Durante esta atividade, utilizei o ChatGPT para investigar meu nível de aprendizagem em relação aos conceitos básicos de Python. No entanto, em vez de utilizar apenas um questionário tradicional, ampliei a proposta apresentada no curso e desenvolvi uma metodologia baseada em mediação metacognitiva.
Meu objetivo de aprendizagem era compreender os conceitos fundamentais de Python para conseguir dialogar com equipes de desenvolvimento e participar da construção de soluções educacionais apoiadas por Inteligência Artificial.
Inicialmente, percebi que, para personalizar adequadamente o processo de aprendizagem, seria importante considerar não apenas a Taxonomia de Bloom, mas também o estilo de aprendizagem e as inteligências predominantes do estudante. Por isso, a metodologia foi estruturada em etapas.
Primeiro, o estudante realiza o teste de Estilo de Aprendizagem de Kolb e informa o resultado à IA. Em seguida, informa os resultados de um teste de Inteligências Múltiplas. Somente depois dessas etapas a IA inicia uma entrevista metacognitiva para investigar o nível de aprendizagem na Taxonomia de Bloom.
Durante a entrevista, a IA faz apenas uma pergunta por vez, apresenta devolutivas metacognitivas, solicita exemplos reais e formula hipóteses progressivamente. A intenção não é apenas identificar o que o estudante sabe, mas compreender o que ele consegue fazer com esse conhecimento.
No exemplo que desenvolvi, a investigação mostrou que eu já havia consolidado os níveis de Memorizar, Compreender, Aplicar e Analisar. Também apresentava evidências consistentes do nível Avaliar, pois conseguia comparar diferentes explicações, estabelecer critérios e relacionar os conceitos de programação a problemas educacionais.
O resultado indicou que meu nível predominante era Avaliar e que o próximo nível a ser desenvolvido era Criar.
A principal inovação da proposta foi transformar esse diagnóstico em um Bloom Learning Roadmap™, um mapa de aprendizagem estruturado com base nos seis níveis da Taxonomia de Bloom.
No meu roadmap, o percurso ficou organizado da seguinte forma:
- Memorizar: conhecer os conceitos básicos de Python;
- Compreender: explicar a lógica da programação;
- Aplicar: interpretar exemplos simples de código;
- Analisar: relacionar Python, IA e Educação;
- Avaliar: comparar soluções e estratégias tecnológicas;
- Criar: desenvolver soluções educacionais apoiadas por IA.
Além disso, a IA gerou um plano personalizado de estudos, considerando meu perfil Divergente de aprendizagem e minhas inteligências predominantes (Linguística, Intrapessoal, Interpessoal e Existencial).
A experiência me levou a uma reflexão importante: a Taxonomia de Bloom pode ser utilizada não apenas para elaborar objetivos de aprendizagem e avaliações, mas também como uma ferramenta para diagnóstico, planejamento e personalização da aprendizagem.
Minha principal conclusão foi que a Inteligência Artificial pode atuar como mediadora do desenvolvimento do estudante, ajudando-o a compreender onde está, para onde precisa avançar e quais estratégias são mais adequadas para atingir seus objetivos.
Dessa forma, a avaliação deixa de ser apenas classificatória e passa a ser uma ferramenta para orientar o crescimento e a construção do conhecimento.
Segue o link com o resultado da experiência:
https://docs.google.com/document/d/1FjB5GeAPWvT5IVz6EvUpZwFap-skAj75TFYJ5J73CQY/edit?usp=sharing
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!