Latest / TIC, Educação e Web / IA na Educação: Integração Estratégica e Evidência em Espanha

Transcript

IA na Educação: Integração Estratégica e Evidência em Espanha · TIC, Educação e Web

0:00
E se a ideia de que dar um computador de última geração a
0:04
um aluno melhora logo, quase por magia, as suas notas for, na
0:09
verdade, um dos maiores mitos do nosso tempo?
0:13
É provocador, sem dúvida, mas é mesmo por aí, porque.
0:15
Quer dizer, o nosso instinto imediato e se calhar até o
0:18
próprio senso comum, diz nos que inundar as escolas com ecrãs,
0:22
com tablets, com a mais recente tecnologia, é, no fundo, o
0:26
bilhete Dourado para a inteligência.
0:28
Sim, a ideia de que a máquina faz o trabalho.
0:31
Exatamente, mas os dados que temos hoje em cima da mesa
0:34
mostram nos um cenário diria assustadoramente oposto.
0:38
Às vezes, essa mesma tecnologia não só não ajuda, como deita por
0:43
Terra o desempenho matemático e até a capacidade de leitura.
0:47
Pois e isso é um verdadeiro choque de realidade para quem
0:51
acredita que a inovação por si só resolve falhas sistémicas,
0:55
não é? Nós assumimos quase cegamente
0:58
que o simples acesso à máquina equivale a uma melhor educação.
1:02
E a verdade é que essa ilusão tem saído muito cara, mas mesmo
1:06
muito cara. A vários sistemas de ensino em
1:09
todo o mundo. E é exatamente por essa cortina
1:12
de fumo que vamos rasgar. Hoje, a nossa exploração foca se
1:15
no verdadeiro impacto da tecnologia, e muito em
1:19
particular da inteligência artificial, no ensino certo.
1:22
O objetivo aqui, para quem nos ouve, é muito prático.
1:25
Queremos separar o entusiasmo tecnológico, aquele marketing
1:29
super brilhante que nos chega de Silicon Valley, dos resultados
1:33
que a ciência mais rigorosa efetivamente comprova nas salas
1:37
de aula. E para?
1:37
Quem procura otimizar a forma como aprende ou para quem quer
1:40
tentar descodificar? Como é que vai ser o futuro das
1:43
escolas? Esta análise vai subverter
1:45
muitas ideias pré concebidas. Completamente, porque a grande?
1:49
Revelação não está no tipo de ecrã que nós colocamos à frente
1:53
de um aluno. Mas sim na forma cirúrgica como
1:57
compreendemos a arquitetura do esforço cognitivo humano perante
2:01
estas novas ferramentas. Nem mais.
2:03
E para suportar tudo isto, trazemos para a mesa um
2:06
relatório exaustivo publicado em maio de 2026 pelo SD quepol, que
2:12
contou com o apoio da Google. Este documento faz um raio x
2:17
assim gigantesco à integração da IA generativa e da tecnologia
2:21
nas escolas em Espanha. Num relatório muito completo,
2:24
sim. E, em paralelo, cruzamos estes
2:26
dados com um artigo muito incisivo, que adapta e
2:30
transporta todas estas conclusões de forma muito direta
2:33
para a nossa realidade ibérica e para o contexto muito específico
2:37
do sistema português. Portanto, OK, vamos desembrulhar
2:41
isto. Vamos a isso e a melhor forma de
2:43
desembrulharmos este futuro com inteligência artificial.
2:47
É, ironicamente, olhar para o retrovisor.
2:50
Gosto dessa imagem. É que temos mesmo de perceber o
2:52
que é que correu tão mal nas últimas 2 décadas com a
2:55
introdução da tecnologia mais básica, tudo isto para não
2:59
repetirmos o mesmo erro com uma tecnologia que, convenhamos, é
3:02
infinitamente mais poderosa. Claro, porque a transição
3:06
daquela promessa utópica da internet nos anos 90 para a dura
3:11
realidade dos dados atuais é de fazer cair o queixo a qualquer
3:14
um. Os relatórios recuperam uma
3:16
revisão massiva que foi feita pelo JPL em 2019.
3:20
Eles analisaram 126 estudos diferentes.
3:23
É um número brutal. 126 e a conclusão foi avassaladora, dar
3:28
computadores e acesso à internet aos alunos sem alterar uma única
3:32
vírgula na pedagogia base tem um efeito nas notas que é redondo,
3:37
absoluto e próximo de zero. São milhões gastos em
3:41
infraestruturas em hardware em quilómetros de cabos de rede.
3:45
Para um retorno académico nulo, o que prova que a máquina, sem
3:48
metodo, é apenas um pisa papéis muito, muito caro.
3:51
É um pisa papéis luminoso, não é?
3:54
E a situação ganha contornos ainda mais preocupantes quando
3:57
olhamos para a avaliação global do pisa de 2022.
4:01
Quem não está tão familiarizado, OPIS é, no fundo, o maior teste
4:05
mundial de avaliação de alunos de 15 anos.
4:08
Exato. Ora, os dados mostram que o uso
4:11
de computadores da escola de uma forma estruturada e intencional
4:14
melhora a nota de matemática em 17 pontos.
4:17
Excelente, não é? Muito bom, claro.
4:20
Mas e aqui está o choque, o uso não supervisionado de telemóveis
4:25
pessoais. Atenção.
4:26
Penaliza o aluno em 11 pontos. É uma regressão brutal.
4:30
Pois é, isto faz me lembrar aquela analogia do ginásio.
4:35
É como oferecer a alguém uma inscrição num ginário de alta
4:38
tecnologia, cheio de máquinas reluzentes, mas não dar a essa
4:42
pessoa um plano de treino. Sim, sim, sem um personal
4:45
trainer, não é? Exatamente.
4:47
Sem orientação, as pessoas acabam sentadas na cafetaria do
4:51
ginásio a olhar para o telemóvel e a comer um bolo.
4:54
Quer dizer, o ginásio está lá, mas o músculo pura e
4:57
simplesmente não mexe. O que é fascinando?
4:59
Aqui é como essa imagem do ginásio espelha perfeitamente o
5:02
padrão que vemos nas grandes avaliações internacionais de
5:05
literacia e matemática, como o Teams e o peels, porque todos
5:10
estes dados desenham um gráfico muito claro a que nós chamamos
5:13
uma curva em u invertido. Espera um u.
5:17
Invertido estás a dizer que o aluno que passa o dia inteiro
5:21
agarrado ao tablet tem um desempenho académico tão mau ou,
5:24
se calhar, pior do que aquele que estuda numa cabana sem
5:27
eletricidade na internet. Precisamente, imagine a curva na
5:31
base inferior esquerda, temos a privação digital total é mau
5:35
porque o aluno fica isolado das ferramentas fundamentais do
5:38
mundo moderno. Claro, fica para trás.
5:40
Exato. Depois, no meio da curva, no
5:43
pico mais alto desse talu invertido, temos o uso moderado
5:47
guiado pelo professor com um propósito específico e
5:50
pedagógico, o tal. Plano de treino?
5:52
O plano de treino e depois na base direita, A curva afunda
5:56
vertiginosamente com a exposição intensiva e a saturação digital
6:00
constante, ou seja, o uso moderado e focado.
6:04
Bate sempre, mas sempre, a inundação digital.
6:07
Faz todo o sentido. Quando nós despejamos tecnologia
6:10
numa sala de aula sem um objetivo pedagógico claro, ela
6:14
atua apenas como um agente de distração maciça, e isso dilui a
6:19
capacidade de foco e prejudica ativamente a aprendizagem.
6:23
Portanto, se o simples ato de atirar computadores para cima do
6:27
problema quer dizer não funciona, o que é que a
6:29
tecnologia tem de fazer de fundamentalmente diferente para
6:32
ter um impacto real? A resposta que os relatórios nos
6:36
atiram à cara é uma só, que é a personalização, mas com uma
6:39
Fronteira absolutamente invisível entre o que é ajudar
6:43
um aluno e o que é paralisá lo cognitivamente.
6:45
Nem mais, a tecnologia só brilha e só justifica o investimento
6:50
milionário que se faz nela. Quando consegue adaptar, se em
6:54
tempo real, ao nível e à dificuldade de quem está ali a
6:57
aprender? E há números incríveis a
6:59
suportar. Isso mesmo.
7:00
O relatório detalha o programa minds Park, que foi aplicado na
7:04
Índia. Este software conseguiu gerar
7:07
uma melhoria de 0,37 desvios padrão à matemática.
7:11
É muito significativo. É brutal para quem não vive
7:13
mergulhado nestes termos de estatística, isto equivale a
7:16
dizer que estes alunos ganharam basicamente meio ano de
7:19
aprendizagem extra em apenas 4 meses e meio.
7:22
É quase duplicar a velocidade de aprendizagem.
7:24
Sem dúvida, e cá mais perto da península ibérica, temos o caso
7:28
do dytetiveu em Madrid. Que é uma ferramenta desenhada
7:31
para intervir na dislexia durante o primeiro ciclo e que
7:34
gerou ganhos contínuos por cada sessão de leitura.
7:37
A magia de ambos os sistemas. Eles ajustam a dificuldade de
7:40
1000 e segundo a 1000 e segundo consoante o aluno acerta ou
7:43
erra. Exatamente, é hiper adaptativo.
7:45
Mas e aqui é que as coisas ficam mesmo interessantes, porque o
7:50
feitiço pode virar se contra O Feiticeiro de forma espetacular.
7:55
É o momento em que entramos, no que eu gosto de chamar a
7:58
armadilha. Cognitiva?
7:59
Sem dúvida alguma. O relatório traz um estudo
8:02
perturbador de 2025, conduzido por um investigador chamado
8:06
bastani e a sua equipa. Eles deram alunos de matemática
8:10
um chatbot de inteligência artificial generativa, mas sem
8:15
quaisquer. Restrições o acesso total.
8:17
Totalmente aberto. Durante as aulas e nos trabalhos
8:20
de casa, as notas destes alunos dispararam.
8:23
Uns estretosféricos, 48% parecia, sei lá, que a IA tinha
8:28
transformado toda a gente em pequenos génios da matemática de
8:31
1 dia para o outro. Sim, gerou uma ilusão de
8:34
competência perfeita, pelo menos, claro até ao dia em que a
8:37
máquina foi desligada. Pois e.
8:39
Aí foi um tombo monumental. Chegou o dia do exame final, AIA
8:43
foi retirada da equação e as notas desses mesmos alunos
8:47
caíram 17% em relação aos colegas da sala ao lado que
8:51
nunca tinham usado o chatbot. É assustador.
8:54
Ou seja, ficaram piores do que se nunca tivessem tido acesso à
8:57
tecnologia. A minha intuição perante isto,
9:01
ao ler o relatório é muito direta.
9:03
Nós estamos a criar autênticas muletas intelectuais.
9:07
Sem dúvida, é exatamente como usar o GPS do carro tantas vezes
9:11
para todos os trajetos, até para ir ao supermercado que acabamos
9:15
por perder por completo a nossa capacidade inata de ler a
9:18
estrada e os sinais de trânsito. A máquina sabe o caminho, sim,
9:22
mas nós deixamos de saber onde estamos.
9:24
Essa analogia do GPS capta na perfeição um mecanismo do
9:27
esforço cognitivo, a aprendizagem humana só ocorre
9:30
quando o cérebro faz ativamente. O esforço físico e químico de
9:35
conectar informações antigas com novas.
9:38
E o que esse chat botsseia às tensões fez foi roubar esse
9:41
esforço. Ele mastigou a informação toda e
9:45
entregou a resposta final num prato.
9:47
Basicamente substituiu o raciocínio.
9:50
Mas atenção, o brilhantismo desse estudo de 2025 do bastani
9:55
é que eles testaram uma terceira via.
9:58
A via das salvaguardas. Correto.
10:00
Eles criaram um segundo tutor de IA, mas desta vez programado com
10:04
limites pedagógicos muito estritos.
10:07
Este tutor estava bloqueado, não podia nunca dar a resposta
10:10
final. O.
10:11
K eu obrigava a pensar. Exato, se o aluno ficasse preso
10:15
num passo de uma equação matemática, a iaa dava apenas
10:18
uma pista, obrigava o aluno a deduzir o resto do problema.
10:22
E os resultados? Tiveram ganhos de 127% durante a
10:26
fase de prática. E no dia do exame final, quando
10:28
eles tiraram a máquina da frente, não houve qualquer
10:31
quebra no desempenho, pelo contrário, mantiveram os ganhos.
10:35
Uau. A regra do ouro revelada por
10:37
estes dados é irrefutável, a tecnologia deve sempre
10:41
complementar o esforço do aluno, mas nunca, sob qualquer
10:45
circunstância, substituí lo. Mas repara numa coisa.
10:49
Se pensarmos no mundo real de mercado de trabalho, essas
10:52
salvaguardas não existem. Numa empresa, os 7 GPT não nos
10:57
dá pistas, ele dá nos a solução completa e o mais rápido
11:00
possível para pouparmos tempo. Claro, o objetivo aí é a
11:04
produtividade. Exato, então não estaremos, de
11:07
certa forma, em infantilizar os alunos ao bloquear lhes as
11:11
respostas na escola, quando a vida real lá fora não tem esses
11:15
limites? É um ótimo contraponto, mas acho
11:18
que isso confunde 2 fases completamente distintas do
11:21
desenvolvimento humano. Que é a fase de adquirir uma
11:24
capacidade e a fase de executar uma tarefa.
11:27
Explica me isso melhor? No mercado de trabalho, nós
11:30
usamos AIA para executar de forma eficiente algo que, em
11:34
princípio, nós já temos, a capacidade de julgar
11:37
criticamente. Nós sabemos se o que a máquina
11:40
gerou faz sentido ou não. Na escola, o objetivo não é
11:44
produzir um documento rápido, é moldar circuitos neuronais.
11:48
Se nós delegarmos a aprendizagem à máquina.
11:51
O cérebro pura e simplesmente não desenvolve a capacidade
11:54
crítica para mais tarde avaliar se a resposta completa que o
11:58
ChatGPT deu no local de trabalho está certa ou se é um delírio
12:02
algoritmico, uma alucinação. Faz todo o sentido, fica
12:05
claríssimo. E para garantir que a escola
12:08
mantenha esse foco em moldar o cérebro, quer dizer, para
12:11
garantir que o aluno. Não está apenas a usar a máquina
12:14
para fazer batota. Precisamos de um humano no
12:16
comando, não é? Precisamos do professor ali.
12:17
Sem dúvida, o elemento central. Pois qual é a realidade física e
12:21
mental de quem está hoje na sala de aula a tentar mediar toda
12:25
esta transição digital? Bem, é uma realidade de rutura e
12:30
diria, de exaustão estrutural. Pois os dados europeus do talis
12:35
2024 que estes relatórios citam são pesadíssimos.
12:39
Estamos a falar de professores que dedicam cerca de 18 horas
12:43
semanais apenas a tarefas não letivas.
12:46
A imenso tempo. São horas e horas soterrados em
12:48
burocracia a preencher grelhas, a fazer relatórios de adaptação
12:51
a responderem carregados de educação e, como se não bastasse
12:55
ao peso do papel, soma se o caos na sala de aula.
12:58
A tal questão da disciplina. Sim, 38% dos alunos admitem que,
13:02
na maioria das aulas, os colegas não ouvem o professor e há um
13:05
ruído constante. Agora, imagine se tentar
13:08
implementar uma inovação pedagógica com inteligência
13:11
artificial enquanto se tenta calar 30 adolescentes e se pensa
13:14
na pilha de relatórios que ainda está na secretária à espera?
13:18
O ambiente menos propício possível para a inovação e é por
13:21
isso que o potencial administrativo da IA é tão
13:24
aliciante para os professores. Sim, porque as estimativas
13:27
mostram que ferramentas de IA generativa poderiam absorver
13:31
grande parte desse trabalho burocrático, não é?
13:33
E poupar aos docentes quase 6 horas por semana?
13:36
Exato. Nós estamos a falar de
13:37
praticamente um dia de trabalho inteiro devolvido aos
13:40
professores, mas depois esbarramos noutro muro. 74,6%
13:46
dos docentes espanhóis dizem não ter qualquer formação para usar
13:49
estas ferramentas de forma segura.
13:51
E eu confesso te que isto me faz alguma confusão.
13:53
Porquê? Porque a promessa destas
13:55
tecnologias desde que Apple lançou o primeiro iPhone é a
13:58
intuição. É suposto serem super fáceis de
14:00
usar. Porque é que precisamos de
14:02
montar programas massivos de formação só para ensinar adultos
14:05
a usar uma ferramenta de linguagem que supostamente faz o
14:07
trabalho pesado por nós? Não percebo.
14:10
Se ligarmos isto ao Panorama geral, percebemos que isso é uma
14:14
falácia muito comum. A eficácia da tecnologia nunca
14:18
depende exclusivamente da facilidade do software, depende
14:21
do ecossistema onde esse software é alargado.
14:24
OKO relatório ilustra isto com um caso paradigmático que
14:27
aconteceu na Índia em 2026. Com a can Academy, conduzido por
14:32
oreopolos e por colegas dele, eles ofereceram acesso
14:36
totalmente gratuito, esta plataforma fantástica de
14:39
matemática a dezenas de escolas. Tudo intuitivo, imagino.
14:44
Tudo intuitivo, tudo pronto a usar no tablet?
14:46
O resultado? O uso médio semanal por aluno
14:50
foi de apenas 7,2 minutos. A Sério?
14:53
Um fracasso total. Mas porquê quer dizer, se o
14:56
software era bom, era intuitivo e estava lá, disponível?
14:59
Agora, ponha se no lugar de um professor, perante uma turma de
15:02
30 crianças, a internet da escola está lenta, 5 alunos
15:07
esqueceram se da password para entrar na plataforma, 2 têm os
15:10
computadores sem bateria e esqueceram se do carregador.
15:13
Pois o caos habitual. E há sempre aquele grupo ao
15:16
fundo que começa a jogar às escondidas do professor.
15:19
Ou seja, o docente passa 40 minutos a resolver problemas
15:22
técnicos e comportamentais. O tempo da aula acaba e ninguém
15:25
sequer abriu o software. O problema não era a interface
15:27
da can Academy, era a falta da infraestrutura humana.
15:31
Uau e como é que eles deram a volta a isso nesse estudo?
15:35
Inseriram uma peça que provou ser fundamental, o coordenador
15:39
de laboratório. Uma pessoa dedicada só a isso?
15:41
Alguém cuja única função era gerir a conectividade, ter as
15:45
passwords prontas e escritas, carregar as baterias antes da
15:48
aula e apoiar a gestão do espaço.
15:51
Isto libertou finalmente o professor para fazer o que teve.
15:54
Ensinar mal esta estrutura de apoio humano foi colocada na
15:58
sala. Sabe o que aconteceu?
16:00
Há tempo de uso? Subiu, claro.
16:01
Passou de 7,2 minutos para 47,4 minutos por semana e as notas
16:07
deram um Salto tremendo. A conclusão é que o
16:10
estrangulamento da educação digital raramente é o código ou
16:14
o algoritmo da aplicação. É a falta de tempo letivo
16:17
protegido e de condições institucionais na escola.
16:20
Isto é esmagador. O software brilhante morre na
16:23
praia porque, no limite, a ficha tripla da parede não funciona.
16:27
Exatamente, é tão básico quanto isso.
16:29
E isto leva nos quer queiramos, quer não inevitavelmente, à
16:32
responsabilidade política, sabendo que este fator humano,
16:36
esta estrutura de apoio, é a fundação de absolutamente tudo.
16:40
O que é que acontece quando os governos decidem simplesmente
16:43
ignorar esta parte aborrecida? Quando decidem atirar dinheiro
16:47
ao problema e tentar comprar o futuro de 1 dia para o outro?
16:50
Bem, acontecem desastres pedagógicos de proporções
16:53
orçamentais astronómicas. Pois, imagino, o documento faz
16:56
uma comparação letal entre sistemas educativos.
16:59
Por um lado, temos o caso da Coreia do Sul.
17:02
Em 2023, o governo sul coreano decidiu implementar um programa
17:06
gigante de manuais digitais adaptativos com inteligência
17:10
artificial. Sabe qual foi a fatura disto?
17:13
Deve ter sido enorme. 850000000 de dólares.
17:17
E sabe quanto tempo o programa durou no terreno?
17:19
Pouco tempo, 4 meses, 4 meses até ser cancelado e atirado para
17:24
a gaveta do material opcional. Os tablets encravavam, a
17:28
plataforma IA abaixo com os acessos todos e as famílias
17:31
saíram literalmente à rua, num protesto massivo, muito
17:35
preocupadas com a saúde mental ou com o excesso de tempo de
17:38
ecrã dos filhos e com a total falta de eficácia daquilo.
17:42
850000000 deitados ao lixo. É um desastre.
17:45
Do outro lado da balança, o relatório aponta para Singapura
17:49
e para a Estónia aqui mais perto na Europa, que têm sistemas de
17:52
integração digital consistentemente no topo do
17:54
mundo nos rankings todos. Como é que 2 países fazem isto
17:58
tão bem? E um gigante tecnológico como a
18:00
Coreia do Sul, cheio de dinheiro, choca contra uma
18:04
parede a esta velocidade? A diferença reside naquilo que
18:07
podemos chamar de arrogância institucional versus a
18:11
construção de alicerces. A Coreia do Sul sofreu daquilo a
18:15
que nós chamamos tecnossolucionismo puro achar.
18:18
Que a tecnologia salva tudo. Achar que basta comprar o
18:21
software, o mais caro do mercado, e larga lo de
18:24
paraquedas nas escolas, eles não fizeram projetos piloto
18:27
duradouros e, pior ainda, cometeram um erro mais primário
18:31
de todos na educação, excluíram os professores do desenho da
18:34
política. Pois ignoraram quem está no
18:37
terreno. Se quem está na trincheira não
18:39
acredita na ferramenta, não foi consultado, ela falha sempre.
18:43
Sónia e Singapura imagino que não tenham feito este processo
18:46
todo num fim de semana, pois não?
18:48
Longe disso, longe disso. Singapura demorou 23 anos a
18:52
refinar a sua política educativa.
18:53
Tecnológica sempre faz a fase. A Estónia tem um percurso de 30
18:58
anos de construção progressiva daquilo que chamam camadas
19:01
institucionais. 30 anos. Na Estónia, eles não entregaram
19:06
um único tablet a um aluno antes de investirem massivamente na
19:10
formação prévia dos professores. Todos mais do que isso.
19:13
Integraram o pensamento computacional e a literacia
19:16
digital no currículo obrigatório das crianças logo em 2014, anos
19:21
e anos antes deste boom da e à generativa.
19:23
Foram visionários, no fundo. A máxima aqui é claríssima,
19:27
primeiro constrói se a cultura, depois formam se as pessoas.
19:30
E só no fim de tudo isso se entrega à máquina.
19:33
É preciso desenhar as políticas em conjunto com os professores,
19:36
testarem as escolas piloto, avaliar muito rigorosamente o
19:39
que falhou. E só depois é que se escala a
19:41
nível nacional. Em suma, não se escala o que não
19:45
se testou e, acima de tudo, o que não se compreendeu.
19:48
O bom senso por trás disto é tremendo, mas pelos vistos
19:50
custou quase 1000 milhões de dólares a alguém para aprender a
19:53
lição. Sem dúvida.
19:55
Agora já dissecamos a mecânica do software, as dinâmicas de
20:00
sala de aula e os grandes modelos governamentais.
20:03
Chegou a altura de olhar para a verdadeira matéria prima de tudo
20:06
isto, a mente de quem aprende. Porque repara o desenvolvimento
20:11
de um cérebro humano, não é um processo uniforme, não é?
20:14
Concorda? Claro que não.
20:16
Este é o ponto onde toda esta teoria Terra na prática do
20:19
desenvolvimento neurológico. As prioridades para uma criança
20:23
de 7 anos têm de ser obrigatoriamente distintas das
20:26
prioridades de um adolescente de 16 que está prestes a entrar na
20:30
universidade. E os textos base levantam uma
20:32
tese central que é no mínimo fascinante sobre o papel da
20:36
escola no século 21. Perante um cenário onde existem
20:40
máquinas que escrevem redações brilhantes e resolvem derivadas
20:44
matemáticas complexas em segundos, o objetivo da educação
20:48
deixa de ser apenas a memorização fluente de
20:51
conceitos. Passa a ser outra.
20:53
Coisa passa a ser o ensino das chamadas funções executivas, ou
20:58
seja, a capacidade de manter o foco prolongado numa tarefa.
21:03
A capacidade de resistir àquela urgência tremenda, de ver as
21:06
notificações do telemóvel, de tolerar a frustração e de
21:11
insistir no esforço contínuo. A investigadora Rabeca wentrop,
21:17
a que é citada no relatório, diz algo que confesso e que o
21:20
profundamente comigo. Ela diz isso.
21:23
A escola deve ensinar as crianças a fazer coisas difíceis
21:27
antes de começarem a interagir com OEIA.
21:29
E é um princípio excelente. Porque ensinar estas funções
21:32
executivas antes de entregar um chatbota a uma criança é como
21:37
ensinar alguém a nadar, a perceber a força da maré antes
21:40
de lhe dar uma prancha de surf motorizada.
21:43
Se. O motor dessa prancha falhar ou
21:46
se a onda for inesperadamente gigante e caótica, a pessoa
21:50
afunda se porque não tem os mecanismos básicos de
21:53
sobrevivência na água. Afoga se no fundo.
21:55
Não e a ansiedade do papel em branco AIA não vai ser uma
21:59
ferramenta de apoio. Vai ser apenas o motor de
22:02
atrofia intelectual. Então, o que é que isto tudo
22:04
significa de forma muito concreta, ano a ano?
22:07
Como é que o documento divide as intervenções ao longo das etapas
22:11
da educação? Vamos decompor isso, começando
22:14
logo na base, no primeiro ciclo do ensino básico.
22:17
Aqui, a recomendação dos especialistas é de uma contenção
22:20
digital quase total. O foco absoluto deve estar na
22:24
mestria das competências fundamentais orgânicas.
22:27
Ler, escrever, contar. Exato, a motricidade da escrita
22:31
à mão, a mecânica da leitura atenta e a lógica matemática
22:35
basal, especialmente sublinhe se, porque o estudo pearles
22:39
recente revelou quebras muito graves na fluência de leitura a
22:42
nível global inclusivo em Portugal.
22:44
Portanto, aos 78 anos, a inteligência artificial só entra
22:47
em casos extremamente limitados, é isso?
22:49
Sim, apenas numa ótica hipercirúrgica e
22:53
fundamentalmente, sempre mediada pelo adulto, por exemplo.
22:57
Lembra se do tal software diettective para alunos com
23:01
indícios de dislexia? Sim, que falamos há pouco.
23:04
É a tecnologia a atuar onde o professor precisa mesmo de um
23:07
apoio hiper especializado para aquele aluno em específico, e
23:11
não uma exposição generalizada e gratuita de ecrãs à turma
23:15
inteira. OK, faz sentido avançando então
23:18
para o segundo e terceiro ciclos do ensino básico, que são ali as
23:22
idades entre os 10 e os 15 anos. As prioridades mudam
23:26
drasticamente, sobretudo num contexto ibérico, onde o
23:29
insucesso escolar e a retenção ainda são pesadelos
23:32
persistentes. Pois e nesta fase, o
23:35
desinteresse académico começa a instalar se a Sério.
23:37
E é precisamente aqui que os relatórios dizem que a
23:40
tecnologia se torna extraordinariamente útil.
23:43
Mas repare, não necessariamente à frente do aluno.
23:46
Ela é muito mais valiosa na retaguarda do sistema.
23:49
Através das tais analíticas preditivas e daqueles painéis de
23:53
controlo nas direções das escolas.
23:56
Precisamente, imagina um sistema que processa em silêncio o
24:00
histórico de faltas de um aluno, as pequenas quedas de
24:03
classificação nos testes intermédios ou até à falta de
24:05
entrega de trabalhos de casa? Vai somando esses dados todos,
24:09
exato. Estes modelos de alerta precoce
24:11
conseguem cruzar dados complexos e avisar o diretor de turma a
24:15
visão tipo. Atenção, este aluno no sétimo
24:18
ano tem um padrão comportamental que indica 80% de probabilidade
24:22
de abandonar a escola daqui a 3 anos.
24:24
Isso é ouro para a escola. É ouro.
24:27
Isto permite à escola intervir humana e pedagogicamente
24:30
enquanto ainda há tempo de salvar o percurso daquele jovem,
24:33
muito antes do problema explodir e se tornar irreversível.
24:36
Muito. Interessante e finalmente
24:39
chegamos ao ensino pós obrigatório.
24:41
Ao secundário e a toda aquela transição vertiginosa e cheia de
24:45
pressão para o ensino superior ou para a complexidade do
24:49
mercado de trabalho? E aqui os jovens lidam não só
24:52
com a complexidade académica, porque as matérias são mais
24:55
difíceis, mas lidam com uma ansiedade burocrática enorme.
24:59
Para onde vou? Como é que me candidato?
25:01
Que papéis é que preciso de preencher?
25:02
É um stress enorme nessa idade, o.
25:05
Relatório cita um estudo revelador de page e gallbac.
25:09
Eles usaram assistentes virtuais de IA desenhados para dar apoio
25:13
proativo aos estudantes sobre processos, prazos, bolsas e
25:16
dúvidas administrativas. Um assistente pessoal
25:19
burocrático. No fundo, sim.
25:21
E ao aliviar esta carga de ansiedade, garantindo que o
25:24
aluno não perdesse, sei lá, o prazo de uma bolsa de estudo ou
25:27
a data de uma candidatura, este sistema simples conseguiu
25:31
reduzir a taxa de abandono escolar nessa fase crítica em
25:35
impressionantes 21%. 21% só organizar papeis.
25:40
Exato, AIA arrumou a burocracia para que o estudante pudesse
25:44
simplesmente focar, se apenas em aprender e em gerir a sua vida
25:48
académica. O que no fundo encerra
25:50
perfeitamente o nosso círculo e leva nos direitinhos de volta
25:54
àquele ginásio do início da nossa conversa.
25:57
Uma máquina de última geração pode calibrar o peso, pode fazer
26:00
a leitura térmica do nosso corpo no ecrã XPTOE até avisar nos da
26:05
fadiga muscular. Mas se não estiver lá um
26:08
treinador humano para corrigir a nossa postura e, acima de tudo,
26:12
se não formos nós próprios a transpirar a queimar as calorias
26:16
e a erguer efetivamente o peso, o músculo pura e simplesmente
26:20
não vai crescer. O segredo mágico de toda esta
26:23
revolução tecnológica nas escolas não mora na complexidade
26:26
do algoritmo ou do código fonte, nem nos milhões que os governos
26:30
investem reside inteiramente. Na intenção pedagógica e no
26:34
esforço humano que nós exigimos de quem está a aprender.
26:37
Concordo plenamente, a tecnologia é apenas o
26:40
amplificador do processo, mas não é nem nunca será a
26:44
substância de educação. O documento tem ali, nas suas
26:47
páginas iniciais, uma epígrafe muito poderosa do ivaris de
26:49
barth loco foi ministro da educação de Malta e eu acho que
26:52
é âncora perfeita para fecharmos esta síntese de hoje.
26:55
Ele diz, não devemos discutir para onde nos leva a tecnologia,
27:00
mas para onde a levamos. Nós.
27:02
Ou seja, o controlo tem de estar nas nossas mãos.
27:05
A máquina não desenha o futuro sozinhas, ela apenas o acelera.
27:08
Nós é que temos de ter um mapa para saber para onde ir.
27:11
E essa ideia do mapa leva nos, aliás, a uma reflexão final que
27:16
acho incontornável, nós falámos extensamente há uns minutos
27:19
atrás, sobre a utilidade brilhante da IA naqueles alertas
27:23
precoces e na analítica de dados para identificar alunos em risco
27:27
de insucesso. Sim, os modelos de alerta
27:28
preditivo na retaguarda. Pois mas isto levantou uma
27:31
questão importante. O princípio base do machine
27:33
learning é que os algoritmos aprendem analisando padrões
27:36
matemáticos em Montanhas de dados do passado.
27:38
Certo, certo? Alimentam se do que já
27:41
aconteceu. O que nos obriga a perguntar o
27:43
seguinte, num sistema educativo que tem sido histórica e
27:46
estruturalmente muito desigual em termos sociais e económicos,
27:50
o que acontece se o modelo preditivo assimilar a essas
27:53
falhas passadas? Esse preconceito como regras
27:56
absolutas? É um ponto cego, perigoso.
27:59
Corremos o grande risco de as recomendações algoritmicas
28:02
apenas automatizarem a uma velocidade e eficiência.
28:05
Nunca antes vistas as velhas razões pelas quais nós sempre
28:08
deixámos os mais vulneráveis e os mais desfavorecidos para
28:11
trás. Será que IA vai ativamente
28:13
alertar nos para salvar estes alunos mais difíceis?
28:16
Ou irá, pelo contrário, simplesmente rotulá Los de forma
28:19
silenciosa e impessoal, como casos perdidos desde o primeiro
28:22
dia? É uma provocação extraordinária
28:24
que inverte por completo todo o prisma.
28:27
Em vez de perguntarmos se a tecnologia nos vai salvar, temos
28:30
mesmo de perguntar se não estaremos a usar a tecnologia
28:34
para cristalizar. Não é as nossas próprias falhas
28:37
humanas debaixo de uma capa de falsa objetividade matemática?
28:42
Fica aqui esta questão em aberto para todos os que nos
28:44
acompanharam ao longo desta análise profunda de hoje.
28:47
Pensem seriamente nisso. Na próxima vez que abrirem o
28:50
ecrã, terminamos por aqui mais esta imersão.
28:53
Continuem curiosos e até à próxima.