Envolvendo a Molecada no Aprendizado de IA Através do Design

Ensinar as crianças sobre inteligência artificial (IA) é importante. Uma parte chave do aprendizado de IA é entender os problemas antes de tentar resolvê-los. Isso significa captar qual problema precisa ser enfrentado e como abordá-lo. Queremos ver como as crianças podem participar desse processo de formulação de problemas enquanto usam ferramentas como máquinas ensináveis.

No nosso estudo, fizemos as crianças trabalharem junto com adultos para desenhar máquinas ensináveis. O objetivo era descobrir como as crianças pensam sobre problemas de IA e quais Valores elas incorporam nos seus designs. Exploramos como elas compartilham ideias e tomam decisões através de um método chamado Design Participativo.

#Importância da Formulação de Problemas no Aprendizado de IA

Quando se trata de IA, descobrir qual é o problema certo para resolver é muitas vezes mais importante do que encontrar a solução em si. Se queremos que a IA seja eficaz, é crucial definir claramente os objetivos e transformá-los em problemas específicos de aprendizado de máquina. Embora existam ferramentas que ajudam os desenvolvedores nesse processo, muita gente ainda enfrenta dificuldades, especialmente nas etapas iniciais de design de produtos de IA.

À medida que a IA se torna uma parte maior das nossas vidas, é essencial que as crianças aprendam como formular problemas nessa área. No entanto, não existem muitos estudos que mostrem como engajar melhor as crianças nessas atividades.

#Design Participativo e Máquinas Ensináveis

Nosso objetivo era usar design participativo com máquinas ensináveis para envolver as crianças na formulação de problemas de IA. Uma máquina ensinável permite que os usuários treinem a máquina fornecendo exemplos, tornando-a uma ótima ferramenta para aprender.

Trabalhamos com um grupo de crianças e adultos para ver como as crianças poderiam se envolver ativamente na formulação de problemas. Adotamos a abordagem de storyboarding, onde as crianças podiam esboçar suas ideias, o que ajudou elas a visualizar os problemas que queriam resolver em IA.

Acreditamos que, ao permitir que as crianças tenham mais controle sobre seus designs, podemos ensinar não apenas como a IA funciona, mas também como pensar criticamente sobre os problemas que a IA pode abordar em suas próprias vidas.

#Metodologia

Para o nosso estudo, reunimos um grupo diversificado de crianças de 8 a 13 anos, junto com adultos que atuaram como parceiros. Os participantes trabalharam juntos para desenhar suas próprias máquinas ensináveis. Queríamos avaliar como as crianças descreveram os problemas que queriam resolver, as metáforas de design que usaram e os valores por trás de suas ideias.

Começamos com uma discussão para aquecer, para fazer todo mundo pensar em como poderia ajudar um amigo a aprender algo novo. Depois, as crianças trabalharam em pares com adultos em uma atividade estruturada de storyboarding. Isso envolveu responder perguntas específicas sobre a máquina que queriam criar, como:

1. O que a máquina vai fazer?
2. Quais entradas ela vai precisar?
3. Como ela vai ser treinada?
4. Quais erros ela pode cometer?
5. Como ela vai recuperar desses erros?

Depois de construir seus storyboards, as crianças apresentaram suas ideias para o grupo, permitindo que todos compartilhassem e refletissem sobre os designs uns dos outros.

#Principais Descobertas

#Formulação de Problemas de IA pelas Crianças

Descobrimos que as crianças se baseiam nas suas próprias experiências ao pensar nos problemas para a IA. Elas queriam que as máquinas ajudassem em tarefas em casa, como fornecer segurança, dobrar roupas, cozinhar e até ajudar com lição de casa. Na escola, expressaram desejos de máquinas que ajudassem com matemática ou melhorassem a segurança durante atividades como cheerleading.

As crianças tinham expectativas variadas sobre o que suas máquinas poderiam fazer. Muitas assumiram que suas máquinas teriam capacidades de controle por voz ou poderiam monitorá-las via câmeras. Algumas até imaginaram máquinas que aprenderiam sem precisar de um treinamento específico, mostrando uma compreensão de diferentes conceitos de IA, seja de forma direta ou indireta.

#Metáforas de Design

Quando se tratou das metáforas que usaram para seus designs, a maioria das crianças não via suas máquinas como agentes inteligentes ou seres autônomos. Em vez disso, elas as viam como ferramentas que poderiam aprimorar suas habilidades. Isso alinha com os apelos recentes para mudar as metáforas de design em IA para aquelas que enfatizam o controle e envolvimento humano.

Por exemplo, as crianças se referiam às suas máquinas de maneiras que sugeriam que queriam manter o controle sobre elas enquanto se beneficiavam de suas capacidades. Elas frequentemente falavam sobre suas máquinas como "ajudantes" ou "assistentes," o que enfatiza uma relação colaborativa em vez de uma onde a máquina opera completamente independente.

#Valores Refletidos nos Designs

Os designs das crianças também expressam valores que são significativos para elas. Observamos vários valores instrumentais, como:

• Capacidade: As crianças queriam que suas máquinas as ajudassem a fazer tarefas de maneira mais eficaz.
• Lógica: Elas consideravam como suas máquinas precisariam ser programadas para funcionar corretamente.
• Utilidade: As crianças queriam que suas máquinas ajudassem não só a elas, mas também a outras pessoas.
• Responsabilidade: Havia uma expectativa de que as máquinas funcionassem de forma confiável e as ajudassem a cuidar das tarefas.

Além desses valores instrumentais, as crianças mostraram valores terminais, que refletem seus objetivos de vida. Por exemplo, muitos designs focaram na segurança familiar, conforto, apoio emocional e empolgação em suas atividades.

#Lições Aprendidas

Esse estudo proporciona insights valiosos sobre como as crianças podem ser envolvidas no aprendizado de IA através de atividades de design participativo, como storyboarding com máquinas ensináveis. A abordagem estruturada que usamos permitiu que as crianças refletissem de maneira significativa sobre os problemas que queriam resolver, como abordaram seus designs e os valores que fundamentavam suas ideias.

Ao dar às crianças a autonomia para explorar como se relacionam com a tecnologia, podemos incentivá-las a pensar criticamente, se tornarem mais conscientes das forças e limitações da IA, e estabelecer uma base para o uso responsável da IA em suas vidas.

#Implicações para Atividades Futuras

Nossas descobertas sugerem vários caminhos para educadores e pesquisadores que buscam envolver crianças na alfabetização em IA:

1. Usar Atividades Estruturadas: Incorporar storyboards estruturados pode ajudar as crianças a articular suas ideias e refletir sobre aspectos importantes da IA.

2. Focar na Relevância Pessoal: Incentivar as crianças a pensar sobre problemas que importam para elas pode tornar a experiência de aprendizado mais significativa.

3. Incorporar Discussões sobre Valores: Engajar as crianças em conversas sobre os valores refletidos em seus designs pode promover o pensamento crítico sobre ética em IA.

4. Adaptar Métodos Continuamente: À medida que a tecnologia evolui, os métodos para ensinar IA devem se adaptar para garantir que permaneçam relevantes e envolventes para os jovens aprendizes.

#Conclusão

Envolver as crianças na formulação de problemas de IA através do design participativo com máquinas ensináveis pode ajudá-las a desenvolver habilidades essenciais de alfabetização em IA. A curiosidade natural das crianças, combinada com métodos estruturados, permite que elas explorem o que a IA pode fazer em suas vidas enquanto pensam criticamente sobre como abordar problemas. Ao prestar atenção em como elas formulam problemas e nos valores que incorporam em seus designs, podemos preparar melhor a próxima geração para se envolver com a IA de uma forma reflexiva e responsável.

Ao continuar esse trabalho, podemos contribuir para criar um futuro onde as tecnologias de IA são projetadas com as necessidades e valores de todos os usuários, especialmente das crianças, em primeiro lugar.