A estrutura COSEAQ é um sistema de estrutura abrangente projetado para aprimorar os fluxos de trabalho educacionais por meio da integração generativa de IA. Ele se concentra em melhorar o desenvolvimento de conteúdo educacional de alta qualidade – incluindo questões dissertativas, diretrizes de avaliação e questionários – facilitando um diálogo significativo entre educadores e IA, ao mesmo tempo que incorpora princípios teóricos como alinhamento construtivo e alfabetização em avaliação.
Em vez de ser apenas uma ferramenta, o COSEAQ fornece uma abordagem estruturada que garante o alinhamento entre as práticas de ensino, os programas e os requisitos curriculares nacionais. Seu objetivo fundamental é criar coesão entre todos os elementos do curso para otimizar os resultados de aprendizagem dos alunos.
No centro da estrutura estão os microprompts – instruções cuidadosamente elaboradas que estruturam o fluxo de trabalho e orientam as interações professor-IA. Esses microprompts podem ser implementados em várias plataformas de IA, como Claude ou ChatGPT. No Claude, os educadores podem criar um projeto e fazer upload de arquivos relevantes e, em seguida, aplicar microprompts específicos da estrutura. Alternativamente, eles podem acessar GPTs personalizados (transformadores generativos pré-treinados) por meio do ChatGPT da OpenAI pesquisando COSEAQ. Embora cada componente funcione de forma independente, o quadro foi concebido para implementação integrada para maximizar a eficácia.
Os educadores podem empregar os microprompts sequencialmente ou como ferramentas independentes, dependendo de suas necessidades e preferências específicas. Esta abordagem flexível e modular permite que os professores selecionem os componentes mais apropriados para o seu assunto e contexto de ensino. É importante ressaltar que a estrutura serve mais como andaime do que como uma solução automatizada, preservando a autonomia do professor e a integridade educacional durante todo o processo de criação de conteúdo.
A integração da IA generativa no quadro visa melhorar os processos pedagógicos, mantendo ao mesmo tempo o papel essencial do educador. Ao incorporar vários quadros teóricos, o COSEAQ permite que os professores selecionem as abordagens que melhor se alinham com a sua filosofia de ensino e os requisitos da disciplina.
Além disso, os microprompts da estrutura podem ser utilizados de forma eficaz em diferentes modelos de linguagem, incluindo Claude 3 e Gemini Advanced. Todos os conjuntos de microprompts estão disponíveis abertamente no GitHub, garantindo ampla acessibilidade e adaptabilidade para educadores.
Através da sua abordagem estruturada e implementação sistemática, o COSEAQ capacita os educadores a criar conteúdo superior enquanto desenvolvem a sua experiência profissional. À medida que a IA continua a evoluir em contextos educativos, o quadro constitui um recurso valioso para os professores que procuram integrar eficazmente a IA generativa na sua prática pedagógica.
Abordagem dialógica : facilita trocas significativas entre educadores e IA por meio de microprompts estruturados, permitindo a criação de conteúdo colaborativo e iterativo que combina experiência humana com recursos de IA.
Suporte de andaime : fornece microprompts cuidadosamente projetados que estruturam e orientam a geração de conteúdo, garantindo o alinhamento com os padrões educacionais e ao mesmo tempo promovendo o pensamento crítico e uma compreensão mais profunda.
GPTs personalizados : Oferece GPTs independentes, porém combináveis, que atendem a diversas necessidades educacionais, proporcionando versatilidade e adaptabilidade na aplicação.
O objetivo principal da estrutura COSEAQ é aprimorar a experiência e a prática profissional dos educadores, com maior eficiência como benefício secundário. Através da integração generativa de IA, enriquece os processos pedagógicos de múltiplas maneiras:
Crucialmente, o COSEAQ prioriza a autonomia dos professores e a integridade educacional. Os educadores mantêm o controle sobre o processo de criação de conteúdo, exercendo seu julgamento profissional na orientação da IA e na tomada de decisões finais sobre os materiais gerados. A flexibilidade do quadro acomoda várias abordagens teóricas, incluindo alinhamento construtivo e literacia de avaliação, permitindo aos professores adaptá-lo às suas práticas de ensino específicas e aos requisitos da matéria.
Em última análise, a COSEAQ garante que a tecnologia atende às necessidades educacionais, em vez de ditá-las. Ao fornecer uma estrutura estruturada para a colaboração educador-IA, capacita os professores a criar materiais educativos de alta qualidade de forma eficiente, preservando ao mesmo tempo os seus conhecimentos pedagógicos e autonomia profissional.
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O quadro COSEAQ começa com dois componentes fundamentais que estabelecem uma base pedagógica robusta através da implementação coordenada:
Este componente une metas educacionais amplas com objetivos específicos e acionáveis ao:
Operando em alinhamento com a Formulação de Objetivos, este componente transforma os requisitos curriculares em conteúdo educacional estruturado ao:
COSEAQ S (Study Question Developer) baseia-se nos componentes O e C para unir o conteúdo básico com métodos de avaliação avançados.
Implementa andaimes dialógicos através de três fases distintas:
Desenvolvimento Dialógico
Melhoria da diversidade de perguntas
Integração do estilo de aprendizagem Desenvolve três categorias de perguntas:
A estrutura diverge em dois caminhos de avaliação, cada um baseado em questões de estudo:
COSEAQ Q (geração de questionário)
COSEAQ M (Análise de Equívocos)
Ciclo de Aprimoramento
COSEAQ QE (Avaliação da Qualidade - Beta)
COSEAQ E (Projeto de Avaliação de Ensaio)
COSEAQ A (Implementação de Avaliação)
Estrutura de Desenvolvimento
Gestão da Qualidade
Implementação flexível
Protocolo de Documentação
Garantia de qualidade
Coordenação do Sistema
Este fluxo de trabalho enfatiza as questões de estudo como base para o desenvolvimento da avaliação, ao mesmo tempo que implementa processos de refinamento sistemáticos e abordagens de avaliação estruturadas.