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Nesta aula, apresentamos os conceitos iniciais de Inteligência Artificial e discutimos como essas ferramentas podem apoiar o trabalho docente. A partir de exemplos simples, diferenciamos IA em geral de modelos de linguagem e refletimos sobre o papel do professor diante dessas novas tecnologias.

Nesta aula, discutimos como modelos de linguagem produzem respostas matemáticas. Explicamos, de forma acessível, a ideia de previsão probabilística de palavras, tokens e padrões de solução, destacando por que a IA pode parecer entender matemática, mas ainda cometer erros.

Nesta aula, apresentamos cuidados iniciais para usar IA de forma segura no contexto escolar. Discutimos boas práticas relacionadas à privacidade, à proteção de dados e à LGPD, mostrando como professores podem utilizar essas ferramentas sem expor informações pessoais dos alunos.

Nesta aula, mostramos um passo a passo para criar listas de exercícios e avaliações com apoio da IA. O exemplo envolve uma lista sobre função do segundo grau, com diferentes níveis de dificuldade, geração de código em LaTeX, produção de PDF e criação de gabarito.

Nesta aula, discutimos como escrever instruções mais claras e eficazes para ferramentas de IA. A partir de exemplos práticos, mostramos como contexto, objetivo, público-alvo, restrições e formato de saída influenciam diretamente a qualidade das respostas geradas.

Nesta aula, refletimos sobre como os alunos já estão utilizando ferramentas de IA e quais são os possíveis ganhos e riscos desse uso. Discutimos a diferença entre apoio ao estudo e substituição do esforço cognitivo, além de estratégias para repensar tarefas e avaliações.

Nesta aula, apresentamos formas de usar IA para criar atividades diferenciadas de acordo com o nível dos alunos. Discutimos um cenário com grupos de desempenho, listas calibradas, questões de reforço e desafios extras, destacando a personalização como processo contínuo.

Nesta aula, analisamos exemplos concretos de erros cometidos por ferramentas de IA em problemas matemáticos simples. Discutimos por que modelos de linguagem podem produzir respostas incorretas com confiança e mostramos como esses erros podem ser usados como oportunidade pedagógica.

Nesta aula, apresentamos estratégias para desenvolver pensamento crítico no uso de IA. Discutimos como orientar os alunos a comparar respostas, verificar justificativas, pedir explicações passo a passo e usar a ferramenta como apoio ao raciocínio, não como fonte automática de respostas.

Nesta aula final, discutimos os impactos da IA sobre ética, autoria, integridade acadêmica e avaliação. Retomamos os principais pontos do curso e refletimos sobre como reimaginar práticas avaliativas, valorizando o raciocínio, o processo de aprendizagem e a responsabilidade docente.