Complexidade na Educação #2 (pt)

Ser humano na era da neurociência e da inteligência artificial implica explorar cuidadosamente os pontos de intersecção da complexidade, onde ideias válidas se encontram, no entanto, em tensão, revelando subtilezas e desafios que não devem ser ignorados. Cada página expressa a(s) tensão(ões) existente(s) entre as ideias e no seio de cada tema, que emergiram nas discussões coletivas, e é depois complementada por reflexões dos investigadores da rede NHNAI.

Os participantes nos debates sociais reconhecem as vantagens da utilização da IA na educação. Em primeiro lugar, a IA pode ajudar-nos a ser mais produtivos e eficientes, uma vez que algumas tarefas são mais fáceis e rápidas de realizar com a IA (como a elaboração de resumos e a tomada de notas para os alunos, a revisão de textos para os professores…). A automatização pode também ser um meio de aliviar os professores exaustos por tarefas cansativas (de forma permanente) ou de garantir a continuidade quando estes enfrentam um problema de saúde (de forma temporária). Além disso, a IA e a automatização permitem-nos poupar tempo que poderia ser utilizado noutras atividades para exercer a nossa humanidade, ou para nos concentrarmos noutras coisas essenciais, como as relações (tal como referido em França e em Portugal). Outro ponto é que a IA pode libertar-nos de tarefas repetitivas ou desinteressantes, o que nos permite concentrar-nos em tarefas mais profundas que exigem elevada atividade intelectual e que podem ser mais interessantes ou estimulantes.

No entanto, os participantes também se mostram preocupados com o risco de empobrecimento cognitivo e perda de autonomia associados à IA. A delegação através da automatização implica a perda de um certo conhecimento (saber-fazer) e a dependência das máquinas. Perdemos autonomia quando não somos capazes de realizar uma tarefa por nós próprios, sem uma máquina. Além disso, ao libertarmo-nos de uma tarefa, deixamos de recorrer às capacidades cognitivas que nos permitiam realizá-la, deixamos de recorrer às áreas cerebrais necessárias para a sua realização (como é o caso da utilização sistemática do GPS, que empobrece a atividade das áreas cerebrais associadas à orientação espacial e à memória). Além disso, certas faculdades cognitivas requerem prática para serem desenvolvidas (como a resolução de problemas, a criatividade…), nomeadamente através da tentativa e erro, uma vez que também aprendemos com os nossos erros. Depender demasiado da IA para obter respostas pode impedir-nos de praticar o suficiente. Por fim, algumas tarefas que consideramos desinteressantes ou de «nível inferior» podem revelar-se fundamentais para o desenvolvimento de importantes faculdades cognitivas ou valores (como a paciência, a maturidade…).

Com base nas reflexões de Juan R. Vidal (professor associado de neurociência cognitiva (UCLy (Universidade Católica de Lyon), UR CONFLUENCE: Ciências e Humanidades (EA 1598), Lyon, França), Laura Di Rollo (engenheira de investigação em ciências cognitivas para o projeto NHNAI (UCLy (Universidade Católica de Lyon), UR CONFLUENCE: Ciências e Humanidades (EA 1598), Lyon, França) e Brian P. Green (professor de Ética da IA, Diretor de Ética Tecnológica no Markkula Center for Applied Ethics (Universidade de Santa Clara, EUA)

Embora possam existir várias aplicações benéficas da IA na educação capazes de melhorar a aprendizagem (por exemplo, utilizar o ChatGPT para gerar perguntas sobre a aula antes de um exame ou para fornecer ideias iniciais para iniciar um projeto de redação…), pode ser muito tentador para os alunos generalizar a sua utilização ao maior número possível das suas tarefas académicas. Tecnologias como a IA facilitam algumas tarefas e apelam ao princípio do «mínimo esforço», o que, na verdade, pode ser prejudicial para o desenvolvimento cognitivo. Isto é particularmente bem ilustrado por um estudo[1] que sugere que o uso excessivo de IAs generativas como o ChatGPT entre os alunos é suscetível de aumentar a procrastinação, a perda de memória e afetar os resultados académicos. [2]

A aprendizagem de novas competências (intelectuais e práticas) requer prática e, muitas vezes, repetição, a fim de aumentar a eficiência e a qualidade das ações no que diz respeito ao seu objetivo a longo prazo. A prática (com repetição) não é possível sem esforço e, muitas vezes, sem enfrentar a frustração quando não se alcança exatamente o objetivo esperado. Se o uso de dispositivos tecnológicos e da IA atalhar estas etapas importantes da aprendizagem, o indivíduo não adquirirá as novas capacidades e conhecimentos, ficando assim empobrecido. É, portanto, importante avaliar o uso da IA através desta perspetiva de «esforço para a aprendizagem», que não deve ser vista como uma perda de tempo, mas sim como o tempo necessário para aprender e reter o conhecimento (seja ele abstrato ou know-how concreto). Além disso, envidar esforços também confere sentido à aprendizagem, o que é importante para a identidade de uma pessoa.

É, portanto, importante pensar na utilização da tecnologia e da IA como um meio para potenciar a aprendizagem das capacidades humanas enquanto tal, e não apenas através da perspetiva exclusiva da maximização das notas de avaliação no sistema educativo. Devemos utilizar a IA como uma ferramenta complementar que não impeça o esforço cognitivo. Por exemplo, a IA poderia ser utilizada para nos ajudar a lembrar-nos das coisas que precisamos de fazer, em vez de apenas fazê-las por nós, privando-nos assim de experiências que nos permitem crescer e florescer. A IA poderia ser utilizada como um motivador, em vez de apenas ou principalmente como um facilitador de tarefas complexas (que podem ser necessárias para a aprendizagem, especialmente as de longo prazo). É responsabilidade dos professores e formadores incentivar os alunos a encontrar um equilíbrio entre a assistência tecnológica e o esforço pessoal, a fim de preservar a aprendizagem e o desenvolvimento cognitivo, e de limitar, tanto quanto possível, as fontes de distração que a tecnologia pode representar.

De facto, compreender melhor como aprendemos e como somos influenciados pelo nosso ambiente e pelas nossas práticas promove a visão de um ser humano cuja liberdade de se realizar depende da capacidade de controlar as interações com todos os aspetos do seu ambiente, especialmente com dispositivos tecnológicos que captam a atenção de forma muito eficiente, privando as pessoas de prestarem atenção livremente ao que se passa à sua volta. A neurociência permite compreender melhor as limitações e os mecanismos do comportamento e do pensamento humanos. Dá-nos uma base para agir de forma a evitar ou a controlar a interação com artefactos que monopolizam a mente.

[1] Abbas, M., Jam, F. A., & Khan, T. I. (2024). Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 10.

[2] No entanto, este estudo não se limita a destacar a relação causal entre o uso excessivo do ChatGPT e o empobrecimento cognitivo. Também revela a relação causal entre o uso excessivo do ChatGPT e as pressões de tempo e os elevados níveis de carga de trabalho. Assim, a IA ou a tecnologia, por si só, podem não ser os únicos fatores desencadeantes do empobrecimento cognitivo. A sua integração num modelo socioeconómico que sobrevaloriza a produção e o consumo, a eficiência e a rapidez também parece estar causalmente envolvida.

A neurociência revela que o cérebro humano não se comporta realmente como um computador. Ao contrário do que sugerem as ideias associadas a uma visão computacional da mente, o conhecimento não é o resultado de cálculos abstratos especificados por software que o cérebro executaria. De acordo com uma visão mais centrada no corpo, a cognição, o conhecimento e a construção de sentido são, em grande medida, possibilitados pela interação corpo-cérebro, pelo envolvimento proativo da mente incorporada através das interações contínuas entre o sistema nervoso, o corpo e o ambiente. Reduzir estas interações, especialmente as com o ambiente social, equivale a empobrecer a experiência de aprendizagem, com uma certa perda de sentido global e de compreensão integrada de todo o conhecimento.
Uma consequência destas visões incorporadas é que aprender «conhecimento com significado», ou «conhecimento que faz sentido para o indivíduo», tem algo a ver com o saber-fazer corporal. A tecnologia digital e a IA (especialmente a IA conversacional) transmitem conhecimento principalmente através de texto escrito (ou transformado em áudio). As manipulações sensório-motoras ou movimentos corporais envolvidos não vão além de usar os dedos para tocar ou percorrer ecrãs (interação empobrecida com o ambiente). Passar muito tempo a realizar tarefas no ecrã, mesmo que seja para «aprender», pode não estimular suficientemente a ligação entre o sistema nervoso e o corpo. Assimila a aprendizagem ao que as máquinas fazem: armazenamento de informação num espaço pré-alocado. Como consequência, os processos cognitivos e de aprendizagem podem ficar empobrecidos. Por isso, pode revelar-se crucial encontrar, durante os anos de escolaridade, um equilíbrio entre o tempo passado em frente aos ecrãs e atividades que estimulem mais diretamente o corpo a nível sensório-motor (no esforço de fazer, numa gama mais variada e alargada de experiências vividas).
Em qualquer caso, a IA não deve levar a reforçar o poder de atração e captura dos ecrãs e das ferramentas digitais sobre a atenção e o tempo de atividade das crianças. A IA não deve, sob o pretexto de otimizar a aprendizagem, levar a uma redução da riqueza das experiências vividas. O conhecimento humano é um processo experiencial (corporal) mais do que um processo algorítmico de informação. Ao reduzir a riqueza e a variedade das experiências, reduzimos inevitavelmente a qualidade do conhecimento. As ferramentas de IA podem oferecer a oportunidade de avançar mais rapidamente nas tarefas e trabalhos, mas à custa da riqueza e variedade da experiência vivida. Pode-se fazer uma analogia com os trailers de filmes. Podem constituir boas sínteses do conteúdo dos filmes, mas nunca esgotarão a experiência de ver os filmes na íntegra. Quem gostaria de acelerar a visualização de filmes para ver «mais filmes de forma mais eficiente»? Em muitos contextos, os processos de otimização semelhantes aos das máquinas não conseguem satisfazer a sede humana por experiências ricas, variadas e de alta qualidade (cuja saciedade impõe a aceitação da existência de intervalos de tempo prolongados e não otimizados).

A utilização da IA acarreta o risco de desqualificação. Há certos tipos de competências cuja perda parece aceitável, por exemplo, as relacionadas com tecnologias obsoletas, etc., mas há outras competências que parecem intrínsecas à nossa humanidade, como as necessárias para a sobrevivência, para viver em sociedade ou as competências racionais para nos relacionarmos com a verdade. Como podemos determinar exatamente quais as competências que devemos continuar a ensinar e quais as que não nos importamos de perder é uma questão ainda em aberto, mas parecem existir competências que não devemos perder.

Em qualquer caso, o importante papel da experiência de envidar algum esforço deve ser sempre tido em conta. A aprendizagem não é um processo passivo, razão pela qual o esforço faz parte do processo natural de aprendizagem, especialmente quando o que é aprendido tem um certo grau de complexidade. O conhecimento complexo não é uma questão de «carga», mas sim de «relações» entre ideias. Estabelecer estas ligações requer intrinsecamente mais esforço do que a mera retenção da informação. A construção de sentido também segue este caminho. O esforço, embora menos eficiente, é uma garantia para os processos de aquisição de conhecimentos e competências. Por conseguinte, uma questão importante é: quando é que o uso da IA como ferramenta se torna um substituto do processo humano de pensamento-ação na aquisição de conhecimentos e competências? Quando, como e por que razão os alunos operam essa substituição? Responder a esta questão pode orientar o desenvolvimento de estratégias e adaptações contextuais nos sistemas educativos para evitar que essa substituição ocorra.

Nesse sentido, talvez seja necessário reinventar tarefas e atividades que não possam ser facilmente resolvidas por ferramentas de IA, mas que, em vez disso, exijam que os alunos recorram à sua criatividade e pensamento crítico. Além disso, valorizar tais atividades poderia motivar os alunos a envolverem-se mais profundamente no processo de aprendizagem e a estarem mais dispostos a concluir tarefas por conta própria. [1]

No entanto, muitos comentadores em todo o mundo expressaram a preocupação de que a IA possa prejudicar a nossa criatividade, o nosso pensamento crítico, o nosso desenvolvimento mental, o nosso desenvolvimento social e assim por diante. Estas ameaças devem ser levadas a sério, evitadas se possível e, caso comecem a concretizar-se, rapidamente travadas.

No entanto, a educação também não se resume a competências práticas úteis – trata-se igualmente de apreciar os aspetos mais abstratos ou teóricos da vida, ponderando os mistérios e significados profundos do universo. Se a IA puder aliviar parte do fardo da vida e tornar-nos mais capazes de desfrutar de atividades mais elevadas, bem como de outras atividades humanas agradáveis, então este poderá ser um bom resultado.

[1] Ibid.