Educar leva seu tempo (e a IA não o sabe)

A mensagem de Ordine conecta com o sentido profundo da palavra “escola”, que, como sinaliza Irene Vallejo, procede do grego scholé, que significa ócio, tempo livre: “Nossos antepassados pensavam que as horas de estudo são um recreio para si mesmo, diante do trabalho, que lhe põe ao serviço de um dono ou do dinheiro”. Mas as diretrizes dos órgãos multinacionais – questionadas por Ordine -, que condicionam cada vez mais os parâmetros internacionais da educação, movem-se com uma lógica oposta, de orientação a resultados, buscando a eficiência do sistema. Nada mais longe desse tempo lento e prazeroso de a scholé grega.

A educação não pode ser reduzida a um processo técnico

As teorias neoliberais sonham com um modelo de educação fácil de aplicar e de escalar, como uma espécie de franquia em que metodologias contrastadas (inclusive respaldadas pelas evidências) se apliquem com uma precisão técnica que assegure as aprendizagens, independentemente do professorado e do contexto. A verdade é que, se isto funciona, seria o final das escolas e dos docentes, porque uma educação como esta seria facilmente automatizada, e se cumpriria o vaticínio de alguns visionários tecnológicos – entre eles, Bill Gates – sobre a provável substituição dos docentes por IA.

Mas a educação é uma interação profundamente humana, baseada na relação direta, respeitosa e cordial entre um adulto formado e um aprendiz. Por isso, educar é uma operação incerta e imprevisível, que não se pode automatizar. Isto é o que Gert Biesta (2017) chama de “o belo risco de educar”, o risco de que as metodologias não funcionem, porque não educamos a robôs, senão a seres humanos singulares e imprevisíveis. Para Biesta, a educação sempre implica um risco porque não se pode ver aos alunos como objetos para serem moldados ou disciplinados, senão como sujeitos de ação e responsabilidade. Portanto, educar é assumir a fragilidade da relação de aprendizagem e requer tempo e espaço para fazê-lo bem e com todas as pessoas. Educar leva seu tempo.

Inclusive, as evidências têm suas limitações, porque o que funciona em uma aula pode não funcionar em outra, ou com distintas idades, ou a diferentes horas, ou com outras áreas de conhecimento, ou não com todo o alunado. Como explica Héctor Ruiz (2020, p.11), “nenhum método educativo é infalível sempre, nem para todos os estudantes, nem para todos os propósitos, nem para todos os contextos”. E ainda o expressava de forma mais enfática, se cabe, o sociólogo Julio Carabaña, sempre antitético: “dá-me uma evidência educativa e eu te encontrarei a um aluno com o qual não funciona” (uma afirmação que, por outro lado, poderia subscrever qualquer docente). Neste sentido, no prólogo do excelente livro de Geoff Pety, Uma educação baseada em evidências (2023), o próprio John Hattie reconhece que “evidência é seguramente o término mais controvertido em nossa profissão. Algumas pessoas dão preferência à evidência publicada em revistas, outras a sua experiência como docentes; mas a habilidade está em combinar estes dois tipos de evidências” (Petty, 2023, p. 6).

De modo que há que saber combinar a informação dos meta-análises, que são orientações estatísticas sobre o que funciona em educação, com o saber especialista das equipes docentes, que têm assumido com determinação seu alunado e seu contexto concreto. Por isso, para ensinar não fazem falta receitas, senão uma equipe capaz de discernir, em todo momento, sobre o que é pedagogicamente pertinente.

Uma relação com costuras

Atribui-se a Noam Chomsky a ideia de que educar não deve parecer com o encher uma garrafa, mas como ajudar a uma flor a crescer à sua maneira. A escola seria esse espaço de maturação, no qual as pessoas florescem sem pressões externas. Mas as tecnologias digitais são aceleradoras dos processos do sistema educativo e, ainda, amplificam o efeito de ditos processos: melhoram o que vai bem e pioram o que vai mal.

Neste sentido, as tecnologias digitais e, especialmente a IA, a grande aceleradora, alinham-se perfeitamente com as promessas neoliberais de eficiência e produtividade, como se a educação pudesse ser reduzida a um processo mecânico e preciso. Mas a IA generativa não revolucionará a educação porque caminha em direção oposta, ao passo que a escola necessita uma verdadeira transformação.

Esta é a tese central do livro “IA e Educação – Uma relação com costuras”, de Carlos Magro e Tíscar Lara, apresentado recentemente no Espaço Fundação Telefônica de Madrid. Para os autores, as promessas da IA na educação (produtividade, eficiência, automatização e personalização) estão mal propostas e, longe de supor o benefício, escondem sérias ameaças de acelerar ainda mais as próprias debilidades da educação e contribuir a seu colapso.

Explicava na apresentação Tíscar Lara que o mundo da tecnologia nos prometia algo sem atrito, sem costuras, uma espécie de plug and play que faz com que o uso dos dispositivos seja cada vez mais fácil e transparente. A tecnologia e a IA generativa, especialmente, nos promete eliminar as costuras, mas aprender exige esforço, e a IA põe em perigo o processo de aprendizagem. A educação trabalha desvelando costuras, porque trabalhamos com seres humanos vulneráveis.

Por isso, sustentava Lara, que não devemos somar-nos acriticamente à onda tecnológica da IA, à ansiedade do agora ou nunca, à urgência de fazer algo com IA seja como for. Em muitos centros educacionais, a IA é a nova “cereja” imprescindível para que algo seja inovador. Necessitamos assumir as rédeas, e perguntarmo-nos se usamos a IA porque nos arrasta a onda ou por agência própria, por nossa iniciativa.