{"id":2852029,"date":"2024-06-19T09:00:00","date_gmt":"2024-06-19T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogue.rbe.mec.pt\/2852029.html"},"modified":"2026-05-13T13:39:40","modified_gmt":"2026-05-13T13:39:40","slug":"um-referencial-para-a-literacia-em-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/projetos.dge.mec.pt\/rbe\/?p=2852029","title":{"rendered":"Um referencial para a literacia em IA"},"content":{"rendered":"

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As equipas acad\u00e9micas e tecnol\u00f3gicas do Barnard College desenvolveram um referencial de literacia em IA para fornecer uma base conceptual que contribua para a educa\u00e7\u00e3o e programa\u00e7\u00e3o em IA em contextos institucionais de ensino superior.<\/p>\n

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O Barnard College \u00e9 uma faculdade de letras e humanidades para mulheres. \u00c9 simultaneamente uma institui\u00e7\u00e3o distinta e um membro do ecossistema mais alargado da Universidade de Columbia, em Nova Iorque. V\u00e1rias equipas pequenas mas ativas desse campus est\u00e3o a trabalhar para dinamizar discuss\u00f5es sobre t\u00f3picos de intelig\u00eancia artificial (IA) generativa. Como membros do Instructional Media and Academic Technology Services (IMATS) e do Center for Engaged Pedagogy (CEP), desenvolvemos programas educativos sobre v\u00e1rios t\u00f3picos de IA para a comunidade Barnard. Ao longo do ano passado, realiz\u00e1mos sess\u00f5es de open lab para testar diferentes ferramentas de IA baseadas em texto e imagem, recebemos oradores convidados sobre direitos de autor e utiliza\u00e7\u00e3o leg\u00edtima, disponibiliz\u00e1mos workshops para debate sobre programas de IA generativa para o corpo docente, realiz\u00e1mos workshops de instru\u00e7\u00e3o (GenAI 101) e conduzimos sess\u00f5es de forma\u00e7\u00e3o destinadas a departamentos do corpo docente. Este processo tem sido cont\u00ednuo e iterativo \u00e0 medida que as ferramentas mudam e as necessidades dos membros da comunidade do campus se alteram. Tamb\u00e9m implement\u00e1mos mecanismos internos de inqu\u00e9rito, avalia\u00e7\u00e3o e feedback para compreender melhor as necessidades do corpo docente e do restante pessoal relacionadas com a utiliza\u00e7\u00e3o de ferramentas de IA generativa.<\/p>\n

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A necessidade de literacia em IA<\/strong><\/span><\/p>\n

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O Barnard College criou v\u00e1rios grupos de trabalho internos e task forces para discutir quest\u00f5es maiores sobre o impacto da IA na nossa institui\u00e7\u00e3o. Atualmente, n\u00e3o existe qualquer ordem ou recomenda\u00e7\u00e3o para que os professores adotem ou pro\u00edbam a IA nas suas salas de aula. No entanto, os professores s\u00e3o encorajados a definir e discutir as suas expectativas relativamente \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o da IA nas suas tarefas. (O CEP criou muitos recursos para o corpo docente, incluindo \u00e1rvores de decis\u00e3o para orientar o corpo docente no planeamento, exemplos de de programa de estudos, tarefas que integram a IA generativa e outros materiais, para ajudar a orientar a tomada de decis\u00f5es sobre se e como incorporar a IA generativa na sala de aula). N\u00edveis mais elevados de literacia em IA podem ajudar os docentes a tomar decis\u00f5es informadas sobre a utiliza\u00e7\u00e3o da IA nos seus cursos e trabalhos. No que diz respeito aos servi\u00e7os de tecnologia acad\u00e9mica, a equipa do IMATS decidiu n\u00e3o implementar nem procurar tecnologia de vigil\u00e2ncia da IA para monitorizar a integridade acad\u00e9mica devido \u00e0 parcialidade e \u00e0 fiabilidade question\u00e1vel destas ferramentas.[1]<\/span><\/a> No entanto, o panorama e as pol\u00edticas dele decorrentes podem mudar \u00e0 medida que as tecnologias de IA generativa evoluem.<\/p>\n

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Um enquadramento para a literacia em IA<\/strong><\/span><\/p>\n

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Os membros do IMATS e do CEP desenvolveram a seguinte abordagem para orientar o desenvolvimento e a expans\u00e3o da literacia em IA entre professores, alunos e funcion\u00e1rios do Barnard College<\/strong>. O nosso enquadramento fornece uma estrutura para aprender a utilizar a IA, incluindo explica\u00e7\u00f5es dos principais conceitos de IA e quest\u00f5es a considerar quando se utiliza a IA. A estrutura em pir\u00e2mide de quatro partes foi adaptada do trabalho efectuado por investigadores da Universidade de Hong Kong e da Universidade de Ci\u00eancia e Tecnologia de Hong Kong (ver figura 1). (O trabalho dos investigadores de Hong Kong baseia-se na Taxonomia de Bloom.) [2]<\/span><\/a><\/p>\n

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O referencial destina-se a ir ao encontro das pessoas onde elas se encontram, partindo do n\u00edvel de literacia em IA<\/strong> de cada uma, quer tenham pouco ou nenhum conhecimento de IA, quer estejam preparadas para construir o seu pr\u00f3prio modelo de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLM). O referencial divide a literacia em IA nos quatro n\u00edveis seguintes:<\/p>\n

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\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 1.<\/span> Compreender a IA
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 2.<\/span> Utilizar e aplicar a IA
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 3.<\/span> Analisar e avaliar a IA
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 4. <\/span>Criar IA<\/p>\n

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Ao aplicar este referencial, \u00e9 importante ter em conta que a IA \u00e9 um dom\u00ednio vasto. Existem muitos tipos de IA, tanto reais como te\u00f3ricos. Embora os conceitos enumerados neste artigo se centrem principalmente na IA generativa, a estrutura geral do referencial pode ser aplicada a outras formas de IA e literacias tecnol\u00f3gicas (por exemplo, ciberseguran\u00e7a). E, embora a informa\u00e7\u00e3o em cada n\u00edvel se baseie nos conceitos discutidos no n\u00edvel anterior, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio aprender tudo num n\u00edvel antes de passar ao seguinte. Por exemplo, ao analisar o impacto que a IA generativa pode ter no mercado de trabalho, \u00e9 \u00fatil compreender como s\u00e3o treinados os modelos de IA generativa; no entanto, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio dominar os meandros das redes neuronais para efetuar essa an\u00e1lise.\u00a0<\/strong><\/p>\n

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Figura 1. Um enquadramento para a literacia em IA<\/span>
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Cr\u00e9dito: Melanie Hibbert. Usada pelos autores com autoriza\u00e7\u00e3o.<\/em><\/span><\/p>\n

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\u00a0<\/em>N\u00edvel 1: Compreender a IA<\/strong><\/span><\/p>\n

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A base da pir\u00e2mide abrange termos e conceitos b\u00e1sicos de IA. A maior parte da programa\u00e7\u00e3o e do ensino em Barnard tem-se centrado nos n\u00edveis um e dois (compreender, utilizar e aplicar a IA), uma vez que se trata de uma tecnologia em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o e que ainda existe muito desconhecimento sobre ela.<\/p>\n

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Compet\u00eancias essenciais<\/strong><\/p>\n

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