Apresento uma reflexão crítica, na qual recupero os vídeos analisados na unidade curricular de Educação e Sociedade em Rede e a recensão elaborada pelo grupo de trabalho no âmbito da atividade 4, com o objetivo de aprofundar algumas questões que considero fundamentais. Esta análise procura questionar e problematizar os discursos em torno da educação digital e da inteligência artificial, colocando-os em diálogo com desafios concretos relacionados com a equidade, o bem-estar e a responsabilidade pedagógica, frequentemente ausentes das narrativas dominantes sobre inovação educativa (Selwyn, 2016; UNESCO, 2021). Com base nos vídeos explorados e nos textos teóricos da UC, proponho uma leitura contextualizada e reflexiva sobre o papel da educação numa sociedade em rede, assumindo uma posição crítica e pessoal, sustentada pelo percurso desenvolvido ao longo da unidade curricular.
A análise conjunta dos três eixos propostos — a base estrutural (Web 2.0), a visão institucional (Education 4.0) e os desafios futuros associados à inteligência artificial — permite compreender a transformação digital da educação não como uma evolução linear ou inevitável, mas como um processo histórico, técnico e profundamente político, atravessado simultaneamente por promessas emancipatórias e por riscos de reprodução de assimetrias sociais e educativas (Castells, 2010; Williamson, 2017). Tomando como ponto de partida o vídeo Web 2.0… The Machine is Us/ing Us, seguido pela visão normativa associada à Education 4.0 e pelos alertas críticos do documentário AI and the Future of Education, torna-se possível articular uma leitura dialética da educação digital contemporânea, ancorada numa questão central: quem beneficia desta transformação e a quem ela efetivamente serve?
1. A base estrutural: a Web 2.0 como reconfiguração epistemológica
O vídeo Web 2.0… The Machine is Us/ing Us oferece um contributo seminal ao evidenciar que a Web 2.0 não representa apenas uma inovação técnica, mas uma profunda reconfiguração da linguagem, da leitura e dos próprios processos cognitivos. Esta transformação implica uma alteração significativa na relação com o conhecimento, que deixa de ser concebido como um produto a transmitir e passa a assumir a forma de uma rede dinâmica, construída colaborativamente e permanentemente reinterpretada (Jenkins, 2009).
Contudo, a promessa de democratização associada à Web 2.0 revela-se profundamente ambígua. A aparente abertura e horizontalidade ocultam formas de governança opaca, nas quais algoritmos — frequentemente proprietários e orientados por interesses comerciais — regulam a visibilidade, a relevância e o valor da informação (Beer, 2017). A participação, longe de ser neutra, é moldada por lógicas económicas e ideológicas que amplificam determinadas vozes e silenciam outras. No contexto educativo, isto significa que mesmo ambientes digitais colaborativos podem reproduzir desigualdades e hierarquias, agora mediadas por arquiteturas invisíveis de poder (Selwyn, 2016).
2. A visão institucional: Education 4.0 entre utopia e determinismo tecnológico
Em contraste com a densidade crítica associada à Web 2.0, o discurso da Education 4.0 tende a assumir um tom normativo e tecno-otimista. Sustentada por tecnologias como a inteligência artificial, a análise de big data e a realidade virtual, esta visão propõe uma educação personalizada, flexível e orientada para o desenvolvimento das chamadas “competências do século XXI”. Embora reconheça a inadequação do modelo escolar industrial, esta narrativa frequentemente negligencia a problematização dos pressupostos epistemológicos, políticos e éticos que sustentam tais tecnologias (Williamson & Eynon, 2020).
Um dos pontos mais críticos reside na tensão entre personalização e padronização. A personalização algorítmica, baseada em padrões de dados previamente definidos, pode limitar a diversidade cognitiva e reforçar perfis normativos de aprendizagem, marginalizando trajetórias alternativas (Kitchin, 2014). Paralelamente, a retórica da inevitabilidade tecnológica tende a naturalizar a Education 4.0 como resposta obrigatória à transformação digital, obscurecendo os interesses económicos e corporativos subjacentes a esse discurso (Ball, 2017).
Importa ainda questionar quem define os parâmetros desta transformação. Quando os modelos de Education 4.0 são concebidos predominantemente por grandes empresas tecnológicas, e não por comunidades educativas, corre-se o risco de substituir a lógica da “fábrica escolar” por uma “plataforma escolar”, igualmente padronizada, ainda que revestida por uma retórica de autonomia e liberdade individual.
3. Os desafios futuros: a inteligência artificial como espelho crítico da educação
É no documentário AI and the Future of Education que emerge uma contranarrativa essencial ao discurso da Education 4.0. A inteligência artificial é apresentada não como solução milagrosa, mas como um espelho crítico que reflete as contradições, fragilidades e urgências dos sistemas educativos contemporâneos. Para além da crítica ao modelo industrial de ensino, acrescenta-se uma dimensão ética e antropológica fundamental: o que significa educar — e ser humano — numa era de automação cognitiva (Floridi et al., 2018).
O documentário sublinha que a relação pedagógica não é redutível a processos algorítmicos, uma vez que o ensino envolve dimensões afetivas, éticas e dialógicas que escapam à lógica da quantificação. Neste contexto, o papel do professor desloca-se de transmissor de conteúdos para mentor e mediador de processos reflexivos, metacognitivos e de desenvolvimento humano integral (Biesta, 2017).
Simultaneamente, são identificados riscos significativos: a dependência excessiva de sistemas automatizados pode conduzir ao empobrecimento cognitivo; a personalização algorítmica pode reforçar o isolamento dos estudantes; e a desigualdade no acesso à tecnologia pode aprofundar a fratura entre contextos educativos privilegiados e desfavorecidos (UNESCO, 2021). A questão central deixa, assim, de ser se os robôs substituirão os professores, passando a ser que tipo de sociedade desejamos construir com estas tecnologias.
Considerações finais
A síntese destas três perspetivas revela que a transformação digital da educação não é neutra nem exclusivamente técnica. A Web 2.0 abriu possibilidades de descentralização do conhecimento, rapidamente capturadas por lógicas de mercado; a Education 4.0, apesar do seu potencial inovador, corre o risco de instaurar um novo regime de normalização orientado por dados; e a inteligência artificial deve ser entendida não como fim, mas como catalisador de uma reflexão profunda sobre os valores que orientam a educação.
Deste modo, a tarefa dos pedagogos do eLearning não se limita à integração tecnológica, mas implica uma postura crítica e ética de questionamento permanente: quem concebe estas tecnologias, quem delas beneficia e que mundos tornam possíveis ou impossíveis? Só através desta vigilância crítica será possível garantir que a Educação 4.0 não se converta num eufemismo para a subordinação da educação aos interesses tecno-corporativos, mas antes num caminho orientado para o bem comum digital, onde a tecnologia permanece ao serviço das pessoas e não o inverso.
Referências (APA)
Ball, S. J. (2017). The education debate (3rd ed.). Policy Press.
Beer, D. (2017). The social power of algorithms. Information, Communication & Society, 20(1), 1–13. https://doi.org/10.1080/1369118X.2016.1216147
Biesta, G. (2017). The rediscovery of teaching. Routledge.
Castells, M. (2010). The rise of the network society (2nd ed.). Wiley-Blackwell.
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., … Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Jenkins, H. (2009). Confronting the challenges of participatory culture. MIT Press.
Kitchin, R. (2014). The data revolution. Sage.
Selwyn, N. (2016). Education and technology: Key issues and debates. Bloomsbury.
UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO Publishing.
Williamson, B. (2017). Big data in education. Sage.
Williamson, B., & Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45(3), 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995
Saudações académicas
Tânia Santos
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