O Google anunciou os resultados de novas pesquisas que mostram como o modelo de inteligência artificial Gemini contribui para apoiar alunos e professores em salas de aula no Reino Unido e na Itália. Os estudos concentraram-se em avaliar a eficácia das ferramentas de inteligência artificial no fornecimento de suporte personalizado em matemática e em auxiliar os professores no planejamento de aulas interativas que promovem o engajamento em sala de aula.
No Reino Unido, foi realizado um ensaio clínico randomizado de 10 semanas envolvendo mais de 1.100 alunos com idades entre 12 e 15 anos, em cooperação com a plataforma de aprendizagem Eedi. O experimento utilizou um sistema que combina as capacidades do Gemini com os recursos da plataforma para orientar os alunos a resolverem erros por conta própria, passo a passo. Os resultados mostraram que a qualidade das respostas do modelo Gemini melhorou em cerca de 25%, com a taxa de aprovação de revisores especialistas subindo para 95%, onde os alunos que receberam orientação da inteligência artificial obtiveram resultados semelhantes aos dos alunos que confiaram em professores humanos.
Na Itália, foi realizado um estudo de um ano em cooperação com a rede de escolas Dom Bosco e a Universidade Pontifícia Salesiana em Roma, envolvendo cerca de 1.600 professores e mais de 24.500 alunos. O Gemini foi utilizado como assistente para o design de aulas, o que levou a uma redução de 38% nas palestras tradicionais e diretas em favor de oficinas e atividades em grupo, e a um aumento na participação ativa dos alunos de 77% para 84%, além de reduzir a pressão diária sobre os professores.
O que este desenvolvimento muda na prática?
Estes resultados destacam uma transição prática em como a inteligência artificial é integrada nas instituições educacionais, onde o seu papel não se limita a fornecer respostas prontas, mas estimula o pensamento crítico entre os alunos (incluindo orientá-los sem dar a solução direta em cerca de 99% das sessões). Também contribui para reduzir a dependência total da energia individual do professor para manter o engajamento da sala de aula, permitindo mais espaço para focar na orientação e no aconselhamento pessoal.
Limitações e desafios associados ao experimento
Apesar da melhora clara no desempenho dos alunos durante as tarefas diárias e testes curtos, esses ganhos não apareceram de forma perceptível nas notas dos testes padronizados STAR durante o mesmo curto período de tempo do experimento. De acordo com os pesquisadores, isso ocorre porque a orientação passo a passo leva mais tempo por questão em comparação com dicas visuais simples, o que reduziu o número de problemas que os alunos resolveram em uma única sessão, algo que exigirá estudo ao longo de todo o ano letivo no futuro.