Nova York e Los Angeles estão restringindo o uso de IA por alunos. Nós a usamos para expor o que a escola não ensinou — e corrigir dois anos de defasagem em seis semanas. Parte 1 de 3 de uma série.
Entre meu marido e eu, três dos nossos pais foram professores de escolas públicas. Até o quarto trabalhou, por um breve período, no sistema público de ensino. Tínhamos um respeito imenso pelo sistema em si.
Uso o passado por um motivo.
Durante doze anos, presumimos: presumimos que, por estarmos em um bom distrito escolar, estaríamos a salvo do declínio da educação pública.
Meu filho ("Bobby") era um excelente aluno no ensino fundamental, mas teve dificuldades para se adaptar ao ensino médio. Decidimos começar a visitar escolas particulares locais e ficamos chocados com o quanto elas estavam à frente do ensino público. A escola particular exigia redações escritas em cursiva a partir do terceiro ano, ensinava álgebra no sexto ano e, de fato, responsabilizava os alunos desde cedo.
Percebemos que estávamos falhando com nossos filhos como pais e que tínhamos uma emergência em mãos. Enviamos Bobby para ser educado em casa pelos meus pais por cerca de seis semanas, terminando o restante do período letivo aprendendo cursiva e diagramação de frases. Depois, o matriculamos na escola de verão em tempo integral na escola particular, esperando que fosse suficiente.
Um mês antes do início do ano letivo, ele fez um teste de admissão. Ele deveria entrar no sétimo ano.
Bobby foi reprovado no teste de admissão.
Ele foi reprovado até mesmo na colocação para o sexto ano, ficando efetivamente dois anos atrasado.
Isso foi um golpe para toda a família. Bobby chorou muito por causa disso — depois de todo o seu esforço e de sacrificar um verão inteiro, ele não passou.
Mas a história tem um final feliz. Após seis semanas, Bobby conseguiu passar no reteste de colocação.
Esta é a história de como usamos a IA para corrigir dois anos de deficiências em matemática e gramática Saxon.
Transformamos um prazo em um problema de engenharia
As matérias em que Bobby foi reprovado foram matemática e gramática. A escola particular usava o currículo de matemática Saxon. Tínhamos seis semanas para tentar de novo. Não poderíamos usar um currículo e começar da página um. Precisávamos encontrar e identificar pré-requisitos e pontos fracos ausentes, corrigi-los e fazê-lo passar no teste em seis semanas.
Baixei os livros de matemática Saxon. Pedi para a IA criar um teste diagnóstico abrangente cobrindo até o sexto ano da matemática Saxon.
Bobby acertou 35 de 60 em sua avaliação inicial. Foram identificadas fraquezas estruturais em divisão longa e multiplicação de decimais. O teste também revelou que ele nunca havia aprendido porcentagens, ordem das operações, geometria ou estatística. Alguns hábitos corrigíveis foram identificados: falha em simplificar razões e respostas finais.
Resultados do diagnóstico de Bobby.
A gramática precisava de um plano de reparo diferente. Lá, a lacuna era muito mais crítica: ele não sabia a diferença entre um substantivo e um verbo. (Como e por que isso aconteceu nas escolas públicas de Utah é um tópico para a parte 2). Ele havia aprendido diagramação de frases, então tinha uma compreensão intuitiva da estrutura do inglês, mas precisava aprender os rótulos adequados para elas.
Bobby Nunca Interagiu com um Chatbot
Bobby não passou essas seis semanas na frente de uma tela de computador. Todo o trabalho que ele fez foi em folhas de exercícios de papel e caneta geradas por IA.
O ciclo:
- Dar a Bobby um diagnóstico sem dicas ou revisão.
- Identificar o motivo por trás de cada erro.
- Pedir para a IA gerar uma breve lição em papel ou teste voltado para aquele problema.
- Um adulto da família aplicar e corrigir, e compartilhar os resultados com a IA.
- A IA decidir se cada erro veio de um conceito ausente, um procedimento instável ou um simples deslize.
- Alterar a próxima folha de exercícios em resposta.
- Testar a habilidade mais tarde, sem dicas e misturada com o material posterior.
Como o currículo de IA funcionava.
Erros diferentes exigiam trabalhos diferentes. Se Bobby não soubesse o que era uma porcentagem, ele precisava de instrução. Se Bobby entendesse porcentagem, mas subtraísse o imposto em vez de adicioná-lo, ele precisava de uma verificação de direção. Se ele cometesse erros na própria aritmética, e não no conceito, revisitar o conceito seria apenas perda de tempo.
Essa abordagem personalizada por IA focava exatamente no que Bobby precisava para dominar a matemática Saxon.
Por exemplo, Bobby não sabia nada sobre porcentagens no início. Depois que aprendeu o conceito básico, ele rapidamente se tornou fluente na conversão entre frações, decimais e porcentagens. Então, seus erros deixaram de ser sobre fazer cálculos errados e passaram a ser mais sobre como aplicá-los corretamente. Então, a IA fez a avaliação de evoluir suas folhas de exercícios para enfatizar problemas de palavras e cenários da vida real.
No meio dessas seis semanas, ele acertou 22 de 26 em um ponto de verificação, provando que ainda precisava de mais prática e exercícios antes de poder afirmar que dominava o assunto.
Exemplo de folha de exercícios.
A IA conseguiu identificar hábitos de uma forma que um pai talvez não conseguisse. Bobby acertou 24 de 29 em ordem das operações, mas cada erro veio do mesmo hábito. Quando a multiplicação ou divisão compartilhava uma linha com adição ou subtração, ele voltava ao cálculo estrito da esquerda para a direita. Uma folha de exercícios personalizada simplesmente pedia para ele circular a ordem correta. Ele não precisava fazer equações tediosas para corrigir o hábito.
A personalização tornou o trabalho mais divertido
Dominar dois anos de matemática Saxon em seis semanas é muito trabalho para uma criança. Bobby gosta de máquinas, ficção científica, patos de borracha e jogos de tabuleiro, então as folhas de exercícios foram personalizadas de acordo com seus interesses.
A trilha de matemática era centrada no Exterminador do Futuro. Dominar cada conceito importante o faria ser promovido para o próximo modelo de Exterminador.
Gamificando as folhas de exercícios.
A personalização também funcionou com seu estilo de pensamento. Estruturar conceitos como uma linha de montagem o ajudou a dominá-los mais rápido, por exemplo. Bobby só podia "avançar" depois de passar em uma verificação de conceito sem ajuda.
A IA mudou a economia da produção
Uma família pode saber que uma criança precisa de mais prática com porcentagens. Mas produzir a prática certa que permite o domínio no menor tempo possível é algo totalmente diferente.
Apenas um sistema que já conhecia Bobby por dentro e por fora sabe que uma folha de exercícios deve explicar porcentagem como "por cento" e pode alavancar o conhecimento existente de Bobby sobre frações para acelerar seu domínio. E quando o sistema detecta que Bobby estava confundindo descontos com preços de venda, o sistema deve se adaptar e corrigir rapidamente esse erro durante a noite.
A IA tornou essa revisão barata o suficiente para ser feita da noite para o dia. No total, produzimos 60 folhas de exercícios ao longo de 6 semanas, totalizando 398 páginas.
Podíamos produzir uma lição diagramada, um novo gabarito e uma nova avaliação sempre que as evidências mudassem. Sem essa automação, quase certamente teríamos ficado presos a dar exercícios padrão de Saxon sem um caminho claro para o domínio em um prazo tão curto.
O que aprendemos
A IA é capaz de diagnosticar com precisão suficiente para agir.
Um rótulo amplo como "atrasado" é difícil de remediar. A IA tem a capacidade de detalhar fraquezas exatas e alavancar pontos fortes (por exemplo, domínio de frações) para estabelecer o caminho mais rápido para o domínio geral.
A IA é capaz de gerar a menor lição útil.
Exercícios repetidos de matemática Saxon podem ser úteis ao aprender conceitos ao longo de um ano inteiro. Eles não são tão úteis quando se tenta passar em um teste de admissão em seis semanas. A IA foi capaz de diagnosticar a carga cognitiva mínima para alcançar o domínio. Quando um mau hábito era identificado, Bobby não era obrigado a fazer cálculos tediosos repetidamente para corrigi-lo. Ele preenchia lacunas ou desenhava círculos.
A IA não remove os humanos da equação.
Um adulto da família conseguia perceber se Bobby estava apressando as respostas, se recusando a ler as instruções e conseguia corrigir com alguns lembretes. Essas distinções eram frequentemente mais úteis para a IA gerar os próximos conjuntos de lições do que a própria pontuação.
A IA pode ser usada para recompensar o progresso e criar diversão.
Guias de pontuação hiperlocalizados conseguiam recompensar (ou penalizar) Bobby quando ele pulava unidades ou quando deixava de ler as instruções. Gamificar as folhas de exercícios de acordo com os interesses de Bobby permitiu que ele se divertisse com elas, em vez de achá-las tediosas.
Os humanos ainda eram o recurso escasso.
A IA reduziu o custo da produção do currículo. A IA não imprimia as folhas de exercícios, nem sentava com Bobby, nem impunha o cronograma, nem corrigia o trabalho, nem convencia uma criança exausta a tentar de novo. Esta foi uma intervenção familiar de alta intensidade.
A conclusão final
O resultado se assemelhou a uma pequena equipe de engenharia curricular organizada em torno de um aluno. A IA reescreveu repetidamente lições, avaliações, incentivos e revisões cumulativas em torno de um aluno.
Bobby ainda trabalhava no papel e nunca consultou uma tela. Os adultos ainda mantinham o julgamento. A aprovação em seis semanas foi o resultado da família.
Mas ainda resta uma pergunta: como um aluno de alto desempenho em um bom distrito escolar público tinha tantas lacunas em matemática e gramática?
A Parte 2 explora por que e como os sistemas de escolas públicas chegaram a esse estado.
