Tag: educação

  • Por que a educação chega atrasada?

    Por que a educação chega atrasada?

    Estou lendo o livro Educação e emancipação, do Theodor Adorno. É uma coletânea de textos. E pensei em trazer aqui uma reflexão a partir de um deles, intitulado Televisão e formação.

    O texto é uma conversa entre o Adorno e o professor Hellmut Becker.

    E eu fico pensando que toda vez que surge uma tecnologia nova, a gente repete mais ou menos o mesmo gesto: primeiro ignora, depois demoniza, depois naturaliza. E só muito tarde resolve ensinar.

    No texto sobre televisão, o Adorno e o Becker estão falando de outra coisa, mas ao mesmo tempo estão falando exatamente disso. Eles não dizem que a televisão é má em si. O que eles apontam — e isso me chama muito a atenção — é o risco de uma geração começar a formar imagens do mundo antes de viver o mundo.

    Vou ler o trecho que motivou essa conversa:

    Becker — Posso sugerir uma versão bem direta da questão? Penso que no fundo existe o perigo de os jovens procurarem imaginar o amor, por exemplo, tal como ele é apresentado na tevê, isto é, assumam para relações humanas muito diretas representações estereotipadas antes que eles mesmos as tenham vivido. E que em seu próprio desenvolvimento procedam fixados em representações estereotipadas.

    Quando o Becker fala do amor aprendido pela televisão, o problema não é o amor. É o modelo. É o fato de alguém chegar à própria experiência já ocupado por imagens prontas, por roteiros prévios, por expectativas que não nasceram do contato, mas da repetição.

    Explico melhor: uma criança cresce assistindo, na televisão, que o amor verdadeiro envolve sofrimento antes do “felizes para sempre”. Quando essa pessoa encontra um amor em que não há sofrimento, ela pode achar que aquilo não é amor de verdade. Que está faltando alguma coisa. O modelo antecede a experiência.

    E aí eu começo a pensar: isso não é só televisão. A televisão foi um caso. Depois veio o computador. Depois a internet. Depois os algoritmos. Agora, a inteligência artificial.

    E o padrão parece o mesmo. A tecnologia entra na vida cotidiana com uma força enorme, moldando percepção, linguagem, desejo — mas a educação chega sempre atrasada. Como se ensinar sobre o meio fosse opcional, e não parte da formação básica.

    A gente não ensinou a ler televisão. Não ensinou a perceber que enquadramento, montagem, repetição, estereótipo são formas de linguagem, e que linguagem carrega discurso. Depois, não ensinou computação como forma de pensamento, apenas como ferramenta. Não ensinou algoritmo como lógica que organiza o mundo, só como algo técnico, distante. E agora, diante da inteligência artificial, parece que estamos prontos para repetir tudo de novo.

    Porque a IA já está produzindo texto, imagem, decisão, sugestão, resposta. Já está ocupando o lugar do “como se faz”, do “como se escreve”, do “como se pensa”. E a pergunta não é se isso é bom ou ruim. A pergunta é: o que acontece quando alguém aprende a imaginar antes de aprender a compreender? Ou ainda: o que acontece quando alguém passa a sentir algo com máquinas antes de viver essas experiências no mundo?

    Talvez o risco seja o mesmo que Adorno apontava: não o uso da tecnologia, mas a fixação. A cristalização de formas. A substituição da experiência por modelos. A troca do processo pelo resultado.

    E aqui entra um ponto central da educação. Existe hoje um discurso muito forte quando se fala em implementar IA: “precisa acelerar”, “precisa aumentar a eficiência”, “precisa reduzir o tempo gasto”. Mas, quando a gente fala de aprendizado, o tempo gasto é necessário. Os estudantes precisam viver esse tempo. Os erros, as horas, a demora fazem diferença.

    Se antes o jovem aprendia o amor pela televisão, agora talvez aprenda o pensamento pela IA — e talvez até o sentimento. Não porque a IA pense ou sinta, mas porque ela entrega formas prontas de pensamento e oferece exatamente aquilo que a pessoa quer sentir. E sem educação crítica, sem alfabetização nesse novo meio, a gente corre o risco de formar sujeitos que operam sistemas sem nunca atravessá-los.

    No fundo, a discussão continua sendo sobre emancipação. Sobre formar pessoas capazes de perceber o que as forma. Capazes de olhar para o meio, e não apenas através dele. Capazes de usar a ferramenta sem confundir a ferramenta com o mundo.

    Talvez a pergunta que fique não seja “o que a inteligência artificial vai fazer com a educação?”, mas “por que a educação sempre chega depois?”. E se, dessa vez, ainda der tempo de chegar junto.

  • Como escrever objetivos de aprendizagem

    Como escrever objetivos de aprendizagem

    Escrever bons objetivos de aprendizagem é uma das habilidades mais importantes para educadores que desejam planejar experiências educacionais transformadoras. Não se trata de listar conteúdos a serem cobertos, mas de definir o que queremos que nossos alunos e alunas consigam entender e fazer ao final do processo.

    Por que isso importa?

    Objetivos claros funcionam como bússolas. Eles mantêm o foco no essencial e evitam que o ensino se perca em tarefas que apenas “preenchem tempo”. Quando sabemos onde queremos chegar, conseguimos escolher caminhos mais inteligentes e coerentes. E, de quebra, a avaliação deixa de ser um exercício burocrático para se tornar uma leitura autêntica da aprendizagem.

    Comece pelo fim: o design reverso

    Uma das abordagens mais eficazes para criar objetivos é o Design Reverso ou Planejamento Reverso (Backward Design), que inverte a lógica tradicional de planejamento. Em vez de começar pelas atividades, começamos pelos resultados desejados:

    1. Identifique os resultados desejados: Defina primeiro os entendimentos profundos, as questões essenciais e os conhecimentos-chave que seus alunos devem adquirir.
    2. Determine as evidências aceitáveis para cada resultado: Decida como os alunos demonstrarão sua compreensão através de tarefas autênticas que exijam aplicação real do conhecimento.
    3. Planeje as atividades de aprendizagem: Só então desenhe as experiências que equiparão os alunos para o desempenho bem-sucedido.

    Vá além da memorização: foque em competências

    Objetivos verdadeiramente eficazes não se limitam à memorização de fatos. Eles desenvolvem a habilidade de agir em situações complexas e realistas. Isso significa que seus alunos devem ser capazes de:

    • Mobilizar recursos diversos: articular conhecimentos conceituais, procedimentais e atitudinais para resolver problemas reais.
    • Transferir conhecimentos: aplicar o que aprenderam em contextos novos e variados.
    • Construir, não só receber: desenvolver competências através do exercício em situações desafiadoras.

    Busque compreensões duradouras

    Os melhores objetivos focam em compreensões duradouras, aquelas grandes ideias que permanecem com os alunos anos depois da experiência educacional. Para identificá-los, pergunte-se:

    • O que quero que meus alunos ainda saibam e possam fazer daqui a cinco anos?
    • Que compreensões são transferíveis para outras situações e contextos?
    • Quais são as inferências importantes que vão além dos fatos isolados?

    Utilize questões essenciais

    Acompanhe seus objetivos com Perguntas Essenciais que provocam investigação e pensamento profundo:

    • Não podem ser respondidas com uma única frase
    • Recorrem ao longo do currículo, promovendo conexões conceituais
    • Desafiam os alunos a considerar alternativas e justificar suas respostas

    Como formular: escreva sentenças completas

    Ao escrever seus objetivos, evite tópicos vagos e busque sentenças proposicionais completas:

    ❌ Evite: “Compreensão do sistema solar”

    ✅ Prefira: “Compreender que os movimentos dos corpos celestes seguem padrões previsíveis regidos por forças gravitacionais, o que permite prever fenômenos como eclipses e estações do ano.”

    A diferença? A segunda versão especifica uma inferência importante que requer compreensão profunda, não só memorização de fatos.

    A Taxonomia de Bloom: classificando a complexidade

    A Taxonomia de Bloom é uma ferramenta fundamental para garantir que seus objetivos vão além da simples memorização. Ela classifica seis níveis cognitivos, do mais simples ao mais complexo:

    1. Conhecimento: Recordar fatos e informações
    2. Compreensão: Explicar ideias ou conceitos
    3. Aplicação: Usar informação em novas situações
    4. Análise: Estabelecer conexões entre ideias
    5. Síntese: Criar algo novo a partir do conhecimento
    6. Avaliação: Justificar decisões ou posições

    O poder da taxonomia está em nos lembrar que objetivos eficazes focam nos níveis superiores — aqueles que exigem pensamento crítico, transferência e aplicação autêntica do conhecimento.

    O que realmente significa “compreender”?

    A palavra “entender” é vaga. Bloom e seus colegas nos desafiaram a definir o que o aluno precisa fazer para demonstrar compreensão real. A resposta? Performance observável.

    Para avaliar aplicação, por exemplo, você deve apresentar uma tarefa nova (não familiar) que exija que o aluno transfira o que aprendeu. Não basta repetir um exercício idêntico ao praticado em aula — isso é somente memorização disfarçada.

    Os seis aspectos da compreensão

    Para garantir que seus objetivos promovam compreensão genuína, considere se eles permitem que os alunos demonstrem:

    1. Explicação: Fornecer teorias e justificativas para explicar o “porquê”

    2. Interpretação: Traduzir ideias e mostrar seu significado — o “e daí?”

    3. Aplicação: Usar conhecimento de forma flexível em contextos novos

    4. Perspectiva: Reconhecer pressupostos e limites de uma ideia

    5. Empatia: Valorizar pontos de vista diferentes, mesmo os que parecem estranhos

    6. Autoconhecimento: Demonstrar consciência dos próprios preconceitos e limites

    Mantenha a flexibilidade

    Bons objetivos são pontos de partida, não camisas de força. Eles devem:

    • Permitir ajustes conforme as necessidades dos alunos
    • Surgir das capacidades e interesses reais do grupo
    • Considerar os recursos e desafios da situação específica

    Nosso papel como educador é direcionar a capacidade de crescimento dos alunos, partindo de onde eles estão para ampliar suas possibilidades de ação.

    Colocando em prática

    Ao escrever seus próximos objetivos de aprendizagem:

    1. Identifique as grandes ideias transferíveis do seu conteúdo
    2. Classifique pela Taxonomia de Bloom
    3. Formule como sentenças completas que expressem inferências importantes
    4. Crie questões essenciais que provoquem investigação contínua
    5. Defina desempenhos observáveis: como saberá que houve compreensão?
    6. Inclua diferentes tipos: entendimentos duradouros + habilidades + competências
    7. Verifique transferência: funciona em contextos novos?
    8. Mantenha flexibilidade para ajustar conforme necessário

    Referências

    > SILVA, Gabriele Bonotto; FELICETTI, Vera Lucia. Habilidades e competências na prática docente: perspectivas a partir de situações-problema. Educação Por Escrito, Porto Alegre, v. 5, n. 1, p. 17–29, jan./jun. 2014. ISSN 2179-8435.

    > WIGGINS, Grant P.; MCTIGHE, Jay. Understanding by design. Expanded 2nd ed. Alexandria, VA: Association for Supervision and Curriculum Development, 2005.

    Hoje, 20 de outubro, é Dia Internacional do Bicho-Preguiça, foi isso que o Bing Wallpaper me disse. Amo animais e decidi compartilhar essa imagem do National Geographic contigo no início do post. Quer ver ela completa? Aqui! Ela é do Christian Ziegler.

  • Sobre AI Studio

    Vou falar um pouco do Google AI Studio, do meu processo de criação e do que penso sobre vibe coding, mas sou uma pessoa de contextos, e não sei começar sem eles.

    Defendo muito que aprender, na educação, não pode ser algo descolado da realidade. Crianças e jovens precisam ser guiados por grandes questões, daquelas que não têm respostas óbvias. Até porque, se a resposta for simples, já sabemos onde encontrá-la, né?

    No caminho, nós, professores, vivemos desafios diários. Sempre aparece um “Como ensinar [insira aqui um tópico cabeludo]”. Recentemente, foi: como ensinar tomada de decisão baseada em dados? Que decisão? Que dados?

    Algumas coisas não estão dadas. E aí começa meu ritual: abro 300 abas, visito sites brasileiros e internacionais, leio artigos, busco bases de dados acessíveis, baixo 1.423 arquivos, limpo dados, reduzo CSV para algo fácil e acessível… penso em estratégias, mudo de ideia, volto a pesquisar, abro mais 200 abas. É um ciclo meio penoso, mas, para mim, incrivelmente gratificante (juro).

    No caso da “tomada de decisão”, me inspirei em uma questão de Ciências que propunha escolher a matriz energética de uma cidade fictícia. A partir dela, criei um projeto que simula informações para apoiar a decisão. É uma simulação simples, mas que conecta habilidades de Computação com um problema real que envolve diferentes áreas do conhecimento.

    Esse é o ponto: explorar a computação é conectar estudantes com problemas, situações e soluções que eles podem levar para a vida.

    Compartilho aqui o projeto criado (e que, claro, precisa estar inserido em um processo maior, não como atividade isolada) e que foi desenvolvido no Google AI Studio, usando a função Build. É uma ferramenta para fins educacionais, então é claro que não está com dados de mercado. Mas ajuda a compreender/simular a situação.

    Vejo uma oportunidade no Google AI Studio para que professores (e qualquer outro profissional) explorem projetos capazes de resolver ou apoiar a solução de problemas reais, focando menos no como programar e mais no que criar.

    Claro, para isso, é preciso intencionalidade. Para mim, vibe coding não é sobre programadores resolvendo problemas de computação, e sim sobre profissionais de qualquer área usando a computação como ferramenta para enfrentar desafios que vão muito além da computação e meu ponto aqui é para que docentes se apropriem de ferramentas de IA para potencializarem as aprendizagens dos estudantes.

  • Estratégia Nacional de Cibersegurança (recorte para educação)

    No dia 4 de agosto de 2025, foi publicado o Decreto nº 12.573, instituindo a Estratégia Nacional de Cibersegurança (E-Ciber).

    Mais do que um documento técnico, esse decreto é um marco que pode transformar a forma como o Brasil se prepara para lidar com os riscos e oportunidades do mundo digital — especialmente no campo da educação e da formação de profissionais estratégicos.

    Cibersegurança como formação cidadã

    Entre seus eixos temáticos, o decreto coloca a proteção e conscientização do cidadão como prioridade, com atenção especial a crianças, adolescentes, idosos e pessoas neurodivergentes.

    Na prática, isso significa:

    • Capacitar professores e gestores de escolas públicas e privadas para atuarem de forma segura no ciberespaço.
    • Incluir temas de cibersegurança nos currículos da educação básica até o ensino superior, garantindo que todos tenham acesso a conhecimentos fundamentais sobre riscos e boas práticas digitais.
    • Ampliar a participação de escolas e universidades em fóruns, pesquisas e eventos relacionados à segurança digital.

    Esse movimento é importante para formar não somente usuários de tecnologia, mas cidadãos conscientes e resilientes, capazes de proteger seus dados, identificar ameaças e contribuir para um ambiente digital mais seguro.

    Soberania digital e infraestrutura tecnológica

    A E-Ciber vai além da sala de aula (claro). Ela reforça que a soberania digital brasileira depende de infraestrutura tecnológica sólida e independente. Isso envolve desde data centers seguros e redes de comunicação confiáveis até a capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados com autonomia.

    E é aí que entra um ponto crítico: formar e valorizar profissionais especializados.

    O decreto destaca a importância de investir na formação técnico-profissional em cibersegurança em escala compatível com as necessidades do país.

    Isso inclui engenheiros e cientistas da computação preparados para trabalhar com poder computacional em larga escala, talentos que hoje, infelizmente, muitas vezes são subutilizados e pouco valorizados no mercado.

    Reconhecer e aproveitar esse capital humano é estratégico para que o Brasil não dependa de soluções externas e possa desenvolver suas próprias tecnologias de segurança, garantindo independência e competitividade.

    O desafio da implementação

    A Estratégia traça um caminho ambicioso, mas sua efetividade vai depender da capacidade de transformar diretrizes em ações concretas (como sempre o mais difícil é implementar).

    Isso exige:

    • Investimento contínuo em formação e infraestrutura.
    • Cooperação entre governo, setor privado e instituições de ensino.
    • Valorização profissional para reter talentos no país.

    Em um mundo cada vez mais conectado e vulnerável a ameaças digitais, educação, infraestrutura e soberania tecnológica são peças do mesmo quebra-cabeça.

  • Seguir tutorial, não é ensinar computação.

    Seguir tutorial, não é ensinar computação.

    Esse é o maior dos cuidados que tomo diariamente no meu trabalho. Projetos em computação precisa incentivar a resolução de problemas (diversos) com técnicas computacionais. Veja bem, tem uma diferença aqui, não estamos ensinando a técnica pela técnica, estamos ensinando a usar a técnica para resolver um problema que tenho, que o estudante encontra no seu território, que a sociedade tem.

    Esse é o ponto da educação em tecnologia, não deveria ser sobre ensinar a técnica, isso é exatamente aquele argumento “A IA pode ensinar isso.”

    Não, ela não pode fazer meu trabalho melhor do que eu!

    Devemos parar de reduzir o ensino de computação somente a isso.

    Se ensinar computação fosse somente seguir um tutorial, então qualquer um que assiste a um vídeo ou copia um código já teria aprendido. Mas, por que será que tanta gente não consegue resolver problemas complexos computacionais? Temos um monte por aí! Só jogar numa IA e ela resolve, não é?

    O aprendizado acontece quando há espaço para experimentação, erro, adaptação e, principalmente, para conectar o conhecimento técnico à realidade do estudante.

    Fico meio triste de ter que falar isso ainda em 2025.

    Quando alguém me fala de substituir professor por uma IA lembro daquele meme: “Eu não sou má, mas fico pensando o que uma pessoa má faria.” Por que em que realidade essa pessoa está? Quantas salas de aula já entrou? Para quantas pessoas essa pessoa já lecionou algo na vida?

    Ok, OK. Existe muita coisa que a educação deve mudar. Mas essas pessoas realmente acham que colocar uma máquina para fazer é a melhor solução?

    Amigo, a gente não tem internet de fácil acesso a todo o território ainda. 2025!

    Segundo dados, 29% das escolas estaduais e municipais possuem dispositivos como computadores, notebooks ou tablets. Sendo 1 dispositivo para cada 10 estudantes. Somente 3.640 escolas das 32.379 escolas monitoradas cumprem a meta de velocidade de conexão estipulada pela Estratégia Nacional de Escolas Conectadas que recomenda pelo menos 1Mbps por aluno.

    Fonte: CGI.br

    Ta, sua IA te ajuda a fazer alguma coisa. Mas aí achar que ela consegue tomar decisão, expressar a amorosidade necessária que uma sala de aula necessita? Não é possível né, que eu precise falar o óbvio.

    Educação é sobre mediação, não sobre entrega de informação (estamos nessa discussão a quantos anos? Décadas?).

    Educação exige um papel ativo do estudante, e um estudo da OCDE mostra o quanto essa atitude proativa impacta o aprendizado. Menos da metade dos estudantes nos países da OCDE tenta conectar o que aprende agora com o que já aprendeu antes na escola. Isso significa que muitos estão somente consumindo informação sem fazer conexões — e sabemos que sem isso, o aprendizado não se fixa. Como um assistente, um tutorial consegue suprir esse gap?

    Se queremos um ensino de computação significativo, ele precisa ser sobre pensamento computacional, sobre resolver problemas reais, sobre interação humana. O professor é peça-chave nisso. Uma IA pode gerar código, mas não pode perceber a frustração no olhar de um estudante, nem incentivá-lo a pensar além do óbvio.

    No fim, o que estamos discutindo aqui é o que queremos para a educação: formar estudantes que só executam comandos ou que realmente pensam computacionalmente?

    Por isso, reduzir o ensino de computação a “seguir um tutorial” não só enfraquece a formação dos estudantes, como também alimenta a ilusão de que um professor pode ser substituído por uma IA. Ensinar computação é sobre formar pensadores computacionais, não operadores de código.

    Para concluir, lembrei aqui que a série “The Bear” representa o papel do educador em muitos momentos. Não é só sobre técnica, não é só sobre paixão, é sobre paixão e técnica aplicados em um propósito. Que propósito tem de seguir o tutorial? Que propósito pode ter uma IA no lugar de um professor?