No último ano, me propus a analisar mais de 100 EdTechs, startups que desenvolvem soluções tecnológicas para a educação. Durante essa jornada, meu objetivo principal foi me manter atualizado e aprofundar meu conhecimento sobre esse universo, no qual atuo há mais de uma década.

Há um papel fundamental das EdTechs no ecossistema educacional, ainda que seja notório que boa parte dos produtos gerados por elas não apresentam os resultados “revolucionários” que prometem. Além disso, muitas delas enfrentam desafios estruturais que limitam debates relevantes sobre a educação, a qualidade da implementação de ferramentas tecnológicas e, principalmente, falta clareza do “porquê”.

Entre os aprendizados e reflexões dessa imersão, um deles é que, hoje, falar em Inteligência Artificial na educação gera muito hype e pouca intencionalidade. Ou seja, sobra tecnologia e falta pedagogia, fazendo com que surjam visões rasas e promessas gigantescas, sem necessariamente terem um propósito concreto.

Cenários como esse acabam ajudando a criar movimentos totalmente avessos e resistentes a ferramentas tecnológicas na educação. E como mudar esse quadro? O foco precisa estar em entender como a tecnologia pode ser utilizada e combinada para potencializar o processo de aprendizagem, uma vez que ela por si só não transforma a educação, mas, se bem usada, torna-se uma importante aliada.

Nesse sentido, a análise das EdTechs levantou uma reflexão sobre o campo da ciência da aprendizagem, que tem ganhado mais espaço e está mais estruturado, fazendo com que essas startups mencionem e realizem mais pesquisas científicas, embora ainda haja um grande caminho a ser percorrido.

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Outro ponto que me aprofundei foi em relação à alfabetização, etapa fundamental na educação por se tratar de base para todos os outros aprendizados, e que ainda é um grande desafio no Brasil.  

As raízes do problema são muito mais profundas e vão desde elementos sociais até a formação de educadores. Mas a tecnologia pode ajudar de algumas formas. Os dados que ferramentas tecnológicas podem trazer ajudam, por exemplo, a diferenciar alunos que precisam de intervenções mais próximas do professor, que segue sendo peça insubstituível no processo. 

Porém, a grande dificuldade está em replicar esses processos em larga escala e em contextos diversos. É uma área ainda a se explorar, já que historicamente o uso de inovação sempre esteve mais ligado às etapas do Fundamental II e Ensino Médio.

Além disso, na minha visão, um dos usos mais importantes de IA está nas avaliações escolares. Aqui cabe destacar que qualquer mudança que se pense hoje no contexto educacional já depende de mudar a forma de avaliar os estudantes. Ou seja, elas podem (e devem) ser transformadas.

Nesse contexto, a IA generativa oferece um ciclo mais rápido de feedback para os alunos, além de permitir novas formas de avaliação. Exames multimodais, como usando a voz, por exemplo, podem ser mais inclusivos e avaliar competências difíceis de analisar em escala.

A educação é complexa e repleta de desafios e, no meio de muito hype e falta de intencionalidade, precisamos encontrar o equilíbrio, uma vez que já existem bons exemplos de produtos educacionais de qualidade alinhados à Inteligência Artificial e tecnologias promissoras.

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