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Por Dra. Kristen DiCerbo
O crescimento de IAs e a escolha das escolas
O crescimento rápido da IA generativa deu origem a centenas de ferramentas para estudantes, professores e redes de ensino.
Essas soluções prometem criar materiais didáticos, fornecer feedbacks, atuar como tutores para os alunos, apoiar o trabalho docente e enfrentar desafios que vão do letramento à saúde mental.
No entanto, as escolas já carregam um longo histórico de adoção de tecnologias promissoras que acabam gerando projetos-piloto pulverizados, proliferação excessiva de plataformas, fadiga de iniciativas e, no fim, pouca mudança real nos resultados até que essas tecnologias acabam sendo abandonadas.
A pergunta central ao começar a escolher uma tecnologia é esta: qual problema você está tentando resolver?
As escolas enfrentam muitos problemas, o que inclui baixo rendimento acadêmico, falta de professores, indisciplina, gestão de horários, financiamento, bem-estar dos estudantes e taxas de conclusão escolar.
Nenhum desses problemas se resume simplesmente à “falta de inteligência artificial”. Como as redes e gestões não conseguem enfrentar todos os desafios ao mesmo tempo, os líderes precisam priorizar quais gargalos atacar.
Como atacar os problemas com critérios práticos
Uma forma de fazer isso é analisar cada problema sob a ótica de quatro critérios: importância, viabilidade, governabilidade e base de evidências.
Um problema que realmente valha a pena abordar deve impactar resultados significativos, ter uma chance realista de melhoria no prazo de seis a dezoito meses, estar ao menos parcialmente sob o alcance de ação da escola e contar com evidências credíveis apontando que uma intervenção pode surtir efeito.
“Um problema que realmente valha a pena ser abordado deve impactar resultados significativos, ter uma chance realista de melhoria em um prazo aproximado de seis a dezoito meses, estar ao menos parcialmente sob o alcance de ação da escola e contar com evidências credíveis indicando que uma intervenção pode ajudar.”
— Dra. Kristen DiCerbo
A aplicação dessa estrutura de priorização aos desafios escolares frequentemente leva a um foco nos resultados de aprendizagem: o conhecimento, as habilidades e as formas de pensar que permitem aos estudantes progredir em direção aos seus objetivos futuros.
Os resultados de aprendizagem constituem a missão principal da escola, além de serem viáveis e estarem sob sua governabilidade. Existe uma sólida base de evidências sobre o que de fato impacta a aprendizagem.
Certamente, há muitas causas interconectadas que influenciam o desempenho acadêmico. Algumas são barreiras externas à escola, como a pobreza, a instabilidade habitacional, a desigualdade nos conhecimentos prévios e os desafios de saúde mental.
No entanto, as escolas podem reconhecer esses fatores enquanto concentram seus esforços em causas que estão dentro do sistema de ensino, como a qualidade do currículo, as práticas pedagógicas, as oportunidades de prática, feedbacks, a capacidade de implementação e a coerência organizacional.
Focar em fatores governamentais ajuda a canalizar energias e devolve aos educadores o sentimento de que a evolução é possível.
A Khan Academy como recurso seguro de aprendizagem
Nossa experiência na Khan Academy ilustra a importância da clareza quanto ao problema a ser resolvido. Redes de ensino que iniciam o uso da Khan Academy com um problema acadêmico bem definido, como a defasagem no aprendizado de matemática, têm maior probabilidade de estabelecer metas específicas de uso e integrar a prática na plataforma aos seus materiais didáticos e rotinas diárias.
Por outro lado, redes que simplesmente buscam “uma ferramenta de IA” tendem a utilizar recursos isolados, gerando experiências fragmentadas e mudanças insignificantes nos resultados.
A tecnologia educacional, incluindo a IA, funciona melhor quando atua como a solução para um problema educacional específico.
