Como adaptar exercícios escolares com IA Generativa para tornar as aulas mais inclusivas
Ricardo Cruz
Formador de professores. Especialista em IA na educação, metodologias inovadoras e desenvolvimento curricular.
Hoje trago uma proposta de alteração de um material didático com recurso à Inteligência Artificial Generativa. Estava a preparar uma aula e o manual de 7.º ano de Português Palavra-Chave apresentava a seguinte atividade:
Decidi que as figuras retratadas não eram muito motivadoras para os meus alunos, por dois motivos. Por um lado, estavam todos mortos e, por outro lado, eram figuras que os meus alunos não iriam reconhecer pois não eram do seu tempo. Para além disso, eram todas figuras masculinas. No contexto educativo é absolutamente necessário assegurar a diversidade e a representatividade, sob pena de se estar a expor os alunos a um contexto que não corresponde à sua realidade.
Sabendo que há muito pouco tempo a OpenAI atualizou de forma espetacular o ChatGPT, no que diz respeito à geração de imagens, resolvi alterar o exercício. Deixo aqui os passos que realizei, comentando cada um dos prompts.
1.º prompt:
Considera este exercício de um manual de Português para alunos do 7.º ano. Aguarda por mais instruções. Confirma se o consegues ler.
A minha intenção inicial era verificar se o algoritmo conseguia ler esta imagem, de modo a alterá-la, por completo, de uma só vez, a seguir.
Resposta do algoritmo:
"Confirmo, consigo ler perfeitamente o exercício da imagem. Trata-se de uma atividade de associação de textos a personalidades famosas — Henry Ford, Walt Disney e Fred Astaire — com base em excertos sobre as suas vidas e percursos. Fico a aguardar as tuas instruções para continuar."
Decidi, depois, substituir Henry Ford e Fred Astaire por Emma Watson e Simone Biles. Tirando partido do motor de pesquisa do algoritmo, dei instruções para fazer pesquisas sobre estas duas figuras femininas, procurando manter o estilo do texto do exercício original.
2.º prompt:
Pesquisa sobre Emma Watson e Simone Biles e redige dois parágrafos sobre cada uma delas, iguais ao exercício que te enviei. Mantém o tamanho de cada parágrafo.
Resposta do algoritmo:
"Emma Watson nasceu a 15 de abril de 1990, em Paris, França. Filha de dois advogados britânicos, Jacqueline Luesby e Chris Watson, mudou-se para Inglaterra após o divórcio dos pais, quando tinha cinco anos, passando a viver em Oxfordshire com a mãe e o irmão mais novo. Desde cedo demonstrou interesse pela representação, frequentando a Stagecoach Theatre Arts em Oxford, onde estudou canto, dança e teatro. Aos nove anos, participou no casting para o papel de Hermione Granger na adaptação cinematográfica da série "Harry Potter", conseguindo o papel que a catapultou para a fama internacional.
Simone Biles nasceu a 14 de março de 1997, em Columbus, Ohio, EUA. Devido a dificuldades familiares, foi adotada pelos avós maternos, Ronald e Nellie Biles, com quem se mudou para Houston, Texas. Aos seis anos, durante uma visita escolar a um ginásio, teve o primeiro contacto com a ginástica artística, despertando uma paixão que definiria a sua vida. Com um talento excecional, rapidamente ascendeu no desporto, tornando-se uma das ginastas mais condecoradas da história, com um total de 41 medalhas em Jogos Olímpicos e Campeonatos Mundiais."
O texto pareceu-me demasiado extenso e solicitei ao algoritmo para o reduzir.
3.º prompt:
Reduz o tamanho de cada parágrafo. Está muito grande.
Resposta do algoritmo:
"Emma Watson nasceu a 15 de abril de 1990, em Paris, França. Filha de pais britânicos, cresceu em Oxfordshire, Inglaterra, após o divórcio dos pais. Desde cedo mostrou interesse pela representação e, aos nove anos, foi escolhida para interpretar Hermione Granger na saga cinematográfica "Harry Potter", papel que a lançou para a fama internacional.
Simone Biles nasceu a 14 de março de 1997, em Columbus, Ohio, EUA. Adotada pelos avós maternos, cresceu em Houston, Texas. Iniciou-se na ginástica aos seis anos e, com um talento excecional, tornou-se a ginasta mais condecorada da história, acumulando 11 medalhas olímpicas e 30 em campeonatos mundiais."
Mesmo assim, o texto pareceu-me extenso e, mais tarde, ainda o reduzi. No entanto, nesta fase, decidi tentar que o algoritmo criasse o exercício de uma só vez. Naturalmente que o resultado foi muito mau. Um dos princípios elementares do uso desta tecnologia, sobretudo nos modelos ditos generalistas, que não estão configurados para raciocínios complexos, é solicitar pequenas tarefas. Decompor as instruções em pequenas tarefas.
4.º prompt:
Preciso que cries o exercício novamente. Retira o Fred Astaire e o Henry Ford e inclui a Emma Watson e a Simone Biles. Inclui estes dois parágrafos. Mantém a linha _________a.________ para o nome de cada uma das pessoas, alterando a letra para a. b. c. d.
Resultado do algoritmo:
Como se pode ver, a imagem está truncada e o texto repleto de gralhas. Inútil, portanto.
No entanto, dei reforço positivo ao algoritmo e solicitei nova imagem.
5.º prompt:
É isso mesmo. Mas o texto está cortado. Faz de novo, sem cortes.
Resultado do algoritmo:
Texto ainda truncado, com gralhas. Percebi que estava a lutar com a máquina e que seria uma batalha perdida.
O algoritmo estava a ter dificuldade em lidar com a disposição gráfica e com texto em português. Então, solicitei as imagens, apenas.
6.º prompt:
Apresenta apenas as imagens das três figuras, com o layout que estavas a fazer. Eu faço o resto. Imagens e legenda.
Resultado do algoritmo:
Imagem novamente truncada, com um regresso não solicitado de Henry Ford. Imagens na horizontal... Nova tentativa:
7.º prompt:
Continua cortado... e tem de ser na vertical.
Resultado do algoritmo:
Bastante melhor, mas eu precisava de colocar o texto e de ter espaço entre as imagens.
Percebi, então, que o ideal seria solicitar ao algoritmo uma imagem de cada vez e, depois, refazer o exercício num documento (Word, Canva, etc.).
8.º prompt:
Faz as três imagens, uma para cada um deles. Mantém uma moldura de espaço branco à volta de cada imagem. Faz uma imagem de cada vez.
Resultado do algoritmo:
9.º prompt:
Avança para a Emma Watson. É o número 3.
Resultado do algoritmo:
10.º prompt:
Faz a Simone Biles. Deve ser número 1. com a legenda azul.
Resultado do algoritmo:
Posto isto, só precisei de montar o exercício. Para o efeito, utilizei o processador de texto, embora o objetivo fosse projetar o exercício adaptado, na aula. No entanto, por uma questão de rapidez, preferi fazer uma tabela no processador de texto.
Comparação dos Resultados
Deixo aqui a comparação entre a versão inicial do exercício e a versão gerada por mim e pelo ChatGPT. Os alunos abriram o manual na página respetiva e, ao verem o exercício original, não sabiam quem eram as pessoas retratadas. Reconheciam o nome Disney e nada mais. Quando projetei a atividade atualizada, a reação foi de regozijo e de identificação com as novas figuras.
Versão original do exercício
Versão adaptada do exercício
Vantagens de recorrer a esta tecnologia: A possibilidade de adaptar com muito eficácia os materiais, para ir ao encontro das realidades e das referências dos alunos. Se o objetivo era mostrar figuras que concretizaram os seus sonhos, teriam de ser pessoas do seu universo de referência.
Claro que, enquanto professor, aproveitei a figura de Walt Disney, para proporcionar aos alunos um momento de enriquecimento cultural.
Lição aprendida: Neste âmbito, menos é sempre melhor. Pequenos passos, pequenas tarefas, decompostas.
Referência:
Paiva, A. M. de, Meireles, B. de O., Almeida, G. B. de, & Junqueira, S. G. (2021). Palavra-Chave – Português – 7.º Ano (Edição de junho de 2024). Porto Editora.