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juandoming
from Inovação Educacional
Today, 2:08 AM
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Princípios da Pedagogia de Prompt A IA Generativa na Educação apresenta uma infinidade de usos com benefícios tanto em atividades administrativas e operacionais para a preparação de aulas, quanto nas próprias aulas em atividades didáticas. Já existe uma série de publicações, guias, conjunto de dicas para prompts a serem usados na Educação.
Este conjunto de princípios foi concebido para anteceder e servir como direcionador para a escolha de prompts. Aqui estão apresentados de maneira geral. O detalhamento e orientação para uso prático estará detalhado em novas publicações.
Antes de se incluir a IA Generativa em práticas pedagógicas, sugere-se considerar:
1. A decisão pelo uso e a escolha dos recursos de IA Generativa deve estar alinhada como os direcionamentos institucionais e programas de curso,
2. O uso de recursos de IA Generativa deve vir acompanhado de ações que reforcem os aspectos não cognitivos de uma Educação Integral,
3. A decisão pelo uso e a escolha dos recursos de IA Generativa deve vir depois de um planejamento estruturado para a aprendizagem,
4. A IA Generativa deve contribuir para explorar melhor o contexto específico do grupo de estudantes, e as especificidades de cada um deles,
5. A IA Generativa deve favorecer a motivação dos estudantes para aprendizagem,
6. A escolha dos recursos a serem utilizados e o direcionamento dos prompts devem estar explicitamente associados às expectativas de aprendizagem previstas;
7. Além dos objetivos de aprendizagem previstos, ao usar IA Generativa em Educação, deve-se incluir objetivos específicos associados ao funcionamento, benefícios, limitações e riscos deste uso.
8. A utilização de recursos didáticos com IA Generativa deve alavancar a importância dos aspectos humanos na mediação docente diferenciada nos processos de ensino e aprendizagem.
Via Inovação Educacional
This book has been designed to act as a practical resource that should help you to get a better understanding of the kinds of AI tools that are available and how to use them in the English language classroom.
Via Nik Peachey
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juandoming
June 13, 10:26 AM
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Juan Domingo Farnós Para asegurar que los modelos de lenguaje grande (LLM) puedan generar planes de tareas utilizables para agentes robóticos, se necesita una combinación de técnicas y enfoques que superen las limitaciones inherentes a los LLM. Vamos a establecer una serie de pasos y consideraciones clave para lograr esto, especialmente en el contexto de…
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from Education 2.0 & 3.0
June 13, 2:07 AM
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What is wrong with this AI lesson plan? I tried a popular lesson plan service and was greatly disappointed.
Via Yashy Tohsaku
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juandoming
June 12, 9:34 AM
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Juan domingo Farnós En la educación superior y la inteligencia artificial, la relación entre los docentes e investigadores puede variar dependiendo de diversos factores, como la institución, el campo de estudio y la disponibilidad de recursos. Sin embargo, en general, los docentes tienden a seguir las indicaciones de los investigadores en estos campos de la…
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from Multimedia EduMakers
June 12, 8:23 AM
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June 11, 9:40 AM
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Juan Domingo Farnós Queremos determinar los procesos encaminados en el andamiaje y la posterior arquitectura de diseño de procesos de simulación, inmersiva o no, que nos conducirán posteriormente a propuestas de implementación educativas y de trabajo y por ello necesitamos de la Educación disruptiva & IA y sus planteamientos estratégicos y modulares. En este contexto, va mos a…
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from Multimedia EduMakers
June 11, 8:20 AM
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from gpmt
June 11, 2:21 AM
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ChatGPT a évolué considérablement depuis son lancement en 2022, et avec l'intégration d’une toute nouvelle fonction vision dans le dernier modèle GPT-4o,
Via Fidel NAVAMUEL, michel verstrepen
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from EdTech: The New Normal
June 10, 8:34 AM
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No matter what seemingly hopeless mess you have made, everything can still work out.
Via David W. Deeds
Blog de la "RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia". La Revista Iberoamericana de la Educación Digital.
Via LGA
"Home Events anniversaries Which institution is the world leader in digital and distance education? ..."
Via Leona Ungerer
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June 15, 8:58 AM
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Juan Domingo Farnos La investigación en Educación Disruptiva y la integración de Inteligencia Artificial (IA) y Agentes Generales de Inteligencia (AGI) puede beneficiarse significativamente del uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como el Aprendizaje Potenciado y el Apilamiento de Algoritmos (Stacking). Estas técnicas pueden combinarse en un enfoque de aprendizaje colectivo (ensemble learning) para…
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from e-learning-ukr
June 15, 7:20 AM
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This report captures learnings from the Alignment Assembly on AI and the Commons, a six-week online deliberation of open movement activists, creators, and organizations about regulating generative AI.
Via Vladimir Kukharenko
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June 14, 10:22 AM
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Juan Domingo Farnós La educación disruptiva y el uso de Inteligencia Artificial (IA) y AGI (Inteligencia General Artificial) ofrecen nuevas posibilidades para transformar la educación. Los NAR (Narrativas Alternativas y Reconfiguradas) juegan un papel importante en este contexto. A continuación explico formas de utilizar los NAR en la educación disruptiva con IA y AGI, tanto…
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from Educational Technology News
June 13, 10:24 AM
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Powerful learning experiences for students can be created by prioritizing human-first pedagogy and integrating Artificial Intelligence.
Via EDTECH@UTRGV
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from AI EdVanguard Insights
June 13, 2:06 AM
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¿Cómo llevamos a cabo la nueva formación de docentes y alumnos en escenarios de Educación Disruptiva? Juan Domingo Farnós Los nuevos sistemas de formación on-line (aprovechando los recursos informáticos y el ciberespacio) mejoran con mucho las prestaciones de la enseñanza a distancia tradicional, que solamente disponía del correo, el teléfono y la radiotelevisión como canales de…
The proposed model seeks to assist instructors and learners with a framing lens for how GenAI might be useful in educational settings.
Via EDTECH@UTRGV
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from Inovação Educacional
June 11, 9:38 AM
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A Inteligência Artificial generativa conquistou a imaginação do mundo porque parece provável que automatize tarefas que anteriormente exigiam avançadas competências cognitivas. Com isso, existe uma perspectiva real de que muitos trabalhadores altamente qualificados e experientes possam ser substituídos por algoritmos. O que acontece quando as máquinas chegam para os empregos não de tecelões manuais e operários da indústria automotiva, mas de roteiristas, advogados, gerentes de nível médio e até mesmo executivos de alto nível? Uma resposta seria pensar que as competências já não importam, ou mesmo que deveríamos tirar a ênfase da educação. Pelo contrário, embora o potencial para o aumento da produtividade (e rendimentos mais elevados para todos) por meio da interação homem-máquina nunca tenha sido tão grande, nós, humanos, precisaremos melhorar nossa atuação. Precisamos melhorar tudo o que os computadores enfrentam, incluindo compreensão de contexto, pensamento inovador e gerenciamento de relacionamentos com outros seres humanos. De acordo com um recente relatório do McKinsey Global Institute, até 30% das atuais horas de trabalho nos países industrializados poderão ser automatizadas até 2030, em um cenário de moderada automatização. Embora a automação tenha pressionado os trabalhadores durante décadas, a IA generativa anuncia uma significativa aceleração e uma angustiante mudança para muitas pessoas que achavam que suas carreiras fossem estáveis. Nos Estados Unidos e na União Europeia, o número de pessoas empregadas como funcionários de escritório, na indústria de transformação e como representantes de atendimento ao cliente irá quase certamente diminuir à medida que a IA generativa se consolidar. O relatório considera nove países da UE - República Checa, Dinamarca, França, Alemanha, Itália, Países Baixos, Polônia, Espanha e Suécia - representando 75% da população ativa europeia, assim como o Reino Unido. Mas as notícias não são de todo ruins. O relatório estima que a procura por pessoas para trabalhar nos cuidados de saúde, nas energias limpas e outras profissões altamente qualificadas (como pesquisa e o desenvolvimento científico) irá provavelmente aumentar nesses mesmos países. É claro que existem outros fatores em jogo, incluindo os esforços para alcançar emissões líquidas zero (importantes para a criação de novos empregos em todos os países industrializados), o envelhecimento da mão de obra (particularmente na Europa), a contínua expansão do comércio eletrônico do setor privado e o fortalecimento da infraestrutura financiada pelo governo. Em vez do desemprego em massa, o resultado mais provável é que muitas pessoas enfrentarão em breve pressão para mudar de emprego. Partindo de razoáveis pressupostos, a Europa poderá passar por até 12 milhões de transições profissionais nos próximos seis anos. Embora a taxa anual de transição profissional projetada (0,8% das pessoas empregadas) seja inferior à taxa relativamente elevada observada na Europa durante a pandemia de covid-19 (1,2%), ela é duas vezes superior à norma pré-pandemia (0,4%). Nos EUA, as transições de emprego durante o mesmo período também poderão atingir quase 12 milhões, embora isso pareça mais administrável, uma vez que os EUA já tinham uma taxa de transição pré-pandemia elevada (1,2%) em comparação com a Europa. Existe um risco real de um mercado de trabalho ainda mais polarizado, no qual há mais vagas de com salários elevados do que profissionais qualificados e muitos mais profissionais competem por posições cada vez limitadas com salários mais baixos. Mas ele é evitável Os executivos dos dois lados do Atlântico já estão preocupados com a escassez e a inadequação das existentes competências num mercado de trabalho restrito. É uma boa notícia para os seres humanos adequadamente qualificados se a procura de competências sociais e emocionais aumentar com as novas tecnologias. Os mais de 1.100 executivos que a equipe da McKinsey entrevistou na Europa e nos EUA não só sublinharam a necessidade de competências avançadas em tecnologia da informação e análise de dados, mas também de mais funcionários competentes em pensamento crítico, criatividade e “ensino e treinamento”. As implicações salariais serão provavelmente significativas. A procura de mão de obra irá deslocar-se para profissões que já têm salários mais elevados tanto na Europa como nos EUA. E existe um risco real de alguma redução no emprego das profissões de colarinho branco com salários mais baixos. Esses indivíduos necessitarão adquirir novas competências para obterem empregos com melhor remuneração. Se conseguirem adquirir essas competências - por si próprios, por meio de seus empregadores ou com a ajuda do governo - terão a oportunidade de subir na escala salarial. Mas existe um risco real de um mercado de trabalho ainda mais polarizado, no qual há mais vagas de emprego com salários elevados do que profissionais qualificados (aumentando ainda mais os salários mais altos), e muitos mais profissionais competem por posições cada vez mais limitadas com salários mais baixos (aumentando ainda mais a extremidade inferior da distribuição salarial). Esse resultado seria uma decepcionante reversão da redução da desigualdade salarial no mercado de trabalho pós-pandemia. Felizmente, ela é evitável. Para os decisores políticos, a principal conclusão é que o capital humano é mais importante do que nunca para a competitividade nacional e a prosperidade compartilhada. Alguns trabalhos manuais permanecerão com os humanos (os robôs enfrentam relativa dificuldade com muitas tarefas básicas de mobilidade e limpeza). Mas os executivos estão atualmente convencidos de que precisam requalificar muitos funcionários para satisfazerem todas as suas necessidades de competências. As políticas públicas precisam encorajar empregadores, tanto quanto possível, a manter essa disposição e a requalificar seus funcionários, em vez de substituí-los. O crescimento da produtividade significativamente mais rápido, especialmente na Europa, e a prosperidade compartilhada podem advir das novas tecnologias, mas apenas se sua adoção for acompanhada por melhores competências humanas e por uma redistribuição mais proativa dos trabalhadores. Para se obter isso na era da IA generativa, os executivos precisam ser tão francos quanto possível sobre as lacunas emergentes de competências, assim como os governos precisam concentrar-se em tornar o mais fácil possível para todos os trabalhadores a atualização das suas competências de forma oportuna e adequada.
Via Inovação Educacional
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from Education 2.0 & 3.0
June 11, 2:25 AM
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Education 4.0 embraces the use of next-gen tools in artificial intelligence to personalize learning and enhance mastery.
Via Yashy Tohsaku
Trabajo que complementa : La Educación superior se transforma en el siglo XXI para ser protagónica en esta nueva era – https://sco.lt/4tsPQ0 Juan Domingo Farnós 1-¿Cómo transformar la universidad y adecuarla al S XXI? 2-Educación disruptiva & Inteligencia artificial en la universidad: investigación, docencia, relación con las administraciones…. 3-La universidad y la empresa (trabajo): ¿Relación…
"Discover five must-read books on AI and ChatGPT in education, recommended by educators. These books offer practical insights and strategies to enhance teaching with AI ..."
Via Leona Ungerer
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from e-learning-ukr
June 10, 8:19 AM
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Students using generative AI to write their essays is a problem, but it isn’t a crisis, writes Christopher Hallenbrook. We have the tools to tackle the issue of artificial intelligence
Via Vladimir Kukharenko
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Quality teaching can be an elusive topic because of the broad definition of what can make teaching a high quality effort. These are some solid areas to focus on to improve your quality of teaching. How many have you implemented?
I like the list but would prefer that Content not be the first thing to show up. There are a great many people who know content, but could not teach their way out of a paper bag.
I certainly have to agree but could I add more? The only addition I think I would make would be having learners as the centre of all of the above. ;)