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Inteligência Artificial Generativa como Ferramenta de Inovação Pedagógica

Digital Art AI Technology Background (1)

O curso “Inteligência Artificial Generativa como Ferramenta de Inovação Pedagógica no Ensino Superior” tem como objetivo fornecer uma formação abrangente e aprofundada sobre as tecnologias de Inteligência Artificial (IA) generativa, com um enfoque específico na sua aplicação como ferramenta de inovação pedagógica no contexto académico.

Objetivos

  • Compreender os conceitos e técnicas subjacentes que alimentam os sistemas de IA generativa, incluindo redes neurais artificiais, aprendizagem profunda e algoritmos de geração;
  • Aprender a utilizar e implementar ferramentas de IA generativa em cenários reais, desde a criação de material didático personalizado até à consecução de projetos de investigação que utilizam IA para gerar novos conhecimentos e competências;
  • Utilizar IA generativa para criar tutores inteligentes, sistemas de feedback automático e plataformas de e-learning personalizadas que inovem e melhorem a experiência de ensino e aprendizagem;
  • Integrar elementos de gamificação e realidade aumentada/virtual (RA/RV) para tornar a aprendizagem mais interativa e envolvente;
  • Adquirir competências para treinar modelos de IA generativa, validar e avaliar o seu desempenho, e implementar melhorias contínuas;
  • Avaliar os impactos éticos, legais e sociais do uso de IA generativa na educação, incluindo questões de privacidade, segurança e equidade;
  • Incentivar a colaboração entre áreas curriculares e fomentar uma cultura de inovação, utilizando a IA generativa como uma ferramenta para abordar desafios complexos e explorar novas fronteiras do conhecimento;
  • Refletir sobre como as tecnologias de IA podem ser utilizadas de maneira sustentável e inclusiva, garantindo que beneficiem todos os alunos de forma equitativa.

Conteúdos

  1. Fundamentos da Inteligência Artificial
    • Introdução à IA e IA generativa: história, conceitos e evolução
    • Machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing
  2. Desenvolvimento de competências docentes para a integração pedagógica da IA generativa e suas ferramentas
    • Modelos de Linguagem Generativa
    • Engenharia de prompts
    • Chatbots: ChatGPT, CoPilot e Gemini
    • Aplicações práticas IA Generativa: (re)criação de texto e tradução
    • Aplicações práticas IA Generativa: apresentações
    • Aplicações práticas IA Generativa: imagem
    • Aplicações práticas IA Generativa: som e vídeo
    • Aplicações práticas IA Generativa: testes e exercícios
    • Aplicações práticas IA Generativa: investigação e apoio ao trabalho
  3. Reflexão ética e social na utilização pedagógica de IA generativa
  4. Inovação pedagógica com IA generativa: estudos de caso e melhores práticas

Metodologia

O curso é desenvolvido em b-learning, combinando sessões presenciais, online síncronas e assíncronas (na plataforma e-learning do CIP). Utiliza:

  • Sessões plenárias e oficinas práticas;

  • Análise de casos e experiências com IA generativa;

  • Estratégias de intervenção reflexivas sobre uso ético, consciente e sustentável;

  • Autodiagnóstico de práticas docentes, autorreflexão e redirecionamento de ações.
    A abordagem é dinâmica, prática e centrada no desenvolvimento da profissionalidade docente

Avaliação

A avaliação é contínua, envolvendo:

  • Diagnóstica no início;

  • Formativa ao longo do curso;

  • Sumativa no final.
    Critérios e ponderações:

  • Tarefas do percurso formativo: 50%;

  • Participação em sessões síncronas e assíncronas: 20%;

  • Autorreflexão final: 30%.
    A classificação é feita numa escala de 0 a 20 valores

Bibliografia

  • Anderson, T., & Dron, J. (2011). Three generations of distance education pedagogy. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 12(3), 80-97. https://doi.org/10.19173/irrodl.v12i3.890

  • Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In R. K. Sawyer (Ed.), The Cambridge handbook of the learning sciences (pp. 253-272). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139519526.016

  • Chen, X., Zou, D., Xie, H., Cheng, G., & Liu, C. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510

  • Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. Pearson.

  • Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3

  • Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Alfred A. Knopf.

  • Woolf, B. P. (2010). Building Intelligent Interactive Tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann

  • Inteligência Artificial
  • Ensino Superior

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