O futuro da indústria tech

novembro 10, 2016 § Deixe um comentário

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A indústria da tecnologia defendeu por anos o argumento de que para se ter uma economia baseada na inovação, era preciso que se estimulasse a educação, o conhecimento aplicado à propriedade intelectual e o multiculturalismo. Isto impactou diretamente em políticas públicas e legislação de diversos países em relação à organização e às metodologias de seu sistema educacional, proteção à propriedade intelectual e estímulo ao desenvolvimento de pesquisas científicas (que geram propriedade intelectual) e em políticas de imigração (em especial as ligadas à concessão de visto de trabalho para os chamados skilled workers).

Os EUA, como uma das grandes forças impulsionadoras da indústria tech, sempre foram vistos como determinante para a definição das posturas deste mercado no mundo todo. É natural então, que uma presidência Trump – potencializada pelo Brexit – não podemos esquecer que o Reino Unido é o segundo produtor mundial de propriedade intelectual, atrás apenas dos EUA, leve a uma reavaliação estratégica da área em relação as suas políticas. Já começaram a circular e-mails pelo Vale do Silício, propondo o reposicionamento para a defesa do corte de impostos para a área e o comprometimento em relação à repatriação de divisas.

Entendo a postura e reconheço a necessidade de reposicionamento – em especial se levarmos em consideração que Trump declarou em campanha que iria iniciar uma ação antitruste contra a Amazon e prometeu forçar a Apple a fabricar seus produtos nos EUA. Mas um dos argumentos mais poderosos das empresas de tecnologia em relação à sua própria importância, sempre foi o fato de que suas metas não eram apenas financeiras, mas abarcavam a construção de um futuro progressista. Sim, queriam dinheiro, mas também queriam construir um mundo melhor em termos filosóficos e democráticos – protegiam a educação e o conhecimento como modo de empoderar as pessoas e estimulá-las a quererem se tornar mais inteligentes e cultas. A lógica era que pessoas mais inteligentes tinham mais possibilidades de inovar.

Thomas Friedman – o autor do livro “O Mundo é Plano”, que propiciou muita da base conceitual para os argumentos defendidos pela indústria tech – escreveu sobre o resultado das eleições americanas, no texto intitulado “Homeless in America”, que o chamado “aprendizado para a vida toda” (no original lifelong learning) poderia ser uma fonte inesgotável de stress para algumas pessoas.

O risco que esta visão de mundo coloca é: se o aprendizado pode fazer mais mal do que bem e se algumas pessoas, não apenas o rejeitam, mas agem conscientemente para impedir a formação de um ambiente que estimule o desenvolvimento da sua fonte (o conhecimento), por que priorizar a educação?

40% das pesquisas científicas realizadas pelo Reino Unido eram financiadas pela União Europeia (rejeitada pela maioria dos britânicos). Facebook e Twitter têm sido apontados como causadores do declínio do jornalismo e da irrelevância dos fatos (e de quebra contribuído para a expansão do trolling, racismo e misoginia que caracterizaram a campanha do agora presidente Trump). O crescimento de um sentimento anti-tech pode, de verdade, mudar a direção que as políticas educacionais vinham tomando nos países desenvolvidos (que queira ou não, dão o tom para o restante do mundo).

O efeito colateral pode ser a criação de uma elite intelectual tecnológica – porque a indústria continuará e precisará de pessoas que tenham a habilidade de criar propriedade intelectual. Mas, talvez o sonho de democratizar esta habilidade tenha acabado.

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Inteligência Artificial e o mercado de trabalho

outubro 7, 2016 § 1 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; e o terceiro, abordando as tendências. Pretendo dedicar este e o próximo à análise do impacto em duas áreas de grande interesse: o emprego e ambiente de trabalho e a educação.

O mercado de trabalho tem sido historicamente influenciado pela Inteligência Artificial via tecnologias digitais que permitem a criação de rotinas ou automação de tarefas como planejamento de utilização de recursos, sistemas de informação e análise para supply chain, CRM ou knowledge management systems, dentre outros. Por conta deste enfoque em rotina, trabalhos de nível médio têm sido mais impactados do que os de nível alto e baixo. Vale lembrar que estes “níveis” se referem à habilidade necessária para realizar uma tarefa, que por sua vez, se reflete em nível de escolaridade. Um bom modo de visualizar esta realidade é pelos gráficos publicados pelo The New York Times em 2014, mostrando como a recessão havia impactado a economia e modificado o mercado de trabalho (são 255 gráficos interativos que dão um panorama bem abrangente e que podem ser acessados por este link).

Como comentei no primeiro texto desta série, acredita-se que IA possa aumentar o escopo do que é considerado tarefa de rotina. Um exemplo neste sentido nos é dado pelos pesquisadores Dana Remus (University of North Carolina) e Frank S. Levy (M.I.T.), no artigo acadêmico “Can Robots Be Lawyers? Computers, Lawyers, and the Practice of Law”. Como já se intui pelo título, trata-se do impacto atual de IA na automação de algumas práticas jurídico-legais, como a permitida por algoritmos que fazem extração de informações de processos jurídicos e topic modeling – é o termo usado para a tarefa de descobrir e registrar uma grande quantidade de arquivos e documentos com base em informações temáticas pré-definidas – vale dizer que é feito através de métodos estatísticos que analisam as palavras dos textos originais para descobrir seus temas, como estes temas estão ligados uns aos outros e como eles mudam ao longo do tempo. Isto tem influenciado o tipo de trabalho feito por advogados recém-formados nos EUA, que anteriormente começavam as suas carreiras fazendo, guardadas as devidas proporções, o que estes algoritmos fazem hoje.

Também é esperado que IA possa influenciar no tamanho e na localização da força de trabalho. Muitas organizações são grandes porque precisam realizar funções que são escalonáveis apenas pela adição de recursos humanos – seja “horizontalmente” em mais áreas geográficas, seja “verticalmente” em níveis hierárquicos. Ao realizar mais funções, a Inteligência Artificial muda a definição do que significa escalonar, não a relacionando mais a aumento de “tamanho”. Mas nem tudo é ameaça, IA também deverá criar postos de trabalho, especialmente em setores que necessitam de propriedade intelectual, fazendo com que certas tarefas fiquem mais importantes e criando novas categorias de emprego ao permitir novos modos de interação.

Sistemas de informação cada vez mais sofisticados (sobre o assunto recomendo muito o livro de Laudon & Laudon, “Management Information Systems”, já na sua 13ª edição) têm sido usados para criar novos mercados e reduzir barreiras de entrada, permitindo o surgimento de apps como Airbnb e TaskRabbit, por exemplo. Uma comunidade crescente de pesquisadores tem se dedicado exclusivamente a estudar como se pode usar a IA na criação de novos mercados e em como fazer os mercados atuais operarem de maneira mais eficiente, levando a crer que a sua influência, muitas vezes disruptiva, está apenas no seu início.

Apesar da IA poder reduzir o valor de bens de consumo e serviços (ao realizar tarefas que necessariamente demandariam um ser-humano) e desta forma contribuir para o aumento da capacidade de consumo individual, é inegável que a possível redução de vagas de trabalho levanta mais preocupação do que os ganhos econômicos difusos. Com isso, IA acaba sendo “culpada” mais por ameaçar o emprego do que bem vista pela sua capacidade de melhorar a qualidade de vida.

É verdade, porém, que gradualmente o avanço na inteligência de máquinas irá permiti-las “invadir” a maioria dos mercados de trabalho, exigindo uma mudança no tipo de atividade realizada por humanos e que os computadores serão capazes de assumir. Acredita-se que os efeitos econômicos da IA sobre os chamados empregos humanos cognitivos (aqueles considerados anteriormente na era industrial como “trabalho de escritório”) será análogo aos efeitos da automação e robótica no trabalho de fabricação industrial, em que operários acabaram perdendo empregos mesmo possuindo conhecimentos técnicos, muitas vezes especializados, perda esta que impactou negativamente em seu status social e na sua capacidade de prover para suas famílias. Com a mão-de-obra se tornando um fator menos importante na produção em comparação ao capital intelectual e à capacidade de usá-lo para gerar valor, é possível que a maioria dos cidadãos possa ter dificuldades em encontrar um trabalho que pague bem suficientemente para manter um padrão socialmente aceitável de vida.

Esta é uma possibilidade real e influencia, dentre outras coisas, em curto prazo, na forma como o nosso sistema educacional se organiza. Educação, treinamento e criação ou readequação de bens e serviços que necessitem mais de intervenção humana podem ajudar a mitigar efeitos econômicos negativos. De qualquer forma, é imprescindível que comecemos a nos atentar às competências necessárias para o trabalho do século XXI e adequar nosso sistema educacional para formar cidadãos mais capacitados dentro de uma realidade diferente da industrial (quem se interessar mais sobre o assunto, ano passado publiquei 3 textos sobre o tema, que disponibilizo neste link).

Em longo prazo, será preciso rever a rede de segurança social atual e evoluí-la para atender um possível contingente maior de pessoas e ajudá-las a se reintegrarem em uma sociedade mais intelectual do que manual. Países como a Suíça e a Finlândia já começaram a considerar ativamente esta nova realidade e iniciaram um processo de adequação de suas sociedades – que começou, de maneira não surpreendente – pela reformulação de seus sistemas educacionais, privilegiando o desenvolvimento da habilidade de metacognição, domínio de idiomas (em especial da língua inglesa, pelo fato da maior parte do conhecimento humano estar registrado neste idioma) e um currículo baseado em STEM (acrônimo em inglês para Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática) associado ao “método” grego de “arte liberal” (quem quiser mais detalhes do conceito, disponibilizo um link de outro texto que escrevi sobre o tema) por se entender que é uma maneira eficiente de adequar a forma de pensar para uma mentalidade mais direcionada à criação de propriedade intelectual, em que se destaca a conexão de conhecimentos – de forma mais abrangente – e a imaginação – para atuar criativamente na sociedade e gerar inovação.

Aqui vale uma explicação adicional, pois o tema gera bastante interpretação equivocada. Foco em STEM não é a mesma coisa que foco em ciências exatas (e menos ainda, não foco em ciências humanas). É consenso, ao menos no caso da matemática, que a matéria ensinada na maioria das escolas é um reflexo pálido da matemática que verdadeiramente apaixona (aquela que, parafraseando Michael Atiyah, identifica e lida com problemas que são ao mesmo tempo interessantes e solucionáveis). No decorrer da revolução industrial nos esquecemos de que matemática também é arte – e não me refiro à geometria, como aqueles cujo coração se agita com a visão dos fractais pode supor inicialmente – me refiro à emoção que a matemática evoca. A satisfação de transformar o desconhecido em conhecido é imensa e também profundamente inata à “disciplina” em questão. A triste ironia da política de educação em relação à matemática é que na tentativa de aproveitar o nosso potencial humano para o raciocínio e resolução de problemas – habilidades vitais para o futuro da nossa economia – os formuladores de políticas públicas (assim como os formadores de opinião) negligenciam a mais importante de todas as verdades matemáticas: ela também é arte e deve ser tratada como tal.

Tsunami digital

agosto 25, 2016 § Deixe um comentário

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Confesso que queria encontrar um título mais impactante – pensei mesmo em chamar de “a quarta revolução industrial” – mas creio que a comparação seria limitada (e incoerente com a observação sociológica que indica a mudança de uma sociedade industrial para uma sociedade baseada no conhecimento). Procurando por uma metáfora, fiquei com a definição do Klaus Schwab (presidente do Fórum Econômico Mundial) – tsunami – se vê pequenos sinais à beira-mar e de repente a onda gigante te engolfa. O mundo digital do futuro (próximo), conduzido pela inteligência artificial, internet das coisas e (não canso de repetir, o cada vez mais famoso) big data têm promovido mudanças tão rápidas e densas que pode ser difícil dar um passo atrás e tentar entender o fenômeno. De fato, as transformações têm um potencial tão esmagador, que ao invés de surfar as ondas, podemos, de repente, nos encontrar “levando um caldo”.

Recomendo a leitura do relatório “Technology Tipping Points and Societal Impact”, publicado pelo Fórum Econômico Mundial, com as tendências, cronograma e o impacto esperado na sociedade promovido pelos 3 condutores mencionados no parágrafo anterior. Quem quiser se preparar para a leitura das 44 páginas do relatório, faço um apanhado geral a seguir do que consta nele. Antes, penso ser necessário dar uma pequena explicação a respeito do motivo pelo qual se “bate” tanto na tecla da importância da tecnologia.

A palavra-chave do “mundo” em que vivemos hoje é interconexão. “Globalização”, “sociedade pós-moderna” e outros termos obscuros que se encontra por aí, tem na sua semântica a integração – seja ela de mercados, de pessoas, de culturas, de países, etc. Tudo é interligado: tecnologia, segurança, crescimento econômico, sustentabilidade e identidades culturais. A mudança tecnológica não é um fenômeno isolado, faz parte de um ecossistema complexo que compreende negócios, ações governamentais e as suas dimensões sociais. Por exemplo, para um país fazer um ajuste para o novo tipo de competição orientada pela inovação e criação de propriedade intelectual, todo o ecossistema tem de ser considerado – não é à toa que no ano passado a Finlândia reformulou o seu sistema educacional com foco no estímulo ao autoaprendizado e embasado principalmente pelo uso da tecnologia e o acesso à internet. Então, se algo muda (ou está mudando constantemente) como no caso da tecnologia, todo o sistema precisa se adaptar para manter-se sustentável.

Sem mais delongas, o que o relatório aponta pode ser resumido, “Zagallomicamente”, em 13 pontos principais:

1) Tecnologias usáveis e implantáveis: alguém se recorda dos tijolões que eram os celulares nos anos 90? E dos diminutos do início dos anos 2000? Por volta de 2025 podemos olhar os smartphones da mesma maneira. Há um certo consenso de que os primeiros celulares implantáveis estarão disponíveis no mercado dentro de 9 anos. Há mais consenso ainda em relação às roupas conectadas à internet.

2) Presença digital: há uns 15 anos, ter “presença” digital significava possuir uma conta de e-mail. Hoje, até nossos avós possuem um login no Facebook, no Twitter ou mesmo um site pessoal. Em 10 anos, cerca de 90% das pessoas no mundo terão alguma forma de presença digital. Com isto, pode-se concluir que 90% da população mundial estará conectada na internet. Não é pouca coisa em relação ao conceito de interconexão que comentei anteriormente.

3) A visão como nova interface: não sei quantos dos que me leem usam óculos. Eu pessoalmente, os uso desde os 13 anos. O que meus olhinhos míopes não esperavam é pela informação de que por volta de meados da próxima década, 10% de todos os óculos do mundo também estarão conectados à internet. Isto quer dizer acesso a apps (ou o que for a onda na época) literalmente ao alcance da vista. Também significa acesso e produção de dados em movimento.

4) Computação onipresente: esta tem a ver com a presença digital (ponto 2). É uma informação complementar. Hoje, por volta de 57% das pessoas do mundo estão conectadas à internet. 90% de conexão também significa a presença quase total dos computadores na vida do ser-humano. Não é por acaso que a inteligência artificial tem estado cada vez mais no centro da atenção de quem cria propriedade intelectual e que conceitos como machine learning, ex-machina e similares veem se tornando pop.

5) Tecnologia móvel: em português brasileiro, “combinamos” de chamar os telefones celulares de “celulares”. Mas em outras praias eles são chamados de telefones móveis e chamo a atenção para a palavra “móvel”. A mobilidade elevou a internet a outro patamar, e não vai perder força ou importância no futuro próximo. Pode-se esperar dispositivos mais sofisticados, mas sempre permitindo mobilidade.

6) Armazenamento para “geral”: em carioquês, para “geral” quer dizer para todos. Em 10 anos, 90% dos que tem acesso à internet, também terão armazenagem ilimitada e gratuita nas “nuvens”. Daqui a pouco quase ninguém terá que se preocupar em apagar foto ou vídeo porque acabou o “espaço” no celular.

7) A internet das coisas e para as coisas: óculos, roupas, eletrodomésticos e acessórios. Durante a próxima década, a previsão é que haja 1 trilhão de sensores conectados ao que usamos normalmente. Espera-se que estes sensores nos ajudem a melhorar a segurança (de alimentos à aviões), aumentar a produtividade (o que quer que isto signifique) e nos ajudar a administrar nossos recursos de maneira mais eficiente e sustentável (mesmo porque sempre precisamos de uma utopia).

8) Cidades e casas inteligentes: alguns hoje já são afortunados o suficiente para ter um ou outro eletrodoméstico conectado à internet (tipo uma smart TV ou um sistema de som). As previsões para a próxima década é levar cerca de 50% do tráfego de internet de uma residência para dispositivos ou aparelhos domésticos como frigideiras, geladeira, ar-condicionado, sistemas de segurança, dentre outros. O impacto em cidades deve-se dar principalmente no controle de sinais de trânsito e transporte público.

9) Big data significa big insight: praticamente todos os países do mundo promovem censos governamentais, mas eles são todos mais ou menos da mesma maneira – ou o cidadão recebe pelos correios ou vai um funcionário até a residência. A previsão é que até 2025, pelo menos 1 governo no mundo já tenha substituído seu processo de recenciamento por análise de dados em fontes geradoras ou armazenadoras de big data.

10) Robôs e o ambiente de trabalho: não é segredo de que algumas indústrias funcionam a base de robôs, mas o quanto deles estarão presentes no ambiente de trabalho, digamos, mais administrativo? Há uma previsão de que nos próximos 10 anos, cerca de 30% das auditorias corporativas sejam feitas por robôs. Alguns acreditam que seja também possível lançar neste prazo o primeiro farmacêutico robô.

11) Moeda digital: hoje cerca de 0, 025% do PIB mundial é negociado via blockchain (quem não está habituado com o termo, é uma espécie de “livro-razão” – ou razonete – em que se registra as transações em bitcoin ou similares). Alguns acreditam que esta porcentagem possa chegar a 10% do PIB mundial até 2025 (embora não seja muito crível). Mas muito provavelmente algum governo já estará coletando impostos via blockchain.

12) Economia compartilhada: em 2013 quando a consultora April Rinne causou “furor” em Davos ao falar sobre economia compartilhada (ou economia circular), pouca gente tinha familiaridade com o termo. Hoje, Uber e Airbnb fazem parte do clube do bilhão. Esta tendência não deve perder força na próxima década.

13) Impressora 3D: é considerada um dos “pilares do futuro da manufatura”. O epíteto já diz tudo. Acredita-se que em 10 anos, 5% dos manufaturados serão “impressos” em 3D.

Sei que o texto é longo, se você chegou até aqui, agradeço pela companhia.

O futuro da educação

janeiro 26, 2016 § Deixe um comentário

Não são poucos os que afirmam que “as perguntas são mais importantes que as respostas” – uma rápida pesquisa pelo Google aponta “aproximadamente” 18.700.000 resultados – somente para a frase em português. Seguindo essa premissa a Bright, publicação online baseada na plataforma Medium e que recebeu aporte financeiro de ninguém menos que o fundador da Microsoft (por meio da The Bill & Melinda Gates Foundation), fez a seguinte pergunta a alguns educadores participantes do TED-Ed Innovative Educators: “como a escola vai estar em 2050?”.  Como para a maioria das pessoas, conscientemente ou não, a escola está diretamente ligada à educação, a pergunta pode ser entendida como uma previsão (ou “jogo de adivinhação”) a ser checada daqui a 34 anos a respeito do próprio futuro da educação.

Como de se esperar, as respostas variam de “não vai mudar muito” até “será completamente diferente” (quem quiser pode checar AQUI). O interessante, para mim, não são as respostas em si, mas o que se pode subentender por elas. Dos que responderam que alguma mudança virá, o fazem sob 3 premissas básicas: uso maciço da tecnologia, criatividade como habilidade profissional desejada e uso prático do conhecimento como forma de aprendizagem.

Scott Teplin, um dos colaboradores da Bright, captou bem as 3 premissas em algumas ilustrações que replico abaixo. A sala de aula pode se transformar no próprio colégio.

Pátio do recreio

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Illustration by Scott Teplin

Cafeteria da escola

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Illustration by Scott Teplin

Exercícios de “futurologia” à parte, o que liga estas 3 premissas (que na minha opinião são válidas) é a capacidade de se propor desafios para o aprendiz. Uma das formas de estimular desafios é utilizando os campos de conhecimento formadores do acrônimo em inglês STEM (ciência, tecnologia, engenharia e matemática). Uma das razões do enfoque nestes campos é a eficiência deles em estimular a imaginação e o engajamento pela prática.

É claro que o simples fato de disponibilizar as disciplinas não irá gerar desafio algum por si só. O que faz diferença é a forma como as disciplinas são implementadas. A organização MESA USA (Mathematics, Engineering, Science Achievement), que desde 1970 advoga em favor das disciplinas STEM e já ajudou, através de seus programas, milhares de estudantes a se transformarem em cientistas, engenheiros e matemáticos, investiu mais de um ano de trabalho e de recursos financeiros desenvolvendo “desafios” para estimular o aprendizado em STEM e compartilhou 5 estratégias que podem ser aplicadas para quem quer construir os seus próprios desafios de aprendizado.

1) Faça algo pessoal: escolha temas que possam se relacionar pessoalmente com você (ou com os aprendizes). A MESA escolheu, por exemplo, o desenvolvimento de próteses de baixo custo, porque conecta a engenharia a uma questão relevante. Segundo David Coronado, presidente da organização, “vários estudantes veem de campo de refugiados ou de países com pouco acesso à serviço médico e medicamentos”. Como possuem histórias pessoais envolvendo o tema, percebem imediatamente o benefício que seu trabalho pode gerar, desta forma se conectam a ele com mais facilidade.

2) Procure conselhos e opiniões: a organização se consultou com especialistas quando estava desenvolvendo seus desafios para poder construí-los de maneira autêntica. Para o desafio das próteses, buscaram conselhos da associação de veteranos de guerra e de médicos que trabalham com amputados. Desta forma, puderam direcionar os estudantes a implementarem os mesmos testes que são implementados por profissionais que desenvolvem próteses.

3) Faça pequeno: quando se desenvolve projetos com objetivos educacionais, é preciso lidar com situações pouco comuns às instituições de ensino, como por exemplo, estocar os produtos criados. A solução encontrada pela MESA foi a construção de próteses em tamanhos reduzidos, mas que pudessem ser fabricadas em tamanho normal se fossem entrar em uma linha de produção de verdade.

4) Faça barato: definir um limite das despesas força quem desenvolve um “produto” a ser criativo para reutilizar e “reimaginar” materiais. No caso dos protótipos, os estudantes foram orientados a usar o lixo reciclável – metais, plásticos e vidros são a matéria-prima dos protótipos, não há motivo para desperdiçar o que outros não querem mais. Modelagem e protótipos são usados para comunicar o que o “inventor” está pensando, isto está relacionado à experimentação, à construção e a “brincar” com as ideias e não com o uso do “material certo”.

5) Pense “low-tech”: apesar de ser um dos componentes do STEM, a organização deliberadamente evitou soluções de tecnologia em seu desafio de próteses. “Nós não queremos passar seis meses ensinando robótica aos alunos “, afirmou Coronado. Em vez disso, a ênfase foi no processo de design thinking.

É preciso engenhosidade, vontade em construir, aceitação da falha e certeza de que implementar o conhecimento é tentar novamente. Estas atitudes estão intimamente ligadas ao sucesso de quem quer implementar a sua propriedade intelectual. Se conseguirmos estimulá-las via nosso sistema educacional, não importa como ele seja em 2050, vai ter cumprido o papel que se espera em uma sociedade baseada no conhecimento.

 

A inevitabilidade da tecnologia

outubro 20, 2015 § Deixe um comentário

Uma questão que tenho ouvido com frequência é a seguinte: “é inevitável o uso da tecnologia na educação”? Como toda pergunta relevante, a resposta não é simples. Do modo como vejo, a resposta é sim e não. No longo prazo sim, é inevitável – e explicarei porque daqui a pouco. No curto e médio prazo, não. Não apenas não é inevitável, como é evitável – obviamente aceitando-se pagar os “custos” sociais que essa decisão acarreta mais adiante.

No longo prazo é inevitável por conta de uma pequena invenção feita a mais ou menos 30 anos, a internet. Ainda não nos damos conta do impacto total dela – creio que no futuro a internet irá inclusive nos modificar biologicamente – mas alguns dos seus impactos já são claramente notados, em especial os que envolvem o nosso comportamento social. Em educação, o seu maior impacto – na minha opinião – é na percepção do que significa ser um professor. Explico: antes da internet, professores (e centros educacionais) eram verdadeiramente as fontes principais de distribuição de conhecimento. Não mais. Obviamente esse tipo de mudança tem seus pontos negativos e positivos, e causa toda sorte de reação a ela, mas se servir de consolo – também na minha opinião – a importância do professor não será diminuída.

Outro grande impacto da internet na educação foi a elevação da importância de uma característica pessoal – que embora admirada, não era considerada essencial pela sociedade – a capacidade de autoaprendizado (na minha época de criança esse pessoal era chamado de “autodidata” e tinha uma áurea de genialidade). É preciso ter em mente que com centros de distribuição de conhecimentos como escolas, universidades e professores, realmente a capacidade de autoaprendizado podia ser relegada a segundo plano. Não mais.

Um dos pontos positivos que a internet possibilitou pelo autoaprendizado foi a diminuição do custo (absurdamente caro) de um aprendizado baseado essencialmente em ambientes formais. Isto dá uma capacidade de monetização a esta habilidade e poder “contar” algo em termos de “grana”, facilita o entendimento da sua relevância – principalmente quando se pode “guardar” o que se conseguiu economizar “estudando por conta própria”. Também é essa capacidade de monetização que possibilita alguém com esta habilidade “valer” mais para aquela entidade meio abstrata, o mercado.

A elevação da importância do autoaprendizado também impacta positivamente em outro tópico de grande interesse para qualquer sistema educacional, a qualidade do seu aprendizado (e é aí que está a importância – não diminuída – do professor – no estimulo desta habilidade alçada a novo patamar – a habilidade de “aprender a aprender”). Qualquer sociedade que já experimentou (ou experimenta) um processo de universalização do seu sistema educacional tem uma característica em comum: a perda da qualidade do seu ensino e aprendizado. Embora natural, é claro que não se pode “cruzar os braços” e não se fazer nada em relação a isto. Algumas sociedades optaram por definir um padrão mínimo aceitável de qualidade e estimular o aparecimento de “centros” de excelência educacional, acessíveis pelo mérito (sabemos que não só, mas também). É um caminho viável e testado – como dizem em inglês, “a sure bet”.

A outra opção é o estímulo ao autoaprendizado, embasado principalmente pelo uso da tecnologia e o acesso à internet. Podem ter a certeza de que está opção já está sendo testada – Finlândia, Canadá, Austrália, alguns estados norte-americanos, Japão, Singapura, Coréia do Sul, alguns locais da China, enfim, a lista é grande. É por esta razão que considero inevitável, no longo prazo, o uso da tecnologia na educação.

Bom, voltemos agora ao curto e médio prazo. Como citei no início do texto, ao se considerar o curto e médio prazo, não apenas não é inevitável como é possível se evitar deliberadamente a tecnologia para fins educacionais. Depende essencialmente da ideologia dos que detêm o poder de tomar ou influenciar essa decisão social (em especial as autoridades públicas, mas também os “formadores de opinião” da sociedade civil e a própria sociedade), da forma de pensar desse pessoal e, principalmente, da importância que dão ao conhecimento.

Citei também no início do texto “custos sociais”, que custos são estes? O século XXI é o “século do conhecimento” – obviamente este é um “chavão”, quem gosta de história pode nomear diversos “séculos do conhecimento” antes do atual – mas este tem uma característica peculiar. Nunca foi tão fácil criar e disponibilizar o conhecimento. Também nunca foi tão fácil “cobrar” por isso – principalmente porque a aplicação prática do conhecimento (também conhecida pelo termo “know-how”) tem uma alta capacidade de monetização. Isto quer dizer que é possível fazer a inovação virar “produtos” ou “negócios” mais facilmente. Quem conseguir estimular consistentemente o uso do autoaprendizado pela sua sociedade irá levar vantagem no “mercado” global, uma vez que terá mais capacidade de gerar consistentemente inovação e entregá-la “embrulhada pra presente”. Os lugares que citei levam vantagem por terem visualizado essa possibilidade antes e saído na frente. Os demais, terão que “correr atrás”. E a distância que deverão “tirar” dos que saíram a frente dependerá do quanto demoraram para aceitar a inevitabilidade da tecnologia.

Learning Analytics – parte 1

outubro 6, 2015 § 1 comentário

Citei anteriormente o termo “aprendizado analítico”, minha tradução para “learning analytics”. Ainda que a análise de dados gerados por aprendizes não seja lá uma coisa nova, o conceito de “learning analytics” só ganhou amplo apoio entre pesquisadores e profissionais da educação recentemente.

Quando se ouve falar desse termo em inglês, “analytics”, a primeira coisa que alguém familiarizado com ele pensa é no rastreamento de visitas em um website (seja ele um e-commerce, um blog ou a página da empresa em que trabalha).  O “learning analytics” usa esse tipo de dados combinados com a performance do aprendiz e com modelos analíticos para verificar como eles aprendem e como se pode melhorar essa experiência de aprendizado.

O que pode fazer?

  • Previsões a respeito de performances futuras, baseadas em padrões passados de aprendizado.
  • Intervir quando se perceber diferenças no padrão de comportamento do aprendiz que possam sinalizar dificuldades e direcionar feedbacks que possam ajudá-lo.
  • Personalizar o processo de aprendizagem de cada aprendiz, usando seus pontos fortes e encorajando melhorias.
  • Adaptar estilos de ensino e de aprendizado via socialização, modelos de aprendizagem e tecnologia.

O modelo é excelente para detectar dificuldades de aprendizado via a performance. Isto é feito da seguinte maneira:

  • Reconhecimento de demonstração de frustração, por exemplo em mensagens deixadas no ambiente virtual.
  • Diminuição do tempo médio de utilização e atividade no ambiente virtual.
  • Longos intervalos entre logins.
  • Distinção entre “chute” e conhecimento em respostas de múltipla-escolha.

Um dos motivos pelos quais o conceito demorou a ser aceito, foi porque ele “desafia” outro conceito muito popular na área de educação, a hipótese do aprendiz eficiente – “efficient learner hypothesis” (ELF)  – que considera que todos os aprendizes começam em um nível igual – daí a prática do nivelamento educacional – e progridem de forma similar – daí a organização dos alunos em turmas e séries.

Por considerar essencial abranger a discussão em relação ao nosso sistema educacional, adaptei um infográfico para facilitar a compreensão do processo de funcionamento do “learning analytics”.

LearningAnalytics

Disponibilizei um pdf do infográfico na seção Publicações para download gratuito. No próximo post pretendo abordar como o conceito pode afetar o futuro do nosso entendimento a respeito do que é educação.

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