AI Literacy and Academic Performance among Non-STEM Students in KNUST: The Roles of LMS Quality and Blended-Learning Satisfaction
Este estudo com 432 estudantes de áreas não relacionadas a STEM na KNUST revela que, embora a literacia em IA influencie diretamente o desempenho acadêmico, seu impacto mais forte é realizado por meio de um caminho de mediação sequencial onde a literacia em IA melhora a qualidade do LMS, que por sua vez impulsiona a satisfação com a aprendizagem híbrida e, por fim, melhora os resultados acadêmicos.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo
Na universidade moderna, a aprendizagem deslocou-se para além da sala de aula tradicional. Os estudantes navegam agora num mundo híbrido onde o ensino presencial se funde com plataformas digitais que alojam materiais, facilitam discussões e entregam avaliações. Esta camada digital é frequentemente gerida por um Sistema de Gestão de Aprendizagem, um centro de software que atua como o sistema nervoso central de um curso. Para que estes sistemas funcionem bem, devem ser fiáveis, fáceis de usar e responsivos. No entanto, a tecnologia em si é apenas metade da equação. A outra metade é a capacidade do estudante de compreender e interagir com as ferramentas à sua disposição, um conjunto de competências cada vez mais definido como literacia de IA. Este conceito vai além do simples saber digitar um comando; envolve a confiança técnica, ética e prática para utilizar ferramentas inteligentes de forma eficaz. À medida que as universidades em Gana e em todo o mundo integram estas tecnologias, surge uma questão crítica: saber utilizar estas ferramentas digitais ajuda realmente um estudante a obter melhores notas, ou a ligação é mais complicada?
Investigadores da Universidade de Ciência e Tecnologia Kwame Nkrumah, em Gana, propuseram-se desvendar esta relação, focando-se especificamente em estudantes que não estudam ciências, tecnologia, engenharia ou matemática. Estes estudantes de áreas não relacionadas com STEM enfrentam frequentemente desafios educativos diferentes e podem não receber o mesmo nível de formação computacional que os seus pares nas áreas técnicas. A equipa de investigação inquiriu 432 estudantes dos departamentos de Educação de Professores e Inovação Educacional da universidade. Pediram a estes estudantes que avaliassem o seu próprio entendimento sobre inteligência artificial, como percecionavam a qualidade da plataforma de aprendizagem digital da universidade, o quão satisfeitos estavam com a experiência de aprendizagem híbrida e o seu desempenho académico. Ao recolher estas perspetivas, os investigadores visavam observar como estes diferentes fatores fluíam uns para os outros para moldar o sucesso de um estudante.
O estudo revelou um caminho claro e sequencial que conduz a melhores resultados académicos. Descobriu que os estudantes com níveis mais elevados de literacia de IA tendiam a perceber o sistema de aprendizagem digital da universidade como sendo de maior qualidade. Quando os estudantes compreendem a tecnologia, o sistema parece-lhes mais utilizável e fiável. Esta perceção de qualidade, por sua vez, levou a uma maior satisfação com a experiência de aprendizagem híbrida. Quando os estudantes sentiam que o sistema estava a funcionar bem para eles, relatavam estar mais satisfeitos com a sua educação global. Finalmente, esta satisfação foi um forte preditor do desempenho académico. Em outras palavras, o caminho para melhores notas para estes estudantes não partia diretamente do conhecimento sobre IA para obter um "A". Em vez disso, o conhecimento de IA melhorou a forma como viam o sistema, o que os tornou mais felizes com o seu ambiente de aprendizagem, e essa felicidade impulsionou o seu aproveitamento académico.
Crucialmente, os investigadores descobriram que a qualidade do sistema digital, isoladamente, não melhorava diretamente as notas. Uma plataforma bem construída, sem o envolvimento e a satisfação do estudante, não era suficiente para garantir o sucesso. A qualidade do sistema só importava porque influenciava o quém os estudantes se sentiam satisfeitos. Além disso, o estudo mostrou que a literacia de IA tinha, de facto, um efeito positivo direto, embora menor, no desempenho académico, mas a principal via para o sucesso era através da cadeia de perceção e satisfação. Os dados também descartaram a ideia de que a qualidade do sistema digital, por si só, poderia colmatar a lacuna entre o conhecimento de IA e as notas; esse atalho específico não existia nos resultados. O elo mais forte era a jornada completa: do conhecimento de IA para a perceção do sistema, para a satisfação e, finalmente, para o desempenho.
Esta descoberta sugere que, para as universidades ajudarem os estudantes de áreas não relacionadas com STEM a terem sucesso numa era digital, não podem simplesmente investir em melhor software ou esperar que os estudantes descubram a tecnologia por conta própria. Os resultados indicam que as instituições devem apoiar os estudantes no desenvolvimento da sua literacia de IA, para que possam navegar nestes sistemas com confiança. Quando os estudantes se sentem competentes com as ferramentas, veem os sistemas de forma mais positiva, o que leva a uma experiência de aprendizagem mais satisfatória e, consequentemente, a melhores resultados académicos. A investigação destaca que, num ambiente de aprendizagem híbrida, o elemento humano da satisfação e o elemento cognitivo da literacia são tão importantes quanto a própria infraestrutura técnica.
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