Ementa: Esta formação é voltada para estudantes, professores, pesquisadores e demais profissionais interessados em compreender e aplicar a Inteligência Artificial Generativa (IAGen) de forma estratégica, ética e criativa, sobretudo quando voltada para o ensino e na pesquisa. Ao longo da formação, os participantes serão apresentados aos fundamentos da IAGen e sua evolução, discutirão os impactos e as implicações legais e éticas do seu uso na educação, e aprenderão a criar prompts eficazes para diferentes finalidades, em especial às acadêmicas. A formação inclui também oficinas práticas com ferramentas de IAGen voltadas à criação de apresentações, materiais didáticos e recursos audiovisuais. Com uma abordagem participativa e centrada na prática, os participantes sairão da formação com repertório e ferramentas para planejar experiências de aprendizagem mais engajadoras, éticas e alinhadas às novas possibilidades oferecidas pelas ferramentas de IAGen.

Público alvo: Estudantes, professores, pesquisadores e profissionais que desejam aprender sobre IA, utilização de ferramentas de IA, uso ético e perspectivas futuras. 

Coordenação: Kamila Colombo (CrEAre – EP) e Anna Legroski (CrEAre – PROEDU)

Este curso integra o projeto Residência em TIC 05 C , iniciativa apoiada pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, com recursos da Lei nº 8.248/1991, coordenado pela Softex no âmbito do Programa MCTI Futuro. PUBLICADO NO DIÁRIO OFICIAL DA UNIÃO EM: 19/09/2024 | EDIÇÃO: 178 | SEÇÃO: 3 | PÁGINA: 7 | PROCESSO N° 01245.009630/2024-15.

Temas 

• O que é IA? Conceitos e evolução. 
• Principais abordagens: Machine Learning, IA generativa, PLN e Visão Computacional. 
• Impactos da IA na educação superior: oportunidades e desafios. 
• Mitos e verdades sobre IA no ensino. 
• O que são prompts e como estruturá-los? 
• Estratégias para criação de prompts eficazes. 
• Tipos de prompts: exploratórios, analíticos, criativos e técnicos. 

Temas

• Atividade prática: construção e otimização de prompts para diferentes finalidades acadêmicas. 
• Como o NotebookLM pode ser usado para promover o estudo autônomo orientado por IA;
• Planejamento de atividades onde o estudante usa o NotebookLM como assistente virtual;
• Redesenho de uma aula tradicional em formato interativo com apoio da IA para criar slides, perguntas orientadoras e trilhas de aprendizagem;
• Exemplos de aplicação no ensino superior.

Temas

• Regulamentação e diretrizes sobre IA na educação e na pesquisa. 
• Ética no uso da IA: viés algorítmico, transparência e responsabilidade. 
• Privacidade, proteção de dados e questões autorais. 
• Dependência tecnológica e impacto na formação do pensamento crítico 
• Discussão sobre o papel do professor na mediação do uso da IA pelos estudantes.

Temas

• Atividade prática: construção e otimização de prompts para diferentes finalidades acadêmicas.
• Planejamento de aulas com base em resumos automáticos e planos adaptados gerados pela IA.
• Uso do Synthesia e HeyGen para criação de conteúdos audiovisuais que explicam conceitos complexos.
• Planejamento de videoaulas com avatares: vantagens, cuidados e possibilidades de uso em disciplinas teóricas.
• Exemplos de Aplicação no ensino superior.

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