Uma das principais discussões no MIT foi a natureza desigual do desenvolvimento e do acesso à IA globalmente. Enquanto países de língua inglesa e economias desenvolvidas frequentemente desfrutam das tecnologias mais avançadas e prontamente disponíveis, muitas regiões, incluindo a América Latina, enfrentam desafios significativos.

Viés Linguístico e Cultural

Grande parte da IA, especialmente os Large Language Models (LLMs), é treinada em dados predominantemente em inglês, refletindo uma "centricidade inglesa" que pode levar a preconceitos sutis e a uma homogeneização do pensamento. Isso significa que os modelos podem não funcionar tão bem ou ser culturalmente relevantes para contextos não-ingleses. Victor Lee, da Stanford Graduate School of Education, aponta que há uma necessidade urgente de desenvolver tecnologias de IA que sejam linguisticamente responsivas e específicas para cada comunidade.

Desafios de Infraestrutura

Em mercados emergentes como o Brasil, desafios básicos de infraestrutura, como acesso a energia elétrica e internet de alta velocidade nas escolas, precedem o uso de IA de ponta. Felipe Neves, líder do Google Workspace e Gemini for Education para a América Latina, destacou que a infraestrutura ainda é um obstáculo significativo, e a política pública deve se adaptar a essas disparidades regionais dentro do próprio país.

A Necessidade de Modelos Locais e Empreendedorismo

Em vez de depender apenas de grandes modelos globais, há um forte argumento para o desenvolvimento de modelos de IA menores e localizados que possam rodar em dispositivos de baixo custo e resolver problemas específicos da comunidade. Isso exige um foco no empreendedorismo local, capacitando as comunidades a criar suas próprias soluções de IA contextualmente relevantes. O trabalho da UiPath Foundation na Romênia, por exemplo, demonstrou a viabilidade de currículos de IA em ambientes de baixa renda, adaptando-se às realidades locais. Kevin Morales Chamorro exemplificou isso com projetos de saúde baseados em IA na América Latina, desenvolvidos por estudantes para necessidades clínicas reais.

Repensando a Alfabetização em IA (AI Literacy)

A definição de "alfabetização em IA" (AI literacy) é multifacetada e ainda está em evolução. No entanto, um consenso claro emergiu: a IA deve ser centrada no ser humano e fundamentada na ética.

Além do 'Como Usar'

Não se trata apenas de ensinar os alunos a usar ferramentas de IA, mas de compreender como a IA funciona, como avaliá-la criticamente e como ela impacta a sociedade. Kelly Shiohira, líder especializada do Framework de Competências em IA da UNESCO para Estudantes, enfatiza que a interação com a IA precisa ser centrada no ser humano, promover a sustentabilidade ambiental, a inclusão e a aprendizagem ao longo da vida.

Integração Curricular Abrangente

A alfabetização em IA não deve ser confinada a cursos de ciência da computação. O ideal é que os conceitos de IA sejam integrados em todas as disciplinas – da literatura à física, das ciências sociais à matemática. Isso não só democratiza o acesso ao conhecimento sobre IA, mas também mostra sua natureza interdisciplinar e como ela pode aprimorar o pensamento disciplinar.

Empoderamento de Professores e Alunos:

O programa CRAFT (Classroom Ready Resources About AI for Teaching) de Stanford, liderado por Victor Lee, co-projeta recursos de IA com professores e alunos para torná-los relevantes e responsivos aos educadores. O objetivo é capacitar os professores para integrar conceitos e habilidades de IA de forma criativa, permitindo que os alunos desenvolvam uma compreensão de como a IA funciona, como usá-la e quando não usá-la. Um desafio significativo é determinar o quanto os educadores precisam saber sobre IA para ensiná-la efetivamente, sem sobrecarregá-los. A formação continuada e o suporte são cruciais para a confiança e a autoeficácia dos professores.

Abordagens Pedagógicas com IA

O paradigma de aprendizagem com a IA está mudando de um modelo de "tutor" para um modelo que prioriza a criação e a agência do aluno.

Aprendizagem Criativa e Baseada em Projetos

Em vez de focar na IA como um simples "entregador de informações" ou um "tutor" (abordagem do "problema de dois sigmas" que é criticada por negligenciar o aspecto social do aprendizado), a ênfase é na aprendizagem através da criação, onde os alunos dirigem profundamente sua própria aprendizagem, controlam o que criam e como o fazem. Projetos práticos, como os desenvolvidos com o MIT App Inventor, permitem que os alunos construam soluções para problemas do mundo real, fomentando o pensamento computacional e a ação.

O Valor do 'Hard Fun'

Mitch Resnick, do MIT Media Lab, argumenta que a aprendizagem não deve ser excessivamente fácil; ela deve ser desafiadora ('hard fun') e, acima de tudo, significativa e conectada aos interesses dos alunos. A ideia é que, se os alunos se importam com o que estão fazendo, eles estarão dispostos a se esforçar.

Exemplos Práticos em Sala de Aula

• Linguagens e Redação (ELA): Alunos podem usar a IA para analisar a qualidade da escrita gerada por IA, aprendendo sobre estrutura, argumentos e identificando falhas. Um exemplo foi ter estudantes de nível AP avaliando redações geradas por IA.

• Ciência da Computação/Arte: Ensino de prompt engineering no contexto da criação de arte, explorando ética de direitos autorais e iterando para melhorar a saída da IA.

• Estudos Sociais: Uso de IA para debates e estudos de caso, permitindo que os alunos avaliem como a IA apresenta argumentos e desenvolvam seu próprio senso crítico. Um professor de estudos sociais utilizou o Magic School para que os alunos argumentassem em casos simulados com a IA.

• Física: Comparar a eficiência da IA com o cérebro humano, calculando o consumo de energia em diferentes contextos.

• Hackathons e Engajamento Comunitário: Eventos como os "Brainy Hacks" em Porto Rico, organizados por Anna Lucia Perez, e os hackathons da Quest Alliance na Índia, são plataformas excelentes para educar e motivar os alunos a codificar e resolver problemas reais, desde a gestão de resíduos até a saúde mental. Essas iniciativas incentivam o trabalho em equipe, a pesquisa e a liderança, e podem ser estendidas para o desenvolvimento profissional de professores.

• Inteligência Localizada e Co-design: O trabalho em contextos de baixa riqueza linguística, como no Cazaquistão (apresentado por Aigerim Shilibekova), destaca a importância da "inteligência localizada" – uma abordagem humanamente conduzida, culturalmente consciente e linguisticamente fundamentada para o design com IA. Isso envolve co-design com educadores locais, usando a IA como uma ferramenta de co-design que necessita de orientação e contexto cultural para ser eficaz.

Abordando Desafios e Direções Futuras

A adoção da IA na educação não está isenta de desafios, mas as discussões no MIT apontam para estratégias proativas.

Superando a Resistência e o Medo

Muitos professores e alunos expressam medo e hesitação em relação à IA, muitas vezes devido à falta de familiaridade e à preocupação com o uso indevido, como a cola. A exposição a casos de uso positivos, a observação de outros professores usando a IA e o desenvolvimento de uma compreensão clara das limitações da IA são essenciais para construir confiança. O palestrante Joba Adisa notou que a familiaridade com as oportunidades da IA ajuda a superar a hesitação inicial.

Equilíbrio entre Inovação, Segurança e Privacidade

A rápida inovação da IA levanta questões críticas sobre segurança, privacidade e vieses algorítmicos. É fundamental que as políticas educacionais estabeleçam "linhas vermelhas" claras e incentivam o uso responsável da IA. A UNESCO enfatiza a proteção de dados e a factualidade como prioridades. O conceito de "sandbox regulatório" foi sugerido como uma forma de permitir experimentação antes da criação de regras rígidas.

A Evolução da Alfabetização Digital

A proibição de dispositivos móveis em escolas (uma tendência global, não apenas nos EUA) reflete a incerteza sobre a interação entre a cognição humana e o uso da IA. No entanto, proibições sem alternativas podem aumentar a desigualdade, especialmente em comunidades carentes, removendo uma porta de entrada para o conhecimento. A solução reside em orientar o uso consciente e em contextos educacionais controlados, com ferramentas que separem o propósito educacional do uso recreativo.

Reavaliando a Aprendizagem e a Avaliação

A IA desafia a forma como concebemos a memorização de fatos e o aprendizado, bem como a própria avaliação. Há uma necessidade de afastar-se de avaliações padronizadas e considerar portfólios de evidências para medir competências éticas e práticas, reconhecendo as falhas dos modelos de avaliação tradicionais.

O Papel da Supervisão Humana

Embora a IA possa automatizar tarefas repetitivas, o julgamento humano, a criatividade e a capacidade de fazer perguntas profundas permanecem insubstituíveis. A IA deve ser vista como um "co-piloto" ou um "assistente", e não como um substituto para a interação humana essencial entre professores e alunos.

Impacto Ambiental

O desenvolvimento e uso extensivo de modelos de IA consomem grandes quantidades de energia, levantando preocupações ambientais. A conscientização e o uso judicioso da IA são importantes para mitigar esse impacto, promovendo uma cultura de uso consciente da tecnologia.

Para Reitores e Gestores de IES Privadas no Brasil, as discussões do MIT oferecem diretrizes claras

1. Invistam em Infraestrutura Básica e Conectividade: Assegurem que suas instituições tenham a base tecnológica sólida necessária para suportar sistemas de IA, especialmente em regiões com disparidades.

2. Desenvolvam um Currículo de Alfabetização em IA Holístico: Integrem a IA de forma interdisciplinar em todos os cursos, focando não apenas nas habilidades técnicas, mas também na ética, nos vieses, na privacidade e na cidadania digital.

3. Capacitem Seus Professores Continuamente: A formação profissional deve ser contínua, prática e adaptada às necessidades específicas de cada disciplina. Os professores precisam de tempo e suporte para experimentar e co-criar com a IA.

4. Promovam a Aprendizagem Ativa e Baseada em Projetos: Incentivem os alunos a serem criadores, não apenas consumidores de IA, por meio de hackathons, desafios de design e projetos que resolvam problemas reais e relevantes para a comunidade.

5. Priorizem Soluções Localizadas: Considerem adaptar ou co-criar ferramentas e currículos de IA que sejam cultural e linguisticamente relevantes para o contexto brasileiro, reconhecendo as nuances regionais.

6. Fomentem o Empreendedorismo Estudantil: Criem espaços e oportunidades para que os alunos desenvolvam suas próprias soluções de IA para problemas locais, incentivando o pensamento inovador e a resolução de problemas.

7. Estabeleçam Políticas Claras e Adaptáveis: Desenvolvam diretrizes para o uso da IA que equilibrem inovação com responsabilidade, abordando questões de segurança de dados, vieses e conduta ética, mas que também sejam flexíveis para se adaptar à rápida evolução da tecnologia.

8. Incentivem a 'Metacognição de IA': Ensine os alunos e professores a refletir sobre como a IA está impactando sua cognição, suas habilidades e sua capacidade de aprender, reconhecendo os benefícios e os riscos. Isso inclui o desenvolvimento de um "pensamento computacional" que se concentra em como resolver problemas usando agentes externos, como computadores.

Conclusão

A Inteligência Artificial é uma força transformadora que redefinirá a educação e o mercado de trabalho. Para as instituições de ensino superior privado no Brasil, o desafio não é resistir, mas sim liderar essa transição com propósito e inteligência. Ao investir na infraestrutura adequada, em um currículo humanamente centrado, na capacitação contínua de seus educadores e na promoção da criatividade e do empreendedorismo entre os alunos, suas instituições não só estarão preparadas para o futuro, mas ativamente o moldarão, garantindo que a IA sirva ao maior bem – o desenvolvimento pleno do potencial humano. O futuro da aprendizagem está em suas mãos.