A volta às aulas em Nova York, em setembro, foi marcada por uma decisão que ecoou em todo o país: a implementação de uma pausa de um ano no uso de inteligência artificial generativa para quase 600.000 alunos do pré-primário ao ensino médio. Pouco depois, Los Angeles seguiu o mesmo caminho, bloqueando a ferramenta para todos os estudantes em dispositivos emitidos pelo distrito. Juntas, as duas maiores redes de ensino dos Estados Unidos chegaram a uma conclusão similar: é melhor aguardar um ano do que continuar introduzindo ferramentas não testadas nas mãos das crianças.

Ambas as decisões não são permanentes, mas refletem a crescente preocupação de pais e educadores com o uso de IAs que ainda não tiveram seu impacto no aprendizado devidamente comprovado. A chanceler das escolas de Nova York, Kamar Samuels, resumiu a postura: “Estamos firmemente em nossa crença de que inovação não significa mais tecnologia, e no próximo ano, lideraremos com evidências para garantir que a tecnologia sirva ao aprendizado — e não o contrário.” Essa declaração levanta uma questão fundamental: de onde virão essas evidências?

A Adoção Acelerada sem Evidências

O cenário educacional atual se depara com uma dicotomia preocupante: enquanto professores, líderes escolares, pais e alunos tomam decisões importantes sobre a IA, a informação confiável sobre o que realmente funciona – e sob quais condições – é escassa. Dados indicam que cerca de 60% dos professores já utilizam IA em suas atividades profissionais, mas uma vasta maioria, 82%, relata não ter recebido qualquer orientação formal sobre seu uso. A falta de políticas claras é gritante: apenas metade das escolas de ensino fundamental e médio possui alguma diretriz sobre IA, e destas, somente 6% dos professores consideram essas políticas claras.

Essa incerteza se reflete na percepção pública. Uma parcela significativa da Geração Z, 31%, expressa raiva em relação à IA, um aumento em relação ao ano anterior, e 80% acreditam que a dependência dessa tecnologia pode dificultar o aprendizado. Contudo, a proibição escolar não elimina a IA da vida dos estudantes. Pesquisas indicam que 91% dos adolescentes entre 13 e 15 anos já utilizam IA para trabalhos escolares ou lições de casa. Com 21% dos adultos já empregando IA em suas carreiras, torna-se imperativo que as escolas preparem os alunos para o crescente papel dessa tecnologia em seus futuros profissionais.

O Papel de Washington e a Necessidade de Testes

Diante desse contexto, o Congresso e a administração federal dos EUA têm uma oportunidade de ouro para alavancar a infraestrutura existente e gerar as evidências necessárias para um avanço seguro e confiante no aprendizado dos alunos. Iniciativas como a proposta do "NEED Act" (National Education and Evidence Development Act) buscam criar um centro nacional no Instituto de Ciências da Educação (IES) para desenvolver e testar novas abordagens de ensino e aprendizado, inspirado no modelo da DARPA, agência que impulsionou o desenvolvimento da internet e da Siri. Essa nova entidade seria gerida por especialistas capazes de direcionar fundos para ideias promissoras, investir em projetos com resultados comprovados e realocar recursos quando necessário.

Um dos exemplos práticos de como estudar o impacto da IA na educação é a proposta de Nova York de realizar pilotos em um número limitado de salas de aula do ensino médio. O governo federal poderia apoiar escolas em todo o país a replicar essa iniciativa. Onde pilotos em larga escala não são viáveis, uma rede nacional coordenada de "testbeds" – combinando salas de aula reais com ambientes sintéticos que simulam o uso de IA – permitiria testar ferramentas em diversas escolas e comunidades. O resultado seria um acúmulo de evidências práticas sobre a performance da IA na rotina escolar e sinais mais claros para desenvolvedores e investidores sobre quais ferramentas merecem escalabilidade.

Medindo o Aprendizado e Ferramentas Comuns de Avaliação

A avaliação do aprendizado é outro ponto crítico. Muitas avaliações atuais não conseguem distinguir o que é produzido pelo aluno do que é gerado por IA. Estudos financiados pelo governo federal deveriam focar em medir o desempenho dos alunos com uma ferramenta e, posteriormente, reavaliá-los nos mesmos tópicos sem o uso dela, seguindo a linha de argumentação da Associação Americana de Psicologia. Atualmente, poucas avaliações atendem a esse padrão de rigor, apesar da crescente demanda por modelos de contratação baseados em resultados, que atrelam o pagamento de fornecedores ao desempenho efetivo.

Distritos escolares frequentemente se veem avaliando ferramentas de IA sem uma definição clara do que constitui segurança, eficácia e ética. O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) já possui um papel em estabelecer padrões para tecnologias, e sua colaboração poderia ser fundamental para criar um referencial comum. Sem diretrizes claras e um método consistente de avaliação, a introdução de IA nas escolas corre o risco de se tornar um experimento custoso e sem benefícios pedagógicos tangíveis, perpetuando a incerteza que levou Nova York e Los Angeles a pausarem suas iniciativas.

A decisão de Nova York e Los Angeles de pausar o uso de IA generativa em suas escolas é um chamado à reflexão. A velocidade com que novas tecnologias são introduzidas no ambiente educacional contrasta com a lentidão em se obter dados concretos sobre seu impacto. A busca por evidências robustas não é um obstáculo à inovação, mas sim um passo necessário para garantir que a tecnologia, de fato, sirva ao propósito de aprimorar o aprendizado, e não o contrário. O caminho a seguir exige colaboração entre educadores, desenvolvedores, legisladores e pais, com um foco claro em políticas baseadas em dados e resultados mensuráveis.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Fast Company