em evolução.

Habilidades adaptáveis: Promover o desenvolvimento de habilidades adaptáveis que permitam aos estudantes se engajar com futuras tecnologias de IA.

Curiosidade e criatividade: Incentivar a curiosidade, a criatividade e o pensamento crítico em todas as atividades de aprendizagem relacionadas à IA.

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Referência:

*10 Key Points: UNESCO AI Competency Framework for Students. (2024) por Tim Evans, licenciado sob CC BY-NC-SA 4.0