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Ética e IA na sala de aula · TIC, Educação e Web

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Hum. Imaginem a seguinte cena, um
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professor olha para um ensaio em cima da secretária ou no ecrã e
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é um texto impecável. A gramática é perfeita, a
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estrutura é Imaculada, os argumentos são cheios de
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nuances. Pois o sonho de qualquer
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professor não é. Exato, mas a questão é que a
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pergunta que ecoa na cabeça daquele professor já não é de
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todo. Que nota é que eu vou dar a este
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trabalho? A pergunta cada vez mais
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frequente e até angustiante é, quem?
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Ou o quê escreveu isto? É o verdadeiro elefante na sala
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de aula. É mesmo bem vindos a mais uma
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análise profunda. Hoje vamos mergulhar numa
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autêntica crise nas nossas escolas, uma crise que lá está,
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começa na tecnologia, mas que acaba na própria essência
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daquilo que significa aprender. O que torna esse teu cenário
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inicial tão real e assustador? É que o contrato pedagógico
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tradicional foi subitamente quebrado.
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Quer dizer, durante décadas nós tínhamos uma linha de montagem
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do conhecimento que era muito clara a.
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Escola, explicava a matéria, o aluno IA investigar.
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Exatamente. Organizava as ideias com o seu
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próprio esforço e entregava o resultado.
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E agora? Agora temos um intermediário
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sintético que simula esse esforço todo numa fração de
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segundos. Num piscar de olhos.
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E o grande debate entre os profissionais da educação hoje
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em dia oscila muito entre 2 extremos bastante perigosos.
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Ou proíbem estas ferramentas e fingem que ainda vivemos em
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1995, ou então abraçam aos ChatGPT de braços abertos, sem
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qualquer tipo de rede de segurança.
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Pois e é precisamente para navegar nesse espaço intermédio
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que hoje vamos descascar um conjunto de Fontes super
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interessantes. Temos do nosso lado uns guiões
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desenvolvidos por investigadores da Pontifícia universidade
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católica do Chile. Que são fascinantes, diga se de
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passagem. Muito.
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E vêm complementados por um artigo que adapta estes
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conceitos todos diretamente à realidade do ensino básico e
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secundário. Para quem nos ouve, a nossa
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missão hoje é desconstruir aquela ideia muito superficial.
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De que a inteligência artificial serve apenas para os alunos tipo
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fazerem batota? Claro.
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O que os nossos documentos mostram é que trazer e a para a
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escola exige uma revolução ética e pedagógica muito, muito
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profunda. E o ponto de partida de toda
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esta investigação é estabelecer uma premissa que, sinceramente,
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muitas vezes escapa aos debates na praça pública, que é o facto
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que as ferramentas tecnológicas não são neutras.
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Nunca foram, não é? Nunca.
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A tecnologia carrega sempre os valores de quem a desenha e de
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quem a utiliza. Portanto, o objetivo aqui dos
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guiões não é de todo dar um manual de instruções sobre qual
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é o melhor prompt a escrever no ecrã.
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O objetivo é redefinir o papel de quem ensina.
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Ou seja, o professor tem de mudar a sua postura.
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Completamente. O docente moderno é, antes de
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mais um agente moral, a função principal dele é garantir que a
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tecnologia serve os valores humanos, e não o contrário.
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E para percebermos como é que o se faz na prática, as Fontes
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indicam que, primeiro, temos de olhar para a evolução da própria
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profissão. Antigamente, a grande exigência
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sobre um educador era a sua competência disciplinar, certo?
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Saber muito bem a sua matéria. Sim, saber os factos históricos,
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as fórmulas matemáticas. Exato, mas agora a transição
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face para um conceito que, confesso, me chamou imensa
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atenção na leitura, a filósofa xanon vallar cunhou em 2016.
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Uma ideia chamada responsabilidade tecnomoral e
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isto para mim muda tudo, porque já não estamos a falar de ter
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meras competências digitais, estamos a falar de cultivar
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disposições de caráter. E essa distinção é crucial para
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quem nos está a ouvir, porque ter uma competência digital é,
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sei lá, saber como abrir uma folha de cálculo ou treinar um
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modelo de linguagem. É a parte técnica.
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Exato. A responsabilidade tecno moral,
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por outro lado, é a obrigação ética de cultivar virtudes
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específicas para conseguirmos conviver com estas tecnologias
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emergentes sem perdermos a nossa humanidade no processo.
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Como a tecnologia avança muito mais depressa do que as leis?
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A nossa única defesa real é o nosso caráter ético.
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O que, pá, me faz pensar numa analogia que nós costumamos
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aplicar à condução automóvel? Como assim?
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Tradicionalmente, ensinar matemática ou história era como
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ensinar a mecânica de um carro. Mostrávamos como o motor
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funciona? A engrenagem, a matéria pula,
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mas esta responsabilidade tecnomoral é o equivalente a
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ensinar a conduzir na vida real. Estou a perceber.
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Não basta dominar a técnica de virar o volante ou pisar a
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embraiagem. É fundamental ensinar que não se
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acelera junto a uma passadeira ou que temos de abrandar num
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bairro residencial por uma questão de respeito pelos
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outros. São disposições de caráter, um
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sentido de sivismo. Não é só saber guiar a máquina.
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Essa analogia é perfeita porque ilustra exatamente o desafio que
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temos em mãos, e o guião dos investigadores chilenos mapeia 8
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dessas virtudes tecnomorais que são essenciais agora à sala de
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aula. 8 consegues dar alguns exemplos práticos.
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Sim, tem moça, honestidade, justiça, autocontrolo,
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humildade, empatia ou civismo, responsabilidade, flexibilidade
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mental e, claro, a prudência. E se olharmos para a base disto
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tudo, a prudência surge mesmo como a virtude central.
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E a tal fronesis dos gregos, não?
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É exatamente. É a versão Moderna disso.
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Na prática escolar, a prudência é a capacidade de avaliar as
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consequências antes de agir. É o professor e o aluno saberem
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exatamente quando é benéfico ligar a IA para ajudar no
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raciocínio. E quando é que a devem desligar
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por completo? Pois desligar para forçar o
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próprio sempre a trabalhar sozinho e depois.
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Hum, há outra virtude nessa lista que tendo em conta como
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estas ferramentas funcionam hoje me parece absolutamente urgente
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que é justiça. Por causa das desigualdades?
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Porque, se pensarmos bem, AIA tem um potencial gigante para
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democratizar o conhecimento, mas, ao mesmo tempo, pode ser a
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maior máquina de amplificar desigualdades que já inventamos.
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Sem dúvida, pensa no acesso desigual.
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Um aluno que venha de um contexto socioeconómico
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favorável pode perfeitamente ter uma subscrição paga para os
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modelos de a mais avançados, aqueles que raciocinam melhor,
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que têm menos falhas. E o colega do lado que não tem
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essas possibilidades fica dependente das versões gratuitas
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que nós sabemos, frequentemente sofrem de falhas lógicas ou têm
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informação desatualizada. Exato.
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E a virtude da justiça obriga o educador a estar ciente desta
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assimetria. Um professor com
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responsabilidade tecnomoral. Vai planear as suas aulas e as
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avaliações, garantindo que o uso da IA não deixa logo ali metade
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da turma para trás, seja por limitações financeiras ou até
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por causa de algoritmos enviesados.
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E isso leva nos quase organicamente à virtude do
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autocontrolo, porque a própria forma como estas aplicações
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estão desenhadas, pá, elas convidam ao menor esforço
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possível. O ecrã está ali Branquinho, o
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professor a pescar a prometer respostas imediatas para
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problemas complexos. É um design sem atrito nenhum.
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O fim do atrito é o grande modelo de negócio das
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tecnológicas do século 21. E é precisamente por ser tão
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fluido e sedutor que nós precisamos desse autocontrolo.
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O ser humano é, por natureza, uma máquina de poupar energia.
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Se houver um atalho, nós vamos por lá.
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Vamos sempre por lá. O que nos transporta das
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virtudes Morais para os riscos práticos que as nossas Fontes
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identificam? Os investigadores mapearam 5
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riscos muito reais que decorrem dessa falta de atrito.
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O primeiro é o que eles chamam de efeito de inversão ou
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invergion effects no original. Esse conceito é fascinante
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porque descreve de forma perfeita o que acontece quando o
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aluno cede a essa atalho, o aluno acaba por processar a
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informação de uma forma incrivelmente superficial.
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Completamente superficial. Quer dizer, em vez de ler um
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texto denso, de 10 páginas e extrair o significado com
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esforço, ele vai à máquina e pede, dá me aí 3 pontos
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principais em tópicos. O volume de informação até
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parece o mesmo, mas a profundidade da aprendizagem e o
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esforço cai em apic. E o perigo desse processamento
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assim tão raso é que cria um hábito terrível, quando o aluno
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se habitua a receber a informação, já toda mastigada e
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formatada, ele entra logo no segundo risco que os
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investigadores mapearam. Que é a preguiça meta cognitiva,
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certo? Pois e este é um estado muito
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perigoso, onde desaparece o questionamento.
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A resposta gerada pelo GPT ChatGPT, por exemplo, tem um tom
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tão autoritário e está tão bem escrita que o aluno simplesmente
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suspende a sua capacidade de investigar.
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Deixa de pensar sobre como é que chegou àquela conclusão.
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Exato. Perde a reflexão sobre o próprio
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processo de pensamento. A resposta da IA passa a ser
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aceite como uma verdade absoluta só porque lá está.
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Tem uma gramática impecável. O que nos atira logo de cabeça
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para um dos problemas técnicos mais falados hoje em dia.
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Se o aluno sofre dessa tal preguiça meta cognitiva e aceita
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tudo como verdade, pá, o que é que acontece quando a máquina
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decide inventar factos? É o desastre.
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Porque nós sabemos bem que os modelos de linguagem não têm
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qualquer compromisso com a verdade, eles são só motores de
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probabilidade de estatística. Adivinhar a próxima palavra.
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Exatamente. E aí aí que chegamos ao terceiro
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risco, que é o cenário perfeito para a desinformação através das
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famosas alucinações, os modelos genertivos erram.
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E o pior é que erram com uma confiança inabalável.
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São mentirosos muito convictos. Muito convictos, podem citar
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autores que nunca nasceram, inventar estudos científicos Do
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Nada e construir argumentos lógicos baseados em premissas
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totalmente falsas. Se o estudante perdeu a
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musculatura do pensamento crítico, como falávamos há
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pouco, ele nunca vai verificar as Fontes a máquina torna, se
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apenas o motor de validação de informações falsas.
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É assustador, mas aqui, espera aí, deixa me fazer um bocadinho
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de Advogado do Diabo e trazer uma perspetiva diferente para a
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mesa. Força.
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As Fontes mencionam um quarto risco, que é o deslocamento do
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esforço cognitivo essencial, ou seja, a ideia de que a máquina
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assume a pesquisa e a síntese. No entanto, não passamos as
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últimas décadas a dizer que automatizar processos
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aborrecidos era o grande caminho para o progresso.
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Sim, é o argumento comum. Se aí há fizer a parte pesada e
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entediante de cruzar dados e estruturar frases e se não devia
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libertar a nossa mente humana para ter ideias maiores, mais
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criativas e estratégicas. Eu percebo a questão, esse
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argumento da libertação criativa é muito atrativo, sem dúvida.
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Mas os barra num princípio fundamental da psicologia da
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aprendizagem que os autores dos guiões sublinham e a diferença
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entre uma carga cognitiva que é inútil e a chamada carga
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cognitiva Germana. Germana.
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Ah, é a carga essencial. A ideia é que nem toda a
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dificuldade é um obstáculo que deve ser removido.
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Ah, ou seja, é aquele esforço que nós não podemos de todo
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delegar noutra pessoa ou numa máquina.
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Exatamente o próprio ato de estruturar a frase de lutares
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com as palavras de tentares ligar um novo conceito àquilo
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que tu já sabias antes. Tudo isso causa uma frustração,
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mas é uma frustração produtiva. Percebam.
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Esse esforço, que muitas vezes nos parece apenas de trabalho
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chato, há uma perda de tempo, é o que cria as sinapses no
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cérebro, é o que gera aprendizagem profunda e
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duradoura. Pensa, por exemplo, no treino
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físico, OK, ninguém contrata um assistente para ir levantar
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pesos no ginásio em seu lugar, esperando ficar com músculos no
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final da semana. Pois não?
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Pois não? Era bom, mas não funciona.
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O atrito mental de analisar e sintetizar não é um defeito do
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sistema educativo, é o próprio processo formativo.
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Quando nós deslocamos esse esforço para AIA, os nossos
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músculos cognitivos atrofiam. Essa imagem do ginásio é muito
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poderosa. É a ideia de que a frustração
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diante da página em branco não é uma falha de produtividade.
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É literalmente a ginastica mental a acontecer se a máquina
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levanta o peso por nós, a máquina que fica cada vez mais
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musculado e inteligente. E nós ficamos estagnados.
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Precisamente, e isso conduz logo ao quinto e último risco
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apontado pelos investigadores, que é a redução da presença da
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social. A frieza da máquina.
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Sim, a aprendizagem é e sempre foi, ao longo da história, um
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ato social. É no diálogo de corredor,
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naquela troca de olhares, de confusão numa sala de aula ou
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num debate aceso sobre uma ideia, que o conhecimento se
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consolida de verdade. E se substituirmos isso por uma
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janela de chat? Desvalorizamos a figura do
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professor e isolamos o aluno. A educação perde a sua dimensão
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mais humana. Ficam só interações frias com
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uma máquina de respostas infinitas.
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É um Panorama complicado e sabendo que corremos todos estes
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riscos. Pá.
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Desde o atrofio cerebral. Até o isolamento social.
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Como é que capacitamos as pessoas para navegar nestas
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águas? Porque parece me que há aqui uma
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enorme confusão entre saber utilizar a tecnologia e saber
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pensar sobre ela. Os professores ouvem
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constantemente que precisam de apostar na literacia digital dos
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alunos, mas as nossas Fontes apontam que isso já não chega.
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Pois não? Não de todo.
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A distinção que os investigadores fazem entre a de
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literacia digital e literacia em deliberação ética, muda
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completamente o paradigma. Explica me lá essa diferença?
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Bem, a literacia digital no seu âmago é mecanicista é apenas a
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capacidade de interagir com o software, ou seja, um estudante
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pode saber criar comandos sofisticados, os chamados
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prompts. Aplicar parâmetros complexos e
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integrar diferentes aplicações de a.
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Do ponto de vista digital, é um sobre dotado um cromo dos
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computadores. Exato, mas, ao mesmo tempo, esse
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talento todo pode ser usado para propósitos completamente
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desastrosos se não houver bússola moral.
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É como dar um martelo de alta precisão a uma pessoa sem lhe
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explicar o que é que deve ou não ser partido na sala.
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Não é a. Analogia do martelo é a
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certeira. Esse estudante com elevada
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literacia digital, mas com zero literacia ética, pode usar as
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suas capacidades para falsificar autorias, pode manipular
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resultados para contornar sistemas de plágio da escola ou
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introduzir enviesamentos deliberados num projeto.
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E a literacia ética vem travar isso.
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Vem a literacia em deliberação ética é o que permite decidir
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como interagir com a tecnologia de forma moralmente responsável.
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Ponderando sempre o impacto das nossas ações na comunidade.
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E no meio dessa deliberação ética toda, há um conceito
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mencionado nos guiões que me pareceu honestamente uma lufada
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de ar fresco, especialmente no mundo tão polarizado em que
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vivemos hoje. Falo do princípio da Caridade.
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Como é que nós ensinamos um jovem a lidar de forma
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construtiva com perspetivas contrárias?
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Especialmente quando são atiradas para um ecrã por um
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algoritmo. Hum, o princípio da Caridade é
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uma regra clássica da argumentação filosófica, mas que
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agora ganha uma nova urgência na era da inteligência artificial.
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Essencialmente dita que antes de criticarmos a ideia do outro, ou
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neste caso, o texto que foi gerado por um modelo, devemos
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interpretar essa posição na sua forma mais forte, mais coerente
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e mais racional possível. Em vez de atacarmos logo a
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fraqueza. Exato.
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O instinto nas redes sociais é procurar a falha mínima e
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construir logo um espantalho argumentativo para atacar e
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ridicularizar. O princípio da Caridade exige o
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oposto, requer uma abertura genuína.
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O aluno aprende a perguntar se a si mesmo, qual é a intenção mais
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válida por trás desta resposta da IA?
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Haverá aqui algum ponto de vista que eu não considerei antes de
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rejeitar isto logo à partida. É, no fundo, o exercício de
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empatia intelectual que antecede a crítica.
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Muito giro, mas para que o aluno chegue a esse ponto de
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maturidade, o professor tem de desenhar a experiência de
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aprendizagem de forma completamente nova.
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Sem dúvida. E é aqui que os investigadores
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propõem a evolução de um modelo que já é muito conhecido na
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pedagogia OTPACK para o novo AITPAC.
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Como é que isto transforma o planeamento prático de uma aula?
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Imagina, por exemplo? Uma aula sobre o ciclo da água.
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Bom, o modelo tepeca original focava se na intersecção entre 3
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conhecimentos, o tecnológico, o pedagógico e o de conteúdo.
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Ou seja, o professor tinha de saber a matéria do ciclo da
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água, saber como explicá la adequadamente aos miúdos daquela
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idade e escolher a ferramenta certa, tipo um vídeo ou um
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quadro interativo. Exatamente agora, com a
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transição para OIT pack, os investigadores adicionaram.
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A camada da inteligência artificial a todos estes
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cruzamentos de conhecimento. Mas a verdadeira inovação deste
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modelo não é só o AI, é que ele envolve tudo isto num domínio
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envolvente e obrigatório, dedicado inteiramente à ética.
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O que significa que o planeamento da aula já não acaba
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no momento em que o professor diz pronto, vou usar um chatbot
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para gerar um quiz interativo sobre a evaporação.
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Pois não, a camada ética obriga o professor a fazer perguntas
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muito difíceis nos bastidores. Antes de chegar à sala.
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Perguntas como quê? Do género.
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Será que os dados pessoais dos meus alunos estão realmente
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seguros nesta plataforma gratuita que eu escolhi?
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Será que a linguagem gerada por este bote tem algum viés de
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género quando dá exemplos de cientistas?
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E será que todos os alunos têm internet suficiente em casa para
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prolongar este exercício? A vida de quem assina torna se
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incrivelmente mais exigente. E não fica por aí, porque não
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basta fazer estas perguntas no planeamento em casa, é preciso
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trazer estas inquietações para dentro da sala de aula.
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A literacia ética não se ensina apenas com manuais teóricos.
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Maçadores ensina se pela modelação prática, o professor
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precisa de pensar em voz alta à frente dos alunos.
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Esse detalhe pareceu me fantástico quando li.
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Basicamente, em vez de trazer o exercício já todo cozinhado de
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casa, o professor abre a ferramenta em frente à turma
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inteira e narra o seu raciocínio ético.
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Sim, exatamente. Diz qualquer coisa, como?
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Bem, vamos pedir a esta ferramenta uma imagem de uma
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reunião de grandes líderes históricos, mas reparem no
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comando que eu estou a escrever. Porque é que acham que não deve
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ser demasiado genérico neste prompt.
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O que é que o algoritmo nos vai mostrar se não formos cuidadosos
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com a representação cultural? É O Mestre a mostrar a
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engrenagem do pensamento. E ao modelar esse questionamento
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ali em tempo real, o educador está a combater diretamente
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aquela preguiça, meta cognitiva de que falámos há pouco, está a
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provar aos alunos que a interação com AIA exige uma
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desconfiança saudável e muita intencionalidade.
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O aluno percebe, finalmente, que o trabalho mais importante
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acontece antes de pressionar a tecla enter e depois de ler a
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primeira resposta. Nunca durante aquele
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milissegundo em que o servidor processa a informação.
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Nunca. Mas mesmo que nós consigamos
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cultivar esta maravilha ética toda na sala de aula, há um
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problema gigantesco à nossa espera no final do período
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escolar, a famosa crise da avaliação.
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No mundo onde uma máquina escreve uma resposta brilhante
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sobre qualquer tema, no tempo que nós demoramos a beber um
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copo de água, o que é que estamos realmente a testar
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quando pedimos um trabalho escrito para fazer em casa?
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Pois a dura realidade é que estamos a testar, muitas vezes,
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apenas a capacidade que o aluno tem de copiar e colar.
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O método de avaliação focados exclusivamente no produto final
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descrito entrou em rutura total. E os guiões abordam este pânico
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generalizado dos professores, propondo um regresso às bases.
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Dar um passo atrás. Sim.
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Antes sequer de escolhermos o formato do teste, temos de
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responder a 3 perguntas fundamentais, primeiro, quais
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são os nossos objetivos reais de aprendizagem?
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Segundo. Que tipo de avaliação, formativa
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ou somativa, serve melhor esse objetivo?
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E terceiro, que é a grande pergunta que AIA nos impõe, por
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que motivo é que nós necessitamos sequer de
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tecnologia neste processo de avaliação específico?
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E sugere que o formato da avaliação tem que sofrer uma
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mutação drástica nas escolas. Se o professor continua a pedir
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formatos que são perfeitamente automatizáveis, como o
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tradicional resumo de um livro, o sistema esmorona se.
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Temos de transitar para o que os autores chamam de avaliações
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autênticas. Exato.
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E a avaliação autêntica foca se essencialmente no processo e na
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capacidade de interrogação do aluno, e não no PDF final.
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Por exemplo, em vez de pedir o ensaio tradicional, o professor
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pode até pedir o ensaio, mas o momento em que se dá a nota é
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numa defesa oral em sala de aula, cara a cara.
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Onde o aluno tem de cruzar as ideias que estão escritas com
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novos conceitos dados ali no momento?
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Isso. Ou então num cenário em que se
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incentiva o uso ativo da IAA, tarefa pode ser invertida.
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O aluno usa a máquina para gerar um texto sobre um evento
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histórico e o seu trabalho real. Aquilo que vai ser avaliado é
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entregar uma revisão crítica implacável desse mesmo texto.
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O aluno torna se o editor do texto.
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Ele tem de identificar as alucinações da máquina.
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Corrigir falhas lógicas, apontar onde estão em enviesamento.
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Essa inversão de papeis é brilhante.
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O aluno deixa de ser impressora humana e passa a ser, sei lá, o
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auditor de qualidade intelectual da máquina.
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Uma excelente forma de opor e para ajudar as escolas a
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decidirem quando e como aplicar AIA nestas tarefas todas sem
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correrem riscos desnecessários, os investigadores trazem uma
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ferramenta visual muito prática, que traduz as complexidades da
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ética para o dia a dia. É o semáforo.
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Do risco ético, pedagógico. O semáforo do risco, como é que
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isso funciona? É um instrumento de diagnóstico,
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ele divide as condições de implementação da IA na escola em
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níveis desde o nível zero até o nível 4 e permita a direção da
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escola avaliar se a instituição tem a maturidade necessária para
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avançar com uma atividade ou se deve parar imediatamente.
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Vamos trazer isso para a nossa realidade.
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Imagina uma escola pública portuguesa comum?
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O que é que seria o nível 4, ou seja, o vermelho vivo?
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O risco inaceitável. Bem, um cenário de nível 4
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acontece quando, por exemplo, um professor cheio de boas
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intenções, diz a uma turma do oitavo ano na sexta-feira Malta
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para o trabalho de segunda. Usem uma inteligência artificial
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qualquer em casa para vos ajudar a escrever o guião da
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apresentação. UI, onde é que está o perigo?
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UI. O risco aqui é máximo, não há
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qualquer capacitação técnica nem ética prévia.
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O professor não sabe que plataformas vão ser usadas, os
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alunos que são menores de idade vão expor os seus dados pessoais
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e possivelmente os seus próprios textos a plataformas que vão
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treinar os modelos com essa informação privada.
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Para além de que os alunos sem acesso a uma boa internet em
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casa ou a bons computadores ficam logo prejudicados.
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Exato, há uma vulnerabilização de direitos dos menores, há uma
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total falta de equidade e uma ausência completa de andaimes
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pedagógicos. É o caos absoluto, é o vermelho
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no semáforo. E, por outro lado, o que seria o
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nível zero? O verde brilhante.
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O cenário perfeitamente seguro. No nível zero, a mesma escola
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forneceria um ambiente seguro, talvez uma versão educacional de
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uma plataforma de IA que seja fechada, onde os dados
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garantidamente não são partilhados externamente.
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Os professores receberam formação específica antes?
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O trabalho que é pedido tem regras claríssimas sobre o que
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AIA pode e não pode fazer. E muito importante, todos os
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alunos realizam a tarefa na biblioteca da escola, onde há
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computadores em número igual para todos.
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Pronto assim, o risco ético e pedagógico é quase inexistente,
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porque intencionalidade humana garantiu, logo à partida, as
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condições operacionais e Morais daquele exercício.
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Nem mais. Isto muda a perspetiva
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completamente. Fica claro que a pergunta que os
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diretores e os educadores devem fazer.
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Não é a velha questão binária do os nossos alunos podem não não
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usar os 7 GPTA. Pergunta estruturante tem de
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ser, para que é que precisamos da IA nesta tarefa em concreto?
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E o que ganhamos ou perdemos em profundidade de raciocínio com
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essa inclusão? Porque, como as Fontes insistem
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repetidamente, a avaliação e a incorporação de tecnologia nunca
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são atos meramente técnicos, são escolhas profundamente políticas
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e éticas. A forma como avaliamos o aluno
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comunica lhe de forma muito direta o que é que a escola e a
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sociedade realmente valoriza nele.
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Se continuamos a premiar o produto final perfeito em
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imediato? Então promovemos AIA, se
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começamos a premiar o processo confuso, imperfeito, difícil e
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profundamente reflexivo de chegar a uma ideia própria,
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então promovemos a aprendizagem humana.
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Fechando aqui o círculo desta nossa exploração.
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Começamos por ver que o ensino contemporâneo já não passa por
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erguer muros altos em torno da escola para barrar o sinal aos 7
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GPTA evolução passa por cultivar aquelas virtudes tecno Morais da
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chanonvalor, a prudência para saber quando desligar as
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máquinas, a justiça para garantir acesso equitativo a
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todos e o autocontrolo para resistir à tentação do atalho
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cognitivo. Percorremos também os perigos
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invisíveis da preguiça meta cognitiva.
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E do efeito de inversão, e entendemos a diferença fulcral
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entre a carga cognitiva inútil e o tal esforço essencial que
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constrói os músculos do nosso pensamento crítico.
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E concluímos que a literacia em digital permite nos interagir
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com as ferramentas, é verdade, mas só a literacia em
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deliberação ética nos permite governá las a necessidade de
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abordar a tecnologia com Caridade argumentativa e de
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planear as aulas com a camada ética do modelo Haiti PAC.
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Bem, já não é uma sugestão para o futuro.
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É uma exigência do presente. Exato.
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E o semáforo do risco mostra nos que o espaço para aquele
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improviso inocente nas escolas acabou, definitivamente.
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No fundo, todas estas complexidades, sejam teóricas ou
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práticas, desembocam numa conclusão que é partilhada por
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todos os investigadores envolvidos nestes guiões, sim.
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A conclusão inegável de que o elemento humano é
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insubstituível. A presença social de quem ensina
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a empatia do professor perante as dificuldades da turma e a sua
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posição firme como agente moral nunca foram tão cruciais como
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hoje. A tecnologia não é nem nunca
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será um professor. É apenas um instrumento que tem
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de submeter aos valores humanos e aos propósitos educativos que
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nós definimos. A escola é e tem de continuar a
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ser um Reduto de humanidade. Voltando àquela imagem com que
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começámos o nosso episódio, o professor, perante um ensaio
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impecável de autoria desconhecida, deixamos no ar um
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pensamento provocador para quem nos ouve refletir ao longo do
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dia, se a inteligência artificial foi efetivamente
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criada para assumir o fardo de produzir e organizar todas as
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respostas do mundo de forma instantânea, talvez o verdadeiro
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papel da educação do futuro. Deixe de ser ensinar as pessoas
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a memorizar e a responder corretamente.
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Talvez a nossa missão principal passe agora a ser ensinar as
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mentes humanas a fazerem as perguntas incisivas e
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desconfortáveis que as máquinas nem sequer sabem que precisam de
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ser feitas. O que é que isso muda na forma
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como encaramos as nossas aprendizagens?
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Amanhã de manhã? Muito obrigado por nos
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acompanharem nesta análise profunda.
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Até à próxima. Até à próxima.