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O avanço exponencial das Inteligências Artificiais Generativas (IAGen), capazes de produzir imagens complexas mediante comandos simples (PROMPTs), impõe a necessidade de desenvolver uma nova competência docente: o reconhecimento crítico de imagens geradas por IAGen. No entanto, a formação de professores ainda não possui orientações curriculares para o desenvolvimento dessa competência. O presente estudo buscou compreender se a metodologia de avaliação por análise de imagens é capaz de evidenciar processos cognitivos de reconhecimento de imagens. Estudantes do curso de licenciatura em Ciências (N=120) responderam a um quiz diagnóstico contendo 25 imagens criadas por humanos sobre anatomia e fisiologia humana. Ao final da disciplina os estudantes responderam ao mesmo quiz a fim de identificar se as intervenções didáticas da disciplina contribuem para a acurácia na identificação das imagens. Para cada imagem, os estudantes identificavam se a imagem foi criada por humano ou gerada por IA; justificavam a escolha; e indicavam o seu potencial uso didático. Embora todas imagens tivessem sido criadas por humano, todas foram julgadas por pelo menos 10,08% dos estudantes como sendo geradas por IA. Contudo, as intervenções curriculares da disciplina contribuíram para uma melhoria significativa na acurácia da identificação de imagens julgadas como geradas por IA (p = < 0.0001). As principais justificativas para identificar uma imagem como gerada por IA foram: conteúdos sintetizados, estética das imagens ou aparência estranha e difícil de entender. Quanto à capacidade de atribuir uma finalidade didática para as imagens, houve melhoria significativa, sendo que a maioria dos estudantes respondeu corretamente no quiz final. Neste estudo, validamos que uma simples atividade de análise de imagens pode ser utilizada como estratégia de avaliação da aprendizagem do conteúdo. Foi evidenciado que a competência de reconhecer imagens geradas por IA envolve a familiaridade com o conteúdo abordado na imagem e elementos artísticos da própria imagem.
Palavras-chave | Inteligência artificial generativa; imagens; competência digital; formação docente; |
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