Inteligência Artificial e a Educação

outubro 27, 2016 § Deixe um comentário

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Como retrospectiva, sugiro a leitura dos textos anteriores sobre o assunto. O primeiro, a respeito do “Estudo de 100 anos para a Inteligência Artificial”; o segundo, referente à definição do que é IA; o terceiro, abordando as tendências; e o quarto a respeito do impacto no mercado de trabalho. Este é o último texto da série e aborda um dos temas mais estratégicos, pelo menos no meu entendimento, na priorização do planejamento de pessoas, organizações e países: a educação.

Dediquei boa parte da minha carreira à área de educação corporativa – sou um daqueles caras de “treinamento” que boa parte dos que trabalham em empresas de médio e grande porte já deve ter cruzado por aí. Sei que muitos “torcem o nariz” para o uso do termo “educação” em associação com a palavra “corporativa”, mas a verdade é que, com a já conhecida (enorme) lacuna na qualidade da formação educacional em nosso país, boa parte das empresas decidiu investir elas mesmas na formação do funcionário, muitas vezes indo além de conhecimentos e habilidades específicas para o seu negócio e ajudando-os em formação básica. Desta forma, em minha opinião, contribuindo para a própria educação do brasileiro. Para atuar neste ambiente, passei anos “consumindo” tudo o que pude encontrar em relação a métodos educacionais. Quando comecei a “me envolver” com machine learning, tive a grata surpresa de perceber que muitos dos conceitos que aprendi a respeito do aprendizado de gente, podia também ser aplicado ao aprendizado de máquinas. Faço esta introdução apenas para contextualizar a minha relação com o tema.

Desde os projetos Lego Mindstorms, desenvolvidos pelo MIT Media Lab a partir dos anos 1980, robôs têm se tornado ferramentas educacionais populares. Cabe aqui atribuir o crédito devido ao matemático Seymour Papert, guru de muita gente (inclusive meu), por conta do seu trabalho envolvendo o uso de tecnologias no aprendizado de crianças desde os anos 1960. Papert foi fundamental para o desenvolvimento do conceito de aprendizado multimídia, hoje parte integrante das teorias do aprendizado, assim como na evolução do campo da Inteligência Artificial.

Este caldo de ideias estimulou o desenvolvimento de diferentes frentes de atuação da IA aplicada à educação. É importante deixar claro, desde já, que nenhuma destas frentes descarta a importância da participação do ser-humano como vetor do ensino. Como citei no texto anterior, referente ao impacto no mercado de trabalho, IA pode aumentar o escopo do que é considerado tarefa de rotina, mas definitivamente o papel do professor não está entre elas. Ferramentas como os Intelligent Tutoring Systems (ITS), campos de atuação como Natural Language Processing ou aplicativos como os de Learning Analytics têm como objetivo ajudar os professores em sala de aula e em casa, expandir significativamente o conhecimento dos alunos. Com a introdução da realidade virtual no repertório educacional, por exemplo, o impacto da Inteligência Artificial no aprendizado do ser-humano deve ser de tal ordem que “periga” alterar a forma como o nosso cérebro funciona (é claro que este impacto ainda é suposição). Creio que a melhor maneira de abordar este assunto, é por meio de exemplos. Vou associá-los aos tópicos principais de IA aplicada à educação. Sempre que o exemplo vier acompanhado de um link, pode clicar. São informações adicionais sobre o assunto ou vídeos tutoriais sobre alguma ferramenta. Se por acaso ocorrer algum rickrolling, me avisem.

Robôs tutores

Ozobot, é um robozinho que ajuda crianças a entenderem a lógica por detrás da programação e a raciocinar de maneira dedutiva. Ele é “configurando” pelas próprias crianças, por meio de padrões codificados por cores, para dançar ou andar. Já os Cubelets auxiliam a criança a desenvolver o pensamento lógico através da montagem de blocos robôs, cada um com uma função específica (pensar, agir ou sentir). Os Cubelets têm sido usados para estimular o aprendizado de STEM.

Dash, é o robô oferecido pela Wonder Workshop, que permite apresentar crianças (e adultos) à robótica. É possível programar as ações do robô por meio de uma linguagem de programação visual desenvolvida pela Google, chamada Blockly ou mesmo construir apps para iOS e Android, usando linguagens mais parrudas como C ou Java.

Por fim, o PLEO rb é um robô de estimação, criado para estimular o aprendizado de biologia. A pessoa pode programar o robô para reagir a diferentes aspectos do ambiente.

Intelligent Tutoring Systems (ITS)

Os ITS começaram a ser desenvolvidos no final do século XX por vários centros de pesquisa, para auxiliar na resolução de problemas de física. A sua força sempre esteve na sua capacidade de facilitar o “diálogo” humano-máquina. Ao longo destas primeiras décadas do século XXI, começou a ser utilizado para o ensino de línguas. Carnegie Speech e Duolingo são exemplos da sua aplicação, utilizando o Automatic Speech Recognition (ASR) e técnicas de neurolinguística para ajudar os alunos a reconhecerem erros de linguagem ou pronúncia e corrigi-los.

Também têm sido usados para auxiliar no aprendizado de matemática, o Carnegie Cognitive Tutor foi adotado por escolar norte-americanas para este fim. Outros similares (Cognitive Tutors) são usados para o aprendizado de química, programação, diagnósticos médicos, genética, geografia, dentre outros. Os Cognitive Tutors são ITS que usam softwares que imitam o papel de um professor humano, oferecendo dicas quando um estudante fica com dificuldade em algum tópico, como por exemplo, um problema de matemática. Com base na pista solicitada e a resposta fornecida pelo aluno, o “tutor” cibernético oferece um feedback específico, de acordo com o contexto da dúvida.

Um outro ITS chamado SHERLOCK, desde o final da década de 1980 ajuda a Força Aérea Americana a diagnosticar problemas no sistema elétrico de suas aeronaves. Quem quiser conhecê-lo mais, sugiro este paper publicado nos primórdios da internet (não se assustem com o design).

Mas as grandes “estrelas” na constelação dos ITS são definitivamente os MOOCs (Massive Open Online Courses). Ao permitirem a inclusão de conteúdos via Wikipedia e Khan Academy e de sofisticados Learning Management Systems (LMS), baseados tanto em modelos síncronos (quando há prazos para conclusão de cada fase do curso) quanto modelos assíncronos (quando o aprendiz vai no seu ritmo), os MOOCs têm se tornado a ferramenta de aprendizagem adaptativa mais popular.

EdX, Coursera e Udacity são exemplos de MOOCs que se “alimentam” de técnicas de machine learning, neurolinguística e crowdsourcing (também conhecida em português como colaboração coletiva) para correção de trabalhos, atribuição de notas e desenvolvimento de tarefas de aprendizado. É bem verdade que a educação profissional e a de ensino superior são as maiores beneficiárias deste tipo de ITS (em comparação com os ensinos básico, médio e fundamental). A razão disto, é que o público delas, até mesmo por ser geralmente composto por adultos, tem menos necessidade de interação cara-a-cara. Espera-se que com um maior estímulo ao desenvolvimento da habilidade de metacognição, os benefícios oferecidos por estas plataformas possam ser distribuídos mais democraticamente.

Learning Analytics

Também já se sente o impacto do Big Data em educação. Todas as ferramentas apresentadas geram algum tipo de log ou algum tipo de registro de dado. Assim como aconteceu no mundo corporativo com BI (Business Intelligence) e BA (Business Analytics), a geração maciça de dados advindos da integração de IA, educação e internet, fez surgir a necessidade de se entender e contextualizá-los para melhor aproveitar as oportunidades e insights potencializados por eles.  Com isto, o campo chamado Learning Analytics tem observado um crescimento em velocidade supersônica.

A bem da verdade, é que cursos online não são apenas bons para a entrega de conhecimento em escala, são veículos naturais para a armazenagem de dados e a sua instrumentalização. Deste modo, o seu potencial de contribuição para o desenvolvimento científico e acadêmico é exponencial. O aparecimento de organizações como a Society for Learning Analytics Research (SOLAR) e de conferências como a Learning Analytics and Knowledge Conference organizada pela própria SOLAR e a Learning at Scale Conference (L@S), cuja edição de 2017 será organizada pelo MIT, refletem a importância que está se dando a este assunto em outras “praias”. IA tem contribuído para a análise do engajamento do aprendiz, seu comportamento e desenvolvimento educacional com técnicas state-of-the-art como deep learning e processamento de linguagem natural, além de técnicas de análise preditivas usadas comumente em machine learning.

Projetos mais recentes no campo de Learning Analytics têm se preocupado em criar modelos que captem de maneira mais precisa as dúvidas e equívocos mais comuns dos aprendizes, predizer quanto ao risco de abandono dos estudos e fornecer feedback em tempo real e integrado aos resultados da aprendizagem. Para tanto, cientistas e pesquisadores de Inteligência Artificial têm se dedicado a entender os processos cognitivos que envolvem a compreensão, a escrita, a aquisição de conhecimento e o funcionamento da memória e aplicar este entendimento à prática educacional, com o desenvolvimento de tecnologias que facilitem o aprendizado.

O mais incauto pode se perguntar por que com tecnologias de IA cada vez mais sofisticadas e com o aumento do esforço no desenvolvimento de soluções específicas para educação, não há cada vez mais escolas, colégios, faculdades e universidades os utilizando?

Esta resposta não é fácil e envolve diversas variáveis. A primeira delas está relacionada ao modelo mental da sociedade e ao quanto esta sociedade preza o conhecimento. Há locais em que a aplicação da IA em educação está mais avançada, como por exemplo a Coreia do Sul e a Inglaterra e outros em que já se está fazendo um esforço concentrado para tal, como por exemplo Suíça e Finlândia. Não por acaso, são países em que há bastante produção de propriedade intelectual. A segunda delas, envolve o domínio na geração do conhecimento e na sua aplicação em propriedade intelectual. Nesta variável, segue imbatível os EUA, que são responsáveis por boa parte do conhecimento produzido pelo ser-humano. Novamente, não por acaso, são os líderes no desenvolvimento do campo de IA. A terceira variável, como não poderia deixar de ser, é o custo. Não é barato e como dinheiro é um recurso escasso em qualquer lugar (em uns mais do que em outros, claro) é preciso que haja uma definição da sociedade em questão quanto às suas prioridades para se fazer este investimento. A quarta, está ligada ao acesso aos dados produzidos por estas iniciativas educacionais e as conclusões geradas. Embora haja fortes indícios de que a tecnologia impulsionada pela IA realmente impacta positivamente no aprendizado, ainda não há conclusões objetivas em relação ao tema – muito por conta da sua recência. E como o investimento é alto, são poucos os que topam ser early adopters.

De qualquer forma fica a questão, vale a pena? Quanto a isto, gosto de citar meu ex-chefe, Edmour Saiani. Sempre quando perguntado se devíamos treinar alguém, ele respondia: “se lembre que o problema nunca é você treinar a pessoa e ela sair da empresa, o problema é você não treinar e ela ficar”. Neste tipo de caso, não fazer nada é a pior opção.

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Criar, aprender e se fazer as perguntas certas

julho 21, 2016 § Deixe um comentário

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Criar é tão antigo quanto aprender. De ferramentas de pedra a desenhos nas cavernas, a criação humana se confunde com a própria atividade da nossa espécie. Podemos afirmar, com pouca dúvida, que “está em nosso sangue”. Por que então nosso sistema educacional – com raras exceções – se preocupa tanto com o conceito, muitas vezes em detrimento da própria aplicação prática? Talvez a resposta esteja em nossas próprias diretrizes educacionais.

A Lei 9.394/1996, também conhecida como “Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional”, estipula em seu artigo 32 os objetivos do ensino fundamental, que se inicia aos 6 anos de idade e tem duração de 9 anos. Como é um pouco longo, sugiro que quem tiver interesse de lê-lo na íntegra, baixe gratuitamente o livro “Legislação Brasileira sobre Educação”, editado pela Câmara dos Deputados. De qualquer forma, um pequeno resumo se faz necessário: temos como objetivos desenvolver a capacidade de aprendizado (leitura, escrita e cálculo como elementos para tal) e de aprendizagem (conhecimento, habilidades, atitudes e valores), a compreensão do ambiente da sociedade e o fortalecimento dos vínculos sociais. Com exceção de uma referência tímida ao desenvolvimento de habilidades (que está ligada à implementação), a maior parte dos objetivos do sistema educacional brasileiro está ligado diretamente à conceptualização (tanto no aprendizado quanto na socialização). Para facilitar o entendimento, dou como exemplo o ensino de literatura. Muito provavelmente, se estivermos aprendendo literatura, seremos orientados a ler determinados livros e nosso entendimento da narrativa literária será avaliado por meio da nossa capacidade de conceptualização dela (redação, prova, etc.). Dificilmente seremos instigados a “implementar” a narrativa, por meio da encenação de uma peça, por exemplo.

Pensadores educacionais como Johann Pestalozzi, Maria Montessori, Seymour Papert –  além dos nossos próprios Anísio Teixeira e Darcy Ribeiro –  ajudaram a pavimentar o caminho alternativo do que vem sendo chamado atualmente de “maker movement”  (movimento criador ou fabricante), salientando a importância da aprendizagem significativamente centrada na implementação prática do conhecimento. Ao invés de verem a aprendizagem como a transmissão de conhecimentos de professor para aluno, esses pensadores abraçaram a ideia de que os seres-humanos aprendem melhor quando encorajados a descobrir, reproduzir e experimentar.

No coração do “movimento”, está a crença de que todos os alunos são criadores. Em vez de apenas receberem materiais que estimulem a memorização para testes, os aprendizes são incentivados a usar o que sabem para projetar e construir, seja utilizando objetos do cotidiano para explorar a tecnologia ou usando uma impressora 3D para construir uma prótese mecânica para uma criança. Colocar a “mão na massa” tem um papel fundamental nesse processo, tanto que o local de aprendizado se parece mais com uma oficina do que com uma sala de aula. Apostilas ou livros didáticos são mais propensos a serem utilizados como referência – uma ferramenta para ajudar os alunos a experimentarem e construírem – ao contrário das aulas tradicionais, onde memorizar o livro muitas vezes é o próprio objetivo.

Um dos métodos mais utilizados nesta metodologia é o project-based learning (aprendizado baseado em projetos), que abordei em outros textos (quem se interessar, um link compilatório). O citei apenas como referência, o que gostaria realmente de abordar a seguir é a mentalidade envolvida no processo. Mais do que ferramentas ou tecnologia, a metodologia incentiva o aprendiz a formular as próprias perguntas e perseguir as respostas de forma orgânica. Em contraste com a abordagem da “única resposta correta”, a mentalidade envolve a busca de maneiras de se aproximar dela através da experimentação e a “jogar” com as possíveis resoluções dos problemas. Os erros são entendidos como parte da aprendizagem, uma vez que incentivam os aprendizes a ultrapassarem os limites das suas capacidades atuais. Como todo bom cientista entende, cada erro cometido é uma oportunidade de incorporar o que foi aprendido com ele e a testar uma nova maneira de resolver os desafios – muitos deles, nem previstos anteriormente. Em uma cultura educacional que coloca um enfoque excessivo em provas conceituais, há um alto risco de se formar adultos focados em encontrar as “respostas certas”, quando deveriam pensar prioritariamente nas “perguntas certas”.

O questionamento é uma forma poderosa de aprendizagem. Barron e Darling-Hammond, em pesquisa publicada em 2008, mostram que os alunos aprendem de maneira mais profunda quando têm a oportunidade de aplicar conhecimentos adquiridos em sala de aula nos problemas do mundo real. Fazer perguntas fornece contexto, que por sua vez, ajuda a reforçar a aprendizagem.  Isto acontece, porque desta forma quem aprende é estimulado a transferir a sua aprendizagem para novos tipos de situações, incluindo aquelas que ocorrem fora da sala de aula.

Como a maioria de nós, fui criado em um modelo educacional que estimula a conceptualização excessiva e tive muita dificuldade em colocar “na vida real” o que aprendi no colégio e na faculdade. Felizmente, encontrei em minha vida profissional pessoas que me incentivaram a pensar em formas de aplicar o que sabia e tiveram a paciência de não me demitir quando algo não saia como deveria. Confesso que tive sorte e que esta não é a realidade da maioria, portanto o quanto antes se comece a incentivar a aplicação do conhecimento, melhor para a sociedade.

Para melhor fluidez do texto, evitei colocar as referências acadêmicas do “maker movement”. Corrijo isto, compartilhando a bibliografia logo abaixo para quem tiver interesse em explorar mais a metodologia.

Bibliografia

Antigas formas de aprender

julho 11, 2016 § 4 Comentários

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Antes da calculadora científica, da HP12C e do Excel, se usava o ábaco. É um antigo instrumento, formado por uma moldura com bastões ou arames paralelos, dispostos no sentido vertical, cada um deles correspondendo a uma posição digital – unidade, dezena, milhar e por aí vai. Durante milênios, ensinou seres-humanos em diferentes partes do mundo a calcular. Era um equipamento verdadeiramente universal (em uma época em que se chegar a qualquer canto do mundo levava, literalmente, anos. Surpreendentemente, o ábaco sobreviveu como calculadora até o início do século XXI – a China, o último país a removê-lo do seu currículo escolar, o fez somente em 2001.

Em 2010, a pesquisadora Chen Feiyan e seus colegas do departamento de física da Universidade de Zhejiang, conduziram uma pesquisa com estudantes de 200 colégios para medir se o ábaco fazia falta ou não. Descobriu que aqueles que sabiam utilizá-lo, tiravam notas mais altas.

Apesar do pouco uso do ábaco na sociedade moderna, algumas instituições de ensino chinesas, como o grupo Shenmo, decidiram reintroduzir o ensino do instrumento, oferecendo cursos específicos ligados ao currículo de aritmética. A sua “força” está em ajudar quem o usa, a “visualizar” problemas abstratos. Ao aproximá-los do nosso “mundo de carne e osso” por meio de um instrumento físico, o ábaco facilita a compreensão do seu conceito e, em um segundo momento, a sua abstração em nosso cérebro (para um melhor entendimento de como as diferentes regiões do cérebro influenciam no aprendizado, recomendo uma visita ao Brain Map, página interativa da organização OpenColleges).

Em um ensaio publicado na revista “The American Scholar” em 2008, o especialista em literatura, Ernest Blum, chama a atenção para o fato de que “o número de palavras necessárias para ler livros em uma língua estrangeira, excede em vários múltiplos, a quantidade de vocabulário adquirido pela maioria dos estudantes desta língua estrangeira”. Segundo Blum, essa enorme lacuna de vocabulário explica porque, mesmo após anos de curso, muitos ainda dependam fortemente de dicionários e traduções para compreenderem textos em outro idioma.

Blum defende a volta de um método, bastante utilizado nas idades antiga e média para o aprendizado de latim e grego, chamado de tradução das entrelinhas (também é conhecido como tradução interlinear). Neste método, o foco do estudo é o texto e não a gramático.  Palavras, frases e parágrafos são “dissecados” para a compreensão do seu sentido. Outro fã do método, é o professor de história da renascença da Universidade de Leeds, Robert Black, que estudou cerca de 300 “livros didáticos” utilizados em Florença entre os séculos XII e XV, e descobriu que a tradução das entrelinhas fornecia sinônimos, explicava a ordem das palavras e a gramática em termos “modernos” (modernos para a época), destrinchava as figuras de linguagem e suplementava palavras “sem tradução”, as substituindo pelo seu sentido.

Houve uma “tentativa” de reintroduzir o método ao aprendizado de línguas por volta do século XIX, mas foi rejeitado pelos gramáticos da época, que argumentavam que focar no sentido do texto, desconsiderava a gramática e a composição. Para eles, o sentido deveria ser suplementado pelo próprio estudante, com a ajuda de um dicionário.

O exemplo do ábaco e do método da tradução das entrelinhas, mostra que o que é antigo nem sempre é desatualizado. Há muita tentação em simplesmente substituir algo “velho” por uma nova tecnologia (ou modelo), mas a verdade é que o novo, deve ser encarado como uma adição e não substituição. Desta forma, é possível preservar o que comprovadamente dá resultado (e passou pelo “teste do tempo”) e estimular a introdução de novas práticas que, somadas às antigas, efetivamente vão colaborar para o enriquecimento do aprendizado humano.

O efeito Facebook e a diversidade

junho 6, 2016 § Deixe um comentário

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Há alguns anos comprei um boné do time de baseball New York Yankees na loja virtual do clube.  Nos meses seguintes, toda vez que navegava pela internet, os Yankees estavam ao meu encalço no canto da tela do navegador. Era um bastão assinado pelo Derek Jeter, um anel, uma toalha, camisas mil. Havia sido classificado e recebido um perfil: fã dos Yankees.

O mesmo acontece com os livros que compramos, sites que visitamos, música que ouvimos, filmes que assistimos e ideias que apoiamos. Tudo o que fazemos na rede é reforçado e validado, nunca desafiado. Esta é a realidade ao usarmos a rede social, em particular e a internet, em geral. Os algoritmos usados para analisar nosso comportamento buscam personalizar e customizar nossos gostos e não os contestar.

No final da década de 1980 e início da de 1990, a marca de roupas Benetton usava como slogan a frase “United Colors of Benetton”, em que pregava a diversidade. Hoje, as “cores” propagandeadas pelo nosso comportamento reduziram o interesse de boa parte dos usuários do ciberespaço a um tom apenas. O psicólogo Jonathan Haidt, autor de um excelente estudo a respeito de uma das mais antigas características da sociedade, o tribalismo (o estudo foi publicado no livro The Righteus Mind”) chama o processo de exacerbação desta característica de “Efeito Facebook” – “Facebook Effect” no original.

Ao se tomar consciência deste processo, vem a inevitável questão: como se livrar desta armadilha online?

O jornalista Marc Dunkelman, em seu interessante livro “The Vanishing Neighbor”, explora a interatividade social e seus efeitos em como, com quem e com que frequência nos comunicamos. Utilizando uma metáfora baseada na classificação dos anéis de Saturno (o planeta possui um complexo sistema de anéis, divididos em 3 níveis – interno, mediano e externo), o autor os relaciona com a proximidade dos relacionamentos de um indivíduo: o “anel interno” seria formado por aqueles como quem temos mais proximidade e os “anéis” “medianos” e “externos” representando conhecidos menos familiares e casuais. Dunkelman documenta uma dramática mudança cultural, onde a maior atenção dispensada por uma pessoa é dada aos membros dos “anéis” “internos” e “externos” em detrimento dos relacionamentos do nível mediano – aqueles com quem temos mais ou menos intimidade, mas que formam a maior variedade dos nossos conhecidos. Esta mudança atinge diretamente o que se convencionou chamar de “networking”, enfraquecendo a rede de contatos de uma pessoa e criando uma linha divisória que intensifica a polarização, uma vez que nos comunicamos mais com quem temos afinidade – os “internos” e com quem conhecemos apenas casualmente – os “externos” (as “conexões” ou “seguidores” das redes sociais). Como consequência, acabamos convivendo em um ambiente mais homogêneo e menos desafiador intelectualmente.

Bom, se a internet está desenhada a entregar mais do mesmo (qualquer que seja o mesmo), para se ter acesso à sua inesgotável diversidade, é necessário variar. Quanto mais abranger os seus interesses, mais possibilidade a pessoa tem de entrar em contato com ideias diferentes, trocar experiências (fortalecendo relacionamentos do nível mediano) e aumentar suas referências (facilitando a conexão do conhecimento).

O desafio que se coloca vai além de um feed não equilibrado de notícias ou do algoritmo de algum site. Trata-se de combater um tribalismo que existe há tanto tempo quanto a humanidade e que agora tem se enraizado no solo fértil da internet – o tornando nem tão fértil assim. Inovação vem da diversidade de ideias e do conhecimento que elas geram. Entrar em contato com elas, é responsabilidade de cada um individualmente. Uma frase que ouvi há vários anos marcou minha relação com a diversidade e com o conhecimento como um todo: “é preciso ter a consciência de que Shakespeare não virá até você, você é que precisa ir até ele”.

 

O caso Gawker e a democracia

junho 1, 2016 § Deixe um comentário

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Gawker é um site de fofocas, cujo slogan maroto é “a fofoca de hoje é a notícia de amanhã”. Seus posts, focados em celebridades e poderosos de todas matizes, provocam tanto indignação quanto tráfego ao site. Em 2012 publicou trechos de um vídeo sexual envolvendo o ex-lutador Hulk Hogan. O ex-lutador, indignado, processou o site por invasão de privacidade, ganhou a causa e o direito de receber cerca de US$ 140 milhões por danos à imagem. O criador do Gawker, Nick Denton, alega que a condenação os levará à falência e insiste no seu direito de publicar fatos que considera relevantes e de interesse jornalístico para a sociedade.

Peter Thiel é um dos fundadores do PayPal e um dos primeiros investidores do Facebook (faz parte do board da rede social). Em 2007, o mesmo Gawker publicou um pequeno post com o título “Peter Thiel é totalmente gay, pessoal”, causando furor e indignação de boa parte da comunidade tech e em especial do próprio Peter Thiel, que se sentiu extremamente ofendido. Em maio de 2016, descobriu-se que Peter Thiel contribuiu com US$ 10 milhões para as custas do processo de Hulk Hogan contra o Gawker.

O que o site fez com Hogan e Thiel foi deprimente, mas é preciso olhar a situação em perspectiva. Apesar de ser uma nova mídia, o Gawker é herdeiro direto da crença surgida no século XVIII de que o direito do público à informação é superior ao direito individual à privacidade. Também é herdeiro da prática democrática de causar desconforto aos poderosos – merecendo eles ou não o desconforto – como forma de atenuar e balancear o poder. Devemos lembrar que esta prática surgiu em decorrência das revoluções que destruíram o absolutismo, que por sua vez mostrou à humanidade que o poder absoluto corrompe de maneira absoluta. Foi esta crença também que criou o conceito moderno de democracia e o sistema de freios e contrapesos, que é um dos sustentáculos do Estado democrático de direito.

Muita gente boa acha que o Gawker tem mais é que acabar mesmo – como mostra este debate no twitter – inclusive o próprio Peter Thiel, que classifica sua ajuda às custas do processo como um caso de filantropia. Apesar de admirar o Thiel e em especial o seu ensaio publicado em 2009, sob o título “The Education of a Libertarian”, não posso relevar que neste mesmo texto ele declarou “eu não acredito mais que liberdade e democracia sejam compatíveis”.

Muita gente boa também “esquece” que o Gawker foi um dos primeiros veículos de comunicação a publicar posts a respeito da conta secreta de e-mail da Hillary Clinton, dos abusos sexuais praticados pelo humorista Bill Cosby e da contribuição de Hollywood ao fortalecimento dos abusos a mulheres, antes mesmo da “grande mídia” se interessar pelos assuntos.

A democracia moderna é um processo que ganhou impulso a coisa de 300 anos, é muito recente na história da humanidade (para uma visão geral da história da democracia, cheque este link). O significado de uma “imprensa livre” vai além de titãs como The New York Times, abarca todo tipo de publicação, inclusive tabloides e sites como o Gawker.

Estes últimos, causam tanto desconforto nos ditos mais esclarecidos porque refletem a sociedade em que vivemos do triunfo da cultura da celebridade e da imagem em detrimento do conteúdo. O filósofo René Girard, que desenvolveu de maneira mais extensa o conceito do “mecanismo do bode expiatório”, mostra o quão facilmente atribuímos a uma única pessoa (ou instituição) a causa de todos os nossos problemas (que na maioria das vezes são frutos das nossas próprias falhas). O Gawker foi transformado no “bode expiatório” da vez, mas seu desaparecimento por este motivo (e não pela sua falta de qualidade) causaria um mal irreparável à percepção atual em relação à democracia: a de que é aceitável calar vozes que nos incomodam.

Como ser um aprendiz online?

fevereiro 23, 2016 § Deixe um comentário

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Quando se “fala” em aprendizado online, a primeira “coisa” que vem à mente são os tipos de cursos comumente chamados de “cursos online”. Embora se tenha a impressão de que são, digamos, uma versão pré-formatada de e-learning, curso online pode ser desde um tutorial até palestras gravadas ao vivo e disponibilizadas posteriormente. Há “1 milhão” de possibilidades do que se pode fazer.

A postura de quem se utiliza de aprendizado online conta tanto quanto o tipo de “curso” escolhido. Os dois pontos principais aqui são o comprometimento com a oportunidade de aprendizado e a participação ativa no processo. “Correr atrás” é importante para se fazer qualquer coisa, em aprendizado online assume um caráter essencial. Como é o aprendiz quem “conduz” o processo, proatividade é a diferença entre aprender ou não.

Como já escrevi a respeito de autoaprendizado em outros textos, possivelmente soarei repetitivo. Algumas atitudes são fundamentais e o fato de aparecerem recorrentemente, em minha opinião, só reforça a sua importância. O cerne da questão aqui é aumentar o horizonte educacional, portanto:

Descubra suas preferências de aprendizado: todos temos necessidades e preferências pessoais. Conhecer as próprias, é fundamental para escolher o que funciona melhor para si e a abordagem mais apropriada. Alguns retém melhor o conhecimento de forma visual, outros funcionam melhor ouvindo. Com o aumento cada vez maior da velocidade de navegação, a internet permite diferentes possibilidades. Uma vez identificado o seu gosto, fica mais fácil escolher atividades e exercícios que oferecem o melhor retorno.

Se dê tempo para refletir: para reter e absorver o que se está aprendendo, é preciso ter a chance. Como o processo acontece no seu ritmo, a pior decisão possível é correr para passar para o próximo módulo. Refletir em um tópico visto e desenvolver a sua própria opinião a respeito dele, facilita a memória de longo-prazo. Isto acontece porque o conhecimento novo é associado a conhecimentos pré-existentes na “forma” de correlação de ideias. Entre cada aula ou atividade online, se permita um tempo para pensar sobre os pontos principais – há um termo em inglês para representar esses pontos que acho incrível, takeaways – e formar suas próprias conclusões sobre como aplica-los no mundo real.

Estabeleça metas pessoais: o centro de um aprendizado é o seu objetivo. Para que aprender um “truque” novo, se o antigo ainda funciona? A motivação pessoal exerce mais influência durante um aprendizado do que em qualquer outro momento. Não é fácil se manter em curso, por isso ter claro aonde quer chegar é fundamental. Mais do que uma visão em longo prazo, “aonde quer chegar” pode ser dividido em pequenas metas, que permitam acompanhar a sua evolução ao longo do caminho por meio de pequenos desafios ou autoavaliações.

Transforme o aprendizado em uma experiência social: aprendizado consistente não é um desafio solitário. Encontrar pessoas com interesses e ideias semelhantes em redes sociais ou em fóruns online, permite não apenas colaborar com “pares”, mas também se beneficiar com suas habilidades e insights – além de se cercar de outros aprendizes online com tanto (ou mais) vontade em aprender.

Desafie suas ideias e opiniões pré-existentes: um cara que não canso de citar é o Eduardo Giannetti, um economista de formação que se tornou (na minha opinião) um dos pensadores brasileiros mais originais. O Giannetti tem um livro chamado “O mercado das crenças” em que instiga o leitor com a defesa da “tese” de que só acreditamos no que queremos. Quem quiser se aprofundar, recomendo a leitura, mas o que quero sinalizar é a importância de não se “apegar” às próprias ideias e convicções. Esta atitude pode ser até boa para “transmitir credibilidade” (embora discorde), mas é péssima para o aprendizado. Seres-humanos geralmente tem aversão em “escutar” que algo que acreditam é incorreto ou “mal informado”. Certamente ninguém é “dono da verdade”, mas “duvidar” das suas ideias e opiniões pode “abrir” um mundo de novas oportunidades de aprendizado.

Se permitirmos a possibilidade de que algo que acreditamos, muitas vezes durante anos, ser questionável, podemos descobrir coisas novas sobre nós mesmos e o mundo. Isto abre a “ cabeça” e o “coração” para um aprendizado que nunca acaba.

Momento “Aha!”

fevereiro 16, 2016 § Deixe um comentário

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Para início de conversa, vale esclarecer que o título não tem conexão com a famosa banda dos anos 80. Escolhi porque me soa melhor do que “eureca”, por exemplo. O sentido é o mesmo, está relacionado àquela “hora” em que algo parece “clicar” na cabeça e o que era complicado, como em um passe de mágica, se descomplica. Aposto que em algum momento já aconteceu com todo mundo.

Quando estamos aprendendo algo, o momento “aha!” de tão esperado parece nunca chegar. Muitos se cansam e desistem no meio do caminho. Outros perseveram, mas encontram um processo tão repleto de frustações que aprender se torna sinônimo de sofrimento. Sei que muitas vezes conselhos como “siga em seu próprio ritmo”, apesar de corretos, tem efeito muito reduzido quando se está desiludido com a própria velocidade de aquisição de conhecimento.

É meio senso comum que perguntas são uma das melhores opções para se testar o entendimento. Mas elas também são uma das causas da desilusão com o próprio aprendizado quando propõe uma reflexão incompleta – e acredite, na maioria das vezes é esta a proposta. Isto porque a própria pergunta é incompleta. Ou é muito objetiva, ou é muito subjetiva, ou é simplesmente mal formulada. Para podermos refletir adequadamente a respeito de algum conteúdo – e estimular o tal momento “aha!” – devemos aprofundar 4 tipos (ou níveis) de questionamento (ou pergunta, se preferir):

O que este conteúdo diz?

Como este conteúdo funciona?

O que este conteúdo significa?

O que este conteúdo me inspira a fazer?

Vou abordar um pouco cada uma delas para poder contextualizar melhor (por exemplo, a pergunta 3, apesar de parecer, não levanta as mesmas reflexões que a pergunta 1).

O que este conteúdo diz?

Esta categoria de questionamento requer que se pense, literalmente, a respeito do conteúdo. É preciso focar tanto na ideia ou entendimento geral quanto nos detalhes-chave. Em literatura, por exemplo, é a famosa “interpretação de texto”. Entender o conteúdo em sentido literal é pré-requisito para que se possa, eventualmente, entendê-lo em níveis mais profundos.

É impossível alguém fazer qualquer tipo de inferência a respeito de algo se não entender o que aquilo quer dizer. Esta categoria é tão importante que gerou um dos pilares da Inteligência Artificial, a representação do conhecimento.

Como este conteúdo funciona?

Quando temos o entendimento literal do conteúdo, é hora de partirmos para o segundo nível de questionamento, o nível estrutural. Para facilitar o entendimento, vou usar como exemplo um conteúdo que tenha sido disponibilizado em texto (como este). Os seus questionamentos devem focar em vocabulário, escolha das palavras, estrutura do texto, habilidade do escritor (narrativa, recursos literários – como metáfora, por exemplo) e propósito.

A análise estrutural requer que se pense nas particularidades do conteúdo. Quanto mais entendemos as suas estruturas internas, mais entendemos as informações contidas nele. Quem conhece a respeito da hierarquia DIKW (comumente chamada de hierarquia do conhecimento) sabe que informação é dado contextualizado. Este nível procura exatamente esclarecer esta contextualização.

O que este conteúdo significa?

Este nível de questionamento lida com a análise inferencial e aborda as conclusões lógicas que se faz a partir do conteúdo. É o momento de se comparar conteúdos e ideias – relacionadas ou não – ao que se está aprendendo. Ao fazermos isso, estamos estimulando a formação da nossa própria opinião e argumentação em relação ao conteúdo utilizado para o aprendizado.

Mas atenção, embora tenha optado por não numerar os níveis de questionamento – para não dar a impressão de que são processuais – há uma certa relação com o grau de entendimento que temos do conteúdo. A análise inferencial é baseada na compreensão do conteúdo nos níveis literais e estruturais – não por acaso os níveis comentados anteriormente.

É realmente difícil responder a esse tipo de pergunta se não tivermos ideia do que o conteúdo diz, literalmente, ou como ele foi construído.

O que este conteúdo me inspira a fazer?

Quando se compreende profundamente algo, é natural que se queira agir, colocar para funcionar, colocar a mão na massa. Cresce a vontade em utilizar a informação ou a perspectiva desenvolvida. Este é o momento que temos a certeza de que aprendemos algo (e que chamei de “aha!”).

Mas é importante saber que nem todo mundo se inspira da mesma forma. Alguns se sentem impelidos a escrever algo a respeito, outros em aprofundar a pesquisa, outros em pensar em maneiras de tangibilizar, como por exemplo um produto ou negócio. Alguns querem participar de debates a respeito para testarem a sua convicção ou força do argumento. Não há modo certo e é isto que faz com que o aprendizado seja estimulante. É isto também que faz com que o aprendizado seja uma experiência pessoal. Ele nos “atinge” de maneiras diferentes.

E é também por isso que alguns (como este que escreve) defendem que o aprendizado seja estimulado por formas diferentes das tradicionais (também conhecidas como formais). A força do aprendizado formal só é potencializada quando incluímos o aprendizado informal e o autoaprendizado na equação. É bom aprender com o professor. Mas também é bom aprender com o Bill Gates, com o Steve Jobs, com o John Lennon e com o Zé das Couves, que vende verdura ali na esquina.

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