Autoria: Bernhard Schmidt-Hertha
Tradução: EPALE Portugal

O tema da inteligência artificial (IA) chegou ao grande público, por fim, com a disponibilização gratuita de Large Language Models. A consciência da importância da IA tem vindo a aumentar nas empresas há muito mais tempo. A IA está a permitir novos processos de produção muito mais orientados para as máquinas, aumentando a eficiência na logística, e também a alterar significativamente a base de informação e as ferramentas na maioria dos serviços. No entanto, a medida em que estas tecnologias irão alterar fundamentalmente o mundo do trabalho e o impacto no mercado de trabalho é controversa. Embora seja relativamente claro que atividades individuais poderão ser assumidas pela IA no futuro, cabe, em última análise, às empresas e aos clientes decidir onde querem utilizar estas possibilidades. Antes de mais, porém, é importante compreender o que a IA pode fazer atualmente e num futuro próximo. Para o poderem avaliar, as empresas precisam que os seus trabalhadores, ou pelo menos alguns deles, possuam os conhecimentos adequados. Os conhecimentos básicos relacionados com a IA podem ser integrados em programas de formação profissional e de estudo ou transmitidos aos trabalhadores existentes através de cursos de formação contínua.

Situação das pequenas e médias empresas

As grandes empresas já se adaptaram há muito tempo à utilização da IA e estão a testar processos de trabalho orientados para o futuro que utilizam a IA sob várias formas (robótica ou machine learning) e, por conseguinte, colocam diferentes exigências à mão de obra humana. A utilização da IA é também um tema futuro fundamental para as pequenas e médias empresas, mas estas carecem frequentemente de especialistas que possam avaliar as possibilidades da IA para o seu domínio de atividade e dar os correspondentes impulsos de desenvolvimento. Fornecer aos trabalhadores as competências necessárias é também uma preocupação importante do ponto de vista das empresas (Ulrich & Frank, 2021), mas não pode ser alcançado apenas por estas. Não se trata apenas de especialistas em IA pura, cujo emprego dificilmente seria financeiramente viável para as empresas mais pequenas e não parece ser atualmente rentável, mas de preparar trabalhadores qualificados na empresa para a utilização da IA. A fim de poder reagir prontamente aos desenvolvimentos muito rápidos no domínio da IA, são necessárias estratégias de qualificação que abranjam tanto os futuros como os atuais especialistas. O projeto KI B³ - Bringing artificial intelligence into vocational training (FKZ: 21IV005F), financiado pelo Ministério Federal Alemão da Educação e Investigação, desenvolveu e testou um módulo adicional para formandos e vários formatos de formação para especialistas experientes (Achtenhagen et al., 2024).

Conteúdos e prioridades na perspetiva dos vários stakeholders

Uma vez que essas qualificações e formações adicionais devem ter um âmbito limitado, um dos principais desafios reside na seleção de conteúdos do vasto campo de conhecimento da IA. No projeto KI B³, os peritos em IA da Universidade de Estugarda foram responsáveis pela estrutura didática de um currículo, mas, ao mesmo tempo, tiveram de ser tidos em conta os interesses e as sugestões dos professores e formandos envolvidos. Assim, foram entrevistados professores de escolas profissionais e os formandos foram inquiridos através de um inquérito online. Ambos os grupos sublinham a importância de um conhecimento básico geral de IA, com áreas de aplicação e exemplos específicos, bem como o tema da análise de dados, os limites da IA e as questões éticas associadas à mesma. Os formandos também consideram particularmente importante o tema machine learning (Rott et al., 2024). Por conseguinte, estes temas foram incluídos como conteúdos essenciais nos cursos de formação, que foram ministrados como cursos de aprendizagem mista em escolas profissionais, através de operadores do ensino superior. A avaliação destes cursos revelou um claro sucesso na aprendizagem e um elevado nível de satisfação com o conteúdo e a conceção didática. A importância das reuniões presenciais de acompanhamento foi particularmente sublinhada. O correto equilíbrio entre conhecimentos básicos e exemplos concretos de aplicação e exercícios nas oportunidades de aprendizagem também se revelou fundamental para o sucesso (ver também Petridou & Lao, 2024). Os formandos criticaram a falta de exemplos concretos de aplicação.

No entanto, as ferramentas de IA não foram apenas objeto de aprendizagem, mas também utilizadas para conceber ambientes de aprendizagem. Entre outras coisas, foi desenvolvido um chatbot para este efeito, capaz de responder às perguntas dos alunos sobre os conteúdos e temas do curso. Os resultados iniciais indicam um elevado nível de aceitação do chatbot, embora a sua utilização seja ainda cautelosa. É provável que os alunos precisem de se habituar à utilização pró-ativa de tais ferramentas de IA e de as interiorizar como um recurso disponível.

Desafios

A crítica à falta de referência à (sua própria) prática profissional, que surgiu na investigação, revela um desafio fundamental. O facto de os cursos de formação serem ministrados através de escolas profissionais e de entidades formadoras significa que não há um envolvimento direto na vida profissional quotidiana dos formandos. Para tal, seria necessário um maior envolvimento das empresas ou dos respetivos supervisores ou formadores nas atividades de formação. Uma alternativa poderia ser as chamadas fábricas de aprendizagem, que simulam condições de produção e de trabalho que ainda não foram implementadas nas respetivas empresas (Merkel et al., 2017).

Até agora, a oferta tem sido frequentada sobretudo por aprendizes e trabalhadores qualificados particularmente capazes. No entanto, o elevado grau de auto direção exigido aos alunos num ambiente de aprendizagem virtual, bem como o conteúdo exigente do curso, podem rapidamente sobrecarregar os alunos mais fracos. Um projeto recentemente lançado está a investigar a forma como a IA pode ser utilizada no ambiente de aprendizagem para apoiar este grupo-alvo em particular. Outro desafio particular são as questões éticas e as restrições de privacidade que impõem limites estritos às estratégias de aprendizagem adaptativas e personalizadas.

Referências

Rott, K. J., Lao, L., Petridou, E. & Schmidt-Hertha, B. (2022). Needs and requirements for an additional AI qualification during dual vocational training: results from studies of apprentices and teachers. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2022, 100102. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100102

Merkel, L., Atug, J., Merhar, L., Schultz, C., Braunreuther, S., & Reinhart, G. (2017). Teaching smart production: An insight into the learning factory for cyber-physical production systems (lvp). Procedia Manufacturing 9, 269 -274. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.04.034

Ulrich, P. & Frank, V. (2021). Relevance and adoption of AI technologies in German SMEs - results from survey-based research. Procedia Compututer Science 192, 2152-2159, https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.228

Achtenhagen, C., Rott, K. J. & Zühlke, A. (2024). Die Entwicklung von neuen Bildungsabschlüssen. Ein Making-of aus dem InnoVET-Projekt KI B³. berufsbildung. Zeitschrift für Theorie-Praxis-Dialog 78(2), 21-25. 10.3278/BB2402W007

Petridou, E., & Lao, L. (2024). Identifying challenges and best practices for implementing AI additional qualifications in vocational and continuing education: a mixed methods analysis. International Journal of Lifelong Education43(4), 385–400. https://doi.org/10.1080/02601370.2024.2351076

Nota biográfica

Dr. Bernhard Schmidt-Hertha é professor catedrático de Educação Geral e Investigação Educacional na Alemanha. As suas principais áreas de investigação são a aprendizagem na vida adulta, as transições, o ensino profissional, o abandono escolar e os meios digitais na educação. É coeditor de três revistas académicas e membro do conselho de administração da Associação Alemã de Investigação Educacional. Em 2009, lançou a Rede Europeia sobre Educação e Aprendizagem de Adultos Mais Velhos (ELOA), que ainda está ativa.