A Educação a Distância (no ensino superior e no corporativo) conviveu e convive com um paradoxo: quanto mais tecnologia disponível, maior é a sedução para se transformar ensino em processo industrial mais rápido, barato e “escalável”.
Com a emergência das LLM, surgiu um novo problema:
Como garantir aprendizagem quando produzir respostas ficou fácil, rápido e “bonito”?
Se antes o risco mais evidente era a evasão e a passividade, agora o risco é a ilusão de competência. Entregas impecáveis que, entretanto, não validam compreensão, apreensão e aquisição de habilidades. Decisões bem “escritas” sem raciocínio rastreável, trabalhos “corretos” e potencialmente vazios de autoria cognitiva.
A pergunta que gestores educacionais e designers educacionais precisam encarar é direta: O que, exatamente, iremos certificar quando avaliarmos a produção dos estudantes?
As LLM (Large Language Models) mudaram a natureza dos processos. Elas escrevem, reescrevem, resumem, argumentam, simulam tutorias, produzem planos, criam ou respondem avaliações, geram e interpretam informação audiovisual. Esta capacidade impacta três pilares centrais da EaD:
1) Autoria (de quem é o texto ou a imagem? de quem é a ideia? quem elaborou as respostas?)
2) Avaliação (o que significa “produzir intelectualmente” quando a produção pode ser terceirizada? Quem é avaliado pelos instrumentos e métodos hoje disponíveis nas plataformas mais utilizadas?)
3) Mediação pedagógica (o que permanece com o professor/tutor e o que é inegociável em termos de atuação dos estudantes, quando a IA tem potencial para agir em substituição a eles?)
Quando a resolução da atividade demandada ao estudante está a um prompt de distância, o diferencial não é mais o conteúdo produzido, mas o que acontece durante a resolução. O diferencial passa a ser a pergunta adequada, o feedback motivador e ensinante, o tensionamento que provoca reflexão, o replanejamento de rotas, a cooperação quando a dificuldade fica maior que a motivação para realizar.
Em outras palavras, a centralidade humana não é um slogan, é arquitetura pedagógica.
Se esta reflexão faz sentido, a consequência é inevitável. Os cursos precisam ser redesenhados com intencionalidade e sensibilidade em relação ao novo status quo. Se não forem, a inércia o fará e isso quase sempre favorece o caminho mais “automatizável” (e nem sempre desejável em termos educacionais).
Em muitos projetos de EaD, a LLM está sendo encaixada como ferramenta/recurso. Mas LLM não é ferramenta/recurso: é uma mudança estrutural no modo como evidenciamos aprendizagens. E isso exige uma pergunta bastante operacional:
Como desenhar atividades em que a IA amplie possibilidades de raciocinar e refletir em vez de substituir o raciocínio e a reflexão?
O que tenho observado na prática
A maioria das escolhas educacionais se direciona para um destes dois polos (ambos ineficientes):
- Proibir IA generativa e fingir que o comportamento de estudantes e docentes não mudou (mas mudou!).
- Liberar sem método, como se “usar IA” fosse, por si, inovação pedagógica (mas não é!).
Entre esses polos existe uma terceira via que tenho experimentado em meus cursos e disciplinas. Incorporo LLM como “andaimes” (apoios) do ensino-aprendizagem, tentando anular os atalhos para o menor esforço cognitivo que elas oferecem.
Meus Andaimes de Silício
Sem detalhar toda a metodologia aqui (porque ela envolve muitos encadeamentos), a espinha dorsal que planejei tem três componentes:
1) Arquitetura pedagógica baseada em espirais de interação professor–estudantes. Não é “fórum por fórum” ou fórum como parte de avaliação. Nem é tarefa que tem como resultado um arquivo enviado. São ciclos curtos e intencionais, em que o docente atua como designer de desafios produtivos, checkpoints e reorientações.
2) Uso de LLM com prompts preparados para andaimação. A IA não entra como “geradora de respostas”, mas como instrumento de mediação, explicitação de premissas, comparação de alternativas, estudo de justificativas, contraexemplos, revisão orientada por critérios, decomposição de desafios mais complexos.
3) Avaliação totalmente formativa que considera o percurso declarado pelo estudante. O foco deixa de ser apenas “acertou/errou” e passa a ser o percurso para chegar ao resultado. Quais escolhas fez, o que descartou, o que revisou, o que aprendeu ao reescrever, a autoavaliação do percurso. Isto muda o cerne da avaliação, redirecionando-o para o processo de autoria em detrimento da validação, quase exclusiva, dos resultados.
Venho estruturando esta metodologia há 3 semestres letivos e a apelidei de “Andaimes de Silício”, uma forma de implantar LLM na educação formal (cursos híbridos ou EaD) evitando:
1) suprimir a centralidade da autoria e das relações professor-aluno;
2) precarizar o processo de experimentação que leva à aprendizagem;
3) abrir brechas que transformem o curso em um copia-cola, bem escrito e esteticamente atraente, mas vazio de aprendizagem significativa.
A ideia central é simples (a execução não). A IA não entra para ajudar (facilitar) a realização de atividades/tarefas. É aplicada para apoiar etapas do desenvolvimento do pensamento que levam à compreensão/apreensão de conceitos, habilidades e atitudes.
Aqui está a minha virada de chave. Em vez de perguntar “como regular ou impedir o uso indevido?”, passei a me questionar:
- Quais etapas do processo cognitivo o estudante precisa deixar evidente para meu acompanhamento enquanto ele estuda?
- Que percursos e decisões são inegociáveis no uso de LLM e devem ser autorais/auditáveis?
- O que, no percurso, contará com apoio orientado da IA (e quando/como vou encerrar este apoio)?
- Como avaliar o percurso de forma articulada com o que foi produzido?
Eu poderia listar um passo a passo aqui, mas não funciona como “receita pronta”. A implantação depende de articulações e decisões de equipe; do desenho pedagógico; de compreensão do perfil dos estudantes; da natureza do curso e dos seus componentes curriculares; das políticas institucionais de avaliação; da maturidade docente e do modelo de tutoria/mentoria que é possível adotar. E, antes disso, depende da filosofia institucional sobre como se concebe a educação. Se o protocolo for treinar operadores de botões ou trocadores de peças que não devem pensar, a metodologia não é aplicável.
Se você trabalha com EaD, talvez a pergunta mais importante agora não seja 'qual nova ferramenta devemos usar?', mas sim: que tipo de aprendizagem nossa EaD vai conseguir provocar quando os produtos intelectuais ficarem indistinguíveis entre humano e máquina?
Outras também perguntas para você, gestor educacional, que me lê e que oferece cursos mediados por tecnologias:
- Sua avaliação hoje mede resultado ou trajetória de raciocínios e relações?
- Seus docentes estão usando LLM como atalho de baixo custo para produzir conteúdo e materiais ou como apoio de mediação da aprendizagem?
- O seu design educacional já foi redesenhado para a moderar a emergência das LLM e para a centralidade da agência humana?
Se ainda não, melhor se apressar.
Prof Ronei Martins - Universidade Federal de Lavras
profroneimartins@gmail.com
