Na Era da Educação, a Inteligência Artificial

O que significa aprender e por que é importante?

 

A aprendizagem pode ser definida como a aquisição duradoura de conhecimentos ou competências através de instrução, observação, estudo ou prática, correspondendo, na perspectiva da ciência cognitiva, a uma mudança na memória de longo prazo, onde o conhecimento é armazenado e recuperado para realizar novas aprendizagens, resolver problemas, analisar criticamente informações ou produzir respostas criativas. Deste modo, o conhecimento armazenado na memória é a matéria-prima de toda a actividade intelectual, uma vez que não é possível pensar, criar ou raciocinar no vazio. Aprender constitui, por isso, o principal meio de estímulo e concretização do potencial cognitivo (e global) dos seres humanos, razão pela qual a escolarização se associa ao quociente intelectual, ao bem-estar físico e psicológico, ao sucesso económico e à adaptação social na idade adulta. Assim sendo, se a aprendizagem alavanca o potencial humano, quais poderão ser os efeitos de ferramentas que tendem a reduzir a necessidade de esforço e reflexão individuais?

 

Se em lugar de aprenderem por si próprios, os alunos delegarem as respostas na IA, o esforço individual é eliminado e a aprendizagem dá lugar ao mero desempenho imediato.

 

A Terceirização, Preguiça ou Atrofia Cognitiva no uso da IA

 

A investigação tem mostrado que a concessão do esforço mental à IA (fenómeno designado por terceirização cognitiva, do Inglês cognitive offloading) potencia o débito, preguiça e atrofia cognitiv(o)a, isto é, compromete a quantidade e qualidade das aprendizagens, a capacidade de esforço mental e, a longo prazo, poderá comprometer as próprias capacidades intelectuais dos utilizadores. Porém, o esforço mental é imprescindível à aprendizagem. A aprendizagem requer o confronto com um desafio intelectual que mobilize os recursos cognitivos e biológicos necessários à consolidação de novas informações e à reconfiguração de conhecimentos prévios. Por este motivo, a investigação cognitiva designa estes desafios como dificuldades desejáveis .

Se em lugar de aprenderem por si próprios, os alunos delegarem as respostas na IA, o esforço individual é eliminado e a aprendizagem dá lugar ao mero desempenho imediato. Na prática, um aluno pode apresentar um trabalho exímio sem realmente ter aprendido. Isto mesmo foi demonstrado num estudo pioneiro do MIT (Your brain on ChatGPT), que comparou o desempenho e a actividade cerebral (EEG) de alunos que redigiram um ensaio com ou sem recurso inicial ao ChatGPT, invertendo-se estas condições na fase de conclusão. Os alunos que começaram a tarefa com IA apresentaram: 1) menor actividade cerebral durante toda a experiência – incluindo na fase sem a ferramenta –, 2) textos menos diversificados, 3) menor recordação de informação e 4) menor sentido de autoria.

De todos os resultados, o mais surpreendente foi a manutenção de menor actividade cerebral na resposta à tarefa, mesmo depois de retirada a IA, o que os autores atribuíram a um efeito de débito cognitivo. Isto é, um desempenho inicial baseado em baixo esforço mental pode afectar a capacidade de esforço e envolvimento em aprendizagens subsequentes. Consequentemente, ocorre menor aprendizagem, uma vez que o cérebro deixa de formar os traços neurais que constituem a base da memória e do conhecimento.  A investigação recente tem vindo a corroborar estas conclusões, alertando para os potenciais efeitos de preguiça e atrofia cognitiva que resultam da substituição da actividade mental humana pela comodidade de uma resposta externa imediata, podendo concluir-se que quanto mais a Inteligência Artificial (IA) pensar por nós, menos pensamos por nós próprios. 

 

Compreender como se aprende é imprescindível para aferir os riscos e benefícios das aplicações educativas da Inteligência Artificial.

 

A IA ao serviço da aprendizagem (e inteligência) humana

 

Se por um lado, a investigação indica que o uso passivo da IA prejudica significativamente a aprendizagem, alguns estudos deixam pistas para uma utilização produtiva desta ferramenta. Um estudo na disciplina de Matemática (9.º-11.º ano) mostrou que o desenho de ferramentas que estimulam o esforço e envolvimento na aprendizagem pode produzir resultados comparáveis à aprendizagem sem IA. Os alunos foram divididos por três condições de estudo de uma matéria dada: 1) com tutor IA tipo-ChatGPT; 2) com tutor IA protegido (apoiava os alunos sem fornecer respostas imediatas); e 3) com manuais e apontamentos (grupo de controlo). Durante 4 sessões, o grupo tutor-GPT revelou melhor desempenho nos exercícios. Porém, num teste-surpresa subsequente, esse grupo registou uma diminuição significativa de resultados, enquanto os grupos tutor-protegido e de controlo obtiveram um desempenho superior, sem diferenças significativas entre si.

Os resultados confirmam que o uso passivo da IA pode melhorar o desempenho imediato dos alunos sem produzir ganhos significativos de aprendizagem. Ou seja, os alunos que se limitam a copiar as respostas da IA tendem a realizar as tarefas com sucesso, mas não aprendem de forma profunda e duradoura, apresentando pior desempenho quando privados da ferramenta. No entanto, os resultados sugerem, também, que uma configuração da IA baseada no funcionamento cognitivo humano (que considera a necessidade de esforço mental e envolvimento individual na aprendizagem) pode constituir uma ferramenta promissora no apoio a uma aprendizagem eficaz. Esta possibilidade suscita a questão de quem deve orientar a integração da IA na Educação.

 

Quem determina como se aprende? A palavra aos professores e à ciência da aprendizagem

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Em 2023, o relatório da UNESCO sobre o Estado da Educação alertava para a necessidade de uma tecnologia ao serviço da educação e não o oposto, apontando os riscos do determinismo e experimentalismo tecnológicos, decorrentes do crescimento e adopção de ferramentas digitais educativas sem provas fiáveis de eficácia pedagógica. Por analogia, tal como ninguém admitiria substituir um fármaco eficaz por uma inovação tecnológica sedutora, mas desprovida de segurança e eficácia, o experimentalismo tecnológico na Educação não apresenta menores riscos para a aprendizagem e desenvolvimento intelectual de gerações inteiras. Importa por isso priorizar o determinismo pedagógico no desenvolvimento das soluções tecnológicas, que deverão emanar do conhecimento científico sobre a aprendizagem e apresentar investigação rigorosa da respectiva eficácia e benefícios. Caberá, em particular, aos professores – detentores de conhecimento didáctico, científico e pedagógico – um papel determinante na avaliação das soluções tecnológicas e na decisão sobre os instrumentos e práticas a implementar em sala de aula. Compreender como se aprende é, por isso, imprescindível para aferir os riscos e benefícios das aplicações educativas da Inteligência Artificial. Parafraseando John Sweller, sem uma compreensão da arquitectura cognitiva humana, a [tecnologia] é cega.

 

IA para promover, e não para substituir, a aprendizagem

 

A Inteligência Artificial é já omnipresente no contexto educativo. Dados internacionais apontam para um crescimento exponencial e célere do respectivo uso por professores e alunos, em tarefas de ensino, avaliação e aprendizagem. Entre as múltiplas potencialidades destas ferramentas podem destacar-se a diferenciação pedagógica, a planificação de aulas, o aprofundamento de conhecimentos, o apoio ao estudo autónomo ou a gestão de tarefas administrativas. Do ponto de vista da aprendizagem, importa garantir que as soluções de IA promovem o esforço mental e a aquisição de conhecimentos, ingredientes cruciais ao desenvolvimento cognitivo e à autonomia intelectual dos alunos. Qualquer ferramenta de Inteligência Artificial que se diga educativa deverá, em primeiro lugar, favorecer a Inteligência Humana. Deste modo, na era da Educação, a Inteligência Artificial terá, certamente, o seu lugar.
 

 

A autora

 

Célia Oliveira 

É doutorada em Psicologia Experimental e Ciências Cognitivas pela Universidade do Minho. Actualmente é docente na Universidade Lusófona – Centro Universitário do Porto, onde lecciona nos domínios da Psicologia da Educação e da Cognição Humana. É membro integrado do HEI-Lab – Digital Human-Environment Interaction Lab, desenvolvendo trabalho de investigação e divulgação científica no âmbito dos Processos Cognitivos e da Aprendizagem.

 

A autora escreve segundo o antigo Acordo Ortográfico.