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Uma faca de dois gumes:
Tecnologia e educação
Ralph Ings Bannell
PUC-Rio
Apresentação
• 1) A economia política da
educação e da tecnologia
educacional
• 2) Mente, cognição e
aprendizagem
A economia política da educação e da
tecnologia educacional
• Produtos e serviços educacionais são
um grande negócio mundial:
–US$5.5 trilhões em 2015 (mundial)
•3% - e-learning = US$1.7 bilhões
–Crescimento de 23% ao ano
•= US$8.3 trilhões em 2017
•= US$2.5 bilhões e-learning em 2017
América Latina e o Brasil
• EDUK (Accel)
– 600 cursos = milhões de alunos
• Descomplica
– US$14 mi. Em capital social e de risco
• TereasPlus
– Cursos em espanhol = 700 mil alunos
• Veduca
– “educação de qualidade” (ler cursos de universidades
norte americanas e europeias) on-line no Brasil
Ideologia de fracasso escolar
• “escolas fracassadas”, “universidades falidas”,
“fraco desempenho dos professores”
• A narrativa das escolas fracassadas é usada para
promover a crescente indústria de serviços
educacionais, oferecidas para o setor privado e,
através de parcerias público-privados, no setor
público.
• Tudo isso leva a uma regime de responsabilização
e produtividade
– Inspeções e avaliações
Ideologia de democratização
• Narrativa de democratizar a educação de
qualidade, especialmente em países em
desenvolvimento
• E-learning seria o “grande equalizador de
classes” nesses países
• Uma consequência: “solução em busca de um
problema”? (Selwyn)
Ideologia econômica
• Relatório da Organização para a Cooperação e
Desenvolvimento Econômico (OCDE) de 2015
diz que o desenvolvimento de “competências
básicas” por todos os estudantes no Ensino
Médio brasileiro aumentaria o GDP do país
em 251% até 2095
Quem são os “players” nesse
mercado?
• Grandes empresas e suas fundações
educacionais (p.ex. Fundação Lemann,
Fundação UNIBANCO etc)
• Start-ups em Tecnologias educacionais
• Redes de escolas privadas
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Municipais e Estaduais de Educação.
Características
• Intermediário extrai valor entre prestador do serviço (o
Estado) e consumidor (os alunos)
• Forças sociais (pesquisa, ensino) transformadas em poder do
capital para a produção capitalista
• Ideologia para justificar as mudanças:
– Nova “Ideologia californiana” de ‘ecotopia’
– Narrativa de escolas falidas
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• Hibridização do público e privado
Efeitos
• Expansão e acumulação do capital em áreas novas (para
superar a crise da produção industrial mundial)
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• Redução de custos e de empregos e a
“precarização do trabalho” docente.
• Formação de uma nova subjetividade?
• Substituição do construtivismo (social) pelas
neurociências e o professor pela Inteligência Artificial?
Mente, cognição e aprendizagem
• Mente = sistema funcional para processar
informação, resolver problemas e tomar
decisões
• Sua instanciação física é irrelevante
• Regras (algoritmos) + símbolos = sintaxe
• Mente = computador = processador de
informação
• “cognitivismo”
Cognitivismo
• Seguimos algoritmos (mesmo se
subconscientemente) para pensar e agir
• Pensamento = manipulação de símbolos
• Habilidade = capacidade de manipular
símbolos seguindo regras
• Adquirir, gravar e processar informação
• Critério de sucesso = teste de Turing
Aprendizagem
• Portanto, precisamos aprender esses
algoritmos/ regras e praticá-los
• Seria melhor (critérios?) se tivesse um
simbiose maquina-humano
• Maquinas podem ‘aprender’ tanto quanto
humanos
• Critérios de sucesso = ?
Intuição e ‘skillful coping’
• um tipo de capacidade que não pode ser assim codificada,
nem reduzida à operação de redes de neurônios.
• Sabemos como lidar com muitas situações não porque
processamos e calculamos informação, mas porque
sentimos o que precisa ser feito.
• “em situações de absorbed coping, o corpo do executante
é solicitado, pela situação, a executar uma série de
movimentos sentidos como apropriados sem que o agente
tenha, de alguma maneira, que antecipar o que contará
como sucesso” (Dreyfus).
• Essa habilidade é uma aplicação habitual de regras
previamente aprendidas?
Computadores podem ser ‘skillful’?
• Como programar essa habilidade com
algoritmos?
• Para programar essa habilidade no computador,
seria necessário saber, antecipadamente, o que
conta como uma execução bem-sucedida.
• Mas é isso que não podemos fazer
• As condições para que algo seja apropriado não
são as condições para que seja bem-sucedido
Computadores podem pensar?
• “qualquer coisa que você queira pode ser
simulada e parcialmente recriada em um
computador”?
• Quem pensa que sim ignora o papel do corpo
biológico na cognição. A cognição envolve uma
sensibilidade estética que não pode ser
codificada e elaborada em algoritmos
• Isso não é surpreendente, porque a filosofia da
mente em questão tende a ser funcionalista
A dimensão estética da cognição
• Podemos até dizer que o pensamento possui
um caráter qualitativo que não pode ser
codificado e programado em um computador
• Será possível capturar as qualidades sentidas
de situações (Dewey) em “mundos” e
“mentes” puramente artificiais?
• Esses problemas serão uma pedra no caminho
das tentativas de simular completamente a
inteligência humana (e não-humana).
Ciborgues natos
• No entanto, a simulação parcial é não apenas
possível, mas já está conosco, ainda que
restrita a tarefas muito específicas, muitas das
quais são penosas para as habilidades
cognitivas humanas, e todas envolvendo
processamento de informação
• Somos, afinal, “ciborgues natos” que utilizam
uma gama de artefatos para estender e
aumentar nossas mentes.
“aprendizagem automatizada” e
“aprendizagem adaptativa”.
• A “aprendizagem automatizada” ou ‘machine
learning’ envolve a construção de algoritmos que
podem aprender a fazer previsões e alterar sua
própria configuração à luz dessas previsões
• Computador que “aprende” com a experiência
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semelhantes aos de seres humanos não é
equacionável a ser capaz de pensar.
Aprendizagem adaptativa
• Técnicas de aprendizagem automatizada são utilizadas para avaliar
material de ensino-aprendizagem (kits educacionais) e recomendar
materiais alternativos para estudantes em contextos de
aprendizagem on-line
• Análise de dados com o propósito de fazer “previsões valiosas para
melhor orientar decisões e ações mais inteligentes em tempo real
sem a intervenção humana”.
• À medida que os modelos recebem novos dados, adaptam-se e
modificam os próprios modelos, com o propósito de gerar melhores
resultados
• A noção central aqui é que a máquina primeiro “vivencia” um
conjunto de dados de aprendizagem, e, depois, trabalha em
exemplos ou tarefas desconhecidas. A máquina, então, constroi um
modelo geral, baseado em teoria probabilística, que a permite fazer
melhores previsões em casos novos
Problemas
• O computador não compreende o que faz. Manipula a sintaxe sem a
semântica, digamos. A entrada semântica é dada pelo professor
• Web semântica não resolve esse problema
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pensamento humano, tentando uma aproximação com a forma na qual os
humanos mortais realmente pensam, em vez de um modelo idealizado,
adequado apenas a imortais
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entorno é, normalmente, uma estrutura de recompensas e punições. Essa
é a essência do modelo behaviorista da aprendizagem
• Como pode a aprendizagem adaptativa lidar com a dimensão estética da
cognição, por exemplo, ou com a habilidade de lidar skillfully com o
mundo?
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previsões passadas incorporadas em algoritmos, o que
pode levar à maior padronização e ao obscurecimento
da imaginação e da invenção do novo
• Os vieses contidos no material inserido em tais
sistemas de aprendizagem serão mantidos ao longo de
sua operação. Isso poderia incluir não apenas
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Uma faca de dois gumes

  • 1. Uma faca de dois gumes: Tecnologia e educação Ralph Ings Bannell PUC-Rio
  • 2. Apresentação • 1) A economia política da educação e da tecnologia educacional • 2) Mente, cognição e aprendizagem
  • 3. A economia política da educação e da tecnologia educacional • Produtos e serviços educacionais são um grande negócio mundial: –US$5.5 trilhões em 2015 (mundial) •3% - e-learning = US$1.7 bilhões –Crescimento de 23% ao ano •= US$8.3 trilhões em 2017 •= US$2.5 bilhões e-learning em 2017
  • 4. América Latina e o Brasil • EDUK (Accel) – 600 cursos = milhões de alunos • Descomplica – US$14 mi. Em capital social e de risco • TereasPlus – Cursos em espanhol = 700 mil alunos • Veduca – “educação de qualidade” (ler cursos de universidades norte americanas e europeias) on-line no Brasil
  • 5. Ideologia de fracasso escolar • “escolas fracassadas”, “universidades falidas”, “fraco desempenho dos professores” • A narrativa das escolas fracassadas é usada para promover a crescente indústria de serviços educacionais, oferecidas para o setor privado e, através de parcerias público-privados, no setor público. • Tudo isso leva a uma regime de responsabilização e produtividade – Inspeções e avaliações
  • 6. Ideologia de democratização • Narrativa de democratizar a educação de qualidade, especialmente em países em desenvolvimento • E-learning seria o “grande equalizador de classes” nesses países • Uma consequência: “solução em busca de um problema”? (Selwyn)
  • 7. Ideologia econômica • Relatório da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) de 2015 diz que o desenvolvimento de “competências básicas” por todos os estudantes no Ensino Médio brasileiro aumentaria o GDP do país em 251% até 2095
  • 8. Quem são os “players” nesse mercado? • Grandes empresas e suas fundações educacionais (p.ex. Fundação Lemann, Fundação UNIBANCO etc) • Start-ups em Tecnologias educacionais • Redes de escolas privadas • Redes de escolas públicas e suas Secretarias Municipais e Estaduais de Educação.
  • 9. Características • Intermediário extrai valor entre prestador do serviço (o Estado) e consumidor (os alunos) • Forças sociais (pesquisa, ensino) transformadas em poder do capital para a produção capitalista • Ideologia para justificar as mudanças: – Nova “Ideologia californiana” de ‘ecotopia’ – Narrativa de escolas falidas – “democratização” e “igualdade de oportunidades” • Hibridização do público e privado
  • 10. Efeitos • Expansão e acumulação do capital em áreas novas (para superar a crise da produção industrial mundial) Inserção do Brasil no “capitalismo cognitivo” “Uberização” da educação Subsunção maior do trabalho acadêmico sob capital • Redução de custos e de empregos e a “precarização do trabalho” docente. • Formação de uma nova subjetividade? • Substituição do construtivismo (social) pelas neurociências e o professor pela Inteligência Artificial?
  • 11. Mente, cognição e aprendizagem • Mente = sistema funcional para processar informação, resolver problemas e tomar decisões • Sua instanciação física é irrelevante • Regras (algoritmos) + símbolos = sintaxe • Mente = computador = processador de informação • “cognitivismo”
  • 12. Cognitivismo • Seguimos algoritmos (mesmo se subconscientemente) para pensar e agir • Pensamento = manipulação de símbolos • Habilidade = capacidade de manipular símbolos seguindo regras • Adquirir, gravar e processar informação • Critério de sucesso = teste de Turing
  • 13. Aprendizagem • Portanto, precisamos aprender esses algoritmos/ regras e praticá-los • Seria melhor (critérios?) se tivesse um simbiose maquina-humano • Maquinas podem ‘aprender’ tanto quanto humanos • Critérios de sucesso = ?
  • 14. Intuição e ‘skillful coping’ • um tipo de capacidade que não pode ser assim codificada, nem reduzida à operação de redes de neurônios. • Sabemos como lidar com muitas situações não porque processamos e calculamos informação, mas porque sentimos o que precisa ser feito. • “em situações de absorbed coping, o corpo do executante é solicitado, pela situação, a executar uma série de movimentos sentidos como apropriados sem que o agente tenha, de alguma maneira, que antecipar o que contará como sucesso” (Dreyfus). • Essa habilidade é uma aplicação habitual de regras previamente aprendidas?
  • 15. Computadores podem ser ‘skillful’? • Como programar essa habilidade com algoritmos? • Para programar essa habilidade no computador, seria necessário saber, antecipadamente, o que conta como uma execução bem-sucedida. • Mas é isso que não podemos fazer • As condições para que algo seja apropriado não são as condições para que seja bem-sucedido
  • 16. Computadores podem pensar? • “qualquer coisa que você queira pode ser simulada e parcialmente recriada em um computador”? • Quem pensa que sim ignora o papel do corpo biológico na cognição. A cognição envolve uma sensibilidade estética que não pode ser codificada e elaborada em algoritmos • Isso não é surpreendente, porque a filosofia da mente em questão tende a ser funcionalista
  • 17. A dimensão estética da cognição • Podemos até dizer que o pensamento possui um caráter qualitativo que não pode ser codificado e programado em um computador • Será possível capturar as qualidades sentidas de situações (Dewey) em “mundos” e “mentes” puramente artificiais? • Esses problemas serão uma pedra no caminho das tentativas de simular completamente a inteligência humana (e não-humana).
  • 18. Ciborgues natos • No entanto, a simulação parcial é não apenas possível, mas já está conosco, ainda que restrita a tarefas muito específicas, muitas das quais são penosas para as habilidades cognitivas humanas, e todas envolvendo processamento de informação • Somos, afinal, “ciborgues natos” que utilizam uma gama de artefatos para estender e aumentar nossas mentes.
  • 19. “aprendizagem automatizada” e “aprendizagem adaptativa”. • A “aprendizagem automatizada” ou ‘machine learning’ envolve a construção de algoritmos que podem aprender a fazer previsões e alterar sua própria configuração à luz dessas previsões • Computador que “aprende” com a experiência • Tal computador é uma máquina que pensa? • Saber manipular algoritmos e produzir resultados semelhantes aos de seres humanos não é equacionável a ser capaz de pensar.
  • 20. Aprendizagem adaptativa • Técnicas de aprendizagem automatizada são utilizadas para avaliar material de ensino-aprendizagem (kits educacionais) e recomendar materiais alternativos para estudantes em contextos de aprendizagem on-line • Análise de dados com o propósito de fazer “previsões valiosas para melhor orientar decisões e ações mais inteligentes em tempo real sem a intervenção humana”. • À medida que os modelos recebem novos dados, adaptam-se e modificam os próprios modelos, com o propósito de gerar melhores resultados • A noção central aqui é que a máquina primeiro “vivencia” um conjunto de dados de aprendizagem, e, depois, trabalha em exemplos ou tarefas desconhecidas. A máquina, então, constroi um modelo geral, baseado em teoria probabilística, que a permite fazer melhores previsões em casos novos
  • 21. Problemas • O computador não compreende o que faz. Manipula a sintaxe sem a semântica, digamos. A entrada semântica é dada pelo professor • Web semântica não resolve esse problema • Usa-se a lógica difusa para tentar simular a ambiguidade nos processos de pensamento humano, tentando uma aproximação com a forma na qual os humanos mortais realmente pensam, em vez de um modelo idealizado, adequado apenas a imortais • Porém, nem a lógica difusa pode sentir o que é apropriado em algumas circunstâncias • O sistema de feedback que permite ao computador interagir com seu entorno é, normalmente, uma estrutura de recompensas e punições. Essa é a essência do modelo behaviorista da aprendizagem • Como pode a aprendizagem adaptativa lidar com a dimensão estética da cognição, por exemplo, ou com a habilidade de lidar skillfully com o mundo? • Quais os seus efeitos no próprio processo de aprendizagem?
  • 22. Efeitos na aprendizagem? • Determina a aprendizagem e a ação com base em previsões passadas incorporadas em algoritmos, o que pode levar à maior padronização e ao obscurecimento da imaginação e da invenção do novo • Os vieses contidos no material inserido em tais sistemas de aprendizagem serão mantidos ao longo de sua operação. Isso poderia incluir não apenas preconceitos culturais, mas, também, ideologias e erros factuais óbvios • Retira parte do controle do processo de aprendizagem das mãos do aprendiz e do professor?