我们正在寻找一个路线图、一本手册、一组分步说明来告诉我们如何使用这些高级工具。然而，当谈到生成人工智能时，这样精确的指令并不存在，至少现在还不存在。就像面对未知领域的探险家一样，我们需要学会找到安全的道路。
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是的，人工智能监管是必要的，这是我们想要并努力的目标。然而，在这些标准正式化之前，我们所有人——人工智能的创造者、开发者和用户——都必须发挥关键作用。我们是开拓者，是第一个走过这片未知海洋的人。因此，我们现在做出的行动和决策将有助于塑造人工智能适当使用的未来格局。
当我们谈论生成式人工智能在学习过程中的进步时，在学校和大学环境中，这一挑战更加广泛。一些机构犹豫不决，而另一些机构却陷入瘫痪。然而，其教学人员中的一些人已经冒险进行了探索。无论是否获得授权、制度化，人们对这个话题都非常感兴趣。
那些离开的人的抵制是可以理解的。在此之前，教师的传统角色一直被视为知识的圣人，但长期以来，新的学习过程已经改变了这一角色。事实如此，这很好。
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虽然纽约学校因担心抄袭而禁止在学校环境中使用它，但 南里奥格兰德州的学校在巴西，开展了一项指导实验：在阿雷格里港的 Escola Municipal de Ensino Fundamental Porto Novo，由于人工智能 (AI) 领域著名教育家 Tatiane Reis 的倡议，技术创新脱颖而出。
在受敏捷方法启发的教学方法中，雷斯构建了两个教学项目：好奇者协会和开发者协会。这些行会作为基于集体智慧的学习社区，而“分会”则作为专注于特定兴趣的小组。
这项合作的成果是开发了游戏“Escola dos Orixás”。这项创作的灵感来自于学生们的文化背景，他们中的许多人都属于乌班达寺庙众多的社区。在创作过程中，使用了多种技术工具，包括 ChatGPT，一个人工智能工具。
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AI除了成为游戏开发中的实用资源外，也成为了研究对象。雷斯带领学生们讨论了智能的基本概念、计算的历史和编程语言。在这些辩论中， ChatGPT 它不仅作为一种研究工具，而且在教导学生人工智能世界中问题的重要性方面发挥了至关重要的作用。
这一举措为教师和学生提供了一起探索未知水域、同时学习的机会。共同的发现之旅。
了解教育领域的生成式人工智能
在最近的一次研究生教师培训中，我见证了这种方法的变革力量。我有幸为 100 多名研究生法学教授进行了培训，旨在了解学习过程中的生成式人工智能。这不仅仅是简单的知识传播，更是一种来自各方面的谦逊和发现的沉浸。
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显然，在这种新情况下，教学需要一种持续学习的态度。它不再只是传递答案，而是与学生一起踏上探索之旅 question的评论和探索。
在这个不断变化的环境中，“边做边学”的口号变得更加重要。我们可能会想要快速将人工智能的使用制度化，寻求标准化和确定性。然而， questiono：这没有限制aria 充满活力的学习？
当然，当我们采取这种立场时，我们会遇到挑战。生成式人工智能尽管前景广阔，但也会带来伦理、教学和技术方面的困境。但正是这种复杂性丰富了教育之旅。每一次挑战都成为加深理解、完善方法乃至创新的机会。
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“然而，如果不打破鸡蛋，我们就无法做蛋糕。”
这就是问题的关键：学习不再是从老师到学生的单向路径。这是一种舞蹈、一种对话、一种知识的共建。我们可能会认为，拥抱学习的活力并允许教师和学生共同塑造教育的未来，而不是将新兴技术的过早使用制度化，这可能是一个良好的、尽管费力的开始。然而，如果不打破鸡蛋，我们就无法做蛋糕。
是的，像生成人工智能这样的工具会给我们带来挑战——一些挑战是可以预见的，而另一些则只能在过程中我们才能意识到。但这不就是学习一直以来的意义吗？一系列的挑战和发现？ “边做边学”不仅仅是一句座右铭，更是一句口号。这是一个召唤。邀请您踏上教育所提供的最真实、最丰富的旅程。
事实上，我们不仅在探索未知，而且还在制定新的路线。我们采取的每一个行动、做出的每一个决定，都有助于在我们运营的每个环境中形成“人工智能使用文化”。
因此，集体意识非常重要，即应该如何利用人工智能来造福我们的关系，以及我们对一个不会因我们的具体行动而受到伤害的社会的责任。
那么，让我们作为教育者和学生，在生成式人工智能所建立的背景下大胆行动 question在联合过程中进行空气、学习和教学。因为正是在人类创造性潜力与传统和创新知识的交叉点上，学习的魔力才能在这种背景下真正发生。
另请参阅：
Sílvia Piva 是一名来自 PUC-SP 的律师、法学硕士和博士。她是一名技术爱好者，是 FGV 和 PUC-SP 新兴技术、技术哲学、道德和监管领域的研究员。此外，该律师还是巴西第一个合法元宇宙Ex nunc Metaverse的创始人之一。 Piva 也是一家律师事务所的成员，并且是 Nau d'Dês 中心的领导者。
* 本文的文本部分由人工智能工具和最先进的语言模型生成，有助于文本的准备、审阅、翻译和摘要。文本条目是由 Curto 来自人工智能工具的新闻和回复被用来改进最终内容。
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