A inteligência artificial avança em uma velocidade que os sistemas educacionais têm dificuldade para acompanhar. Para o professor francês Charles Fadel, o problema não está apenas em ensinar estudantes a usar novas ferramentas, mas em repensar o que a escola considera importante ensinar.
Fadel, que é professor e fundador do CCR (Centro para a Reformulação Curricular, em português) da escola de pós-graduação da Universidade de Harvard, nos Estados Unidos, e presidente do comitê de educação da OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico), defende modernizar o currículo para abrir espaço a áreas como tecnologia, estatística, engenharia, ciências sociais e empreendedorismo, sem abandonar os conhecimentos básicos.
O especialista afirma que a mudança também precisa chegar às avaliações, que deveriam cobrar mais a capacidade de formular perguntas, analisar respostas e refletir sobre o próprio processo de aprendizagem.
Segundo o professor, o Brasil tem uma base educacional e tecnológica que permite acelerar a preparação dos estudantes para a era da inteligência artificial. “O Brasil é um dos raros países que têm uma enorme oportunidade.”
Em entrevista à Folha, durante visita ao Brasil para participar de um evento sobre educação pública promovido pela Saber Educação, do grupo Cogna, Fadel falou sobre o futuro do currículo e das avaliações, o uso da IA na rede pública, as mudanças no mercado de trabalho e o desafio de fazer a educação acompanhar a velocidade da tecnologia.
O sr. diz que a chegada da IA exige modernizar o currículo. O que deveria deixar de ser prioridade e o que deveria ganhar espaço?
Pense nisso como um jogo de torre de madeira que cai, o Jenga. Existem blocos essenciais para a estrutura e existem blocos que são apenas preenchidos. Não é uma resposta simples que diz “corte isso”. Não se usa uma motosserra, usa-se um bisturi.
Por exemplo, peguemos a matemática. Por que ensinamos tanta trigonometria antiga e não ensinamos estatística e probabilidade modernas? Porque a maioria das profissões precisa de estatística e probabilidade muito mais do que de trigonometria. Esse é o lado do conhecimento.
Então há espaço para tecnologia e engenharia, ciências sociais e empreendedorismo. Precisamos entender uns aos outros melhor, então psicologia, sociologia e antropologia tornam-se necessárias. E o mesmo vale para o empreendedorismo. Os empregos vão mudar o tempo todo. Talvez você precise criar seu próprio trabalho. Estamos realmente atrás de conhecimento aplicado, não apenas de conhecimento teórico.
O que muda, nesse cenário, na própria definição de um estudante bem preparado?
Existe uma palavra em inglês, “polymathic”, que significa uma pessoa multifacetada, completa. Pense em Leonardo da Vinci, porque você não sabe se o futuro vai exigir que você seja pintor, físico, médico ou poeta.
Por isso, a educação moderna precisa criar indivíduos mais plenamente capazes, completos. Não se trata apenas de especialistas, é preciso unir generalistas e especialistas.
O estudante tem uma base muito sólida de todas as disciplinas e, depois, suas especializações ao longo do tempo. A educação escolar precisa ser ampla. Quando você chega à universidade, aí pode ir mais fundo.
E como a inteligência artificial influencia nisso? Se, por exemplo, o aluno pode recorrer à IA para produzir uma resposta em segundos, como uma escola deveria avaliá-lo?
Tenho um bom exemplo. Suponha que você precise escrever uma redação. Primeiro, vou pedir ao estudante que escreva a redação sem tecnologia. Depois, que use a tecnologia e escreva a redação novamente.
Mas é assim que vou avaliá-lo: vou avaliar os comandos que ele escreveu. Vou pedir que compare as duas versões e diga o que há de bom e ruim em cada uma. Também vou pedir que reflita sobre o processo mental pelo qual passou. Isso é metacognição.
E essa é a boa notícia, porque a IA joga luz sobre o quão ruins eram as avaliações. Se você pode se tornar advogado ou médico apenas devido à memória, apenas porque passou em um teste, não é um bom teste. A memória é boa, mas não é suficiente.
Temos ensinado fatos e procedimentos, e a IA consegue lidar com fatos e procedimentos. O que ela não faz bem é entender conceitos. Então passamos de uma pirâmide para um trapézio: ensinamos um pouco menos de fatos e muito mais dos níveis superiores.
Os fatos e procedimentos continuam importantes como base. Mas você precisa saber que pergunta fazer, como fazê-la e como avaliar a resposta.
Essa formação é desafiadora para estudantes da rede pública, em um país marcado por desigualdade de ensino. Como fazer essa mudança chegar a eles?
É uma questão de vontade política. Primeiro, quatro horas [de aula] por dia não são suficientes. Todo mundo reconhece isso.
Os fatos e procedimentos continuam importantes como base. Mas você precisa saber que pergunta fazer, como fazê-la e como avaliar a resposta
A força e a fraqueza do Brasil, comparado a Singapura, por exemplo, é que o Brasil pode ter sucesso exportando de tudo, de madeira a aviões. Singapura não tem nada. Tem apenas o cérebro. Por isso, a intensidade que eles colocam na educação é realmente necessária.
Mas o Brasil tem recursos e muito capital humano para acelerar a educação pública. E a tecnologia hoje está barata o suficiente a ponto de termos Starlink na Amazônia, por exemplo.
O uso da IA também pode aprofundar desigualdades, já que os estudantes chegam à escola com níveis muito diferentes de formação. Como evitar isso?
Há boas e más notícias. A boa notícia é que a tecnologia está acessível o suficiente para chegar a lugares que antes tinham dificuldade de acesso.
Há estudos mostrando que, quando um grupo de consultores usa IA, os bons consultores se beneficiam menos do que os consultores de menor qualidade, porque estes últimos conseguem ganhar mais com a tecnologia. Os bons tiveram um ganho de 17%, enquanto a segunda metade da distribuição teve ganho de 43%.
Mas há uma má notícia: essas pessoas já haviam sido treinadas adequadamente. Se você simplesmente dá uma bicicleta para alguém sem colocar rodinhas, haverá um problema. Por isso, é preciso pensar em três pontos diferentes.
Uma é saber sobre IA, letramento em IA. Todos precisam disso. A segunda é aprender com IA. É aí que você precisa das “rodinhas”, para ter o treinamento mental correto antes de tirar o apoio.
E a terceira é aprender por meio da IA. Isso ainda não está claro, porque a tecnologia ainda não está madura.
As pessoas confundem essas três coisas. Sem clareza de pensamento, você não sabe como desenhar boas soluções.
A escola deve preparar o aluno para pensar por conta própria, enquanto o mercado de trabalho passa a exigir profissionais que saibam trabalhar com IA. Como conciliar esses dois pontos?
Não são contraditórios e também não estamos dizendo que os estudantes não devem conhecer IA. Estamos dizendo que precisam conhecê-la melhor do que superficialmente e, certamente, não para evitar pensar.
É isso que as empresas querem. O problema é que as empresas estão eliminando as funções de nível baixo. Isso significa que, quando o estudante termina a universidade, precisa conseguir saltar diretamente para um nível superior.
Isso é um problema para as universidades. Elas precisam se adaptar, e muitas instituições já não estavam particularmente adaptadas ao mundo do trabalho. Agora é pior.
A academia, pela natureza de seu trabalho e pelo processo de seleção para se tornar acadêmico, privilegia a teoria sobre a prática.
E qual conhecimento continuará indispensável quando a ferramenta puder fornecer uma resposta instantânea?
Os níveis superiores de conhecimento e como você os usa, para qual propósito. Saber quais perguntas fazer, como e por que fazer essas perguntas? Como julgar? Como discernir?
Basicamente, “como conduzir a IA?”. É ficar no controle.
O que os governos precisam fazer para acompanhar essa mudança?
O ponto central é a adaptabilidade. A inteligência artificial e o mundo estão mudando em um ritmo exponencial.
Pense onde o ChatGPT estava quatro anos atrás e onde está hoje. Está se movendo muito mais rápido do que os governos. Esse é o problema: como fazer a educação, ou estruturas lentas, se moverem muito mais rápido?
Isso significa rever os processos que os governos usam. O que não pode é gastar sete a dez anos decidindo um novo currículo, por exemplo. É preciso encontrar uma maneira de acelerar essas estruturas.
Raio-X | Charles Fadel, 66
Professor de educação e fundador do CCR (Centro para a Reformulação Curricular, em português) da escola de pós-graduação da Universidade de Harvard, nos Estados Unidos, organização dedicada à reformulação curricular para a era da inteligência artificial. Além disso, é presidente do comitê de educação da OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico).
noticia por : UOL
