SOliveira, Competências em IA para Professores

Competências em IA para Professores

Ética & Privacidade

Promoção do Pensamento Crítico & da Literacia Digital

Integração Pedagógica & Inclusão

Apoio à Aprendizagem de Línguas Estrangeiras

Desenvolvimento Profissional & Colaboração

Gestão de Tempo & Apoio Administrativo

Feedback Direcionado & Adaptativo

Avaliação & Monitorização

As categorias apresentadas ajudam a organizar as competências de IA em áreas práticas e relevantes para o ambiente de ensino superior. Cada uma destas áreas oferece oportunidades para os docentes enriquecerem o ensino com IA de forma responsável, ética e inclusiva.

Susana Oliveira, DH, Universidade Aberta.

Ética & Privacidade

• Ensinar Princípios de Ética em IA: abordar temas como honestidade académica, transparência, responsabilidade e nuances em algoritmos, formando cidadãos críticos e conscientes do uso ético da IA.
• Proteção de Dados e Privacidade: garantir que as ferramentas de IA respeitem a privacidade dos estudantes, com medidas para proteger informações sensíveis, em conformidade com o RGPD.

Feedback Direcionado & Adaptativo

• Feedback Imediato e Específico: a IA pode fornecer feedback em tempo real sobre o desempenho dos estudantes, permitindo-lhes refletir e corrigir erros de forma imediata, promovendo o processo de aprendizagem.
• Ajustes Baseados no Desempenho: utilizar ferramentas de IA que adaptem as recomendações e o conteúdo de estudo de acordo com o progresso do estudante, garantindo que cada um receba apoio de acordo com as suas necessidades específicas.

Gestão do Tempo & Apoio Administrativo

• Assistentes Virtuais: utilizar assistentes de IA para auxiliar em tarefas administrativas.
• Análise de Progresso e Tarefas Automatizadas: ferramentas para acompanhar o trabalho dos estudantes e gerar relatórios de progresso, identificando quem necessita de apoio suplementar.

Promoção do Pensamento Crítico & da Literacia Digital

• Educação para a Literacia Digital: promover junto dos estudantes os fundamentos de funcionamento da IA, bem como os seus limites e o seu impacto na humanidade e no mundo. Incentivar a compreensão e utilização crítica das ferramentas digitais e da tecnologia de IA.
• Estimular o Pensamento Crítico sobre a IA: abordar questões como a confiabilidade dos algoritmos, o impacto das redes sociais e o uso responsável das tecnologias digitais, promovendo uma cidadania consciente e informada.

Apoio à Aprendizagem de Línguas Estrangeiras

• Sistemas de Pronúncia e Feedback de Pronúncia: usar a IA para análise e correção de pronúncia, ajudando os estudantes a melhorar a fluência.
• Aprendizagem Personalizada de Vocabulário: adaptar vocabulário e gramática ao nível e às necessidades de cada estudante.
• Práticas de Conversação Simulada: utilizar chatbots e assistentes virtuais para práticas de conversação ajustadas ao nível de proficiência.

Integração Pedagógica & Inclusão

• Uso de IA para Personalização do Ensino: utilizar plataformas que adaptam automaticamente o conteúdo e o ritmo de aprendizagem de acordo com o desempenho e as necessidades dos estudantes. Isto pode ajudar a manter estudantes avançados desafiados e fornecer apoio adicional aos que necessitam de reforço.
• Ferramentas de Inclusão e Acessibilidade: empregar IA para apoiar estudantes com necessidades educativas especiais, como reconhecimento de voz para dificuldades de escrita ou leitores de ecrã para deficiências visuais.

Desenvolvimento Profissional & Colaboração

• Aprendizagem Contínua e Capacitação em IA: participar em formações regulares para aprender novas ferramentas de IA e aplicá-las ao ensino superior, promovendo a prática de capacitação/formação contínua.
• Colaboração em Comunidades Educativas: envolver-se em comunidades de prática para partilhar experiências e discutir estratégias pedagógicas para a implementação de IA.

Avaliação & Monitorização

• Ferramentas de Avaliação Automatizada: empregar IA para correção automática de testes e atividades, economizando tempo e permitindo foco em feedback mais detalhado.
• Análise de Dados de Aprendizagem: utilizar dados para monitorizar o progresso dos estudantes, identificando padrões e necessidades para intervenções mais proativas e individualizadas.

Ética & Privacidade

• Ensinar Princípios de Ética em IA: abordar temas como honestidade académica, transparência, responsabilidade e nuances em algoritmos, formando cidadãos críticos e conscientes do uso ético da IA.
• Proteção de Dados e Privacidade: garantir que as ferramentas de IA respeitem a privacidade dos estudantes, com medidas para proteger informações sensíveis, em conformidade com o RGPD.

Promoção do Pensamento Crítico & da Literacia Digital

• Educação para a Literacia Digital: promover junto dos estudantes os fundamentos de funcionamento da IA, bem como os seus limites e o seu impacto na humanidade e no mundo. Incentivar a compreensão e utilização crítica das ferramentas digitais e da tecnologia de IA.
• Estimular o Pensamento Crítico sobre a IA: abordar questões como a confiabilidade dos algoritmos, o impacto das redes sociais e o uso responsável das tecnologias digitais, promovendo uma cidadania consciente e informada.

Promoção do Pensamento Crítico & da Literacia Digital

• Educação para a Literacia Digital: promover junto dos estudantes os fundamentos de funcionamento da IA, bem como os seus limites e o seu impacto na humanidade e no mundo. Incentivar a compreensão e utilização crítica das ferramentas digitais e da tecnologia de IA.
• Estimular o Pensamento Crítico sobre a IA: abordar questões como a confiabilidade dos algoritmos, o impacto das redes sociais e o uso responsável das tecnologias digitais, promovendo uma cidadania consciente e informada.

Feedback Direcionado & Adaptativo

• Feedback Imediato e Específico: a IA pode fornecer feedback em tempo real sobre o desempenho dos estudantes, permitindo-lhes refletir e corrigir erros de forma imediata, promovendo o processo de aprendizagem.
• Ajustes Baseados no Desempenho: utilizar ferramentas de IA que adaptem as recomendações e o conteúdo de estudo de acordo com o progresso do estudante, garantindo que cada um receba apoio de acordo com as suas necessidades específicas.

Avaliação & Monitorização

• Ferramentas de Avaliação Automatizada: empregar IA para correção automática de testes e atividades, economizando tempo e permitindo foco em feedback mais detalhado.
• Análise de Dados de Aprendizagem: utilizar dados para monitorizar o progresso dos estudantes, identificando padrões e necessidades para intervenções mais proativas e individualizadas.

Gestão do Tempo & Apoio Administrativo

• Assistentes Virtuais: utilizar assistentes de IA para auxiliar em tarefas administrativas.
• Análise de Progresso e Tarefas Automatizadas: ferramentas para acompanhar o trabalho dos estudantes e gerar relatórios de progresso, identificando quem necessita de apoio suplementar.

Desenvolvimento Profissional & Colaboração

• Aprendizagem Contínua e Capacitação em IA: participar em formações regulares para aprender novas ferramentas de IA e aplicá-las ao ensino superior, promovendo a prática de capacitação/formação contínua.
• Colaboração em Comunidades Educativas: envolver-se em comunidades de prática para partilhar experiências e discutir estratégias pedagógicas para a implementação de IA.

Integração Pedagógica & Inclusão

• Uso de IA para Personalização do Ensino: utilizar plataformas que adaptam automaticamente o conteúdo e o ritmo de aprendizagem de acordo com o desempenho e as necessidades dos estudantes. Isto pode ajudar a manter estudantes avançados desafiados e fornecer apoio adicional aos que necessitam de reforço.
• Ferramentas de Inclusão e Acessibilidade: empregar IA para apoiar estudantes com necessidades educativas especiais, como reconhecimento de voz para dificuldades de escrita ou leitores de ecrã para deficiências visuais.