O PROBLEMA DA IA NA EDUCAÇÃO NÃO É TECNOLÓGICO
A inteligência artificial já entrou na educação.
Por Hélio Laranjeira
9/18/20264 min read
A inteligência artificial já entrou na educação.
Entrou antes de muitos regulamentos, antes da formação adequada dos professores e, em vários casos, antes mesmo de as instituições definirem claramente o que pretendem fazer com ela.
Por isso, talvez estejamos gastando energia demais discutindo a ferramenta e energia de menos discutindo o modelo.
A pergunta não é mais se escolas e universidades utilizarão inteligência artificial.
A pergunta é: como fazer isso produzir aprendizagem?
Esse “como” é o ponto central.
Porque comprar tecnologia é relativamente simples. Transformar currículo, formar professores, redesenhar avaliações, estabelecer regras de uso, acompanhar resultados e fazer tudo isso chegar efetivamente à sala de aula é muito mais difícil.
É aí que começa a política educacional de verdade.
Podemos ter as melhores plataformas disponíveis e continuar fazendo uma educação organizada com a lógica do século passado.
Professor transmite.
Aluno recebe.
Conteúdo é dividido em blocos.
Avaliação verifica reprodução.
Nota mede desempenho.
Diploma encerra o processo.
Acrescente inteligência artificial a essa estrutura e talvez tenhamos apenas uma versão tecnologicamente mais sofisticada do mesmo modelo.
Não necessariamente uma educação melhor.
O problema, portanto, não começa na tecnologia.
Começa no desenho.
Antes de decidir qual ferramenta utilizar, uma rede de ensino ou instituição deveria responder algumas perguntas elementares.
Que estudante queremos formar?
Quais competências serão necessárias num mundo em que máquinas produzem textos, códigos, imagens, análises e respostas?
O que continua essencial no currículo?
O que precisa mudar?
Que atividades podem ser auxiliadas pela inteligência artificial?
E quais competências precisam continuar sendo exercitadas sem ela?
Essas perguntas parecem pedagógicas.
Na verdade, são também perguntas de gestão.
Porque cada uma delas exige decisão, formação, orçamento, acompanhamento e execução.
O primeiro passo deveria ser um diagnóstico curricular.
Não para simplesmente eliminar conteúdos considerados antigos, mas para identificar o que permanece essencial, o que precisa ser atualizado e onde a inteligência artificial pode efetivamente contribuir para a aprendizagem.
O segundo passo é formar professores.
Não existe estratégia séria de inteligência artificial na educação sem letramento docente.
Professor precisa compreender o que essas ferramentas fazem, onde erram, quais seus limites, como podem auxiliar no planejamento e, principalmente, como utilizá-las sem transferir à máquina aquilo que continua sendo responsabilidade pedagógica.
O terceiro passo é estabelecer regras claras.
Durante algum tempo, muitas instituições concentraram a discussão na pergunta: o aluno pode ou não pode utilizar inteligência artificial?
Talvez seja uma formulação pobre.
Em determinadas atividades, seu uso pode ser inadequado.
Em outras, pode servir de apoio.
Em outras ainda, saber utilizá-la deveria fazer parte da própria competência avaliada.
O importante é que aluno e professor saibam antecipadamente qual é a regra.
O quarto ponto talvez seja o mais delicado: avaliação.
A inteligência artificial colocou diante da escola uma questão que não pode ser resolvida simplesmente com mecanismos de fiscalização.
Se uma máquina consegue produzir, em segundos, a resposta para determinada atividade, precisamos perguntar não apenas como impedir seu uso, mas também o que aquela atividade está efetivamente avaliando.
Memória continuará sendo importante.
Conhecimento continuará sendo indispensável.
Mas interpretação, argumentação, solução de problemas, defesa de decisões, criatividade e capacidade de verificar informações precisarão ocupar um espaço cada vez maior.
Uma máquina pode fornecer uma resposta.
O aluno precisa ser capaz de dizer por que aquela resposta faz sentido.
Depois disso vêm os projetos-piloto.
Antes de implantar uma estratégia para milhares ou milhões de estudantes, faz sentido experimentar, medir, corrigir e somente então escalar.
Essa cultura ainda é pouco valorizada na educação.
Frequentemente se anuncia primeiro a grande solução e se descobre depois como executá-la.
Talvez devêssemos inverter a lógica.
Começar menor.
Medir.
Aprender.
Corrigir.
Escalar o que funciona.
Isso vale para inteligência artificial, mas vale também para grande parte das políticas educacionais.
Há ainda uma oportunidade maior.
A IA pode colaborar para personalizar a aprendizagem, apoiar estudantes com dificuldades, permitir que professores identifiquem lacunas mais rapidamente e ajudar instituições a oferecer formações mais flexíveis.
Mas personalização não significa cada aluno estudando sozinho diante de uma máquina.
Significa utilizar melhor informação e tecnologia para que pessoas diferentes possam alcançar objetivos comuns por caminhos mais adequados às suas necessidades.
No horizonte mais longo, isso também nos obriga a rever nossa relação com a certificação.
O conhecimento necessário ao trabalho está mudando rapidamente. Será cada vez mais difícil imaginar que uma única formação realizada no início da vida profissional será suficiente durante décadas.
Microcertificações, trilhas modulares e formação ao longo da vida tendem a fazer parte dessa nova arquitetura.
Escolas, universidades e redes de educação profissional poderão deixar de atender o cidadão apenas em uma determinada fase da vida e passar a acompanhá-lo em sucessivos ciclos de formação.
Esse é um debate educacional, mas também econômico.
Formação, produtividade, empregabilidade e desenvolvimento tecnológico estão cada vez mais próximos.
Por isso, a chegada da inteligência artificial deveria ser tratada menos como aquisição de tecnologia e mais como oportunidade para revisar a arquitetura da aprendizagem.
A sequência importa.
Primeiro, diagnóstico.
Depois, formação.
Governança.
Experimentação.
Avaliação.
Integração ao currículo.
Personalização.
E escala.
A tecnologia entra em todas essas etapas.
Mas não comanda nenhuma delas.
Talvez seja justamente essa a grande questão que gestores públicos e privados precisam compreender.
A inteligência artificial pode acelerar processos, ampliar possibilidades e reduzir custos.
Mas não responde sozinha à pergunta sobre que educação queremos construir.
Essa resposta continua sendo nossa.
E talvez o verdadeiro avanço não esteja em colocar mais inteligência artificial dentro da escola.
Esteja em aproveitar a existência dela para finalmente perguntarmos, com mais coragem, o que a escola precisa se tornar.
