{"id":2726038,"date":"2023-06-02T09:00:00","date_gmt":"2023-06-02T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogue.rbe.mec.pt\/2726038.html"},"modified":"2026-05-13T14:13:03","modified_gmt":"2026-05-13T14:13:03","slug":"inteligencia-artificial-generativa-na-educacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/?p=2726038","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial generativa na Educa\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

\"2023-06-02<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

Com o aparecimento, em outubro de 2022, de modelos de linguagem (LLM – large language model<\/em>) generativa, como o chatGPT ou o Bing Chat, o mundo passou a evoluir ainda mais velozmente. Essa mudan\u00e7a tem e ter\u00e1, inegavelmente, repercuss\u00f5es vincadas na forma como aprendemos e ensinamos.<\/p>\n

<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) j\u00e1 est\u00e1 (omni)presente nas nossas vidas h\u00e1 muito, por\u00e9m a intelig\u00eancia artificial generativa abriu um mundo de possibilidades cuja dire\u00e7\u00e3o e impactos ainda desconhecemos. Por ora, torna-se fundamental conhecer as suas potencialidades, as suas limita\u00e7\u00f5es e os desafios que coloca ao processo de ensino e de aprendizagem da escola do s\u00e9culo XXI. Os alunos j\u00e1 utilizam modelos de linguagem generativa para aceder e criar informa\u00e7\u00e3o, entre outras cria\u00e7\u00f5es exclusivamente humanas, mas estar\u00e3o efetivamente a transformar essas informa\u00e7\u00f5es em conhecimento?<\/p>\n

<\/p>\n

Segundo Lawton [1], um modelo de linguagem (LLM) \u00e9 um tipo de intelig\u00eancia artificial (IA) que usa t\u00e9cnicas de aprendizagem profunda e conjuntos de dados massivamente grandes para entender, resumir, gerar e prever novo conte\u00fado. Trata-se de um tipo de IA generativa especificamente arquitetado para gerar conte\u00fado baseado em texto. Por isso, ao contr\u00e1rio do que sucede com os motores de busca, exige intera\u00e7\u00e3o lingu\u00edstica, capacidade de \u201cconversa\u00e7\u00e3o\u201d, na linha do di\u00e1logo socr\u00e1tico, capacidade de gerar respostas que devem ser validadas com sentido cr\u00edtico.<\/p>\n

<\/p>\n

Marco Neves, num webinar intitulado \u201cPotenciar o ChatGPT para melhorar a Aprendizagem: 12 T\u00e9cnicas e Pr\u00e1ticas Eficazes\u201d [2], salienta que a maior frustra\u00e7\u00e3o com estes modelos n\u00e3o decorre tanto das respostas dadas, mas antes da incapacidade de colocar as perguntas devidas que otimizem o seu feedback<\/em> e output<\/em> e, ainda, de adotar uma postura cr\u00edtica face aos mesmos. H\u00e1 que considerar o facto de plataformas como o chatGPT ou o Chat do BING operarem em enormes dataset<\/em> de informa\u00e7\u00e3o recolhida na Internet, por isso, n\u00e3o s\u00e3o sistemas infal\u00edveis, apesar de parecerem.<\/p>\n

<\/p>\n

Face ao exposto, imp\u00f5e-se treinar compet\u00eancias que habilitem os alunos a serem pr\u00f3-ativos, cr\u00edticos, rigorosos e estrat\u00e9gicos na intera\u00e7\u00e3o com chatbots<\/em>, entre outras ferramentas suportadas por LLM, e alterar muitos dos procedimentos e metodologias de ensino.<\/p>\n

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Algumas ferramentas de AI generativa:<\/strong><\/span><\/p>\n

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1- ChatGPT<\/a> (3 e 4) – Modelo de linguagem avan\u00e7ado da OpenAI <\/em>que pode gerar texto coerente e relevante em resposta a prompts <\/em>fornecidos pelo utilizador.<\/p>\n

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2-\u00a0Chat do Bing<\/a> – Assistente virtual desenvolvido pela Microsoft<\/em> para ajudar os utilizadores a encontrar respostas e informa\u00e7\u00f5es, usando o motor de busca Bing<\/em>.<\/em><\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

3- Chat da Poe<\/a> – Plataforma de chatbot<\/em> alimentada por IA desenvolvida pela Quora<\/em>, por meio da qual se acede a uma variedade de modelos de linguagem avan\u00e7ados (uns gr\u00e1tis outros pagos), incluindo o GPT-4 e GPT-3.5 Turbo.<\/p>\n

<\/p>\n

4-\u00a0Perplexity AI<\/a> – Ferramenta de pesquisa interativa que usa IA para ajudar os utilizadores a encontrar respostas para as suas perguntas, usando um copiloto.<\/p>\n

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10 regras de ouro<\/strong><\/span><\/p>\n

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No j\u00e1 referido webinar, Marco Neves partilha 10 regras \u201cde ouro\u201d para interagir <\/strong>com estes modelos de linguagem<\/strong>, de modo a explorar eficazmente as potencialidades desses sistemas.<\/p>\n

<\/p>\n

1<\/strong><\/span>–<\/strong> Ser espec\u00edfico <\/strong>– Formular claramente a pergunta ou a solicita\u00e7\u00e3o (atrav\u00e9s da respetiva prompt, <\/em>que deve \u00a0saber “provocar\u201c outputs<\/em>) para contextualizar e ajudar o Chatbot<\/em> a entender o que se pretende e, deste modo, apresentar respostas relevantes e de qualidade.<\/p>\n

<\/p>\n

2<\/strong><\/span>–<\/strong> Fornecer o contexto <\/strong>– Disponibilizar o m\u00e1ximo de contexto e informa\u00e7\u00f5es de fundo poss\u00edveis na solicita\u00e7\u00e3o (prompt<\/em>) para ajudar o chatbot<\/em> a gerar respostas mais contextualizadas, precisas e coerentes.<\/p>\n

<\/p>\n

3<\/strong><\/span>–<\/strong> Atribuir um papel <\/strong>– Especificar um papel para o chatbot<\/em> na prompt<\/em> (como, por exemplo, professor, especialista,\u00a0 aluno do 3.\u00ba ciclo ou do ensino secund\u00e1rio\u2026) para o ajudar na produ\u00e7\u00e3o de respostas mais focadas e\u00a0 relevantes que atendam \u00e0s expectativas.<\/p>\n

<\/p>\n

4<\/strong><\/span>–<\/strong> Definir o p\u00fablico-alvo <\/strong>– Identificar claramente o p\u00fablico-alvo para o conte\u00fado que se deseja que o Chatbot<\/em> produza. lsso ajud\u00e1-lo-\u00e1 a adaptar a linguagem, o tom e o grau de complexidade da resposta considerando o p\u00fablico-alvo apontado.<\/p>\n

<\/p>\n

5<\/strong><\/span>–<\/strong> Estabelecer o formato <\/strong>– Indicar o formato desejado para o conte\u00fado a ser produzido como, por exemplo, uma apresenta\u00e7\u00e3o oral, um plano de aula, um ensaio, um relat\u00f3rio, um e-mail\u2026<\/em>, de modo a ajudar o chatbot <\/em>a estruturar a resposta de forma adequada, para corresponder ao que se pretende.<\/p>\n

<\/p>\n

6<\/strong><\/span>–<\/strong> Ajustar o tom e o estilo <\/strong>– Especificar o tom e o estilo que se deseja que o sistema adote no conte\u00fado a produzir (por exemplo formal, informal, t\u00e9cnico, humor\u00edstico ou persuasivo), para garantir que o conte\u00fado produzido esteja em linha com o que se espera.<\/p>\n

<\/p>\n

7<\/span>–<\/strong> Explorar v\u00e1rios \u00e2ngulos<\/strong>– Se as respostas n\u00e3o forem satisfat\u00f3rias, h\u00e1 que fazer a mesma pergunta a partir de diferentes perspetivas ou pontos de vista para reunir informa\u00e7\u00f5es mais diversas e abrangentes.<\/p>\n

<\/p>\n

8<\/strong><\/span>–<\/strong> Reformular<\/strong>, se necess\u00e1rio – Se n\u00e3o estivermos satisfeitos com a resposta inicial, devemos reformular a prompt<\/em>, fornecendo mais contexto para obter uma resposta mais adequada.<\/p>\n

<\/p>\n

9<\/strong><\/span>–<\/strong> Verificar as informa\u00e7\u00f5es <\/strong>– Verificar sempre as informa\u00e7\u00f5es produzidas pelo chatbot, pois estas nem sempre s\u00e3o precisas ou atualizadas. Deve-se cruzar as informa\u00e7\u00f5es obtidas (cross-checking<\/em>) com fontes confi\u00e1veis.<\/p>\n

<\/p>\n

10<\/strong><\/span>–<\/strong> Ter consci\u00eancia dos limites de conhecimento –<\/strong> Ter presente que as informa\u00e7\u00f5es destas ferramentas n\u00e3o s\u00e3o infal\u00edveis: no caso do chatGPT-3, est\u00e1 limitado aos dados de treino, que \u00e9 2021; no caso do chat <\/em>do Bing, j\u00e1 acede a informa\u00e7\u00e3o em tempo real. Por isso, importa ter isso em aten\u00e7\u00e3o ao pedir informa\u00e7\u00f5es que necessitem de informa\u00e7\u00e3o atualizada.<\/p>\n

<\/p>\n

Em s\u00edntese, imp\u00f5e-se considerar as ferramentas de IA generativa como ferramentas pedag\u00f3gicas para apoiar o ensino e a aprendizagem, exigindo capacidade anal\u00edtica e cr\u00edtica (critical thinking<\/em>), resili\u00eancia e uma abordagem \u00e9tica, compet\u00eancias e capacidades que devem ser trabalhadas no contexto escolar.Ao longo da hist\u00f3ria da humanidade, o Homem soube adaptar-se aos v\u00e1rios desafios e a educa\u00e7\u00e3o, que hoje disp\u00f5e de in\u00fameras ferramentas digitais, exige mais um grande esfor\u00e7o. Carlos Ceia [3] defende que \u201ctemos [educadores e cientistas] de aprender a dominar este novo mundo de ferramentas de assistentes de IA, ou perderemos o voo do futuro em que a maioria dos nossos estudantes j\u00e1 fez o check-in\u201d. Sublinha a necessidade de os educadores acompanharem a evolu\u00e7\u00e3o da AI de mente aberta, sendo cada vez mais humanos nas suas a\u00e7\u00f5es e, desse modo, tudo o que for ensinado ter\u00e1 um resultado que nenhum computador conseguir\u00e1 emular.<\/p>\n

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\u00a0<\/p>\n

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Refer\u00eancias<\/strong><\/span><\/p>\n

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1. Lawton, G. (2023, maio). What is generative AI? Everything you need to know.<\/em> https:\/\/www.techtarget.com\/searchenterpriseai\/definition\/generative-AI<\/strong><\/a><\/span><\/p>\n

<\/p>\n

2. Neves, M. (2023, 9 de maio). Potenciar o ChatGPT para melhorar a Aprendizagem: 12 T\u00e9cnicas e Pr\u00e1ticas Eficazes<\/em>. https:\/\/youtu.be\/QS0hFlDiBW8<\/a><\/span><\/p>\n

<\/p>\n

3. Ceia, C. (2023, 19 de janeiro). A evolu\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial na educa\u00e7\u00e3o. Observador<\/em>. https:\/\/observador.pt\/opiniao\/a-evolucao-da-inteligencia-artificial-na-educacao\/<\/a><\/span><\/p>\n

<\/p>\n

4. \ud83d\udcf7Imagem de capa de\u00a0Gerd Altmann<\/a>\u00a0por\u00a0Pixabay<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Com o aparecimento, em outubro de 2022, de modelos de linguagem (LLM – large language model) generativa, como o chatGPT ou o Bing Chat, o mundo passou a evoluir ainda mais velozmente. Essa mudan\u00e7a tem e ter\u00e1, inegavelmente, repercuss\u00f5es vincadas na forma como aprendemos e ensinamos. A intelig\u00eancia artificial (IA) j\u00e1 est\u00e1 (omni)presente nas nossas vidas h\u00e1 muito, por\u00e9m a intelig\u00eancia artificial generativa abriu um mundo de possibilidades cuja dire\u00e7\u00e3o e impactos ainda desconhecemos. Por ora, torna-se fundamental conhecer as suas potencialidades, as suas limita\u00e7\u00f5es e os desafios que coloca ao processo de ensino e de aprendizagem da escola do s\u00e9culo XXI. Os alunos j\u00e1 utilizam modelos de linguagem generativa para aceder e criar informa\u00e7\u00e3o, entre outras cria\u00e7\u00f5es exclusivamente humanas, mas estar\u00e3o efetivamente a transformar essas informa\u00e7\u00f5es em conhecimento? Segundo Lawton [1], um modelo de linguagem (LLM) \u00e9 um tipo de intelig\u00eancia artificial (IA) que usa t\u00e9cnicas de aprendizagem profunda e conjuntos de dados massivamente grandes para entender, resumir, gerar e prever novo conte\u00fado. Trata-se de um tipo de IA generativa especificamente arquitetado para gerar conte\u00fado baseado em texto. Por isso, ao contr\u00e1rio do que sucede com os motores de busca, exige intera\u00e7\u00e3o lingu\u00edstica, capacidade de \u201cconversa\u00e7\u00e3o\u201d, na linha do di\u00e1logo socr\u00e1tico, capacidade de gerar respostas que devem ser validadas com sentido cr\u00edtico. Marco Neves, num webinar intitulado \u201cPotenciar o ChatGPT para melhorar a Aprendizagem: 12 T\u00e9cnicas e Pr\u00e1ticas Eficazes\u201d [2], salienta que a maior frustra\u00e7\u00e3o com estes modelos n\u00e3o decorre tanto das respostas dadas, mas antes da incapacidade de colocar as perguntas devidas que otimizem o seu feedback e output e, ainda, de adotar uma postura cr\u00edtica face aos mesmos. H\u00e1 que considerar o facto de plataformas como o chatGPT ou o Chat do BING operarem em enormes dataset de informa\u00e7\u00e3o recolhida na Internet, por isso, n\u00e3o s\u00e3o sistemas infal\u00edveis, apesar de parecerem. Face ao exposto, imp\u00f5e-se treinar compet\u00eancias que habilitem os alunos a serem pr\u00f3-ativos, cr\u00edticos, rigorosos e estrat\u00e9gicos na intera\u00e7\u00e3o com chatbots, entre outras ferramentas suportadas por LLM, e alterar muitos dos procedimentos e metodologias de ensino. \u00a0 Algumas ferramentas de AI generativa: 1- ChatGPT (3 e 4) – Modelo de linguagem avan\u00e7ado da OpenAI que pode gerar texto coerente e relevante em resposta a prompts fornecidos pelo utilizador. 2-\u00a0Chat do Bing – Assistente virtual desenvolvido pela Microsoft para ajudar os utilizadores a encontrar respostas e informa\u00e7\u00f5es, usando o motor de busca Bing. 3- Chat da Poe – Plataforma de chatbot alimentada por IA desenvolvida pela Quora, por meio da qual se acede a uma variedade de modelos de linguagem avan\u00e7ados (uns gr\u00e1tis outros pagos), incluindo o GPT-4 e GPT-3.5 Turbo. 4-\u00a0Perplexity AI – Ferramenta de pesquisa interativa que usa IA para ajudar os utilizadores a encontrar respostas para as suas perguntas, usando um copiloto. \u00a0 10 regras de ouro No j\u00e1 referido webinar, Marco Neves partilha 10 regras \u201cde ouro\u201d para interagir com estes modelos de linguagem, de modo a explorar eficazmente as potencialidades desses sistemas. 1– Ser espec\u00edfico – Formular claramente a pergunta ou a solicita\u00e7\u00e3o (atrav\u00e9s da respetiva prompt, que deve \u00a0saber “provocar\u201c outputs) para contextualizar e ajudar o Chatbot a entender o que se pretende e, deste modo, apresentar respostas relevantes e de qualidade. 2– Fornecer o contexto – Disponibilizar o m\u00e1ximo de contexto e informa\u00e7\u00f5es de fundo poss\u00edveis na solicita\u00e7\u00e3o (prompt) para ajudar o chatbot a gerar respostas mais contextualizadas, precisas e coerentes. 3– Atribuir um papel – Especificar um papel para o chatbot na prompt (como, por exemplo, professor, especialista,\u00a0 aluno do 3.\u00ba ciclo ou do ensino secund\u00e1rio\u2026) para o ajudar na produ\u00e7\u00e3o de respostas mais focadas e\u00a0 relevantes que atendam \u00e0s expectativas. 4– Definir o p\u00fablico-alvo – Identificar claramente o p\u00fablico-alvo para o conte\u00fado que se deseja que o Chatbot produza. lsso ajud\u00e1-lo-\u00e1 a adaptar a linguagem, o tom e o grau de complexidade da resposta considerando o p\u00fablico-alvo apontado. 5– Estabelecer o formato – Indicar o formato desejado para o conte\u00fado a ser produzido como, por exemplo, uma apresenta\u00e7\u00e3o oral, um plano de aula, um ensaio, um relat\u00f3rio, um e-mail\u2026, de modo a ajudar o chatbot a estruturar a resposta de forma adequada, para corresponder ao que se pretende. 6– Ajustar o tom e o estilo – Especificar o tom e o estilo que se deseja que o sistema adote no conte\u00fado a produzir (por exemplo formal, informal, t\u00e9cnico, humor\u00edstico ou persuasivo), para garantir que o conte\u00fado produzido esteja em linha com o que se espera. 7– Explorar v\u00e1rios \u00e2ngulos– Se as respostas n\u00e3o forem satisfat\u00f3rias, h\u00e1 que fazer a mesma pergunta a partir de diferentes perspetivas ou pontos de vista para reunir informa\u00e7\u00f5es mais diversas e abrangentes. 8– Reformular, se necess\u00e1rio – Se n\u00e3o estivermos satisfeitos com a resposta inicial, devemos reformular a prompt, fornecendo mais contexto para obter uma resposta mais adequada. 9– Verificar as informa\u00e7\u00f5es – Verificar sempre as informa\u00e7\u00f5es produzidas pelo chatbot, pois estas nem sempre s\u00e3o precisas ou atualizadas. Deve-se cruzar as informa\u00e7\u00f5es obtidas (cross-checking) com fontes confi\u00e1veis. 10– Ter consci\u00eancia dos limites de conhecimento – Ter presente que as informa\u00e7\u00f5es destas ferramentas n\u00e3o s\u00e3o infal\u00edveis: no caso do chatGPT-3, est\u00e1 limitado aos dados de treino, que \u00e9 2021; no caso do chat do Bing, j\u00e1 acede a informa\u00e7\u00e3o em tempo real. Por isso, importa ter isso em aten\u00e7\u00e3o ao pedir informa\u00e7\u00f5es que necessitem de informa\u00e7\u00e3o atualizada. Em s\u00edntese, imp\u00f5e-se considerar as ferramentas de IA generativa como ferramentas pedag\u00f3gicas para apoiar o ensino e a aprendizagem, exigindo capacidade anal\u00edtica e cr\u00edtica (critical thinking), resili\u00eancia e uma abordagem \u00e9tica, compet\u00eancias e capacidades que devem ser trabalhadas no contexto escolar.Ao longo da hist\u00f3ria da humanidade, o Homem soube adaptar-se aos v\u00e1rios desafios e a educa\u00e7\u00e3o, que hoje disp\u00f5e de in\u00fameras ferramentas digitais, exige mais um grande esfor\u00e7o. Carlos Ceia [3] defende que \u201ctemos [educadores e cientistas] de aprender a dominar este novo mundo de ferramentas de assistentes de IA, ou perderemos o voo do futuro em que a maioria dos nossos estudantes j\u00e1 fez o check-in\u201d. Sublinha a necessidade de os educadores acompanharem a evolu\u00e7\u00e3o da AI de mente aberta, sendo cada vez mais humanos nas suas a\u00e7\u00f5es e, desse modo, tudo o que for ensinado ter\u00e1 um resultado que nenhum computador conseguir\u00e1 emular. \u00a0 Refer\u00eancias 1. Lawton, G. (2023, maio). What is generative AI? Everything you need to know. https:\/\/www.techtarget.com\/searchenterpriseai\/definition\/generative-AI 2. Neves, M. (2023, 9 de maio). Potenciar o ChatGPT para melhorar a Aprendizagem: 12 T\u00e9cnicas e Pr\u00e1ticas Eficazes. https:\/\/youtu.be\/QS0hFlDiBW8 3. Ceia, C. (2023, 19 de janeiro). A evolu\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial na educa\u00e7\u00e3o. Observador. https:\/\/observador.pt\/opiniao\/a-evolucao-da-inteligencia-artificial-na-educacao\/ 4. \ud83d\udcf7Imagem de capa de\u00a0Gerd Altmann\u00a0por\u00a0Pixabay<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[30],"tags":[],"class_list":["post-2726038","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-inteligencia-artificial"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/2726038","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=2726038"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/2726038\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3086634,"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/2726038\/revisions\/3086634"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=2726038"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=2726038"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=2726038"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}