Inteligência Artificial no Ensino de Ciência da Computação: Superando a Nova Exclusão Digital na Educação Básica

Os líderes escolares devem decidir como — e se — integrarão aulas específicas sobre inteligência artificial nos programas de ciência da computação.

O rápido crescimento da inteligência artificial generativa (GenAI) está criando uma nova divisão digital na educação básica , uma lacuna de habilidades em IA que ameaça deixar alguns alunos para trás. Enquanto algumas escolas estão integrando a IA em seus currículos com instrução cuidadosa, outras a estão proibindo completamente e outras ainda não estão fazendo nada. Enquanto isso, nem todos os alunos têm acesso igualitário a ferramentas de IA em casa, criando disparidades que podem ter consequências duradouras.

À medida que mais estados começam a especificar requisitos de ciência da computação para a conclusão do ensino médio, as escolas estão se debatendo sobre como incorporar aulas específicas de IA em seus programas de ciência da computação. As decisões tomadas agora sobre se e como a IA será incluída na educação em ciência da computação farão diferença na força de trabalho do futuro.

“Os distritos nunca terão tanto poder para moldar o uso da IA ​​GenAI em suas comunidades como agora, por isso é imprescindível que ajam coletivamente, guiados por seus valores educacionais fundamentais”, afirma Rafe Steinhauer, professor assistente de engenharia no Dartmouth College . “Gosto de lembrar aos líderes escolares que eles não vão acertar em tudo, mas é mais fácil fazer ajustes em políticas, normas e programas de treinamento do que começar do zero depois que toda a comunidade já desenvolveu práticas pessoais variadas.”

A Nova Divisão: Como a IA Cria Oportunidades Desiguais de Aprendizagem

A disparidade na IA possui múltiplas camadas, afirma Eric Klopfer, professor e diretor do Programa de Formação de Professores Scheller do MIT . 

“Como acontece com muitas tecnologias aplicadas anteriormente em contextos educacionais, as disparidades que observamos têm múltiplas camadas”, afirma. “As duas principais são o acesso à tecnologia e a preparação dos professores para utilizá-la de forma eficaz.”

Algumas escolas têm condições de acessar ferramentas de IA premium de forma ilimitada por meio de assinaturas, enquanto outras não, mas a preparação dos professores pode ser um problema ainda maior , afirma Klopfer. "Os professores precisam conhecer os pontos fortes e fracos, as limitações e os vieses, e as maneiras de usar as ferramentas a seu favor e em benefício de seus alunos", diz ele.

Existe também uma terceira camada preocupante: a crença de que a IA pode substituir os professores. "Nesses casos, os alunos que têm aulas com IA têm uma experiência pior em comparação com aqueles que têm aulas com professores", afirma Klopfer. 

A principal preocupação de Steinhauer não é o acesso à plataforma, já que as principais empresas de IA GenAI oferecem ferramentas poderosas gratuitamente para jovens usuários. Em vez disso, ele diz que se preocupa com o acesso ao conhecimento técnico. Ele observou contrastes gritantes entre distritos que criam programas de treinamento bem estruturados para alunos e professores sobre o uso eficaz e ético da IA ​​e aqueles que praticamente não fazem nada.

IA e Educação em Ciência da Computação: Atendendo aos Novos Requisitos Estaduais

Onze estados agora exigem um curso de ciência da computação para a conclusão do ensino médio; três adicionaram esse requisito no último ano. Embora o pensamento computacional seja cada vez mais reconhecido como uma habilidade importante para os alunos, alguns educadores acreditam que a IA altera o escopo das habilidades em informática que devem ser ensinadas. 

Jake Baskin, diretor executivo da Associação de Professores de Ciência da Computação (CSTA) , define o desafio como ensinar os alunos a realmente criar IA, em vez de simplesmente ensiná-los a usá-la. "Corremos o risco de cometer os mesmos erros de 20 anos atrás, quando os cursos básicos de ciência da computação se transformaram em aprendizado de como usar aplicativos", diz Baskin. "A IA eleva a importância da ciência da computação básica no ensino médio. O objetivo não é uma 'aula de IA' isolada, mas a integração de conceitos-chave de IA, como dados, modelos, limitações e ética, em todas as áreas da ciência da computação."

Steinhauer recomenda que se considerem as razões para os requisitos de ciência da computação. Embora a motivação original possa ter sido preparar os alunos para uma economia que necessita de engenheiros de software, “a IA pode mudar tudo”, afirma. “Nossa economia pode precisar de muito menos engenheiros de software, mas a onipresença da IA ​​em todas as facetas da vida moderna pode exigir um nível elevado de alfabetização lógica e estatística de nossos cidadãos. Minha esperança é que a GenAI possa reformular o ensino inicial de ciência da computação para se concentrar mais nas formas como os cientistas da computação pensam e raciocinam e menos na escrita de código.”

Abordagens inconsistentes à IA e o que isso significa para os alunos.

As diferentes abordagens das escolas em relação à IA — desde a adoção entusiástica até a proibição total — refletem incertezas mais profundas sobre a tecnologia. "A IA é nova, e a IA é avassaladora e assustadora", diz Klopfer. "Não devemos nos iludir pensando que sabemos como ensiná-la bem."

Ele vê dois riscos concorrentes: expor os alunos a uma tecnologia que não compreendemos totalmente ou deixá-los para trás se não aprenderem a usá-la de forma eficaz e ética. "Acho que o segundo é o maior risco no momento", diz ele. "Mas o primeiro é real, e precisamos entender melhor como usar a IA em benefício de nossos alunos."

A chave é confiar em uma pedagogia sólida para impulsionar a implementação, diz Klopfer. Especificamente para o ensino de ciência da computação no ensino médio, ele defende priorizar o aprendizado dos fundamentos em vez de depender excessivamente de ferramentas de IA.

A lacuna de acesso domiciliar em habilidades de IA e ciência da computação

A desigualdade no acesso à IA vai além dos muros da escola. Como acontece com qualquer tecnologia, alguns alunos têm muito mais acesso à IA em casa do que outros. "É essencial que escolas e professores não interpretem a vantagem invisível do acesso à tecnologia em casa como uma diferença inata de habilidade ou interesse", afirma Baskin. "Historicamente, na ciência da computação, vemos isso se manifestar em lacunas persistentes e previsíveis de participação e sucesso por raça e gênero."

Segundo Klopfer, a proibição da IA ​​nas escolas cria problemas para todos os alunos. Isso porque aqueles que têm acesso em casa não receberão orientações sobre como usar as ferramentas de forma responsável, e aqueles sem acesso perdem oportunidades de aprendizado, mesmo por meio de tentativa e erro.

Melhores práticas para integrar IA em currículos de ciência da computação

Para obter progressos efetivos, os educadores de ciência da computação devem começar com as seguintes boas práticas. 

1. Priorize o desenvolvimento profissional antes de fazer grandes compras de tecnologia. Baskin recomenda começar pelos resultados em vez das ferramentas, alinhando-se a estruturas como as prioridades de aprendizagem de IA da CSTA.
2. Comece cedo. "Existem habilidades fundamentais em ciência da computação e IA que os alunos podem aprender nos primeiros anos do ensino fundamental para construir uma base para conteúdos mais avançados nos anos seguintes", diz Baskin.
3. Não acelere o aprendizado. "Use IA para explicar, rastrear, depurar, testar e variar, mas não dispense as etapas críticas de projetar, criar e escrever", diz Klopfer.
4. Considere uma "abordagem em haltere", diz Steinhauer. Isso significa ensinar os fundamentos da ciência da computação de maneiras simples, com foco na lógica e inferência essenciais, ao mesmo tempo que orienta os alunos no uso da GenAI para criar sistemas complexos.

À medida que a revolução da IA ​​transforma a educação, a questão não é se devemos ensinar com e sobre IA, mas como fazê-lo de forma equitativa e eficaz. As decisões que as escolas tomarem agora moldarão quais alunos se tornarão criadores da tecnologia de amanhã — e quais ficarão apenas como consumidores dela.