À Inteligência Artificial no ensino, freios Teóricos e Humanos

Deni*

Nestes últimos meses em que instituições de ensino estão tendo que se virar entre aulas suspensas e experiências de aulas remotas, são inúmeros os relatos de colegas professores, de alunos e da imprensa mostrando a falta que a sala de aula faz tanto com relação à manutenção da qualidade do ensino e do acesso a ele, quanto ao convívio social – o qual é essencial, diga-se de passagem, para a aprendizagem. Nas tentativas de manter o contato pessoal, social e pedagógico, nos animamos com as possibilidades advindas da computação e, ao mesmo tempo, nos travamos em suas falhas.

            Antes mesmo de conseguirmos construir reflexões sólidas sobre experiências com o ensino remoto (até porque elas estão acontecendo aos poucos e de maneiras diferentes)[1] e dar condições para que todos estudantes e professores do ensino básico à pós-graduação tenham acesso à tecnologia para o acompanhamento das aulas, nos deparamos com anúncios publicitários de instituições que oferecem modalidades como Graduação Digital[2] e com reportagens que denunciam o uso questionável de inteligência artificial nas avaliações em determinados cursos de graduação. É este último ponto que eu quero discutir neste texto com o intuito de levantar os aspectos relacionados à educação, à produção textual e, sobretudo, à humanidade que estão em jogo.

            No final de abril, uma reportagem realizada pela Agência Pública e publicada também na Folha de S. Paulo[3] mostrou que instituições da rede educacional Laureate passaram a usar um software de inteligência artificial para avaliar atividades de texto dos alunos. Professores ouvidos pela reportagem contam que o software funciona pela identificação de palavras-chave e, portanto, apresenta falhas como a não identificação de plágio, a atribuição de notas diferentes a um mesmo texto e, o que mais me chama atenção, a não valorização do aluno que tenta produzir uma resposta própria. Como justificativa, a rede afirmou o seguinte: [A Laureate] “acompanha e analisa as tendências do segmento educacional para disponibilizar à sua comunidade acadêmica o que há de mais moderno e inovador no mercado, incluindo a adoção de diversas tecnologias da informação e da comunicação, que apoiem as atividades pedagógicas e potencializem ainda mais a qualidade do ensino, como o uso da inteligência artificial.”

            Embora a rede venda o uso da inteligência artificial como algo que inova e potencializa a qualidade do ensino, temos um longo debate empírico e teórico com relação à metodologia de ensino e concepção de texto que provam justamente o contrário. Nesse sentido, destaco dois pontos: concepção de avaliação e a ideia de autoria de um texto levada ao ensino.

            Com relação à avaliação, podemos considerar aqui duas concepções básicas: a avaliação seletiva e a avaliação de aprendizagem (eu gosto do termo formativa também). A primeira é aquela realizada em concursos e processos seletivos, tais como o vestibular. O objetivo é selecionar dentre um grupo de pessoas aquelas que têm as habilidades necessárias para determinado cargo ou para o ingresso em determinada instituição. O ENEM, por exemplo, seleciona alunos que saibam construir uma argumentação com o domínio suficiente da escrita. Para tanto, o exame estabelece critérios para a avaliação da redação e os quantifica para que os candidatos sejam selecionados em termos numéricos. A resposta para o aluno vai ser um número que vai indicar se ele foi aprovado ou não. Ou seja, como retorno ele não terá uma orientação sobre o que é preciso fazer para melhorar a sua produção, até porque não é o objetivo desse tipo de avaliação. Já a avaliação de aprendizagem, sim, tem como objetivo verificar o que o aluno aprendeu em determinada disciplina e, se esse aprendizado não foi suficiente, dar orientações para que o aluno chegue lá. Por isso, muitos defendem (eu, inclusive!) como metodologia de ensino de produção de texto a reescrita. O aluno, seja da educação básica, seja da pós-graduação, precisa voltar para o texto que produziu de modo a adquirir uma consciência leitora sobre o que faltou, o que não ficou legal, e sobre o que ficou bom também (isso é muito importante!).

            Quando, portanto, um software de inteligência artificial “lê” produções escritas de alunos, quantifica os “erros” e “acertos” com base em palavras-chave e devolve uma nota que vai dizer se ele foi aprovado ou não o que acontece é a aplicação de uma avaliação seletiva no contexto em que deveria ser utilizada a avaliação de aprendizagem. Esta serve também para que o próprio professor avalie sua didática, sua forma de trabalhar determinado conteúdo. Entretanto, em um sistema, como o que agora está predominando nas instituições que estão ampliando o EaD (apoiadas pelo Ministério da Educação), em que as aulas são gravadas e a compra dos direitos das videoaulas é por mais de 70 anos (olhem o absurdo disso!) e com professores responsáveis pela avaliação de mais 7 mil alunos (imaginem!), a formação tanto do aluno como do professor parece não interessar muito.

          Metodologicamente, não há nada de inovador! A não ser que o termo se encaixe na construção: inovar pra pior! Algo do tipo, me inclua fora dessa. (Olha, dá outro texto essas estruturas!).

            Um adendo (posso escrever isso, já que esse blog não é patrocinado): Senhores pais, não caiam nas propagandas de colégios que anunciam que as redações dos seus filhos desde o ensino fundamental serão corrigidas tal como no vestibular. Vocês estarão comprando um equívoco teórico e metodológico.

            O outro ponto que torna o uso da IA questionável na avaliação de textos é a concepção de texto e aqui eu quero chamar a atenção para a noção de autoria, ou, em outras palavras, para o desenvolvimento das habilidades do aluno para escrever com autonomia. O texto (tanto escrito quanto oral) está sempre para a relação autor-leitor: eu quero convencer meu leitor, quero explicar, quero provocar, contar algo, impressionar, chamar atenção, etc. Todas essas intenções são transpostas textualmente nas estruturas relativamente (e esse relativamente é o mais importante!) estáveis, os tais dos gêneros textuais. Muitas vezes, em sala de aula, essa relação autor-leitor é encoberta pela alunoquequerseraprovadonadisciplina-professoravaliador. Nós, professores de produção de texto, que já temos o desafio de quebrar essa barreira pouco pedagógica, não precisamos de uma IA que venha piorar isso.

            Mas o que eu estou mesmo querendo dizer em termos textuais? Bom, há uma longa discussão, absolutamente importante, na Análise do Discurso sobre o conceito de autoria. Há desde as concepções que atrelam a noção de autor a uma obra, as que assujeitam o autor ou o sujeito (esses conceitos ora se confundem ora se distanciam) a um discurso, as que conferem ao autor certo destaque. Ciente disso, não vou trazer essa longa discussão pra cá. Eu quero é trazer para o ensino a questão sobre quem é o autor de um texto e como fazer para que os alunos desenvolvam a autonomia para a escrita do texto. Peço licença aos mais fervorosos defensores do conceito estanque de autor, para aqui utilizá-lo como equivalente a aquele que escreve com autonomia.

            Amossy (quem mais me convence sobre o tema até então) considera que o ethos do autor (ela vai lá pra retórica e volta) se constrói pelo seu papel social (professor, advogado, juiz, médico, militante…) e pelas marcas que ele coloca no texto (escolhas lexicais, estruturas, imagens, expressões…). Faz-se assim a imagem do autor para o leitor. (Nada a ver comigo esse “faz-se”, mas serve de exemplo para que vocês entendam as escolhas linguísticas e suas combinações com a imagem do autor).  Na sala de aula, portanto, o aluno tem que aprender a fazer dois movimentos: apreender a realidade que o cerca e construir seus posicionamentos sobra ela e saber fazer as escolhas linguísticas e textuais. Na extensão disso, no nível da graduação, mesmo em questões dissertativas de provas, o aluno futuro historiador tem que aprender a selecionar as fontes, criticá-las e construir uma narrativa sobre elas, o futuro agrônomo tem que saber ler dados climáticos, de solo, de regiões, por exemplo, para saber decidir sobre as melhores condições de plantio, o futuro advogado tem que escolher argumentos para acusação ou defesa, entre outros exemplos. Se deixarmos a avaliação dessas habilidades de selecionar, criticar, narrar, construir, decidir, escolher, nas “mãos” de um software, estamos encaixando elas em um modelo utilizado para programá-lo. Como disse um professor na reportagem: estamos formando robôs. Ou seja, estamos formando profissionais sem autonomia, porque, pela avaliação, estamos impedindo que os alunos a desenvolva textualmente.

            É muito mais, mais muito mesmo, do que palavras-chave!

            Cada aluno tem uma história individual e coletiva, cada aluno está inserido em um grupo social. E quando levamos isso em consideração nas nossas aulas e nas avaliações, estamos dizendo para o aluno: você, o que você escreve e o que você vai fazer com esse curso, essa disciplina, daqui para frente é muito mais importante do que sua nota. A rede Laureate contempla mais de 200 mil alunos, os quais, até a reportagem, não ficaram sabendo sobre a IA na avaliação. No extremo do que estou dizendo aqui, são mais de 200 mil autores em potencial podados. E é uma poda porque a escrita envolve vontade, envolve desejo, como disse há tempos Gustavo Bernardo.

            Exemplos de textos escritos com desejo, com vontade de impactar os leitores, são os da jornalista Eliane Brum. Essa postura na escrita de maneira nenhuma invalida a qualidade e a fundamentação das informações que ela apresenta e discute. Agora, imagine se as reportagens e colunas produzidas por essa jornalista fossem, em uma graduação, limitadas a modelos padronizados de texto e de avaliação. Uma nota de software de avaliação de textos atribuída a um texto da Eliane Brum é uma bobagem insignificante!

            E por que os nossos alunos do ensino básico, do jornalismo, do direito, da história, das ciências sociais, das letras, das engenharias, das ciências da saúde, dos cursos técnicos, não podem se desenvolver como autores dos próprios textos, como autores que levam em conta os leitores? É claro que podem! Precisamos disso! Na disputa da comunicação que enfrentamos agora, precisamos muito mais do que dados para convencer que não se deve receitar cloroquina para pacientes com Covid, por exemplo.

            Destaquei alguns aspectos teóricos e metodológicos que questionam o sistema de avaliação da Laureate (e de outras que talvez estejam usando IA também), mas a história não para por aqui. Em outra reportagem da Agência Pública, feita dias depois, consta que a rede demitiu professores[4], alguns dos quais deram depoimentos na reportagem anterior. Esses professores serão substituídos por monitores que não necessariamente têm o mesmo grau de formação e que exercerão a função de tirar dúvidas. Por isso, receberão salário menor. Diante disso, uma conclusão primeira é que a rede dispensa professores qualificados. Isso quer dizer que mestrado e doutorado não é relevante e, como consequência, a pesquisa científica não é relevante. Ou seja, a rede visa formar alunos que saibam reproduzir conteúdo, e não produzir. E a grade conclusão derivada dessas conclusões: Por trás da propaganda da inovação está o ensino tradicional – aquele que questionamos há muito tempo e contra o qual desenvolvemos alternativas dentro das licenciaturas.

            Em nota à reportagem, a Laureate disse que: “A Laureate ratifica que a implementação de novas tecnologias não tem o intuito de substituir a função essencial do corpo docente, mas sim oferecer aos professores a oportunidade de dedicar mais tempo na relação direta com seus alunos, liberando agenda e energia para gerar mais proximidade com as suas turmas, um melhor acompanhamento no desempenho dos estudantes e mais tempo para que possam focar em outras atividades acadêmicas. Portanto, o objetivo é sempre humanizar ainda mais a relação de ensino e aprendizagem.”

            O que será que a instituição entende por “função essencial do corpo docente” e “humanizar a relação de ensino e aprendizagem”?

            Eu gostaria muito que as provocações construídas neste texto levantassem o debate sobre ensino, humanidade, texto e tecnologia. A linguística especificamente, em todas as suas áreas, pode contribuir para o debate. É urgente, pois o mercado que quer vender tecnologias educacionais é mais rápido do que nossas pesquisas que se propõem a avaliar se elas funcionam ou não. Principalmente agora em que os meios digitais estão na janela do ensino. Entusiastas da Inteligência Artificial sempre encontram argumentos do tipo “ah mas a IA já reconhece sentimentos humanos, já toma decisões por você, já ganha de todo mundo no xadrez, já aprende…” Não confundamos: ela lê, compara e é alimentada por dados. Concordo que IA pode compor ferramentas auxiliares no ensino, mas ela, como avaliadora, não é formadora. O argumento final deles é o conformado “No futuro, vai ser assim.” Mas considero um argumento tão sem sal, afinal traz uma concepção de futuro como um modelo pronto e, por não ter nenhum agente na sentença, tira qualquer responsabilidade nossa na construção do tal futuro.

            Ora, o que quero dizer aqui, por fim, é que podemos escolher! Podemos escolher o ensino que não dispense o desenvolvimento humano, que dê condições para que aluno desenvolva sua curiosidade, sua criatividade e autonomia nas produções textuais e que saiba utilizá-las para intervir, para dialogar com a realidade em que está inserido. E temos teoria de texto e metodologia de avaliação para isso!


[1] Aqui tem uma discussão muito interessante: https://diplomatique.org.br/coronavirus-e-a-volta-as-aulas/

[2] https://www.youtube.com/watch?v=VozghC7q7C8

[3] https://apublica.org/2020/04/laureate-usa-robos-no-lugar-de-professores-sem-que-alunos-saibam/

e https://www1.folha.uol.com.br/educacao/2020/05/faculdades-da-laureate-substituem-professores-por-robo-sem-que-alunos-saibam.shtml

[4] https://apublica.org/2020/05/apos-uso-de-robos-laureate-agora-demite-professores-de-ead/

*Denise Mazocco é linguista autônoma, o que quer dizer desempregada, e está preocupada com a (des)criação de empregos sem fundamentação adequada.

Um comentário em “À Inteligência Artificial no ensino, freios Teóricos e Humanos

  1. Como ser humano fazemos história e escrevê-la de diversas e diferentes vivências nos faz únicos possibilitando aprender, interpretar, opinar, escolher … pertencer à sociedade. IA como instrumento para facilitar atividades repetitivas, não substituir nossa maior capacidade “pensar” imaginar criar🙌🏽

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