Uma abordagem mosaica à integridade académica na era da IA (com Chris Ostro)

A IA generativa assumiu um papel preponderante no discurso educativo. O professor Christopher Ostro apresenta uma «Abordagem Mosaico» para ajudar os educadores a orientarem-se no panorama atual da IA.

A utilização da IA pelos alunos tornou-se evidente quando estes entregaram trabalhos cujo conteúdo não correspondia ao número de palavras exigido, às restrições de formatação e ao número de fontes requeridas. Esses trabalhos não se enquadravam no âmbito da disciplina e eram frequentemente entregues na íntegra, sem qualquer descrição do processo seguido. A grande maioria dos seus alunos que utilizava IA recorria às mesmas poucas fontes, sendo que algumas delas eram inventadas.

O que não funciona

Proibir totalmente o uso da IA como resposta não foi uma medida produtiva. Isso não levava em conta as formas éticas como os alunos poderiam utilizar a IA para melhorar os trabalhos já existentes. Estar constantemente a tentar apanhar os alunos em flagrante a usar a IA e considerar tudo isso como batota prejudicou as relações com os alunos. Submeter cada solicitação ao ChatGPT e utilizar detetores de IA de forma aleatória, na esperança de obter resultados semelhantes aos dos alunos, era demorado. O ensino também se tornou pouco gratificante.

Uma vez que a maioria dos alunos já utiliza a IA e deseja compreendê-la, o professor Ostro explica que a sua política rigorosa criou um ambiente de «abstinência total». Estabelecer diretrizes claras e formar os alunos sobre a utilização adequada da IA constitui uma abordagem mais realista.

É igualmente importante compreender a situação dos estudantes. Num mercado de trabalho em deterioração e com o aumento do custo de vida, os estudantes estão, alegadamente, a ter de trabalhar mais horas, ao mesmo tempo que tentam acompanhar os seus estudos. Alguns estudantes que se encontravam em fases críticas da aprendizagem durante a pandemia da COVID-19 estão a ficar sem competências essenciais. Além disso, têm de lidar com cursos que apresentam políticas variáveis em matéria de IA.

O que funciona (na maioria dos casos): a abordagem mosaico

Abordagem em mosaico

Tarefas de literacia em IA: Os alunos precisam de orientação sobre como utilizar a IA. A maioria utiliza-a sem possuir a literacia mediática adequada nem o espírito crítico necessário para perceber que a IA pode estar errada. Como formador, não poderá ensinar isto a menos que esteja familiarizado com estas ferramentas.

Formulário de Divulgação de IA: Este formulário dá aos alunos a oportunidade de serem honestos com os seus professores, a fim de evitar violações do Código de Honra. Não é perfeito, pois alguns podem esquecer-se ou mentir, mas é importante salientar a sua transparência. Colocar este formulário nos avisos, em cada instrução, no programa do curso e disponibilizá-lo numa página própria com vídeo/texto torna mais difícil que os alunos se esqueçam. Aqui está um exemplo.

Detecção por IA (com transparência): a detecção por IA tem vindo a melhorar, apresentando taxas de falsos positivos mais baixas e sendo mais fiável do que o olho humano. Estas ferramentas ainda são imperfeitas e requerem o discernimento humano. Uma pontuação elevada na IA pode ser indicativa de uma utilização ética, em vez de uma grave desonestidade académica. A conformidade com a FERPA é importante, por isso certifique-se de que confirma com o departamento de TI da sua instituição as políticas de privacidade da ferramenta antes de a utilizar.

Acompanhamento do processo: O Google Docs e o Office 365 dispõem de históricos de versões detalhados. Se um docente detetar a utilização de ferramentas que falsificam o histórico de versões de um documento, não há dúvida de que o aluno está a agir de má-fé. O histórico de versões pode estar incorreto devido a viagens ou a uma ligação Wi-Fi de fraca qualidade. Um aluno também pode optar por não partilhar o histórico de versões por motivos como questões de privacidade.

Conversas delicadas: Segundo as observações do Professor Ostro, a maioria dos alunos não tem experiência em mentir. Quando recebem compreensão, é mais provável que sejam honestos. Apresentar provas e referir casos anteriores de desonestidade académica ajuda a conduzir a conversa.

Segundas oportunidades: Um estudo realizado por Dench e Joyce revela que os alunos são menos propensos a voltar a fazer batota depois de serem apanhados. O professor Ostro observa que dar segundas oportunidades «permite agir com muito mais segurança, incentivando os alunos a explorar esta nova ferramenta (talvez de forma um pouco desajeitada), ao mesmo tempo que se responsabilizam os alunos que agem de má-fé».

Prós: A Abordagem Mosaic permitiu uma comunicação mais sincera com os alunos. Houve menos alunos sujeitos ao Código de Honra, enquanto mais alunos corrigiram os seus erros e os comunicaram por iniciativa própria. Quando os alunos foram identificados por violações do Código de Honra, a precisão foi de 100%. A maior parte do feedback passou a centrar-se em ajudar os alunos a compreender como podem melhorar. Dar aulas voltou a ser divertido!

Contras: Embora os resultados tenham melhorado a honestidade académica, ainda existe alguma incerteza no que diz respeito aos alunos desonestos. A abordagem do Mosaic exige que os docentes estejam a par das tecnologias atuais, o que implica um investimento de tempo significativo. O professor Ostro não está convencido da sua escalabilidade no caso de docentes que não estejam familiarizados com a IA, de alunos mais céticos ou mais focados na obtenção do diploma e de cursos assíncronos.

Informações de contacto

Se tiver alguma dúvida, não hesite em contactar-nos na Pangram. Os dados de contacto do Professor Ostro encontram-se abaixo:

E-mail: Christopher.Ostro@colorado.edu

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ochristo/

BlueSky: https://ochristo.bsky.social/