Apresentação

Este curso de formação de 25 horas tem como público alvo professores do departamento de línguas, tanto materna como estrangeiras, face à rápida evolução das tecnologias educativas, como o ChatGPT. Centra-se em dotar os docentes de competências para integrar a inteligência artificial no ensino de línguas, promovendo a criatividade, a personalização da aprendizagem, e o feedback individualizado a cada aluno, entre outros aspetos. O objetivo é enriquecer as práticas pedagógicas através de estratégias como a promoção da metacognição, adaptando o ensino às necessidades específicas dos alunos. Esta abordagem não só melhora a interação linguística e comunicativa em sala de aula, mas também potencia a compreensão e a identificação de dificuldades de aprendizagem. A formação preparará os formandos para responder eficazmente aos desafios contemporâneos, com um foco especial no desenvolvimento de competências digitais relevantes. Espera-se que esta ação resulte num ensino de línguas mais eficiente, refletindo positivamente no desempenho dos alunos. Procura-se fomentar um ambiente de aprendizagem mais interativo e motivador, facilitando o desenvolvimento de competências linguísticas essenciais para a comunicação global.

Destinatários

Professores dos Grupos de Recrutamento 200, 210, 220, 300, 310, 320, 330, 340, 350

Releva

Para os efeitos previstos no n.º 1 do artigo 8.º, do Regime Jurídico da Formação Contínua de Professores, a presente ação releva para efeitos de progressão em carreira de Professores dos Grupos de Recrutamento 200, 210, 220, 300, 310, 320, 330, 340, 350. Mais se certifica que, para os efeitos previstos no artigo 9.º, do Regime Jurídico da Formação Contínua de Professores (dimensão científica e pedagógica), a presente ação releva para efeitos de progressão em carreira de Professores dos Grupos de Recrutamento 200, 210, 220, 300, 310, 320, 330, 340, 350. 

Objetivos

1. Desenvolver uma compreensão aprofundada dos desafios e potencialidades da inteligência artificial generativa (IAG) no ensino de línguas, alinhando-os com o desenvolvimento de competências essenciais para o século XXI. 2. Criar ambientes de ensino de línguas inovadores, utilizando a IAG para facilitar o desenvolvimento de competências linguísticas e comunicativas relevantes. 3. Adaptar e inovar estratégias pedagógicas em língua materna e estrangeira em resposta às novas possibilidades introduzidas pela IAG, preparando os alunos para um contexto educacional dinâmico e interativo. 4. Fomentar a adoção de abordagens pedagógicas que promovam uma maior interação dos alunos com a IAG, melhorando a qualidade das aprendizagens. 5. Enriquecer o conhecimento dos formandos sobre as ferramentas e tecnologias da IAG específicas para o ensino de línguas, e aprender a integrá-las de forma eficaz e contextualizada nas suas práticas pedagógicas.

Conteúdos

1. Apresentação (2h): Introdução ao curso, definição de objetivos, e visão geral sobre a relevância da Inteligência Artificial Generativa (IAG) no ensino de línguas. Discussão sobre como a IAG pode enriquecer o ensino de línguas maternas e estrangeiras. 2. Módulo 1: Fundamentos da Inteligência Artificial e da IAG no ensino de línguas (5h): Exploração dos conceitos básicos de IA e IAG, focando na sua história, evolução e utilização prática bem como impacte potencial na educação e no ensino das línguas. Exploração de exemplos práticos de como a IAG pode ser utilizada para criar materiais didáticos personalizados e inovadores, adequados às realidades educativas portuguesas, para o ensino das línguas. Discussão sobre o papel da IAG no desenvolvimento de competências digitais e no suporte a metodologias ativas de aprendizagem. Atividades práticas para explorar o uso da IAG na promoção de competências linguísticas e digitais. 3. Módulo 2: Integração da IA e IAG na didática das línguas – suporte e inovação pedagógica (5h): Discussão sobre como a IA e a IAG podem ser integradas no processo educativo. Abordagem prática com exemplos de implementação da IAG em ambientes educativos, incluindo atividades de experimentação e conceção de planos de aula. Criação de materiais didáticos interativos no âmbito da didática das línguas. Aplicação da IAG na avaliação e feedback – geração de rubricas para diferentes domínios. 4. Módulo 3: Aplicações Práticas e Ética da IAG (6h): Exploração de aplicações criativas da IAG em projetos de sala de aula. Inclusão de exemplos práticos de utilização da IA. Discussão sobre a integração da IAG em projetos interdisciplinares. Abordagem sobre a ética da IAG na sala de aula. Discussão sobre questões como viés algorítmico, privacidade dos dados dos alunos e a importância de ensinar os alunos a serem consumidores críticos e informados de tecnologia. Inclusão e acessibilidade na utilização da IAG. Criação e apresentação de cenários de aprendizagem que integrem a IAG tendo em conta estes parâmetros, no âmbito da didática das línguas. 5. Módulo 4: Avaliação e Aplicação Futura da IAG (5h): Análise crítica da eficácia da IAG na didática das línguas. Discussão sobre casos de sucesso e desafios enfrentados, avaliando o impacto da IAG no processo de ensino e aprendizagem da língua materna e estrangeiras. Reflexão sobre a aplicação futura da IAG. Exploração de cenários futuros e novas possibilidades emergentes no campo da IAG, como o uso de realidades aumentada e virtual para experiências educativas imersivas. Atividades práticas onde os formandos desenvolverão e aplicarão planos de aula ou projetos educativos que incorporem a IAG. 6. Avaliação (2h): Reflexão final sobre os trabalhos realizados ao longo da formação. Avaliação do desempenho do formador e da eficácia geral da ação de formação.

Metodologias

• Abordagem expositiva e interativa, combinando apresentações com discussões em grupo e atividades práticas. Com o foco na aplicação de conceitos de IAG em contextos reais de ensino, incentiva-se os formandos a refletirem sobre a integração desta tecnologia nas suas práticas. • Utilizar-se-ão diversos recursos, incluindo apresentações, textos, áudios e vídeos, juntamente com aplicações web interativas. • A formação está concebida de modo a impactar positivamente as práticas futuras dos formandos, preparando-os para implementar inovações pedagógicas com a IAG, melhorando, assim, a qualidade do ensino e a experiência de aprendizagem dos alunos.

Avaliação

O regime de avaliação dos formandos tem uma dimensão formativa para promover o desenvolvimento das aprendizagens e, no final da formação, uma avaliação sumativa tendo por base um relatório crítico individual. São referenciais critérios e instrumentos, para além da autoavaliação: pontualidade, interesse demonstrado, participação e produção; resultados das atividades das sessões e da formação global; elaboração do relatório crítico individual. Os critérios de avaliação a utilizar incidem nos seguintes parâmetros: ⁃ Participação ativa nas sessões síncronas e assíncronas - 25%; ⁃ Realização de tarefas/atividades práticas em cada módulo - 50%; ⁃ Reflexão final - 25% A avaliação dos formandos é realizada nos seguintes termos, de acordo com a legislação em vigor: Avaliação quantitativa na escala de 1 a 10 valores, com menção qualitativa de: Excelente - de 9 a 10 valores; Muito Bom - de 8 a 8,9 valores; Bom - 6,5 a 7,9 valores; Regular - 5 a 6,4 valores; Insuficiente - 1 a 4,9 valores. O certificado é emitido mediante a assiduidade de dois terços das horas de formação e a conclusão da ação com aproveitamento.

Bibliografia

Schmarzo, B. (2023). AI & Data Literacy—Empowering Citizens of Data Science. Packt Publishing.Gašević, D., Siemens, G., & Sadiq, S. (2023). Empowering learners for the age of artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100130. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100130Milano, S., McGrane, J. A., & Leonelli, S. (2023). Large language models challenge the future of higher education. Nature Machine Intelligence, 5(4), 333–334. https://doi.org/10.1038/s42256-023-00644-2Moura, A., & Carvalho, A. A. (2023). Literacia de Prompts para Potenciar o Uso da Inteligência Artificial na Educação. RE@D - Revista de Educação a Distância e Elearning, e202308 Páginas. https://doi.org/10.34627/REDVOL6ISS2E202308Mollick, E. (2023, 25 de setembro). Student Use Cases for AI. Harvard Business Publishing. https://hbsp.harvard.edu/inspiring-minds/student-use-cases-for-ai?utm_source=substack&utm_medium=email

Anexo(s)

Formador

Ricardo Nuno Lopes Cruz Ferreira

Cronograma