Ainda sabemos pouco sobre IA
O fervor com o uso da IA generativa na educação avança em ritmo muito mais rápido do que o da produção de evidências sobre seu uso. Essa foi a tônica de uma das mais concorridas mesas no encontro anual da Associação Americana de Pesquisadores em Educação (Aera, na sigla em inglês), na semana passada, em Los Angeles. Não é a primeira vez que isso acontece, em se tratando de novas tecnologias aplicadas ao ensino. A história de tantas inovações que chegaram com a expectativa de revolucionar o ensino lembra, em certo sentido, a figura do museu de grandes novidades, de Cazuza.
Em linhas gerais, primeiro vem a crÃtica de que a escola parou no tempo, não prepara alunos para o mercado de trabalho, e que gerações de desempregados serão formados se algo não mudar urgentemente. Em seguida vêm a solução mágica, através de alguma nova tecnologia: o cinema, o rádio, a TV, os computadores, a internet... Especialistas de fora do campo educacional falam maravilhas da nova invenção, jornais destacam em suas manchetes que nada será como antes, surgem exemplos isolados de sucesso, e pais e educadores ficam ansiosos. E daÃ, claro, chegam as empresas vendendo soluções.
Aos poucos, porém, surgem as evidências cientÃficas. Olhando para trás, se o critério para avaliar o sucesso dessas inovações for contabilizar quantas cumpriram a promessa de revolucionar a escola, a taxa de sucesso até agora é zero.
Claro, há soluções que, quando bem utilizadas, contribuÃram em alguma medida para o trabalho de professores e alunos, mas nada perto das promessas mirabolantes. Será que agora, com a IA generativa, será diferente? O passado sugere cautela, mas é inegável que estamos diante de uma tecnologia disruptiva, que tende a revolucionar aspectos da vida cotidiana. Há, como sempre, potenciais e riscos a serem considerados na educação. Entre os riscos, um dos maiores é a ampliação das desigualdades.
Para estudantes que já têm uma base de conhecimento e com recursos para acessar e aprender sobre essa tecnologia, há usos promissores. No outro extremo, porém, os riscos de prejuÃzo à aprendizagem são maiores. Com um agravante: como as IAs generativas se alimentam do conhecimento produzido por humanos, já há evidências de estereótipos que prejudicam determinados grupos populacionais. Especialistas que participaram da mesa no evento citaram casos de ferramentas que aumentam desproporcionalmente — em comparação com a avaliação humana — as chances de alunos negros receberam notas mais baixas, serem acusados de colar ou de sofrerem punições mais severas.
Por ser um tema relativamente novo na pesquisa educacional, há muitas lacunas. Por exemplo, Victor R. Lee, professor da Universidade de Stanford e coordenador da iniciativa sobre IA em educação do laboratório Stanford Accelerator for Learning, mostrou que há tanto pesquisas indicando ganhos na aprendizagem, quanto outras identificando prejuÃzos.
Há também previsões que até o momento não se confirmaram. Uma pesquisa conduzida por ele e coautores mostrou que o nÃvel de cola por parte dos estudantes não aumentou em seis escolas acompanhadas antes e depois do uso do ChatGPT. Por outro lado, promessas de que a professores ganhariam mais tempo e seriam mais produtivos tampouco se realizaram.
Nenhuma dessas conclusões deve ser generalizada ou tratada como definitiva. A luta contra o hype tecnológico é ingrata, pois pesquisa de qualidade demanda tempo e recursos, enquanto a pressão por seu uso nas escolas é turbinada por grandes empresas. Mas, se quisermos apoiar educadores na tomada de decisões que mais beneficiem seus alunos, é fundamental criar as condições para que mais pesquisas sejam realizadas, e não só em paÃses desenvolvidos.