Estamos vivendo uma nova Era da Educação, um período que demanda formas diferentes de aprender e ensinar. Essa reformulação tornou-se crucial para alcançarmos outro patamar como sociedade, ou seja, o que era uma questão urgente antes da pandemia, transformou-se em algo profundamente estratégico para vencermos o atraso educacional agravado pela crise sanitária. Está claro que os avanços tecnológicos são exponenciais – inclusive, na educação – e, com isso, eles podem ser uma importante ferramenta nessa tarefa de combater os danos educacionais. Além disso, podem levar a escola a ter uma percepção de tempo que a atualiza para as necessidades contemporâneas e encara o desenvolvimento dos alunos como um processo contínuo – não apenas sujeito às notas dos boletins bimestrais. Entretanto, um pensamento mais criterioso mostra que inovar na educação, com o apoio da tecnologia em um cenário híbrido, requer analisar os contextos específicos, objetivos mais amplos e sempre considerando a intencionalidade pedagógica no planejamento e uso dela em sala de aula.
O estudo Escolas do Futuro: definindo novos modelos de educação para a Quarta Revolução Industrial, conduzido pelo Fórum Econômico Mundial, aponta para oito características críticas para a transformação do conteúdo e de experiências de aprendizagem que dialogam com as demandas do século XXI. Uma delas me chamou, especialmente, a atenção: aprendizagem personalizada e individualizada, que traz a recomendação de que devemos sair de um sistema padronizado para um novo modelo integralmente baseado em diversas necessidades individuais e flexível o suficiente para permitir que cada aluno progrida em seu próprio ritmo. No cerne desse alerta reside a urgência em adotarmos a personalização da educação – que pode ser potencializada à medida que os educadores tenham ferramentas para enxergar as dificuldades e fortalezas de cada aluno. É nesse cenário que entra a inteligência de dados.
Nessa nova forma de enxergar a educação, a escola deve criar mecanismos para produzir evidências individualizadas de aprendizado, ou seja, ferramentas para que os professores tenham condições de utilizar dados no processo de formação e avaliação. A proposta é não transformar somente essas informações em instrumento para agrupar os estudantes de acordo com critérios que favoreçam o aprendizado, mas para que o docente tenha insumos para conseguir apresentar ao aluno o desafio certo, plenamente alinhado a esse indivíduo. Além disso, as evidências são importantes para o professor evoluir em suas próprias práticas e estratégias; em resumo, aprimorar os saberes do docente a partir de reflexões sobre a efetividade das experiências de aprendizagem que ele está proporcionando. Na prática, usar inteligência de dados a favor da visibilidade do conhecimento adquirido pelo aluno.
Para tornar mais claro o potencial do uso de inteligência de dados, destaco três argumentos. O primeiro, o estímulo da aprendizagem via personalização – também defendido pelo Fórum Econômico Mundial. Essa conquista está associada à possibilidade de o professor enxergar cada aluno em sua individualidade, ou seja, ao conhecer melhor o estudante – com potencialidades e dificuldades –, o educador pode criar planos e atividades educacionais que elevem o grau de aprendizagem individual e permitem desenvolver as competências e habilidades necessárias para o mundo contemporâneo e requeridas pela Base Nacional Comum Curricular.
Elevar a qualidade do tempo do professor é o segundo tópico que destaco. Com o uso da tecnologia, sobretudo a ciência de dados, o professor tem as tarefas mais burocráticas resolvidas pela inteligência de máquina, deixando a ele mais tempo para aprimorar metodologias pedagógicas e para a análise de dados que trazem evidências do nível de aprendizado de cada aluno e turma. E, aqui, está o terceiro: metrificação, ou seja, medir o desempenho dos estudantes com uso de dados – evidências de que o conteúdo foi realmente assimilado e as habilidades e competências plenamente desenvolvidas. Esse mapeamento de performance pode determinar, por exemplo, planos educacionais individuais e coletivos; o educador pode medir a evolução dos alunos e criar formas de auxiliar na melhora de desempenho. Sem contar a visibilidade que esses insumos produzem para a família. Os dados trazem um real protagonismo para alunos, educadores e responsáveis.
Acredito ser importante esclarecer que o uso da inteligência de dados na educação não está associado à automatização ou digitalização, mas à possibilidade inovadora de personalizar, canalizar o tempo dos educadores e gestores para o que realmente importa, e utilizar os recursos e as metodologias capazes de apoiar uma educação coerente com as necessidades dos nossos alunos.
Claudio Sassaki
Graduado em Arquitetura pela Universidade de São Paulo (USP) e mestre em Educação pela Stanford University e cofundador da Geekie, empresa que desenvolveu a primeira plataforma de educação baseada em dados no Brasil. O especialista tem atuado com estudantes e educadores no desenvolvimento de iniciativas inovadoras que potencializam a aprendizagem. A Geekie já impactou mais de 12 milhões de estudantes de 5 mil escolas brasileiras.