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O futuro da inteligência artificial e a educação

O fil√≥sofo Nick Bostrom, professor da Universidade de Oxford e um dos especialistas sobre os efeitos da intelig√™ncia artificial nas nossas vidas, alerta que a intelig√™ncia das m√°quinas ser√° a √ļltima inven√ß√£o que a humanidade precisar√° fazer. No livro Superintelligence: paths, dangers, strategies (Superintelig√™ncia: caminhos, perigos e estrat√©gias, em livre tradu√ß√£o), o diretor do Future of Humanity Institute¬†(Centro para o Futuro da Humanidade), apresenta suposi√ß√Ķes pol√™micas sobre os riscos da cria√ß√£o da superintelig√™ncia. De um lado, o desenvolvimento dessa m√°quina pode trazer novas possibilidades √† vida humana ‚Äď acelerar exponencialmente as descobertas cient√≠ficas ‚Äď mas, de outro, apresenta riscos existenciais que podem levar a humanidade √† extin√ß√£o. Discutir a quest√£o pode parecer um exerc√≠cio de fic√ß√£o, entretanto, estudiosos da tem√°tica afirmam que a Human Level Machine Intelligence, a intelig√™ncia de m√°quina no n√≠vel humano ‚Äď tem 10% de chances de surgir em meados de 2020 e 90% de probabilidade de ser apresentada em 2050.

Est√° claro para todos n√≥s que os avan√ßos tecnol√≥gicos s√£o exponenciais. Mas, como pensar nessa tecnologia dentro de um contexto que leve a educa√ß√£o a um novo patamar? H√° alguns anos, a intelig√™ncia artificial tem sido posicionada como o √°pice da tecnologia para a educa√ß√£o. Muitos acreditam que somente a tecnologia, de modo geral, √© capaz de abrir espa√ßo para a inova√ß√£o educacional, sobretudo em um contexto em que crian√ßas e jovens gastam duas vezes mais tempo diante das telas ‚Äď televis√£o, computador, smartphonee tablet ‚Äď do que na escola. Essa forma de pensar ganhou refor√ßo desde 2010, quando a revolu√ß√£o digital passou a ser incorporada √† escola. Um pensamento mais criterioso, entretanto, mostra que a educa√ß√£o inovadora nem sempre est√° atrelada a solu√ß√Ķes tecnol√≥gicas do momento, como a da intelig√™ncia artificial. Inovar na educa√ß√£o requer analisar os contextos espec√≠ficos e os objetivos mais amplos, antes de depositar toda a esperan√ßa de mudan√ßa educacional em uma abordagem √ļnica.

A Geekie, refer√™ncia em educa√ß√£o com apoio de inova√ß√£o no Brasil e no mundo, h√° sete anos tem usado a intelig√™ncia artificial em ferramentas e plataformas criadas pela empresa. Com uma vis√£o pragm√°tica e especializada, temos desenvolvido formas inovadoras de fazer uso da tecnologia e de metodologias para elevar os processos de aprendizagem a um n√≠vel coerente com as necessidades de estudantes do s√©culo XXI. N√£o se trata de automatiza√ß√£o, mas da possibilidade inovadora de personalizar, canalizar o tempo dos educadores e gestores para o que realmente importa e utilizar os recursos e metodologias capazes de apoiar uma educa√ß√£o coerente com as necessidades dos nossos alunos. Na sala de aula, os ganhos do uso da tecnologia s√£o indiscut√≠veis: ela ajuda a personalizar o aprendizado, auxilia professores no planejamento de aulas e habilita os alunos com as capacidades digitais. O cerne da quest√£o ‚Äď e um contraponto que trago ‚Äď √© que as tecnologias trazem benef√≠cios exponenciais quando voltadas aos professores. Um computador nas m√£os dos professores, por exemplo, elevou a notas dos alunos brasileiros no PISA em 2,7 pontos.

O que defendo √© um olhar mais cr√≠tico para o uso da tecnologia na sala de aula; enxergar e refletir para al√©m da novidade. Ali√°s, inclusive, devemos lembrar que a intelig√™ncia artificial n√£o √© uma novidade; ela est√° entre n√≥s desde a d√©cada de 1950. O cientista J. McCarthy, da Universidade de Stanford ‚Äď onde cursei o mestrado em Educa√ß√£o ‚Äď, usou o termo pela primeira vez em uma confer√™ncia, em 1956, na Dartmouth University, nos Estados Unidos. Na ocasi√£o, classificou teorias de complexidade, simula√ß√£o de linguagem, redes neurais e m√°quinas de aprendizagem; na pr√°tica, sistemas de imagina√ß√£o humana que usam a ci√™ncia da computa√ß√£o.

Uma das chaves da intelig√™ncia artificial aplicada √† educa√ß√£o √© a machine learning¬†‚Äď um programa ou sistema que constr√≥i um modelo preditivo a partir da an√°lise de correla√ß√Ķes entre os dados dispon√≠veis para aplicar sobre dados n√£o conhecidos. Esse sistema usa o modelo aprendido para tra√ßar previs√Ķes √ļteis a partir de novos dados; o aprendizado de m√°quina tamb√©m se refere ao campo de estudos relacionado a esses programas e sistemas. A machine learning√© a pr√°tica de usar algoritmos para coletar dados, aprender com eles e fazer predi√ß√£o de algo. A partir desses dados e algoritmos, a m√°quina √© ‚Äútreinada‚ÄĚ e adquire habilidade de aprender a executar determinada tarefa. Com a automa√ß√£o de fun√ß√Ķes anal√≠ticas, cada vez mais ser√° exigido dos seres humanos habilidades criativas e sociais ‚Äď algo que a escola tradicional, muito comum ainda hoje, n√£o est√° preparada para desenvolver.

A trajet√≥ria e vis√£o da Geekie mostra a import√Ęncia da inclus√£o do professor em todas as propostas educacionais; com ou sem tecnologia, o envolvimento desse profissional √© essencial para potencializar o aprendizado. Na empresa, aliamos a tecnologia de ponta √†s metodologias pedag√≥gicas inovadoras que potencializam o aprendizado. Ao contr√°rio do pregado pelos cr√≠ticos, a tecnologia tem se tornado uma importante aliada dos educadores, sobretudo no desafio de gerenciar melhor o tempo dentro e fora da sala de aula. No Brasil, os docentes utilizam 12% da carga hor√°ria para administrar tarefas operacionais (corrigir exerc√≠cios e provas, preencher listas e tabelas, elaborar e revisar o planejamento, calcular notas); 20% √© usado para manter a disciplina na sala de aula; e 67% √© dedicado ao ensino e aprendizagem propriamente dita. Essa √© a conclus√£o da pesquisa conduzida pela Organiza√ß√£o para a Coopera√ß√£o e Desenvolvimento Econ√īmico (OCDE).

Com a experi√™ncia do atendimento de mais de 12 milh√Ķes de alunos e 5 mil escolas p√ļblicas e privadas, posso afirmar que o principal aprendizado √© que a tecnologia a servi√ßo da educa√ß√£o se torna mais poderosa quando est√° nas m√£os dos professores. Quando auxiliamos o docente a ter informa√ß√Ķes de forma r√°pida e eficiente, ele se torna um verdadeiro super-her√≥i que pode melhorar a qualidade da educa√ß√£o no Brasil. O processo de visto, corre√ß√£o e c√°lculo de notas de atividades alternativas pode levar muito tempo, demandando um tempo precioso que poderia ser investido pelo educador no desenvolvimento de planos de aula e no atendimento um a um com estudantes. A intelig√™ncia de dados pode trazer uma experi√™ncia mais personalizada e personaliz√°vel; aprendizado adapt√°vel no qual os professores passam a ter acesso exatamente quando o aluno est√° consumindo o conte√ļdo; o envio de informa√ß√Ķes sobre como est√£o lidando com esses conceitos. Esse conhecimento oferece ao professor a oportunidade de fazer ajustes nas aulas de acordo com a necessidade do aluno.Podem, inclusive, oferecer conte√ļdo adicional para que o aluno possa ter um refor√ßo necess√°rio a ir mais adiante.

Com o apoio da intelig√™ncia de dados, o trabalho do professor n√£o se restringe a passar os conceitos, mas sim moldar comportamentos como resili√™ncia e intelig√™ncia emocional para lidar com desafios. Al√©m disso, todos n√≥s temos aquela lembran√ßa de um professor que moldou nossas vidas e nos inspirou a escolher uma carreira profissional ou tomar uma decis√£o de longo prazo nas nossas vidas. A tecnologia pode colaborar para conectar estudantes e tutores por meio de feedbacksconstantes e customizados. A intera√ß√£o do aluno com o docente, face a face, √© respons√°vel pelo desenvolvimento das habilidades do s√©culo XXI ‚Äď incluindo habilidades cognitivas como resolu√ß√£o de problemas e desenvolvimento de pensamento cr√≠tico, al√©m de caracter√≠sticas como determina√ß√£o e perspectiva.

A tecnologia na sala de aula extrapola a vis√£o sobre a capacita√ß√£o de professores para o uso da ferramenta. Estou falando de como os recursos tecnol√≥gicos ajudam a tornar a aula uma experi√™ncia mais din√Ęmica e completa. Algo que √© almejado por alunos, professores, pais e toda a comunidade educacional. Para finalizar, quanto aos perigos da cria√ß√£o das m√°quinas superinteligentes, acredito que devemos investir na cria√ß√£o de um ambiente para que os humanos desenvolvam todo o potencial de aprendizado: ativo e repleto de significado. Como diz Howard Gardner, cientista das intelig√™ncias m√ļltiplas e diretor-s√™nior do Project Zero: ‚ÄúA qualidade do sistema educacional de uma na√ß√£o ser√° uma das principais determinantes ‚Äď talvez a principal ‚Äď de seu √™xito durante o pr√≥ximo s√©culo e para al√©m dele.”¬†

*Claudio Sassaki é mestre em Educação pela Stanford University e cofundador da Geekie, empresa referência em educação com apoio de inovação no Brasil e no mundo.