À medida que a IA domina o conteúdo, o futuro da educação reside no cultivo do significado, da perspetiva e da participação.

Autor: Jamie House | Ler na fonte

Se as escolas não redefinirem o que significa saber, tornar-se-ão irrelevantes num mundo de máquinas inteligentes.
Mas o que significa verdadeiramente saber algo? Tradicionalmente, saber tem sido sobre apreender a verdade ou adquirir uma compreensão que nos distingue de quem não sabe. As escolas têm servido durante muito tempo como guardiãs deste tipo de conhecimento, transmitindo-o através do currículo, da instrução e da avaliação formal. Porém, a IA já não bate à porta; está a forçar a entrada.

A tecnologia digital anda à porta há décadas. Desde o início dos anos 90, os motores de busca começaram a fornecer acesso rápido ao conhecimento. O Ask Jeeves parecia ingénuo nos anos 90 — longe de preocupar professores. Mas foi o início de algo grande: uma mudança no(s) detentor(es) do conhecimento.

Na década de 2010, muitas escolas acolheram a pesquisa aberta com buscas no Google como portas de entrada para “todo o conhecimento que os alunos querem”; esta experiência revelou-se breve na maioria das escolas (e bem). Afinal, os alunos continuam a precisar de um especialista na sala para os guiar em certos limiares de conhecimento. Muitas vezes, os professores continuam a entregar o conhecimento em blocos, já que a maioria dos jovens não tem uma estrutura suficientemente definida para uma pesquisa significativa. Não se pode procurar algo sobre o qual nada se sabe.

Mesmo assim, o regresso às abordagens tradicionais mostrou-se igualmente problemático. Uma resposta radical e oposta à pesquisa aberta está a revelar-se infrutífera, à medida que os padrões e as avaliações de grande escala se reafirmam, trazendo a educação de volta ao conhecimento facilmente mensurável. A instrução baseada em padrões como ponto de partida e chegada, ainda que mensurável, leva-nos de novo à pedagogia mecânica. Seguir o guião pode aumentar as notas e agradar às partes interessadas, mas se só medimos o que é mais fácil de validar, estaremos a confundir isso com aprendizagem significativa?

Sim.
Especialmente se as práticas de ensino que usamos nas escolas forem facilmente emuladas pela IA. Ferramentas como o Study and Learn do ChatGPT e o Khanmigo da Khan Academy estão a evoluir de parceiros de estudo inovadores para quase uma necessidade, dando aos alunos instrução e avaliação imediatas e personalizadas.

Movimentos como as Alpha Schools nos Estados Unidos afirmam melhorar substancialmente os MAP Scores em matemática e leitura num único ano letivo, com apenas 2 horas por dia com tutores IA. Comparando a proporção 1:1 IA-aluno com o modelo tradicional de 1 professor para 20 alunos, o primeiro parece mais promissor pelas possibilidades de feedback e instrução imediatos e flexíveis.

Isto leva-nos à questão existencial: se os maiores trunfos das escolas — rigor na instrução de conteúdos, competências e conceitos — são exatamente aquilo que as ferramentas de IA estão rapidamente a dominar, qual o papel que resta às escolas?
Serão os professores apenas alvo fácil?
Não. Não se redefinirmos o que é saber.

Libertar-se da armadilha dos resultados
Para perceber como as escolas podem continuar relevantes, primeiro precisamos de examinar o que as limita. Vamos começar pelos desafios que os professores enfrentam e pelo que necessita de mudar. Permitam-me este desabafo.

Estamos profundamente presos a um paradigma de prática instrucional que prioriza resultados.
Há um longo legado de obsessão com métodos de ensino e resultados mensuráveis baseados em padrões, que ultrapassam a valorização de compreensões genuínas do mundo. Talvez fosse necessário noutro tempo, mas agora é preciso uma mudança substancial.

Para ser justo, não ignorámos totalmente valores como a curiosidade, a inovação, a diversidade, entre outros, mas têm sido apenas complementos enquanto continuamos a tentar validar operações diárias com dados ordenados. Mesmo escolas que ostentam valores aspiracionais em faixas permanecem ligadas ao dogma dos resultados quantificáveis.

Estamos limitados pela pressão de apresentar resultados mensuráveis. Uma restrição que fomenta uma mudança preocupante na forma como os educadores encaram a sua identidade profissional há décadas.
Deparei-me com este fenómeno há mais de 15 anos, durante a licenciatura em educação. Numa aula de Tecnologia, Educação e Sociedade, fiquei fascinado pelas teorias de Marshall McLuhan sobre os media e a sociedade. Contudo, muitos colegas professores desvalorizaram o conteúdo, perguntando: “Mas o que é que isto tem a ver com ensinar na sala de aula?” Compreendi a reação — os cursos de formação de professores são exigentes e as preocupações práticas são legítimas — mas esta pergunta revelava algo mais profundo na nossa identidade profissional. Em vez de abordarem o ensino como uma busca intelectual curiosa e vitalícia, muitos (embora não todos) educadores tendem a ver o seu papel principal como a entrega eficiente do conteúdo prescrito.

Isto não é necessariamente um defeito de carácter, mas uma disposição cultivada pela agitação e pressão operacional das escolas modernas. Quando os sistemas educativos enfatizam resultados estandardizados e medidas de responsabilização, professores e escolas acabam por interiorizar uma visão mais mecânica do seu papel. Embora necessário até certo ponto, este modo de pensar limita involuntariamente a curiosidade intelectual e o fascínio que queremos incutir nos alunos.

Ainda hoje, já com carreira no ensino internacional, vejo esta contradição de forma sistémica. As escolas promovem valores aspiracionais para orientar as práticas, mas esses ideais são sistematicamente minados pela exigência de resultados baseados em padrões e métricas quantificáveis. Na prática, muitas instituições falham em cumprir o que apregoam, repetindo gestos performativos num ambiente de duplo discurso institucional onde a linguagem progressista esconde abordagens fundamentalmente tradicionais.

O resultado é uma profissão presa entre as maiores aspirações e as maiores limitações, onde a pressão para medir diminui frequentemente o que mais importa.
Todos somos cúmplices — professores e gestores — mesmo quando validar o nosso trabalho parece impossível. A tarefa é difícil, mas temos de nos superar. Procure campeões que consigam articular políticas e práticas sensatas, e esteja ao lado deles. Seja determinado, enfrente as críticas com confiança, e resista ao conforto, mesmo quando falhamos nos nossos maiores objetivos.

Porque agora os riscos são elevados.
E nunca foi tão urgente abandonar este paradigma.
A IA está a avançar e a perturbar este foco restrito na instrução, o que expõe a nossa vulnerabilidade fatal: ao ensinar apenas conteúdos e competências, os tutores IA cada vez mais sofisticados acabarão por servir melhor os alunos. Vão-nos substituir ao personalizar a instrução e fornecer feedback em tempo real.

Qual é então a solução? Não é, certamente, melhorar a eficiência para superar a IA.
É ensinar de forma que a IA não consiga. Parte disso é mudar a forma como as escolas veem e promovem o conhecimento aos alunos, ou mais concretamente, a natureza do que é saber.

Podemos redefinir conhecimento ao juntar características como encarnação e sensibilidade ao contexto, ou, como passarei a referir, saber perspectivo e saber participativo.

Redefinir o que é saber
A base para esta reorientação inspira-se na estrutura do cientista cognitivo John Vervaeke.
Vervaeke descreve quatro tipos de saber: proposicional, processual, perspectivo e participativo.

As escolas durante muito tempo privilegiaram dois tipos: proposicional (saber que) e processual (saber como). Estes continuam a ser fundamentais. O saber profundo, proposicional e processual, fornece as bases essenciais do pensamento, domínio e especialização.

Mas ambos são apenas um pequeno espectro do que os estudantes precisam. Ao juntar o saber perspectivo (saber experiencialmente) e o participativo (saber existencialmente), podemos redefinir o que significa saber e alargar o conhecimento dos alunos para lá da noção tradicional de saber.

Os quatro tipos de saber:
Proposicional: Saber que algo é verdadeiro—factos, conceitos e compreensão teórica. A IA pode complementar isto facilmente.
Processual: Saber como fazer algo—aptidões, métodos e processos práticos.
Perspectivo: Saber ver e sentir a partir de pontos de vista específicos—desenvolver novas formas de perceber e compreender.
Participativo: Saber como estar em boa relação consigo, com os outros e com o mundo—encarnar sabedoria através do envolvimento que gera sentido de si, identidade e pertença.

Os quatro tipos de saber também são centrais à série de palestras de Vervaeke, The Meaning Crisis, que explora a falta generalizada de propósito, taxas crescentes de depressão e sensação de vazio na sociedade contemporânea. Ele realça a sua relevância e penso que esta falta de sentido aplica-se ao contexto escolar de hoje. A sua palestra mais recente, What AI Can Never Be, inspira também o meu argumento central:

Ao adotarmos uma definição mais rica de conhecimento, as escolas podem recuperar relevância. Tornam-se espaços onde a aprendizagem ganha significado verdadeiro, e, fundamentalmente, continuam a ser os melhores ambientes para a transmissão e desenvolvimento do conhecimento.

A IA pode sobressair no saber proposicional e processual, mas mal toca nas superfícies do saber perspectivo e participativo.

Um breve exemplo de como isto pode acontecer numa aula de ciências do 1.º ciclo.
Erosão
Saber proposicional: Compreender que a erosão do solo ocorre quando a camada superficial da terra é deslocada por forças naturais ou por atividade humana, normalmente com consequências ambientais e económicas a longo prazo.
Saber processual: Aprender a usar modelos de erosão e técnicas de medição para demonstrar ou prever a perda de solo devido a fatores como intensidade da chuva e remoção de raízes.
Adoro as demonstrações entusiásticas do @funsciencedemos (link)
Saber perspectivo: Observar locais de erosão na própria comunidade, desenvolver capacidade para “ler” paisagens em busca de sinais de degradação e cultivar uma compreensão emocional sobre como estas mudanças afetam ecossistemas e meios de subsistência locais.
Saber participativo: Assumir cidadania ambiental através do envolvimento em projetos de restauração locais (mesmo que à pequena escala), ter opiniões informadas sobre decisões de uso do solo, e desenvolver sentido de relevância pessoal enquanto agente ético no contexto ecológico local.

Conceber o que é saber, como se sabe, o que é saber e como se é um conhecedor através destas quatro dimensões transforma a aprendizagem de absorção passiva de conteúdos em integração ativa do conhecimento. Neste paradigma, a aprendizagem entrelaça-se com o desenvolvimento de virtude, valores e identidade moral do estudante. Em vez de adquirir informação externa, a verdadeira aprendizagem acontece quando o conteúdo se torna parte de quem o estudante está a tornar-se e de como vê o seu papel no mundo. Isto cria condições não só para a compreensão intelectual, mas para a percepção genuína que molda o caráter e permite uma ação orientada pela sabedoria.

Saber como prática social melhorada
Embora os tutores IA sejam úteis como ponto de partida para aprender, os alunos desenvolvem-se mais quando pensam e sabem com os outros. Por isso, as escolas podem manter um papel central como espaços físicos de encontro. Aqui, os estudantes podem recorrer ao que sabem para debater, colaborar e construir sentido coletivo visando a verdade. Através de diálogo rico, clarificam ideias, desafiam suposições, e aprendem a escutar e a discordar construtivamente. Estes momentos formam cidadãos informados, capazes não só de adquirir conhecimento, mas também de saber como procurar o que vale a pena saber.

Esta perspetiva desafia ainda a visão redutora e categórica do conhecimento dominante, questionando a famosa máxima de que “conhecimento é poder” — pelo menos na sua vertente tradicional de algo a acumular e usar sobre nós próprios, outros, e o ambiente. Em vez de tratar apenas o conhecimento como instrumento de domínio, podemos reinventar o poder por um quadro colaborativo. Em Sensuous Knowledge (2020), Minna Salami propõe esta alternativa, afastando-se da compreensão convencional de poder como uma relação dicotómica entre A e B, para uma analogia orgânica de união. O conhecimento cresce como um rio: vários riachos juntam-se, tornam-se mais fortes, e juntos superam barreiras. Quando finalmente chega ao oceano, cada corrente volta a ser autónoma — cada um faz o seu percurso único. (Salami, 2020, p. 159-160)

Esta analogia sugere outra reformulação: O conhecimento não é só adquirido individualmente, é também procurado coletivamente. Que abordagem sinalizam as nossas práticas escolares baseadas em resultados para os alunos?

A IA processa dados, recupera factos e sintetiza informação rapidamente, mas não atua com qualidades humanas essenciais como cuidado, compaixão, julgamento ético ou capacidade de navegar na complexidade emocional. Um estudante pode usar a IA para pesquisar tendências económicas, mas ela não pode experienciar o progresso transformador de ver o próprio bairro através do conhecimento local. Este tipo de ligação pessoal e significativa é o que Mary Helen Immordino-Yang chama pensamento transcendente — ultrapassando a memorização de factos e procedimentos (que associo ao saber proposicional e processual) para envolver ideias que moldam identidade e propósito. Segundo a sua investigação, a memória autobiográfica — que inclui histórias e valores vividos, onde vejo o saber perspectivo e participativo como essenciais — desempenha papel central na aprendizagem, ajudando a perceber como aplicar conhecimento e competências de forma significativa.

As conclusões de Immordino-Yang argumentam que o pensamento transcendente promove o desenvolvimento cerebral na adolescência e prevê bem-estar a longo prazo. O seu trabalho destaca a necessidade de educação centrada em aprendizagem refletida e com propósito. É este tipo de aprendizagem que motiva jovens a fazer sentido da sua vida ao entrar na sociedade como adultos. As escolas só são relevantes se facilitarem este processo. Mantêm a relevância quando ajudam os alunos a construir uma narrativa que vai além do saber conteúdos.

Educação como preparação para participação
O desafio educativo atual não é só ensinar como usar IA — é ajudar os estudantes a envolverem-se com ela como parte de um projeto maior humano. Um projeto onde o conhecimento não se reduz às fórmulas tradicionais, mas é ampliado para incluir julgamento humano, empatia, consciência e agência. Neste modelo, saber liga-se ao propósito e ao sentido.

As escolas têm de passar de preparar alunos apenas para desempenho, para os preparar para participação. O que importa não é só o que sabes, mas como sabes, com quem sabes, e sobretudo, quem estás a tornar-te ao saber.

O que mais interessa não é só o que sabes, mas como sabes, com quem sabes, e sobretudo quem te tornas ao saber.

Ao expandirmos o conceito de conhecimento para abranger o perspectivo e o participativo — e não só o proposicional ou processual — abrimos espaço para uma aprendizagem profunda, significativa e irredutivelmente humana. Estas dimensões são mais difíceis de medir, mas essenciais num mundo definido pela complexidade, ambiguidade e máquinas cada vez mais capazes.
Neste cenário, as salas de aula devem ser espaços onde os alunos praticam as formas de saber que só humanos conseguem: o perspectivo e o participativo. Só ao aceitar esta visão mais abrangente pode a educação recuperar o seu propósito — e tornar-se insubstituível na era da inteligência artificial.

Se já pratica investigação e indagação, muito disto será familiar. Espero apenas que confirme que muitas das práticas progressistas ganham força ao serem enquadradas numa conceção mais afetiva e rica do saber. Há desafios em como levar este tipo de aprendizagem para lá da escola e em como avaliá-la para os “dados”, o que exigirá comunicação criativa e convincente, mas ao redefinir o que é saber, talvez possamos mudar a perspetiva dos nossos críticos.

Podem as escolas manter o monopólio do conhecimento? Não, se o conhecimento continuar definido de forma estreita. Mas se as escolas ampliarem o papel — não só como dispensadoras de informação, mas como cultivadoras de formas humanas de saber — então podem não só manter relevância, mas tornar-se ainda mais essenciais para o projeto humano.

Referências:

FunScienceDemos. (2015, February 28). Erosion and soil [Video]. YouTube. http://www.youtube.com/watch?v=im4HVXMGI68&t=8s

Ichikawa, J. J., & Steup, M. (2024). The analysis of knowledge. In E. N. Zalta & U. Nodelman (Eds.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2024 ed.). Stanford University. https://plato.stanford.edu/archives/fall2024/entries/knowledge-analysis/

Immordino‑Yang, M. H. (2024, July 8). The powers of transcendent thinking, explained by a neuroscientist [Video]. The Well. YouTube. http://www.youtube.com/watch?v=SxoVhcvun7g

Salami, M. (2020). Sensuous knowledge: A Black feminist approach for everyone. HarperCollins. Kindle edition.

Vervaeke, J. (2025, June ) What AI can never be [Video]. YouTube. http://www.youtube.com/watch?v=HAJclcj25uM

Watkins, R. (2021, March 25). Four kinds of knowing: John Vervaeke and a more grounded way to grow [Video]. YouTube. http://www.youtube.com/watch?v=Gyx5tyFttfA