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sábado, 4 de julho de 2020 aprendizagem, Educação e Tecnologia, Inovação e Educação | 17:45

ALGORITMO E TOMADA DE DECISÃO II

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No artigo anterior, “Algoritmo e Tomada de Decisão”, advogados a potência do “Algoritmo dos 37%” e citamos algumas aplicações práticas. Entre elas, o problema da “escolha do assistente”.

 

Neste artigo, o objetivo é detalhar um pouco mais sobre o tema, explorando detalhes e perspectivas que não foram incluídos no anterior. Em suma, afirmamos que se, a título de exemplo, você tivesse a missão urgente (tempo conta) de selecionar o melhor assistente entre 100 candidatos (esse número pode ser qualquer, quanto maior melhor), uma boa estratégia seria adotar o algoritmo citado, que inclui a “parada ótima” em 37%.

 

Na prática, a receita seria: entreviste (‘olhe”), sem se decidir, os primeiros 37 candidatos e, a partir do candidato 38 escolha (“decida”) pelo primeiro que for melhor do que todos os anteriores.

 

Como eles estão ordenados aleatoriamente, você desconhece se o ou a melhor candidato/a está ou não no bloco inicial dos 37. Estamos supondo que os melhores e piores existam a priori, sendo o melhor candidato denominado de 1, o segundo melhor chamado de 2, e assim por diante. Não confundir com a ordem nas entrevistas, a qual é totalmente aleatória.

 

Exploremos as duas hipóteses. Suponhamos que ele/a já tenha passado e, pela regra dos 37%, não pode mais ser selecionado/a. Pior, seguindo essa lógica, nenhum dos posteriores ao 37 (seriam os demais 63) jamais será melhor do que ele. Temos aqui o pior cenário: temos que ir até o final das 100 entrevistas, gastar muito tempo e chegar a nada. Fracasso. Fracasso, porém, mensurável: 37% de chance de ocorrer.

 

Vejamos a outra possibilidade (chance de 63% de ocorrer) de o/a melhor não estar entre os primeiros 37. Neste caso, duas coisas podem ocorrer. Você “colidir” com o 1 e seu problema está resolvido. Alguém dirá: “mas é inevitável que isso ocorrerá”. Errado! Pela regra, pode ocorrer algo antes, ou seja, aparecer alguém que não seja o melhor (aqui chamado de 1) mas que seja melhor do que os anteriores (pode ser o de número de entrevista 38, o 39, o 40 etc.).  Qual a chance de isso ocorrer?  Resposta: 26%!

 

Observe (aqui um ponto bem sutil) que podemos classificar de quase fracasso ou de quase sucesso porque, ao invés de termos selecionado o melhor, escolhemos alguém bom ou muito bom se pensarmos que dele/a foi exigido ser melhor do que todos os anteriores (37, 38, 39….). Razoável supor que esse alguém, certamente, estaria entre os melhores em qualidade (segundo, terceiro ou quarto; raramente o quinto melhor…).

 

Assim, na prática, nosso mundo de entrevista se divide em 3 cenários: total fracasso com chance de ocorrência de 37%; total sucesso (o/a melhor foi escolhido/a) também chance de 37%; e sucesso parcial (alguém muito bom, ainda que não o/a melhor, foi selecionado) com chance de 26%.

 

Ora, onde incluir o quase sucesso (26%) é uma das chaves no problema. No texto anterior destacamos que um sucesso de 37% já era bom, mas chamo sua atenção agora que, de fato, podemos afirmar que somando 37 aos 26 temos, seguindo este algoritmo, a chance de 63% de sucesso de termos selecionado o melhor ou entre os melhores.

 

Em suma, estamos afirmando (com liberdade poética) algo forte: “se você tem n (onde n é um número grande) de candidatos para selecionar um entre eles, se você utilizar o algoritmo dos 37%, podemos garantir que basta entrevistar um pouco mais de 1/3 deles e você terá escolhido um dos melhores em quase 2/3 das vezes”.

 

Isso é economia de tempo e grande eficiência. Isso não é pouca coisa, especialmente se lembrarmos do pressuposto que há muito trabalho a ser feito, o qual está se acumulando, dado que você, que tanta ajuda precisa, está gastando tempo demais na seleção.

 

Imagine agora que você, alternativamente, adotou outro algoritmo, o dos 61%, o qual permite, ao final, se necessário, retornar ao único melhor, assumindo, como fizemos no primeiro texto, uma taxa de rejeição (pode ser qualquer, insisto, desde que racionalizável) de 50%.

 

Neste caso, você deve entrevistar os 61 primeiros e somente a partir do candidato de número 62 começar a escolher se algum deles for melhor do que todos os anteriores. Observe que, neste caso, há duas hipóteses, de novo. Uma, que o/a melhor esteja entre os 61 já entrevistas e você, por enquanto, o perdeu. Outra, que o melhor esteja entre os 39 restantes.

 

No segundo caso, não é possível garantir que, necessariamente, o melhor será encontrado porque há uma chance de “colidir” antes com alguém que seja melhor do que os anteriores. No caso, melhor do que 61, 62, 63…portanto, alguém seguramente muito bom; provavelmente o segundo, melhor, terceiro e raramente o quarto melhor. Chance de isso acontecer: 8,5%, o que pode ser visto como quase fracasso ou quase sucesso pelo fato de não termos selecionado o melhor, mas, alguém, seguramente, muito bom.  Portanto, na hipótese de o melhor estar entre os 39% restantes, ele/a seria descoberto/a com chance de 30,5%.

 

Lembremos agora que que, neste algoritmo, se chegarmos até o final (100 entrevistados) sem termos escolhido alguém (chance de 61%, dado que deixamos escapar o melhor entre os 61 iniciais e dos restantes 39 nenhum deles terá sido melhor do que ele), temos ainda a chance de voltarmos a procurar o melhor, previamente e precocemente dispensado.

 

Nosso modelo assumiu que a chance de sucesso (aceitar), ao ser (re)procurado, será de 50%.  Lembremos que ele/a é o melhor, portanto, já pode ter outro emprego enquanto gastamos tempo nas demais entrevistas. Temos aqui, garantido, mesmo assim, uma chance de sucesso total de 30,5%.

 

Se somarmos esses 30,5%, caso em que o/a melhor estava entre os 61 iniciais, aos 30,5% de chance de o melhor ter sido encontrado entre os 39 finais, temos que a taxa de sucesso total é de 61%. Um bom resultado, mas observe que se contemplarmos que há, adicionalmente, uma chance de 8,5% de termos selecionado alguém muito bom (sucesso, portanto), ainda que não o melhor, podemos definir que somando sucesso total com sucesso temos, de fato, um sucesso líquido de 69,5%, o que é um resultado prático excelente.

 

Lembremos que, neste algoritmo, podemos ainda diminuir a taxa de fracasso (30,5%) (re)procurando o segundo melhor (taxa de rejeição de 50% ou menor). Se mesmo assim der errado, podemos repetir para o terceiro melhor etc. Podemos, seguindo nesta sequência irmos tão longe quanto quisermos, minimizando nosso fracasso, porém, gastando, indevidamente, um tempo que não dispomos.

 

O mesmo raciocínio acima pode ser aplicado ao caso de procura por par, tal como citado pelos autores Christian & Griffiths (ver texto anterior). Eles adotaram o período da procura entre os 18 aos 40 anos (totalmente aleatório). No caso do algoritmo dos 37%, significa que, após os 26,1 anos, seria recomendável formar par com o melhor companheiro/a que mostrar ser melhor do que todos os relacionamentos anteriores. Não pretendo me estender neste caso, mas há plena analogia a ser explorada, tendo em vista os detalhamentos similares apresentados anteriormente.

 

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sexta-feira, 26 de junho de 2020 aprendizagem, Educação e Tecnologia, Inovação e Educação | 09:41

ALGORITMO E TOMADA DE DECISÃO

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Na sua forma mais simples, define-se algoritmo como sendo uma série finita de passos necessários para realizar uma determinada tarefa. Trata-se de uma certa sequência de regras, procedimentos lógicos e raciocínios aplicados em operações que, a partir de um conjunto de dados, viabiliza solucionar classes semelhantes de problemas.

O conceito moderno de algoritmo foi formulado em 1936 por Alan Turing, estabelecendo os marcos iniciais da ciência da computação. No entanto, a origem da nomenclatura é muito mais antiga. Alguns atribuem ao sobrenome de um matemático persa do século IX. Outros associam algoritmo à derivação da palavra raiz em árabe, origem compartilhada também pelo vocábulo álgebra.

Para ilustrar o conceito de algoritmo, adotaremos neste texto o famoso exemplo prático conhecido como “o problema do assistente”. Este tema apareceu pela primeira vez, ainda que não com essa denominação, na Coluna de Martin Gardner, em fevereiro de 1960, na revista Scientific American.

Antes de entrar no problema específico, imaginemos que você está procurando um apartamento para alugar em um cenário em que você quer otimizar sua escolha, ampliando ao máximo as opções e reduzindo o tempo de escolha ao mínimo possível. A cada visita sem fechar negócio, o risco é alto daquele imóvel não estar mais disponível depois (fenômeno comum em grandes metrópoles).

Raciocínio semelhante pode ser aplicado, no limite, ao processo de escolha de parceiros para formação de casais. Em tese, há um número enorme de opções e uma ideia, infeliz e não exequível, seria testar todas as possibilidades antes de determinar quem, de fato, combina com você. Não funciona assim, relacionamento é complexo, o tempo é limitado e poucas vezes é viável retornar ao relacionamento previamente rejeitado, por qualquer das partes.

Os exemplos acimas, respeitadas as particularidades e especificidades, pertencem à classe de desafios matemáticos conhecidos como de “parada ótima”. Ou seja, quando, aproximadamente, estabeleceremos um marco a partir do qual podemos considerar que já temos dados suficientes e devemos começar a decidir. Tempo conta e, portanto, não é, em geral, uma boa solução, nem sequer garantia absoluta, procurar indefinidamente.

Por incrível que pareça, o dilema acima , do ponto de vista da ciência de algoritmos, tem uma resposta abrangente e clara acerca do correto equilíbrio entre o olhar (maximizar a base de dados comparativos) e decidir (definir o ponto de corte, a partir do qual se decide, evitando tempos demasiadamente longos). A resposta para o desafio do equilíbrio, em termos numéricos, é trinta e sete por cento.

Assim, a chamada “Regra dos 37%” define uma série de passos simples (um algoritmo, portanto) para resolver a classe dos problemas acima descritos. Ele é aplicável a inúmeros desafios cotidianos, onde lidamos com incertezas, informações incompletas e limitações de tempo.

Retornemos ao problema específico de escolher o assistente fazendo uso da Regra dos 37%, incluindo a parada ótima e o conceito de olhar e decidir.

Lembrando que o dilema é que nada sabemos sobre eles antes da entrevista e ao longo do processo de seleção, ao não contratarmos o entrevistado e passarmos para a próxima, o dispensado não estará mais disponível. Assim, se você decidir muito cedo, sem conhecer um número significativo de candidatos, talvez você se precipite, deixando de conhecer aquele (ou aquela) que teria sido a melhor candidato ou candidata. Por outro lado, se for exigente demais, poderá ter perdido, entre os já entrevistados, aquele que teria sido a melhor escolha e ele não mais estará disponível.

Considerando que o número de candidatos é alto, não tem sentido levar um tempo abusivo entrevistando todos. Se um assistente está sendo procurado é porque há trabalho acumulado e, para piorar, tempo está sendo consumido nas entrevistas. O algoritmo de 37% pode ajudar. Ele diz que se você tem 100 candidatos, a partir do 37 escolha o primeiro que for melhor que todos os entrevistados anteriores. Ou seja, você já terá uma amostragem suficiente e qualquer outra solução, nestas regras, será “menos ótima” do que adotar tal estratégia.

Utilizamos este caso para entender de onde surge os 37%. O primeiro entrevistado certamente é a melhor que você conheceu até então, porém, é muito cedo para decidir. Examinemos o caso de dois candidatos e consideremos que chamaremos de 1 o melhor candidato e de 2 o segundo melhor. O arranjo possível na ordem das entrevistas é 2! (2 x 1 = 2), ou seja, pode ser 1-2 ou 2-1. A chance de você escolher a melhor é 50% (caso ordem 2-1) e a de frustração é também 50% (1-2, caso em que a 1 não estará mais disponível, dado que ele foi dispensada e 2 foi entrevistado).

Caso tenhamos 3 candidatos, a chance de acertar, curiosamente, permanece 50%. Há 3! (3 x 2 x 1 = 6) arranjos, a saber: 1-2-3, 1-3-2, 2-1-3, 2-3-1, 3-1-2, e 3-2-1). Perceba que você terá tido sucesso (conseguido a melhor) em metade dos casos (iii, iv e v), confirmando os 50%.

Com quatro candidatos, a chance de escolher a melhor passa a 45,83%. Neste caso, há 4! (4 x 3 x 2 x 1 = 24) arranjos possíveis: 1-2-3-4, 1-2-4-3, 1-3-2-4, 1-3-4-2, 1-4-2-3, 1-4-3-2, 2-1-3-4, 2-1-4-3, 2-3-1-4, 2-3-4-1, 2-4-1-3, 2-4-3-1, 3-1-2-4, 3-1-4-2, 3-2-1-4, 3-2-4-1, 3-4-1-2, 3-4-2-1, 4-1-2-3, 4-1-3-2, 4-2-1-3, 4-2-3-1, 4-3-1-2, 4-3-2-1. Segundo este algoritmo, você teria acertado 11 vezes em 24 (na ordem acima, vii,viii, ix, x. xi, xii, xiii, xiv, xvii, xix, e xx).

Nos casos seguintes, teríamos com 5 candidatos, escolhido o melhor que o anterior após o segundo candidato e a probabilidade de ter escolhido o melhor seria de 45,33%. Com 6 candidatos, a probabilidade é de 42,78%, e assim por diante.

Para 10 candidatos, escolheríamos após o terceiro entrevistado aquele que fosse melhor que o imediatamente anterior e a probabilidade de ter escolhido o melhor é de 39,87%. Para 20 candidatos, escolheríamos após o sétimo candidato e probabilidade é de 38,42%.

Para 50 candidatos (observar que números maiores correspondem onde a adoção deste algoritmo é apropriada), escolheríamos a partir do 18 e a probabilidade de ter escolhido o melhor é de 37,43%. Para 100 candidatos, escolhemos a partir do 37 e a probabilidade é 37,10%. Esses resultados demonstram que, à medida que os números crescem, convergimos para em torno de 37% (tanto para o ponto de corte como para taxa de sucesso). Por exemplo, para 1.000 candidatos, a escolha ótima deve ocorrer após o 369 candidato e a chance de sucesso é de 36,81%.

Momento de reflexão. Estamos afirmando que a adoção deste algoritmo é a melhor estratégia, otimizando o cumprimento de nossa missão de escolher o melhor assistente, ainda que a taxa de sucesso seja de 37%, consequentemente com taxa de fracasso de 63%. Pode parecer pouco eficiente, mas, nas condições dadas, esta é a melhor estratégia entre as disponíveis. Por exemplo, no caso de 100 candidatos, escolher aleatoriamente a chance de sucesso seria 1%, ou seja, 37 vezes menor.

Imagino que você esteja considerando o cenário em que seja possível voltar atrás e procurar o melhor candidato (aquele que, em algum momento, você dispensou e seguiu adiante com as entrevistas). Digamos que, conjecturando, adotemos que, ao ser procurada, a possibilidade de ele aceitar ou rejeitar seja de 50% (lembremos que ele é a melhor, portanto, de fato, a chance de já ter outra proposta deveria ser bem maior do que a média).

Neste caso, diz a ciência dos algoritmos que a melhor solução é i) não decidir até ter entrevistado 61% dos candidatos e ii) se decidir por qualquer um, entre as 39% restantes, que for melhor do que todos os anteriores. Neste cenário, incluindo uma segunda chance, a probabilidade de conseguir o melhor candidato é de 61% (cálculos não tão simples, mas diretos). Lembrando que nesta estratégia, que não se mostra tão superior aos 37%, consome-se muito mais tempo e há um otimismo embutido na aceitação do rejeitado. Afinal, pode não ser um bom negócio.

Este caso, problema da assistente, é puramente ilustrativo, porém, pode ser estendido aos demais com alguma similaridade. O número de entrevistas pode ser substituído, por exemplo, pelo tempo de procura em um universo aberto.

O excelente livro “Algoritmo para viver: a ciência exata das decisões humanas”, de Brian Christian e Tom Griffiths, publicado no Brasil pela Companhia das Letras, examina também o ousado caso da procura de parceiros para formar um casal. Os autores assumem que, tipicamente, isso ocorre entre 18 e 40 anos. Adotando esta estratégia dos 37%, segundo eles, resulta a idade de 26,1 anos como sendo aquela do ponto de salto.

Em outras palavras, a partir de 26,1 anos (insisto que o intervalo e o raciocínio escolhidos são deles), o algoritmo sugere que o primeiro parceiro que for melhor do que os anteriores seria o ideal para formar o par.

Tema demasiadamente polêmico, tenho clareza disso, mas útil para ilustrar que não deve ser nada simples tentar retomar aquele/a que foi rejeitado/a antes. Em suma, seguindo este algoritmo, pode não ser possível o parceiro ideal (se é que existe, lato sensu), mas o modelo ´prevê aquele/a que pode ser, segundo a ciência dos algoritmos, a melhor aposta.

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Imagem disponível em:
https://www.paul-altobelli.com/robert-johnsons-best-covers-playlist

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domingo, 19 de abril de 2020 aprendizagem, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 12:28

Vortéx digital: a pandemia e o futuro da educação

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  1. Vórtex digital

 

Vórtex ou vórtice diz respeito a um escoamento giratório, com linhas circulares ou espirais, em torno de um centro de rotação. Trata-se de um redemoinho que suga, absorve e transforma tudo ao seu redor. Vórtex digital reflete a centralidade atratora que as tecnologias digitais representam no mundo contemporâneo.

 

Setores como, por exemplo, mídia e entretenimento, telecomunicações, varejo online e serviços bancários já foram absolutamente tragados por esse centro atrator. Outros, como indústrias de bem de consumo, turismo e educação, já sentem fortemente a proximidade do sorvedouro. Mas, todos, uns antes outros depois, passarão por esse processo inexoravelmente.

 

A história humana descreve uma sequência de mudanças permanentes. Às vezes mais lentas, por outras mais rápidas. O século passado ilustra uma alteração acelerada, onde o correspondente a um milênio de transformações ocorreu em um único século.

 

Há casos extremamente raros, como o atual momento, associado à pandemia do Covid-19, onde a melhor definição é de mudanças extremamente rápidas. São episódios extraordinários, singularidades, onde vivenciamos mudanças que, em geral, durariam anos ou uma década, e estamos presenciando elas ocorrerem em algumas semanas ou poucos meses.  O que estamos testemunhando agora, neste exato momento, rebaterá em todos os setores e aspectos da sociedade, inclusive na educação.

 

 

  1. Aprendizagem ao longo do tempo

 

Mudanças em educação não se constituem em novidades. A prática da aprendizagem é quase tão antiga como o próprio homo sapiens. Nossos ancestrais, nas sociedades primitivas, deixaram evidências de ciclos de aprendizagem bem definidos. Os mais velhos ensinando os mais jovens, de geração para geração, com rituais marcantes de passagens de uma fase para outra. Preparação para a caça, para a sobrevivência em campo aberto, para as lidas domésticas, para o acasalamento etc.

 

Em torno dos séculos IV e V A.C. há um grande avanço com o surgimento do conceito da escola, tal como conhecemos hoje, em Atenas, na Grécia Antiga. A Academia de Platão e o Liceu de Aristóteles são registros históricos desse nascimento.

 

No século XV (quase dois milênios depois de Atenas e quase meio século antes dos portugueses chegarem ao Brasil), há o advento do livro moderno, com Gutenberg, que permite à escola atingir uma escala sem precedentes até então.

 

Interessante destacar que o livro moderno surge logo após o final da Peste Negra, que dizimou 1/3 da população da Europa. Um conjunto de fatores prepara o terreno europeu para a Renascença, o renascimento Greco-Romano. É quando as universidades nascem ou se consolidam, propiciando o clima acadêmico adequado ao nascimento da ciência moderna (com Galileu, Isaac Newton e outros) e principalmente, o amadurecimento do método científico.

 

Nesse contexto, a ciência engendra as novas tecnologias (máquina a vapor, entre elas), viabilizando nos séculos seguintes o florescimento da Revolução Industrial.

 

O século XX, por sua vez, representa a etapa mais madura da sociedade moderna, sendo um século miraculoso, quando saímos de uma expectativa de vida de 43 anos, no início do século, para algo em torno de 76 anos ao seu final. É impressionante que tenhamos quase que dobrado a expectativa de vida em único século.

 

A escola, no sentido amplo, não só contribuiu diretamente para isso como teve competência para suprir a necessidade de novos profissionais. No ensino superior, eram basicamente cinco carreiras no início do século (médico, engenheiro, advogado, padre ou professor). Ao final do século havia mais de uma centena de novas ocupações. Educação, no século XX, via os professores, alunos e gestores, cumpriu com extrema competência, brilhantismo e galhardia aquilo que a sociedade deles demandou.

 

 

  1. Educação nos tempos atuais

 

O drama, particularmente para a educação, é a virada para os tempos atuais. Tracionada especialmente pelo advento das tecnologias digitais, neste século, cada década representa, em termos de mudanças radicais, aquilo que costumava levar um século antes.

 

As tecnologias digitais reconfiguram a sociedade, a economia, os hábitos e os costumes. Em especial, educação está sendo tragada, rapidamente, em direção ao centro do vórtex digital. Aquilo que já estava em processo, fruto da impressionante aceleração adicional decorrente da atual pandemia, faz com que tudo se precipite em espaços temporais, historicamente, mais diminutos ainda.

 

Quem ainda enxergava as tecnologias digitais somente enquanto ferramentas de um processo perene de ensino e aprendizagem começa a perceber o quão equivocado pode estar. O contexto permite entender melhor McLuhan que no século passado alertava que “o meio era a mensagem”. As mudanças educacionais, impregnadas de tecnologias digitais, são mais radicais, rápidas e profundas do que possam parecer à primeira vista.

 

Formar profissionais no século XX, com variações, era dotá-los do domínio de determinado conteúdo, a ele associado um conjunto de técnicas e procedimentos. Por sinal, aquilo que a escola, amplo senso, fez espetacularmente bem no século passado. Neste século, ainda que tal formação permaneça necessária, ela é absolutamente insuficiente.

 

Caminhamos em direção à clareza de que o conteúdo/procedimentos/técnicas, gradativamente, seja menos importante do que uma nova variável complementa: a capacidade de aprender continuamente. Em outras palavras, o aprender a aprender, ou seja, a metacognição, aquilo que transcende a simples cognição.

 

Ao educando, mais importante do que o que foi aprendido, é a ampliação de sua própria consciência acerca de como ele aprende, essencial em uma sociedade baseada na aprendizagem permanente ao longo de toda a vida. Trata-se, portanto, da constatação de que formar os profissionais de amanhã é bastante distinto do que costumava ser há pouco tempo.

 

Ter esses elementos contidos no processo educacional se constitui, provavelmente, na mais adequada abordagem/metodologia/pedagogia capaz de tentar dar conta de um mundo em que a informação/conhecimento está (ou estará) totalmente acessível, será instantânea e, gradativamente, gratuita.

 

A escola era o espaço quase exclusivo de propósitos educacionais. Hoje, dada as flexibilidades espaciais e temporais sem precedentes, a escola é, cada vez mais, um dos múltiplos espaços e não necessariamente, a depender do contexto/é lógico, o mais relevante deles.

 

Da mesma forma, o professor, que era o centro do processo, hoje, se observa que tal centralidade está, definitivamente, se deslocando em direção ao estudante, especialmente quando ele escolhe quando, como e com quem estudar.

 

Importante destacar que isso em nada diminui, a priori, o papel do educador. Pelo contrário, pode maximizá-lo à medida que ele perceba essa inflexão e saiba lidar com isso. Entre outras missões relevantes, o docente, agora trabalhando em equipe, é um dos atores essenciais na construção de ambientes de aprendizagem, tanto presenciais como virtuais.

 

Do aluno, mais do que saber algo individualmente, será exigido saber colaborar em equipe para resolver problemas e cumprir missões, em geral tratando de temas complexos. Dado que os desafios simples serão, progressivamente, resolvidos por máquinas inteligentes, que também aprendem.

 

 

  1. Sobre o futuro da educação

 

Estamos somente ingressando em um mundo de inteligência artificial, de máquinas que aprendem, de laboratórios de modelagem e simulação, que permitirão aprendizagens em aspectos que o próprio laboratório presencial se mostrará limitado.

 

A correta coleta de dados dos alunos, via a utilização de plataformas inteligentes, permitirá a aplicação da analítica de aprendizagem (“learning analytics”), decifrando quem está do outro lado da interface e permitindo a adequada seleção da mais adequada trilha educacional a ser adotada para aquela especial circunstância (educando, contexto educacional, propósito etc.).

 

Em suma, o que se tornou imprescindível é que educadores, educandos e ambientes educacionais interajam mutuamente gerando um aumento do nível de consciência/percepção acerca de como (e em que condições) aprendemos e ensinamos mais e melhor.

 

A complexidade associada embute a evidência de cada um cada qual, cada indivíduo aprende de maneira única e personalizada. Temos um DNA educacional, o qual não compartilhamos com mais ninguém.

 

Cabe ao ambiente de aprendizagem (e escola, no sentido amplo), estar dotado de múltiplas trilhas educacionais, refletindo diferentes modalidades, abordagens diversas, enfoques diferenciados e variadas ênfases.

 

Desafios enormes à frente. Por exemplo, como avaliar em um cenário diverso do tradicional baseado em discriminar quem sabe (aprovado) de quem não sabe (reprovado)? Surge um novo educando que sequer podemos entre “sabe” ou “não sabe”, porém, sua atitude é de quem afirma: “seja dada a tarefa e, a partir das ferramentas que disponho, resolvo”. Há razoável chance de tal postura estar associada aos melhores e mais produtivos profissionais do futuro.

 

Na educação pós-pandemia, por certo, educar não ficará mais simples. Definitivamente, tornou-se muito mais complexo. Além disso, em termos gerais, sobre nosso breve futuro, pouco sabemos. Mas, o pouco que sabemos pode ser suficiente para algumas percepções.

 

 

  1. Conclusões

 

Da mesma forma que ingressamos no século XXI com uma ou nenhuma empresa digital entre as dez maiores (eram basicamente petróleo, banco, automóveis, varejo etc.), atualmente não há praticamente nenhuma não digital entre as 20 maiores empresas. Tal mudança abrupta no cenário econômico será mais acentuada ainda no cenário pós-pandemia.

 

A forma como trabalhamos, como nos relacionamos com os demais já estava se alterando rapidamente. Estamos submetidos neste momento a uma espécie de efeito catalizador, um acelerado fantástico, representado simbolicamente pelo vórtex digital, com profundas consequências em todos os setores e em nós mesmos.

 

Desta forma, lastimo informar que creio que não haverá volta à normalidade. Mesmo porque não haverá “normal” a se retornar para. Seremos econômica, social e educacionalmente diferentes.

 

Esta história futura que pretendemos “falar sobre” não está contada. Pelo simples fato de que a estamos construindo neste exato momento. A única verdade é que estamos aprendendo de uma forma feia e perversa algo que, potencialmente, pode ser bom e promissor.

 

O que é claro é a complexidade enorme do que ainda está por vir. Do que sabemos, deplorável a ideia de simplificar coisas de natureza complexa, bem como cair na tentação de menosprezar ciência, educação, arte e cultura. Elas fazem parte das soluções que necessitamos construir, não dos problemas que por ora enfrentamos.

 

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sábado, 11 de abril de 2020 aprendizagem, Educação e Tecnologia | 11:49

Bioterrorismo: lições para futuro

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Bioterrorismo diz respeito ao terrorismo praticado por meio de disseminação intencional de agentes biológicos, tanto nas suas formas naturais como modificadas pelo homem.

 

A atual crise do coronavírus não se enquadra na definição acima, não havendo evidências de que seja produto de laboratório ou de intenção deliberada de alguém.

 

O bioterrorismo é uma perspectiva diferente de guerra e, curiosamente, com uma história muito antiga. Consta que os nossos ancestrais mais primitivos colocavam fezes de animais nas pontas de suas lanças para atacar os inimigos, intensificando seu poder letal. Durante a peste negra, na segunda metade do séc. XIV, os exércitos usavam corpos de vítimas em decomposição para contaminar o abastecimento de água das cidades sitiadas. Ou, simplesmente, catapultavam cadáveres contaminados para dentro das cidades sitiadas.

 

Mais recentemente, ficou famosa a contaminação intencional por salmonela nas saladas distribuídas por uma seita religiosa nos Estados Unidos. Da mesma forma, foi amplamente divulgado o envio de antraz, um pó branco que circulou via correio postal. Fruto desses atentados, os Estados Unidos criaram a Lei do Bioterrorismo, a qual obriga que as empresas nas áreas correlatas tenham seus produtos previamente autorizados e estritamente controlados pelo FDA (“Food and Drug Administration”).

 

Contemporaneamente, por inspiração do coronavírus, corremos o risco do bioterrorismo se apresentar numa versão reformulada, global e mais perversa.  Semelhantes aos centros que produzem, simultaneamente, o vírus e o antivírus que atacam computadores, o mesmo pode ser pensado e praticado para perigosos sistemas biológicos. Da mesma forma que o antivírus é um software que detecta, impede e atua na remoção de programas maliciosos, as vacinas serão armas de guerra. O mais perverso é que ambos, o veneno e o antídoto, estarão sob o controle da mesma pessoa, grupo ou nação.

 

Nesse contexto, tanto podem ser iniciativas de uma sociedade contra outra como empresas gananciosas interessadas em vender segurança, auferindo com isso eventuais lucros astronômicos. Igualmente, fés ou ideologias extremadas, eventualmente, podem produzir e disseminar agentes biológicos maliciosos, produzindo pânicos e exigindo contrapartidas, na forma de ameaças. Tudo isso, em escala planetária, deixa de ser ficção e se apresenta, a partir daqui, como possibilidade real.

 

Uma visão alargada de bioterrorismo contempla também o psicoterrorismo. Ou seja, fazer uso de uma situação dada (coronavírus, por exemplo) para tentar, deliberadamente, direcionar a população desinformada para conflitos políticos. A título de ilustração, é psicoterrorismo propagar ações (estimular precipitadamente o fim do isolamento social) ou crenças de curas por produtos ainda em testes (cloroquina e outros) com o intuito puro e simples de confundir e transferir para outros os efeitos de desastres em curso.

 

O atual confinamento social, que esperamos seja bem sucedido, no sentido de minorar os imensos desastres que estamos vivenciando, é também uma forma de nos prepararmos para enfrentar eventuais futuros desafios. A articulação solidária entre todas as nações do planeta se mostra essencial, sem a qual não há como enfrentar situações similares como a que estamos vivendo.

 

O legado de solidariedade que estamos construindo é sim uma espécie de sistema de anticorpos coletivo que a sociedade gera para preservar a própria espécie. Saberemos nos defender, nos capacitando para entender o outro (empatia) e programar ações positivas e eficazes em função disso (compaixão). Tudo isso faz parte de nossa história, a qual testemunhamos e que está, ainda, em permanente construção.

 

 

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Imagem em Domínio Público. Ver:  

By Wikimedia Commons, User:Andux, User:Vardion, and Simon Eugster, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1116038

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quinta-feira, 2 de abril de 2020 aprendizagem, Educação e Tecnologia | 13:30

É a cabeça, irmão!

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Durante a campanha presidencial, em 1992, na qual Bill Clinton se elegeria, seu assessor, James Carville, cunhou a célebre frase: “É a economia, estúpido!”. Entre os ditos mais populares aparece: “O mais importante é ter saúde!”. Frases retratam períodos e expressam de forma sintética períodos que vivenciamos.

 

Presenciamos uma falsa contradição entre salvar vidas ou socorrer economia e empregos. Menos mal que a ciência ajudou a decifrar e está claro a quase todos que a melhor estratégia é nos confinarmos ao máximo, excluindo os essenciais, e gradativamente aprendendo a lidarmos com um futuro e desejável retorno à nova normalidade.

 

A questão deste texto é como lidarmos com o confinamento. Algo além do imprescindível lavar as mãos, estocar somente o razoável via compras online etc. Ainda não sabemos onde a frágil corda da nova situação pode estourar. Podemos ter falta de suprimentos, mas não creio que ocorrerá com gravidade, ao menos não em cenário razoável de algumas semanas ou algo que não ultrapasse um ou dois meses. O problema mais grave do confinamento, além dos inerentes demais, é (ou será) a cabeça.

 

Tal qual o vírus, para saúde mental não há remédio universal. Cada cabeça uma sentença, posologia e remédio diversos. Mesmo assim, há algo que ajudará a todos: a percepção da impermanência, de que tudo muda e de que estamos em constante movimento. Pode parecer simples, mas não é. É profundo e é complexo.

 

Aprendi com o amigo pensador Tadany que, em sânscrito, é chamado de “nitya” aquilo que sempre está. Por sua vez, “anitya” é aquilo que nem sempre está. Nesta crise fundamental despertar a sabedoria associada à “viveka”, ou seja, o discernimento do que é “nitya” e do que é “anitya”.

 

Uma boa estratégia para lidar com a natural ansiedade dos tempos atuais é recorrer à abordagem budista acerca da percepção da realidade via o conceito chave de “impermanência”. No budismo é assumido que “nada é permanente, a não ser a própria impermanência das coisas”. Assim, o conceito de impermanência está estritamente ligado ao da variância do mundo. Nada é permanente ao longo do tempo. Tanto as causas como as condições se alteram constantemente e o seu resultado, inexoravelmente, também varia.

 

A impermanência, a partir da ótica budista, deve ser vista conectada a outro conceito, a onisciência, conhecida como “a plena atenção”.  A onisciência possibilitaria ao seu praticante perceber a impermanência do mundo e assim se libertar de apegos àquilo que em sua essência é variante, e, portanto, causa de sofrimento. Apesar das duas visões serem próximas, o fato de se introduzir o elemento de consciência no processo permite atingir a necessária percepção da variância do mundo.

 

Segundo o budismo, todos os fenômenos são impermanentes e nada no universo perdura para sempre, tudo se transforma continuamente e caminha para a própria dissolução. Consequentemente, é indicado não nos apegarmos demais às coisas, pois, afinal, todas as coisas são temporárias. O apego gerará, inevitavelmente, sofrimento, dado que nada perdura para sempre.

 

Os pensamentos acima podem ser traduzidos em três níveis. De forma resumida: i) As coisas não duram, isto é, elas, constantemente, surgem e desaparecem. As coisas boas acabam e as coisas ruins acabam, bem como as coisas neutras também acabam; ii) As coisas se transformam, mesmo enquanto elas duram. Elas nunca são as mesmas, elas estão em constante alteração; iii) As coisas não têm sustentação plena ou continuidade absoluta. Embora elas pareçam surgir e se transformar, de fato, esses fenômenos se dão por causas que, por sua vez, também estão sujeitas a transformações e surgimentos-desaparecimentos.

 

Claro que o budismo é muito mais profundo e complexo do que a simplificação superficial que este limitado espaço permite e que o autor, inexperiente no tema, alcança. A ideia, quase ingênua, é tentar contribuir para que a nossa quase generalizada angústia possa dar espaço a pensamentos racionais e a imprescindível esperança nas mudanças sempre em curso.

 

Nesta crise, quando o tempo do confinamento parecer demasiadamente insuportável, percebamos que “é a cabeça, irmão!”. Precisamos resistir, colaborando solidariamente com todos.  Ficando em casa quem pode, aplaudindo aqueles que precisam trabalhar e acreditando que superaremos esta crise. Sairemos dela, todos, melhor do que entramos. Assim seja.

 

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Figura em Domínio Público: https://www.publicdomainpictures.net/en/view-image.php?image=76648&picture=symbolic-human-head&__cf_chl_jschl_tk__=5df282f44292318c9fdc0c421ea02d0d3afee23e-1585843724-0-AbBhmRywHJPz4ONWwqP4Z7xOkQ8qQWPQVIbdUuTyqT97IxLlYfWQGdhsFpgz_0wHRENfbzIlEKAqE_lmgFSxs5NhDAKjRSwpD4KaKjwZGMAiPg9J8mCFRCfYIcdxt2bK3AXsx2DJw3IJie_8qRv_89TLhUWEGjZGhW9r834fomyu6mBx7iwTKkxADUAhkK5FdBzJ24fKXToE98j248UwtatDHckbf_9YPaTEksIrgSWMztpg6C0FaTC5wJnrcNSfdUa6bAZs-8gQwWIbHBhpNetzhgSsGZuBVxM_JQ4tJnZziTgDXfCypy-t0U2RxKcAypP_-1-yz5Nz-DffeIOLJAOBBR1ovF7LAi_obJ01n7zq4WzlxdbsATZG7ewolvSn3RxWu3PQ5PfuVrayfO_VriQOkmbrvwPmgAiCvLukxD3-

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domingo, 22 de março de 2020 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 14:12

Spoilers acerca do futuro

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Em tempos difíceis de interpretar o presente, muito mais complexo palpitar sobre o futuro. Mesmo assim, inevitável pensar sobre a aprendizagem que as experiências em curso nos deixarão, enquanto legado, para o amanhã.

Um sumário abreviado, imaginariamente feito no futuro, ressaltará que desprezamos alertas claros sobre a irresponsabilidade do consumo de animais exóticos, reservatórios de vírus, cujos resultados no organismo humano desconhecemos. Para quem não sabe, em 2007, um grupo de cientistas chineses fez um grave alerta sobre o tema em artigo publicado na American Society for Microbiology.

Da mesma forma, haverá uma consciência bem mais ampla sobre a loucura de elegermos governantes que claramente desprezam ciência, educação e cultura. Trata-se, em qualquer lugar do mundo, de um tiro no pé, na perna, no corpo e, especialmente, na alma. Portanto, terá ficado evidente não comer pangolins ou eleger despreparados.

No futuro, saberemos que, ao longo da crise, aprendemos muito mais acerca de coisas que afetam nosso cotidiano. Crises, particularmente crises severas como a atual, nos obrigam a absorver ensinamentos mais rapidamente. Como dito, em 2003, por William Gibson: “O futuro já chegou, somente não está igualmente distribuído”. Após a crise, teremos aprendido mais uniformemente.

A modalidade educação a distância não chega a ser uma novidade, dado que ela já demonstrara antes da crise seu enorme potencial. Porém, ao final da crise, educação digital terá se consolidado num patamar inimaginável. Aquilo que alguns já sabiam, todos saberão. Todos aprendemos o tempo todo e em qualquer contexto, com cada um podendo optar sob que condições aprende mais e melhor (educação híbrida flexível e personalizada).

Obviamente não será o fim das atividades presenciais. Ao contrário, será o começo da exploração racional daqueles momentos. Naquilo que eles têm de mais especial e maduro e enriquecedor. A assimilação preliminar de conteúdo se dará, geralmente, via as ferramentas digitais disponíveis, com ganhos evidentes sobre a educação tradicional presencial.

Sobre trabalho remoto, o que alguns vanguardistas pioneiros já o faziam antes da crise terá se disseminado na mesma proporção do vírus. Todos terão aprendido que é mais do que plenamente razoável trabalhar (também) de casa. É mais produtivo, obrigando os momentos presenciais na empresa serem muito bem justificados. Aquilo que moldou nossa organização para o trabalho remonta aos séculos anteriores, em função dos modelos de desenvolvimento econômico da época. Por tradição mantivemos a rotina, ainda que a ampla maioria chegue aos seus postos de trabalho, com flutuações em função de peculiaridades de cada ofício, liguem um computador, ali passem o dia e, na hora acordada, desliguem as máquinas e retornem para casa. Teremos percebido o absurdo desses procedimentos.

Sobre o tema mais candente, a saúde, a telemedicina hoje é parcialmente aceita e ainda com várias restrições. No futuro, muito próximo, acelerado pelo intenso uso durante a pandemia, a telemedicina será adotada consensualmente. Mais do que isso, será praticamente obrigatória, antecedendo qualquer procedimento médico. Aquilo que era tolerado e suspeito passará a ser compulsório e naturalmente incorporado. Por fim, teremos vaga memória de como teria sido a saúde sem seu uso generalizado.

Sobre a telejustiça, impossível delimitar suas possibilidades, mas as cerimônias de casamento ocorridas durante a crise são evidências das possibilidades imensas de desburocratizarmos todas as instâncias de recursos, debates e decisões legais.

Sobre a telepolítica, a aprovação do estado emergência pelas duas Casas, Senado e Câmara dos Deputados, terá sido o embrião de uma riqueza de oportunidades. Não somente de decidir, no caso emergencialmente, mas de promover uma participação permanente, consciente e esclarecida, sem precedentes na história da democracia.

Sobre compras online, ainda que seja há anos a área da economia de varejo que mais cresce em vários países, o hábito de compras de supermercados terá se espalhado como pólvora, sem condições de regredirmos para os atuais corredores apertados dos supermercados, sem nenhum glamour ou atrativo. Além disso, em tempos normais, poderemos saber para cada produto em qual dos fornecedores o melhor preço está sendo ofertado. Isso já existe, mas aquilo que era embrionário será rotina generalizada.

Outra relevante transformação será de outra escala. Vivemos, no passado que ainda invade o presente, em diferentes níveis, a ilusão da possibilidade de um mercado que se autorregule, dispensando, total ou parcialmente, o Estado. Descobriremos que o que desejamos é um Estado racional e competente, no tamanho adequado (nem maior e nem menor) capaz de fazer frente às maiores necessidades, especialmente nas áreas de saúde, educação, infraestrutura e ciência & tecnologia.

As maiores mudanças serão de natureza subjetiva e, certamente, muito complexo descrevê-las, mas teremos aprendido, especialmente, o valor da solidariedade. Não somente por motivos caridosos ou religiosos (ambos respeitáveis), mas também por necessidade racional de sobrevivência. Nossos ancestrais não abandonavam um indivíduo que quebrava o fêmur, não o deixando à própria sorte, constituindo uma das marcas do início de nossa civilização. Aprenderemos, uma vez mais, o valor da vida em comunidade.

Em suma, passaremos tempos muito difíceis, ainda que, lá ao final, as aprendizagens terão sido de grande valia. Que possamos todos cruzar essa ponte, sendo que do lado de lá um futuro melhor nos aguarda. Haverá sim um mundo de pessoas mais felizes e esclarecidas.

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Imagem de ponte em Domínio Público, como visto em: https://pixnio.com/photos/architecture/bridges

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terça-feira, 25 de fevereiro de 2020 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 11:30

Aprendizagem no Mundo Contemporâneo*

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Resumo

 

O tema aprendizagem é inicialmente abordado a partir de uma perspectiva histórica. Na sequência, algumas abordagens educacionais inovadoras são apresentadas, especialmente aquelas associadas às tecnologias digitais. O papel do método na história da humanidade é discutido e elementos educacionais contemporâneos são analisados, entre eles: qualidade da educação a qualquer distância, metacognição e analítica da aprendizagem. Por fim, um tema que tende a ganhar importância é tratado: a edugenômica, o qual é indispensável numa perspectiva de construir trilhas educacionais personalizadas em um contexto de educação híbrida, flexível e customizada para cada educando.

 

 

O Início da Escola na Grécia Antiga e as Três Grandes Revoluções Educacionais

 

As raízes mais remotas da escola, tal como nós a conhecemos hoje, estão depositadas na Grécia Antiga, especialmente referenciadas, ao redor do século IV A.C., na Academia de Platão e no Liceu de Aristóteles [1]. A escola nasce com o objetivo de formar os futuros dirigentes de Atenas, indo além dos sofistas, à medida que estabelecia um espaço comum permanente, frequentado de forma regular por mestres e discípulos.

 

O surgimento do conceito “escola”, calcado nas experiências da Academia e do Liceu, pode ser visto como sendo a primeira grande revolução educacional, ao menos no mundo ocidental. No entanto, ainda que revolucionária a escola, raros eram letrados e mesmo aqueles letrados tinham pouquíssimo acesso às obras, em geral baseadas em papiros e pergaminhos.

 

A educação foi enormemente favorecida pelo surgimento do livro moderno no século XV D.C., fato que se associa à segunda grande revolução educacional. O livro moderno permitiu dar escala, viabilizando, de fato, pela primeira vez que o aluno estudasse sem a presença do professor. Essa escola que começa a ganhar espaço ao final da Idade Média, com o livro moderno, viria a atingir seu apogeu na fase mais madura da revolução industrial no século XX, onde a demanda em grande quantidade por mão de obra especializada foi atendida com enorme competência e maestria.

 

Na esteira do livro moderno do séc. XV houve a consolidação do método científico no século XVII, o surgimento da máquina a vapor e outras tecnologias no século seguinte e, especialmente, o advento da Revolução Industrial nos tempos que se seguiram.

 

Os níveis de compatibilidade e de pertinência das organizações educacionais, incluindo as metodologias e os modelos de gestão escolares adotados, fizeram delas das mais bem sucedidas e respeitadas instituições do mundo moderno. A escola, no sentido amplo, contribuiu significativamente para grandes avanços em termos de ampliação do acesso a serviços e a produtos de qualidade. Foi dentro dos seus muros ou frutos de seus egressos que foram gerados os conhecimentos que resultaram no aumento da expectativa de vida e, principalmente, produziram as condições para a grande revolução decorrente das tecnologias digitais, as quais estão a transformar, num processo ainda em curso, o mundo contemporâneo.

 

A escola tem cumprido várias funções, entre elas, a de ser o espaço de transmissão de conhecimento, formando cidadãos que dominam certos conteúdos e profissionais habilitados a determinadas técnicas e procedimentos específicos. Nesta concepção, os níveis escolares usualmente refletiam etapas formativas com diferentes graus de profundidades e os respectivos diplomas e certificados atestam os conhecimentos adquiridos e as respectivas competências e habilidades associadas a cada uma das áreas do saber.

 

Atualmente, podemos dizer que vivenciamos (estamos imersos) na terceira grande revolução educacional, transformação essa movida, especialmente, pela invasão das tecnologias digitais em todos os setores da sociedade atual.

 

Todas as instituições e setores contemporâneos estão sendo e serão profundamente afetados pelas tecnologias digitais, em especial a escola, dado que a marca dos novos tempos é a emergência de uma sociedade na qual a informação está (ou estará em breve) plenamente disponível, imediatamente acessível e essencialmente gratuita.

 

Assim, as instituições educacionais, por sua relação orgânica com a informação e o conhecimento, demandam ser especialmente reconceitualizadas. Elas devem ser repensadas à luz de um cenário onde mais relevante do o que foi aprendido é aprimorar a capacidade de aprender a aprender. Informação, em si, passa a ser o mais disponível e vulgar dos produtos.

 

Aprendemos, a partir de agora, dentro e fora da escola, a qualquer tempo e por qualquer meio e o fazemos, principalmente, como forma de ampliar nossa consciência acerca dos mecanismos segundo os quais ampliamos nossa capacidade de aprender a aprender.  A escola que marcava suas etapas pelos diplomas e certificados, atestando os conhecimentos adquiridos, nas formas de conteúdos, técnicas e procedimentos, dá espaço a um novo conceito onde as etapas correspondentes, da creche ao pós-doutorado, se caracterizam essencialmente pelos níveis diversos da capacidade de aprender continuamente em um mundo de educação permanente ao longo da vida.

 

O Método na História da Humanidade

 

Os humanos, desde suas primeiras formas de organização social, tentam compreender a natureza ao seu redor e a eles mesmos. A ciência diz respeito à parte do conhecimento advindo de métodos analíticos e sistemáticos, baseada especialmente no método científico, o qual foi consolidado no século XVII por personagens como Galileu e Descartes, entre outros. O método científico não é a única forma de tentar entender o mundo, mas tem sido o padrão dominante desde então. A palavra método, originária do grego, significa encaminhamento ou busca, em oposição ao acaso e ao aleatório.

 

O método científico é baseado na observação, hipótese, experimentação e verificação [2]. Este método encontrou na Europa dos séculos XVII e XVIII terreno fértil para promover uma cultura racionalista, ancorada em hábitos científicos e exercícios de raciocínios sistemáticos. Destaque para a publicação do Principia em 1687 por Isaac Newton, marcando com as Leis de Newton e a Mecânica Newtoniana o amadurecimento definitivo do método científico. Nos séculos seguintes, a partir do desenvolvimento de áreas como a Termodinâmica e o Eletromagnetismo e de invenções como a máquina a vapor e os motores, estavam dadas as condições para a Revolução Industrial, consolidadora da sociedade moderna.

 

Para entender o mundo contemporâneo não há regras prontas ou receitas definitivas, muito menos garantia de sucesso pleno na empreitada, mas certamente é tarefa árdua sem conhecer as origens do método e do pensamento científico. Especialmente as fundamentais contribuições da Grécia Antiga e o papel relevante do período compreendido entre o fim da Idade Média e o Renascimento, quando são estabelecidos os ambientes nos quais surgem as bases da ciência moderna. As relações entre ciência, tecnologia e produção que marcam os últimos três séculos podem ser mais bem caracterizadas a partir da compreensão do período anterior, o qual ilumina o presente e permite algumas considerações sobre o futuro que ainda nos aguarda.

 

Qualidade em Educação a Qualquer Distância

 

No contexto atual, as formas de aprendizagem têm sido profundamente afetadas pela onipresença das tecnologias digitais. Neste sentido, a Educação a Distância (EAD) é, usualmente, caracterizada como sendo a modalidade na qual os procedimentos educacionais são mediados por tecnologias, em contextos nos quais os educandos e os educadores estão separados, espacial ou temporalmente [3].

 

EAD é mundialmente reconhecida como ferramenta educacional estratégica na ampliação do acesso e da permanência, em especial no ensino superior.  A modalidade EAD no Brasil foi assegurada na Lei de Diretrizes e Bases da Educação/LDB (Lei nº 9.394, de 20 de dezembro de 1996), que estabeleceu, no artigo nº 80, a possibilidade do seu uso orgânico em todos os níveis e modalidades de ensino. O Decreto nº 2.561, de 1998, que definiu parâmetros de políticas de garantia de qualidade na EAD, e o Decreto nº 5.622, de 2005, que regulamentou o artigo nº 80 da LDB, funcionaram como diretrizes para a publicação dos referenciais de qualidade em 2007.

 

Em 2017, a legislação sobre a EAD reorganizou a abertura de cursos, flexibilizou a oferta e possibilitou a ampliação do acesso. O Decreto nº 9.057, de 25 de maio de 2017, e a Portaria MEC nº 11, de 20 de junho do mesmo ano, deram nova dimensão à modalidade. A Portaria permitiu às instituições criarem cursos de EAD, de acordo com sua organização administrativa, conforme os resultados obtidos no Conceito Institucional.

 

A partir da definição e do cumprimento de cargas didáticas suficientes de interação, acompanhadas de abrangência e profundidade adequadas, estão dadas as bases de garantia de qualidade na modalidade. Particularmente, em cursos das áreas de saúde, engenharias e outros é previsto, e demanda ser cumprido, um conjunto de atividades “mão na massa”, integralizando cargas horárias presenciais bem definidas.

 

Quanto às inovações mais recentes, incluindo a autorização para o uso de até 40% em EAD da carga didática total na maioria dos cursos presenciais (Portaria MEC nº 1.428, de 29 de dezembro de 2018), visam avançar na consolidação de um modelo híbrido que integre as boas práticas do presencial com o virtual, estimulando novas práticas pedagógicas, calcadas na real possibilidade de uma educação personalizada de qualidade. Via trilhas educacionais customizadas, podemos oportunizar que todos aprendam, que todos aprendam o tempo todo, e que cada qual aprenda de maneira própria e única.

 

Estatísticas recentes sobre cursos de graduação mostram que a EAD, em termos de oferta de vagas, ultrapassou o número de oferta de vagas presenciais, o que é fruto do reconhecimento da modalidade, especialmente por parte daqueles que sofrem impedimentos de toda ordem e que encontram na EAD compatibilidade com seu estilo de vida, incluindo custos menores e flexibilidade de tempo e de espaço para estudar. De forma diferenciada, se comparada à educação presencial, EAD permite, via trilhas educacionais especialmente desenhadas, a inclusão de pessoas com necessidades especiais, moradores de regiões distantes ou cidadãos com complexas disponibilidades  de horário ou local.

 

Caminhamos em direção à formulação de uma educação flexível e híbrida que conjugará elementos das duas modalidades de ensino, presencial e a distância. Estamos aprendendo a atender, com qualidade e de forma personalizada, às múltiplas demandas que respeitem as particularidades e as peculiaridades de cada educando, em seu contexto educacional específico, estabelecendo máxima compatibilidade com um cenário de educação permanente ao longo de toda a vida.

 

Metacognição

 

Não há uma definição simples para metacognição. O prefixo grego “meta” induz que metacognição deva ir além da cognição ou tratar-se de reflexão sobre ela. Cognição, por sua vez, está associada, de maneira simplificada, ao processo de aquisição de conhecimento, baseado em um conjunto de habilidades mentais, entre elas, a memória.

 

Talvez pelo aspecto transcendente à cognição, muitos assumam que metacognição é coisa exclusivamente de adulto, gente madura e preparada. Porém, a máxima relevância educacional da metacognição é, surpreendentemente, para crianças e jovens [4].

 

As habilidades metacognitivas do aprendiz, em qualquer idade, incluem estimular a reflexão sobre a própria aprendizagem, implicando em autorreflexão e atividades, incluindo lúdicas, em equipe.  A prática de entender o outro, desde criança, promove a aprendizagem colaborativa, indispensável em um cenário de aprendizagem permanente ao longo da vida. Na fase pré-escolar, a família e o entorno social desempenham papel primordial. Consequentemente, em contextos em que a escolaridade dos pais torna difícil essa tarefa, políticas públicas específicas são imprescindíveis.

 

James Heckman, no ano 2.000, foi contemplado com o Prêmio Nobel de Economia por evidenciar a relação entre desigualdade social e o estímulo educacional a crianças de zero a cinco anos. Segundo Heckman [5], há forte correlação entre a criança adequadamente estimulada nessa fase e seu posterior desempenho escolar, sucesso profissional e menor envolvimento em crimes. Em outras palavras, quanto mais as crianças, de todas as classes sociais, adquirem as competências, tanto cognitivas como metacognitivas, menor tendem a ser as desigualdades sociais entre elas no futuro.

 

Lev Vygotsky [6] tratou dos processos de controle na aquisição do conhecimento que podem ser considerados precursores daquilo que vem a ser conhecido, atualmente, como metacognição. Particularmente, naquilo que ele denominava Zona de Desenvolvimento Proximal, a fronteira entre o conhecimento que o aprendiz pode atingir de forma independente e aquele que demanda orientação que interfere diretamente no processo. Assim, de forma programada, o docente ou os pais assumem a responsabilidade dos processos cognitivos até que as crianças ou os jovens se sintam, de forma progressiva, suficientemente confortáveis para tomarem para si a gestão de suas próprias aprendizagens.

 

Na década de 1970, o psicólogo John Flavell [7] e outros pesquisadores retomaram de forma mais intensa esse debate, agora à luz da metacognição, a qual descrevia metacognição como sendo “o conhecimento acerca do próprio processo cognitivo”, ou, em outras palavras, “o aprender a aprender”. Posteriormente, o conceito foi ampliado para referir-se à consciência do educando acerca de seu conhecimento, incluindo suas convicções e a percepção de áreas a serem desenvolvidas. Nesse contexto, contemplando, especialmente, a sua habilidade de refletir sobre o planejamento, o gerenciamento, a avaliação e a definição consciente dos rumos da própria aprendizagem.

 

Inspirado pelos pensamentos de Vygotsky e Flavell, David Perkins [8], na década de 1990, tratou do tema central do reconhecimento das quatro etapas da consciência do aprendiz sobre sua própria aprendizagem.

 

Aprendizes tácitos estariam associados à primeira etapa, quando eles ainda não têm consciência plena de desenvolvimentos metacognitivos, estando dispensados de pensar sobre uma estratégia particular de aprendizagem. Caracterizando-se esta etapa por estímulos aos desenvolvimentos baseados em espontaneidades intuitivas, incluindo atividades domésticas, leituras, brinquedos, desenhos etc.

 

Aprendizes conscientes diriam respeito à segunda etapa, quando já são capazes de generalizar ideias, explorar evidências, mesmo quando esses pensamentos ainda não são totalmente deliberados ou planejados.

 

Educandos estratégicos corresponderiam à terceira etapa, na qual eles já conseguem organizar conscientemente seus pensamentos, via solução de problemas, fazendo uso de classificações, evidências e tomadas de decisões.

 

Por fim, temos a última etapa, educandos reflexivos, aptos não só a refletirem sobre a própria aprendizagem enquanto ela se desenvolve, mas capazes de, à luz do sucesso ou insucesso das estratégias educacionais adotadas, revê-las e adotarem trilhas apropriadas alternativas.

 

As faixas etárias e os ambientes, escolares ou familiares, permitirão adaptações e ênfases em cada uma dessas etapas, mas a visão da importância de explorar processos metacognitivos é essencial para prepararmos profissionais e cidadãos capazes de enfrentar desafios, quaisquer que eles sejam.

 

Se o século passado demandava domínio de conteúdos, técnicas e procedimentos, muitos deles baseados em processos cognitivos simples, o mundo contemporâneo privilegia pessoas cujos processos formativos, desde a primeira infância, se vinculem a estimular a capacidade de aprender  a aprender continuamente, coerente com um ambiente de aprendizagem permanente ao longo de toda a vida.

 

Analítica da Aprendizagem

 

Houve um período em que a adoção de modelos de gestão mais competitivos por si só era suficiente para que uma instituição educacional conseguisse obter resultados superiores às demais. Isso não foi simples, foi inovador e gerou resultados significativos. No entanto, com o tempo, os modelos de gestão se mostraram, por um lado, limitados e, por outro, transferíveis e copiáveis. O cenário futuro traz desafios ainda mais complexos. Entre eles, o fato de que as instituições que souberem incorporar adequadamente as novas tecnologias e as metodologias inovadoras serão aquelas que se destacarão e terão como recompensa a oportunidade de conjugar, com sustentabilidade, escala e qualidade. Entre as tecnologias com maior potencial de aproveitamento, em termos de resultados acadêmicos, destaco a Analítica da Aprendizagem [9].

 

Analítica da Aprendizagem (em inglês, “Learning Analytics”) é a metodologia que permite que os educadores possam tomar decisões levando em conta análises sistemáticas e elaboradas de dados dos educandos e dos contextos educacionais nos quais a aprendizagem se desenvolve. A partir da análise dos dados acerca de quanto e de como os alunos estão aprendendo, é possível uma percepção mais apurada das realidades educacionais. Tais procedimentos viabilizam que desenhos educacionais adequados (em inglês, “Learning Designs”) possam ser propostos, bem como estratégias e trilhas de aprendizagem diversas sejam implementadas. Ao mesmo tempo, esta metodologia colabora na seleção de quais recursos, inclusive tecnológicos e modos de entrega de conteúdos, são os mais adequados para cada contexto e, no limite, para cada educando.

 

Na verdade, os professores no ensino tradicional utilizam de forma corriqueira dados nos processos de ensino. Porém, o fazem, em geral, em uma versão limitada e preliminar, precursora daquilo que hoje denominamos Analítica de Aprendizagem. Por exemplo, notas finais, resultante de alguns poucos produtos, têm consequências relevantes, tais como aprovar ou não os alunos. Excepcionalmente, docentes mais dedicados conseguem, fruto de suas sensibilidades, perceber peculiaridades de uma turma de estudantes, identificar carências típicas e alterar procedimentos, porém, são casos raros e em pequena escala. Em geral, os dados disponíveis, alguns rendimentos acadêmicos dos alunos, são insuficientes para motivar e orientar mudanças de percursos educacionais. Analítica da Aprendizagem, em tese, permite e estimula adaptações, melhorando a aprendizagem à medida que reconfigura, em tempo hábil, os processos educacionais, customizando-os às realidades específicas e, sempre que possível, às características de cada um dos atores envolvidos.

 

Em profundo contraste com os poucos dados disponíveis até pouco tempo (basicamente notas de provas individuais), graças às tecnologias digitais, hoje dispomos de uma abundância de informações (“big data”), que nos permite tentar entender, de forma inédita e inovadora, realidades educacionais complexas. Adicionalmente às formas usuais de avaliação, podemos explorar, dentre inúmeras outras possibilidades, dados resultantes de: i) nível e velocidade de assimilação de informações, ii) capacidade do estudante de acessar conteúdos e sua autonomia na utilização de conhecimentos, iii) características das respostas “erradas” em testes de múltipla escolha, iv) habilidades de comunicação via capacidade de interpretação e de redação de textos complexos, v) habilidade de colaboração em equipe, percebendo e conjugando fragilidades e potencialidades de cada membro, vi) produtividade e efetividade na confecção de artefatos, vii) competência na solução de problemas e no cumprimento de missões, viii) atitudes e comportamentos socioemocionais diante de desafios complexos, ix) letramento matemático, e x) adaptação individualizada a diferentes modos de entrega de conteúdos.

 

Uma vez que tenhamos material mais consolidado e adequadamente analisado, podemos começar a construir caminhos educacionais múltiplos e personalizados. São trilhas individuais que dão conta, ou tentam dar conta, de: i) melhorar capacidade de foco, ii) aprimorar competências em ler e escrever textos mais complexos, iii) orientar e capacitar em operações matemáticas básicas, iv) explorar um particular conceito sobre o qual o aluno demonstrou fragilidade etc.

 

Curiosamente, quanto mais estudantes, maior o número de testes e quanto mais analistas e curadores de conteúdo tivermos, mais bem elaborados serão os caminhos e abordagens específicas que poderemos propor. Para quem sempre associou qualidade a poucos e má qualidade a muitos, temos um novo paradigma: a escala que gera qualidade.

 

Começamos, portanto, a construir algoritmos educacionais inteligentes que nos permitem sair do artesanato e de outras limitações, que caracterizam o ensino tradicional, para darmos respostas qualificadas às demandas e propiciarmos atendimento em grande escala. Esta é marca de uma educação contemporânea onde todos aprendem, aprendem o tempo todo e cada qual de maneira única. Este é o caminho de uma educação flexível, híbrida, adaptativa e personalizada.

 

Quanto, em especial, às empresas educacionais e suas instituições de ensino, cabe destacar que os desafios em busca da sustentabilidade e de lucratividade, por certo, dependem de bons modelos de gestão. No entanto, enquanto a guerra pode, de fato, ser perdida na gestão, por outro lado, para se ter conquistas substantivas há que se explorar metodologias inovadoras que façam uso adequado de novas tecnologias. Neste caso, não há soluções milagrosas e nem receitas prontas. Mas, por certo, Analítica da Aprendizagem é ingrediente indispensável para enfrentar, com sucesso, os desafios educacionais contemporâneos.

 

Edugenômica

 

Será possível prever o sucesso educacional de um recém-nascido? A resposta é complexa, mas há contribuições recentes interessantes acompanhadas de um entendimento crescente sobre o assunto [10].

 

O tema DNA e desempenho escolar, associado à área que conhecemos como edugenômica [11], é extremamente polêmico, com enormes chances de compreensões indevidas, algumas com equivocados elementos de eugenia. Porém, o risco é ainda mais grave se desconhecermos completamente os debates em curso e deixarmos de analisar e contribuir com os recentes avanços científicos na área.

 

Pesquisadores têm demonstrado que os genes do bebê influenciam significativamente o seu posterior desempenho ao longo da vida escolar. De fato, há estudos demonstrando que aproximadamente dois terços das diferenças no sucesso escolar podem ser explicados pela genética. Por exemplo, em 2016, cientistas publicaram na prestigiada revista Nature haver identificado 74 posições de genes que permitem prever, ainda que parcialmente, quão longe alguém poderia ir em sua vida escolar2.

 

Mais recentemente, Kaili Rimfeld et al. [12] estudaram o desempenho escolar, a partir de uma amostra de 6.000 pares de gêmeos nascidos no Reino Unido. A adoção de gêmeos decorre do fato que, quando idênticos, eles compartilham 100% dos genes, enquanto, quando não idênticos, o compartilhamento é da ordem de 50%, tal como entre dois irmãos quaisquer.

 

A amostra adotada contém gêmeos, idênticos e não idênticos, morando em mesma casa e em casas diferentes, incluindo até irmãos adotivos, os quais desfrutam do mesmo ambiente sem qualquer compartilhamento de DNA. Os dados obtidos pelos autores mostram que, aproximadamente, 70% do rendimento escolar decorre de fatores genéticos, enquanto os aspectos ambientais respondem por algo da ordem de 25%. Os restantes 5% podem ser explicados, segundo os autores, por demais itens, tais como amigos e professores diferentes.

 

Para estabelecer correlações envolvendo sucesso escolar, é preciso definir um critério para o que seja sucesso educacional, além de escolher quais as variáveis mais relevantes a serem consideradas. Estudos recentes apontam que, entre as múltiplas variáveis, duas delas, aparentemente, se destacam sobre as demais. Uma delas é o status socioeconômico dos pais. A segunda variável é o DNA herdado, que, recentemente, tem sido evidenciado ter nível similar de relevância à primeira.

 

Os pesquisadores Sophie von Stumm et al. [13] em artigo ainda não publicado, mas já disponibilizado, tratam da predição de sucesso educacional fazendo uso de consistentes dados de um representativo estudo sistemático de 15.000 pares de gêmeos nascidos na Inglaterra e País de Gales, entre 1994 e 1996. No caso, a análise foi baseada em 4.890 indivíduos de origem europeia, dos quais os dados genéticos e de status socioeconômicos foram utilizados. Os dois preditores selecionados, socioeconômicos e genéticos, foram estudados, em termos de correlação com sucesso escolar, para as idades de 7, 11, 14 e 16 anos.

 

O preditor de status socioeconômico dos pais, SES (do inglês parent´s socioeconomic status), embute as qualificações educacionais de ambos os pais, suas respectivas posições ocupacionais e, particularmente, a idade da mãe dos gêmeos por ocasião de sua primeira gestação. O preditor SES, assumido como representando as vantagens ambientais e de riqueza, de fato, inclui, inexoravelmente, elementos hereditários genéticos, os quais precisam ser corrigidos (correção da ordem de 50%, a partir do estudo de gêmeos) para que eles não contenham as influências do DNA.

 

O preditor das influências do DNA, agregados via os conhecidos escores poligênicos no genoma amplo (em inglês, genome-wide polygenic scores, GPS), não se altera ao longo da vida, independente de condições ambientais. GPS é representado por um número baseado na variação em múltiplos espaços genéticos e suas associações em pesos. A técnica mais recente utilizada é baseada no estudo de associação genômica ampla (em inglês, whole genome association study, GWAS), o qual é uma análise observacional de variações genéticas em todo o genoma em diferentes indivíduos para conferir se alguma variante está associada a um determinado traço.  GWASs são, tipicamente, focados em associações entre polimorfismos de nucleotídeos simples e características.

 

Como principal critério de sucesso, foram adotadas as notas obtidas ao longo do período selecionado, em especial os resultados ao final do ensino obrigatório aos 16 anos, quando os alunos realizam o exame GCSE (em inglês, General Certificate of Secondary School), correspondente ao nosso ENEM (Exame Nacional do Ensino Médio). De acordo com os resultados obtidos na pesquisa referida, tanto para o SES como o GPS, as predições se mostraram efetivas, em termos de impactos no desempenho educacional, desde o primeiro ano da educação primária, sendo consistentes até a conclusão do ensino médio.

 

Entre os jovens com altos SES e GPS, 77% ingressaram na universidade, enquanto somente 21% com baixos SES e GPS seguiram o mesmo caminho. Os efeitos do status socioeconômico dos pais e aqueles decorrentes do DNA herdados podem ser isolados, resultando que o primeiro responde por 16% da variância observada (estatisticamente mensura quanto um resultado dista do valor médio esperado) e o segundo por 14%, valor bastante próximo do primeiro.

 

Os autores mostram que a capacidade de previsão de sucesso educacional cresce continuamente ao longo dos anos estudados. Se a variável em estudo não tem impacto a correlação é zero. Se ela determina completamente a correlação é um. Os resultados evidenciam que a correlação para o preditor SES, dos 7 aos 16 anos, cresce de 0.31 até 0.48 (retirando a influência genética embutida, como estabelecido, resulta de 0.25 a 0.37). Para o preditor GPS, a correlação aumenta de 0.22 a 0.36, respectivamente.

 

Pode-se observar também que os escores GPS se mostram preditores mais efetivos de sucesso educacional na idade de 7 anos em crianças de famílias com baixo SES do que naqueles com SES mais altos.

 

Os autores demonstram que as implicações práticas dessas predições são mais evidentes nos casos extremos. Para o caso dos 16 anos, se dividirmos a amostras em dez partes iguais (decis), a partir dos mais baixos SES e GPS, o desempenho educacional, em termos dos desvios da média pode ser obtido.

 

Observamos que os resultados indicam que a diferença de desempenho entre os extremos atinge 1,5 ponto para SES e 1,2 para GES. Em termos efetivos de conceitos, isso equivale a variação do conceito C- para A, no caso decorrente da amplitude SES, e do conceito C+ para A-, no caso em função da amplitude GPS.

 

A pesquisa mostra, em termos de número de indivíduos na faixa de 16 anos, os desempenhos para os decis com maiores e piores GPS. Observou-se que 9% dos indivíduos do decil com GPS mais baixo demonstraram desempenhos acima da média dos indivíduos do decil com GPS mais alto. Inversamente, 10% daqueles do decil mais alto registraram desempenhos inferiores à média do decil com GPS mais baixo. Análise semelhante para o preditor SES mostra que os percentuais correspondentes observados foram, respectivamente, 5% e 3%.

 

Ao longo do percurso educacional entre 7 e 16 anos, ambos os preditores atuam continuamente, sendo que, naturalmente, seus efeitos são amplificados quando superpostos. Observar, como destaque, o fato que crianças com altos GPS tendem a compensar, relativamente, baixos SES. Esse fenômeno é mais evidente ainda para crianças com baixos GPS e altos SES.

 

Na região mista, onde os preditores são opostos, para aqueles com altos GPS é possível compensar os baixos SES, tal que que a chance de ingressarem na universidade é ampliada de 21% (baixos SES e GPS) para 47%. Para aqueles com baixos GPS, eles podem compensar mais ainda tendo altos SES, resultando que 62% ingressam no ensino superior. Lembrar que, para efeito comparativo, para altos GPS e SES, 77% vão para universidades.

 

Portanto, a principal conclusão dos pesquisadores é que a influência do DNA do bebê, herdado geneticamente, expresso no preditor GPS, é poderoso indicador do futuro sucesso escolar, sendo aproximadamente da mesma ordem do preditor socioeconômico dos pais, via o preditor SES.

 

Além disso, testes de DNA dos bebês, em princípio, podem identificar eventuais riscos de desenvolvimento de dificuldades em leitura, ou outras áreas de aprendizagem, permitindo intervenção educacional o mais cedo possível. Ou seja, trilhas educacionais personalizadas podem ser construídas levando em conta características genéticas determinadas previamente.

 

É preciso alertar que os estudos apresentados se limitam a um grupo específico e um critério de sucesso educacional é definido, baseado em notas escolares de 7 a 16 anos, especialmente associados ao ingresso no ensino superior.

 

O ser humano tem potencialidades, em termos de atributos e talentos, que não estão incluídos no escopo do trabalho específico aqui referido. Conhecer estes e outros resultados permite traçar estratégias que viabilizem democratizar oportunidades e minorar discrepâncias.

 

Por fim, cabe destacar que a amostra adotada, em tese, poderia ter contemplado quatro meninos de classe média baixa de Liverpool, os quais teriam SES e, talvez, GPS, cumulativamente baixos. Provavelmente, teriam confirmado a baixa expectativa de sucesso educacional. Mesmo assim, certamente, nenhum outro indivíduo da amostra de milhares selecionados teria chegado próximo ao sucesso, no sentido amplo da palavra, que os Beatles tiveram, consagrando-se como um dos maiores fenômenos de todos os tempos.

 

Aqueles bebês de Liverpool, bem como tantos outros exemplos semelhantes, não invalidam os resultados da pesquisa, mas chamam a atenção dos pesquisadores de que eles, necessariamente, enxergam somente traços simples ou elementos parciais de realidades humanas, as quais são, de fato, bem mais complexas.

 

Conclusões

 

Sob a égide da terceira grande revolução educacional, tracionada pelas tecnologias digitais, a história que envolve o futuro próximo ainda não está contada. A depender de como lidarmos com os desafios e as oportunidades do mundo contemporâneo, podemos propiciar a emergência de dois contextos sociais muito distintos.

 

O mundo digital pode representar uma sociedade mais excludente ainda, ampliando as desigualdades e cristalizando injustiças, viabilizando uma realidade mais perversa do que a que dispomos atualmente. A falta de letramento digital pode gerar cidadãos excluídos mais prejudicados e marginalizados do que os correspondentes analfabetos dos tempos atuais.

 

Por outro lado, temos à frente a oportunidade única de propiciar educação de qualidade para todos, garantindo equalização de oportunidades e espaços para que os mais diversos talentos individuais e coletivos possam florescer.

 

À medida que conhecermos melhor cada educando, utilizando ferramentas diversas, desde a analítica da aprendizagem até a edugenômica, poderemos construir trilhas educacionais customizadas, permitindo que cada um possa explorar da maneira e via o meio com que melhor aprendem. Um contexto educacional onde todos aprendem, aprendem o tempo todo, mas cada qual aprende de maneira única e personalizada.

 

A metacognição, enquanto estratégia metodológica, pode preparar a todos para um universo de aprendizagem permanente ao longo de toda a vida, onde aprender a aprender será mais relevante do que o que foi aprendido.

 

Em suma, a sociedade digital, caracterizada pela disponibilização total da informação e do conhecimento e por sua instantaneidade e gratuidade, é uma história em curso, cujo final não conseguimos prever ainda. O que sabemos é que, a depender de como lidarmos com os desafios e as oportunidades educacionais do mundo contemporâneo, estaremos moldando como será este novo mundo que se avizinha.

 

 

 Referências:

[1] Ronaldo Mota e David Scott, “Educando para Inovação e Aprendizagem Independente”, 2014, Editora Elsevier.

[2] Ronaldo Mota et al., “Método Científico & Fronteiras do Conhecimento”, 2003, Editora CESMA.

[3] Fredric Litto e Ronaldo Mota, “Qualidade da educação em Qualquer Distância”, publicado na Coluna Reitor Online do Portal iG, em 15 de outubro de 2019, acessível em:.

[4] Ronaldo Mota, “Learning to Learn is More Than Learning”, Physics Educator, vol. 01, no. 1, March 2019, acessível em:  https://www.worldscientific.com/doi/pdf/10.1142/S2661339519500021; Ronaldo Mota,  “Saber Aprender é mais do que aprender”, publicado em 30 de agosto de 2018, acessível em: https://reitoronline.ig.com.br/index.php/2018/08/30/saber-aprender-e-mais-do-que-aprender/.

[5] James Heckman, “Investir em educação para a primeira infância é melhor ‘estratégia anticrime’, diz Nobel de Economia”, publicado BBC News, em 21 de maior de 2019, disponível em:  https://www.bbc.com/portuguese/geral-48302274; Ronaldo Mota, “Metacognição é coisa de criança”, Coluna Reitor Online do Portal iG ,publicado em 30 de julho de 2019, acessível em: https://reitoronline.ig.com.br/index.php/2019/07/30/metacognicao-e-coisa-de-crianca/.

[6] Lev Vygotsky, “A Construção do Pensamento e da Linguagem”, Editora Martins Fontes, 2001.

[7] John Flavell, “Learning Theories and Metacognition”, disponível em: https://www.learning-theories.com/metacognition-flavell.html.

[8] David Perkins, “The Educational Theory of David Perkins”, acessível em: https://www.newfoundations.com/GALLERY/Perkins.html.

[9] Ronaldo Mota, “Analítica da Aprendizagem é parte da solução”, publicado em 26 de setembro na Coluna Reitor Online do Portal iG, acessível em: https://reitoronline.ig.com.br/index.php/2016/09/26/analitica-da-aprendizagem-e-parte-da-solucao/.

[10] Ronaldo Mota, “Educational genomics: academic achievements and DNA”, Brazil Monitor, 21 de fevereiro de 2018, acessível em: http://www.brazilmonitor.com/index.php/2018/02/21/educational-genomics-academic-achievements-and-dna/.

[11] Aysu Okbay et al., “Genome-wide association studu identifies 74 loci associated with educational attainment”, Nature 533, 539-542 (2016), Acessível em: https://www.nature.com/articles/nature17671.

[12] Kaili Rimfeld et al., “The stability of educational achievement across school years is largely explained by genetic factors”, Science of Learning, (3), 16  (2018). Acessível em:  https://www.nature.com/articles/s41539-018-0030-0.

[13] Sophie von Stumm et al., “Predicting educational achievement from genomic measures and socioeconomic status”, preprint disponível em: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/538108v1.

 

 

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*Artigo referente à Palestra proferida no Conselho Nacional de Educação/CNE, no dia 29 de janeiro de 2020, por ocasião da abertura do Ciclo de Debates da Câmara de Educação Superior do CNE.

 

Figura em Domínio Público: https://br.freepik.com/vetores-gratis/conceito-futuro-educacional_776917.htm#page=2&query=education&position=2

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segunda-feira, 17 de fevereiro de 2020 aprendizagem, EaD, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 20:36

Árvore de Decisão e Processos de Aprendizagem

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O Método Árvore de Decisão tem sido utilizado em Ciência dos Dados desde a década de 1980. No entanto, trata-se de abordagem recente no que diz respeito à sua aplicação em estudos preditivos na área da Educação.

 

O advento dos Algoritmos de Aprendizagem aplicados a Máquinas que Aprendem tem propiciado um novo fôlego ao método, em especial viabilizando informações significativas acerca de estratégias relevantes aos processos de ensino e de aprendizagem.

 

Uma das vantagens que o método propicia é dispensar hipóteses preliminares sobre os dados ou os modelos assumidos. Costuma-se afirmar que o Método Árvore de Decisão não se inicia com um modelo a priori, mas sim ele constrói um modelo a partir dos dados. Portanto, ele é relativamente fácil de interpretar e bastante intuitivo.

 

Vejamos, para efeito de ilustração, um caso simples e geral relacionado à aprendizagem. Suponhamos uma determinada turma de alunos próximos a iniciarem um curso, disciplina ou tópico qualquer.

 

Quanto mais informações sobre os educandos, melhor será a proposta educacional no sentido de oferecer a cada um deles a trilha mais adequada, dentre aquelas disponíveis. Neste caso hipotético, três categorias relativas ao aluno são assumidas centrais: 1) Qual a mídia que lhe é mais favorável?; 2) O que o aluno já sabe (ou pensa que já sabe) sobre o conteúdo que será objeto do curso?; e 3) Qual o tempo que ele dispõe para se preparar com antecedência?

 

A árvore se inicia com uma questão simples e direta, a qual pressupõe que o estudante saiba algo sobre si mesmo. Caso não esteja plenamente convencido, não há problema grave.  O Diagrama 1 mostra que, em algum momento, se for o caso, ele retorna ao ponto inicial podendo refazer sua escolha original e, talvez, aprofundar o conhecimento sobre si mesmo, em termos educacionais.

 

 

Escolhido o meio preferencial entre as opções sugeridas (no caso, oferecemos quatro, mas pode ser um número ilimitado, refletindo o contexto educacional específico), cabe perguntar se a mídia está disponível. Caso não esteja (não temos essa trilha, por exemplo), ele retorna à pergunta original. Caso a opção esteja disponível (sim, no Diagrama 1), segue-se em frente.

 

Na etapa seguinte, é solicitado que o aprendiz realize uma autoavaliação no que concerne ao seu conhecimento preliminar sobre o conteúdo a ser abordado no curso. A gradação sugerida é de 1 a 5, sendo 1 e 2 baixos (aquém do desejável para iniciar o curso), 3 (médio regular) e 4 ou 5, respectivamente, acima ou bem acima da média.

 

Definida a autoavaliação, o educando é questionado acerca do tempo que imagina que dispõe para abordar o tema. Se 1 ou 2, considerados baixos, ele é levado, respectivamente, às Trilhas 1 ou 2.

 

Procedimentos similares são adotados para aqueles que se autoavaliaram como médio, os quais, a depender dos tempos disponíveis para estudos antes de iniciar o curso, são dirigidos para as Trilhas 3 ou 4. Nos casos de autoavaliações positivas superiores (4 ou 5), eles são guiados, respectivamente, para as Trilhas 5 ou 6.

 

Associado ao fluxo de informações acerca da experiência do estudante, temos um contexto onde se torna imprescindível o estímulo para que ele reflita, após o primeiro processo, sobre a sua própria aprendizagem.  Pra tanto, uma Árvore de Reflexão deve ser construída (ver Diagrama 2).

 

 

A árvore se inicia com uma autoavaliação sobre a aprendizagem no processo anterior (Árvore de Decisão). Se a avaliação for negativa (1 ou 2), o aluno é indagado se quer ser direcionado para uma trilha diferente da adotada (ou mesmo repetir a adotada). Neste caso, se seguiram a Trilha 2 poderiam experimentar na próxima a Trilha 1, por exemplo. Caso a resposta seja não, deve o aluno retornar ao início da Árvore de Decisão, buscando seguir uma trajetória em diferente meio (por exemplo, se optou por podcast pode agora tentar videoaula etc.). Da mesma forma, pode seguir na mídia e dispor de mais tempo desta vez.

 

No caso da avaliação da experiência anterior tenha sido média ou média superior (3 ou 4), resta a indagação se o aprendiz gostaria de saltar para uma trilha mais densa (de 3 para 4 ou de 4 para 5). Caso não queira (resposta 2 no Diagrama 2), resta a opção de retornar ao início da Árvore de Decisão, alterando mídia ou tempos de dedicação.

 

Por fim, se a autorreflexão gerou uma avaliação máxima sobre a experiência anterior, Parabéns! Você está muito bem preparado para começar o curso.

 

 

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segunda-feira, 10 de fevereiro de 2020 aprendizagem, Educação e Tecnologia, Ensino Superior, Inovação e Educação | 12:12

A Árvore de Decisão e o coentro no peixe

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Uma Árvore de Decisão é um diagrama representando um conjunto sequencial de decisões intermediárias, gerando, ao final, diversas soluções para a questão preliminarmente proposta.

 

Esta abordagem tem sido utilizada como ferramenta de tomada de decisões, balizadas por raciocínios justificáveis, colaborando na análise e no planejamento, bem como no aprimoramento de processos, tanto simples como complexos.

 

Na verdade, na sua forma não explicitada e sistematizada, utilizamos, no cotidiano, raciocínios com formas similares às árvores em questão, de forma instintiva e natural. No entanto, atualmente, a utilidade de Árvores de Decisão é transcendente, dado que, associado a uma Árvore de Reflexão, viabiliza um processo iterativo dinâmico, o qual permite aprimoramentos contínuos. Nesta perspectiva, este método constitui uma das bases essenciais de Inteligência Artificial e de Aprendizagem de Máquina (em inglês, “Machine Learning”).

 

A árvore começa sempre com uma pergunta central, retratando o tema raiz a ser abordado.  A partir da raiz, possibilidades decorrentes são representadas por troncos de árvore. Esses troncos, por sua vez, se desdobram na forma de folhas, ilustrando as múltiplas possibilidades inseridas num fluxograma, o qual, ao final, leva a um conjunto de possíveis soluções.

 

Visando evidenciar em que medida é possível expressar processos de decisões comuns e diários, exemplificamos aqui com um caso peculiar: usar ou não coentro na preparação de um prato à base de peixe.

 

Suponhamos, a título de ilustração, que você já está na cozinha começando a preparar um prato de peixe a ser servido logo mais à noite para seus convidados. Imaginemos que a possibilidade de usar coentro (ou não) lhe venha à mente.

 

Consideremos, por hipótese, que seja fato assumido que aproximadamente 1/3 das pessoas adore coentro, que 1/3 deteste coentro e que para o restante 1/3 seja indiferente. Esses números são plausíveis para quem já experimentou o forte sabor do coentro no tempero.

 

Sua resposta preliminar, em geral baseada na sua própria opinião sobre o tema, irá definir a primeira bifurcação, expressa pela possibilidade de sim ou não (veja o Diagrama 1). Suponhamos que sua resposta seja sim sobre colocar coentro no peixe, ainda que você não disponha do produto naquele momento.

 

A pergunta natural decorrente do sim é se há possibilidade de obter coentro nas redondezas. Caso não esteja disponível o produto nas proximidades razoáveis, a decisão está inerentemente tomada: esqueça o coentro e toque adiante a preparação de seu prato sem ele.

 

Por sua vez, seguindo neste tronco, suponhamos que o coentro possa ser adquirido nas proximidades. Neste momento há que se ponderar se no conjunto de seus convidados há (ou não) expressiva maioria que gosta de coentro. A fração f se refere à hipótese inicial de 2/3 gostarem ou serem indiferentes.

 

Responderemos sim se f for maior ou igual a 2/3, o que nos remete à pergunta decorrente: há alguém particularmente especial incluído na minoria (1- f) que não gosta de coentro? Caso haja, mesmo que, eventualmente, frustrem outros, a decisão aconselhável tende para “faça o peixe sem coentro”. Se a opção for não, faça somente com coentro.

 

Por outro lado, sua resposta inicial, no começo da árvore, poderia ter sido não. Neste caso, surge a próxima pergunta acerca de alguns dos convidados, especialmente se aqueles que você quer agradar gostariam muito de comer com tempero de coentro. Se a resposta for não, faça sem coentro.

 

Alternativamente, se a opção for sim, significa que algumas pessoas que você quer especialmente agradar gostariam de coentro. Neste cenário, você é remetido (de novo) à questão da disponibilidade nas proximidades de coentro. Se a reposta for não, a solução está dada e siga sem coentro.

 

No entanto, se o coentro estiver disponível nas circunvizinhanças, você é endereçado a ter ou não à mão duas panelas, o que permitiria, em tese, fazer parte com coentro e parte sem coentro.

 

Suponhamos que naquele momento você não dispõe de duas panelas adequadas (continue acompanhando também pelo Diagrama 1), neste caso talvez a solução mais plausível seja “faça somente com coentro”.   Caso duas panelas estejam disponíveis, a solução seria “faça parte com e parte sem coentro”.

 

Observem no diagrama que duas setas apontam para “apenas com coentro”, quatro para “apenas sem coentro” e uma seta apenas para “faça parte com e parte sem”. As decisões assumidas ao longo dos diversos processos por certo estão eivadas de subjetividades e impregnadas de valores e conceitos de quem toma a decisão. A conferência acerca da efetividade (sucesso da árvore desenhada) só pode mesmo ser medida a posteriori. Assim, decorre daí a necessidade de uma Árvore de Reflexão associada à primeira (Diagrama 2).

 

A reflexão no caso específico diz respeito a saber se o jantar, já ocorrido, foi bom ou não. Caso sigamos o tronco do sim, emerge a pergunta “poderia ter sido melhor?”. Se a resposta tende para não (impossível ter tido mais sucesso), significa que a Árvore de Decisão é consistente e sua utilização foi um grande sucesso, restando as merecidas congratulações ao cozinheiro.

 

Caso a resposta à pergunta tenha sido que, na sua análise, existiria espaço para aprimoramentos, aparece a pergunta se você fez uso ou não de duas panelas. Caso sim, valem os mesmos cumprimentos acima pelo pleno sucesso. Se não foram utilizadas duas panelas, no próximo jantar não hesite, tenha-as disponíveis, o que significa um aprimoramento do processo.

 

Retornando ao início da reflexão, expressa pelo Diagrama 2, assumindo que o tronco do não, o peixe não foi um sucesso, decorre questionar se duas panelas foram ou não utilizadas. Caso não, o aperfeiçoamento, fruto da reflexão, sugere que outra panela seja adquirida.

 

No caso de duas panelas terem sido usadas e mesmo assim o jantar não foi um sucesso, o resultado da análise, no que diz respeito ao coentro, seria: repense a Árvore de Decisão, incluindo o valor adotado para o limite da fração f e demais itens constantes da árvore.

 

Perceba, por fim, que a Árvore de Decisão, ancorada nos aspectos mais comuns e diretos, se assemelha às tradicionais abordagens cognitivas, baseadas no que se sabe e no que se supõe que se saiba. Por outro lado, a Árvore de Reflexão lembra os elementos metacognitivos, ou seja, aqueles baseados em refletir sobre as próprias ações, aumentando o nível de consciência sobre seus atos, permitindo pensar sobre as oportunidades de aprendizagem ao longo do percurso, via permanentes iterações.

 

Um eventual retorno à Árvore de Decisão adotada, agora com um novo valor de f, é um exemplo simples do que máquinas inteligentes e complexas, baseadas em Inteligência Artificial, assentadas em “Machine Learning”, fazem.

 

Identicamente, a possibilidade de dispormos de mais dados sobre os convidados (“Big Data”) e de mais capacidade computacional pode, de forma similar, propiciar maior efetividade ao longo dos processos envolvendo as duas árvores.

 

Em suma, em um ambiente de trabalho convencional, podemos, utilizando as árvores, estimular que os envolvidos reflitam sobre os vários casos nos quais eles têm que tomar decisões. Em geral, eles não dispõem de uma árvore para sistematizar e analisar. Assim, é plenamente viável dar a eles, como primeira tarefa, escolherem um, dentre os inúmeros processos que tomam parte, e tentar descrevê-lo a partir de árvores.

 

Do ponto de vista educacional, há muito que ser explorado em termos de definição de trilhas de aprendizagem. Especialmente a análise acerca do que pode significar um aumento de consciência do educando sobre como ele aprende. Este tema será tratado mais adiante, conectado com a Analítica da Aprendizagem (“Learning Analytics”), o uso de plataformas inteligentes e de modelos adaptativos de aprendizagem.

 

Nós, humanos, criamos as máquinas. Uma das primeiras e mais simbólicas foi a máquina a vapor de James Watt, em 1769. Esta findou permitindo substituir, com pleno sucesso, aqueles que tiravam água das minas de carvão, viabilizando ir mais fundo e obtê-lo de mais qualidade e em maior quantidade.

 

Com o tempo, temos tentado desenvolver máquinas que possam cumprir todas as nossas tarefas, sem exceção. Atualmente, almejamos que as máquinas possam ir além de simplesmente fazer. Queremos que elas pensem, refletindo sobre suas próprias ações, aperfeiçoando a si mesmas continuamente e que tomem decisões, tal como nós o faríamos. Seja nas coisas mais complexas ou em decisões simples e cotidianas, a exemplo de, em determinado contexto, colocar ou não coentro no peixe.

 

Cada vez mais tentamos criar as máquinas à nossa imagem e semelhança – pelo menos na forma de lidar com a informação. O advento da Inteligência Artificial e dos Algoritmos de Aprendizagem, em conjunto com a ampliação absurda da capacidade de armazenar e processar dados, nos aproxima, por similaridade, com o que está registrado no Velho Testamento. Em especial, em Gênesis 1:26: “E disse Deus: Façamos o homem à nossa imagem, conforme a nossa semelhança; e domine sobre os peixes do mar, e sobre as aves dos céus, e sobre o gado, e sobre toda a terra, e sobre todo o réptil que se move sobre a terra”.

 

 

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domingo, 15 de dezembro de 2019 Sem categoria | 11:43

Ensino superior: autorregulação para quem?

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O setor do ensino superior privado sempre demandou mais autonomia. O emaranhado burocrático estatal se mostra demasiadamente custoso e pouco estimulador de experiências acadêmicas criativas e empreendedoras. O limite superior da autonomia seria o seu exercício pleno, via autorregulação soberana do setor.

 

Porém, as coisas, como sempre, são mais complexas do que um olhar à primeira vista sugere. A começar pela pergunta mais simples: autorregulação para ser exercida por quem? Ou, então, quem são os atores principais que demandam estar envolvidos para que um devido equilíbrio seja positivamente explorado?

 

Uma abordagem preliminar implica em entender o que tem sido feito pela parcela de autonomia que a legislação atual já contempla. Comecemos pelo art. 207 da Constituição Federal em vigor.  Ele estabelece que as universidades gozam de autonomia didático-científica, administrativa e de gestão financeira e patrimonial, e obedecerão ao princípio de indissociabilidade entre ensino, pesquisa e extensão.

 

As universidades públicas, salvo os limites impostos pelas limitações orçamentárias do mantenedor (seja ele governos federal, estadual ou municipal), exercem tal autonomia. Ela se expressa, principalmente, pelo respeito às decisões soberanas de seus conselhos superiores, materializado na figura de seus respectivos reitores, os quais têm seus mandatos garantidos e respeitados.

 

Em algumas universidades privadas, ao contrário do que prevê a lei, a autonomia, é entendida como sendo garantida à mantenedora, e não à mantida. Às vezes, os conselhos superiores das instituições têm poder decisório limitado, estando as decisões finais concentradas, mesmo em temas de natureza acadêmica, nas mãos das diretorias executivas das empresas educacionais. Em geral, os reitores findam sendo figuras quase simbólicas, desprovidos de poderes efetivos.

 

A Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional/LDB (Lei 9.394/1996) prevê que, em função da autonomia didático-científica das universidades, cabe aos colegiados de ensino e pesquisa decidir, dentro dos recursos orçamentários disponíveis, sobre criação, expansão, modificação e extinção de cursos, ampliação e diminuição de vagas, contratação e dispensa de professores, planos de carreira docente, entre outros itens essenciais da vida acadêmica.

 

Ao lado de instituições comunitárias, confessionais, com ou sem fins lucrativos, o processo em curso de consolidação no setor se caracteriza pelo crescimento acelerado dos grandes grupos educacionais, os quais tendem a ser, economicamente, mais competitivos nos próximos anos.

 

Entre os grandes grupos, há uma primeira divisão entre aqueles de capital aberto ou fechado. Mesmo entre o subgrupo de capital aberto, há casos de controladores oriundos de famílias de educadores, com tradição no ramo e horizontes de longo prazo, e aqueles controlados por fundos de investimento, em geral, estrangeiros. Estes, normalmente, atuam simultaneamente em ramos diversos da economia, sendo educação um de seus campos de interesse, muitas vezes circunstancias e por prazo limitado.

 

As experiências recentes do Chile mostram a dificuldade em compatibilizar qualidade e os interesses por lucros de curto prazo. A Colômbia e outros países da região convivem com os dilemas entre a correta política de estimular o setor privado e a necessidade de garantir padrões mínimos de qualidade. No México, com complexidade semelhante à brasileira, o processo de acreditação foi transferido do Estado para uma federação de instituições privadas, com um complicador adicional, coexistem instituições que optaram por se filiarem ao modelo e outras que se mantiveram como não acreditadas. Portugal tem uma experiência de pouco mais de uma década de uma agência de acreditação e de avaliação, tanto institucional como de cursos, visando garantir qualidade compatível com os seus congêneres europeus.

 

O Brasil precisa do setor privado, o qual tem, à sua maneira, respondido de forma positiva, tanto em número de matrículas como na salutar implementação de tecnologias educacionais inovadoras. A sua riqueza, quanto à diversidade, deve ser vista como um predicado, e jamais como um problema. Precedendo a desejável autorregulação, cabe ao setor demonstrar maturidade suficiente, conferindo às suas respectivas instâncias acadêmicas pesos relevantes nas decisões específicas. Caso contrário, em alguns casos, sem realizar inflexões, as planilhas dos tecnocratas serão os referenciais primeiros, quando não exclusivos, nas tomadas de decisões.

 

Portanto, sobre o tema autorregulação, cabe ao setor privado, como um todo, realizar um exercício de reflexão interna sobre o que desejam, conjugando com o que pode ser bom para o país. Sendo positivos tais propósitos, como são para a imensa maioria das instituições, há que materializá-los fortalecendo seus respectivos âmbitos acadêmicos. Para aqueles cujos propósitos são predominantemente financeiros de curto prazo, cabe destacar que, mesmo para eles, se soubessem como é bom negócio fazer bem-feito, o fariam. Ao menos porque, de fato, é bom negócio.

 

Recentemente, Simon Schwartzman destacou, de forma apropriada, a aplicação do triângulo de Clark na regulação do ensino superior, um delicado balanço entre os papeis do Estado, do mundo acadêmico-profissional e das empresas/mercado. Qualquer desbalanço pode ter como consequências o autoritarismo estatal, a oligarquia acadêmica ou corporativa ou a selvageria de mercado ou de empresas.

 

Explorar os espaços de superposição desses três atores (Estado/comunidade acadêmica/sociedade), todos eles em si complexos, é, por certo, o melhor cenário para moldarmos um sistema regulatório eficiente e eficaz. Uma boa medida do quão adequados serão os modelos propostos seria mensurar o efetivo estímulo para que modelos inovadores para cursos já existentes sejam implementados e, especialmente, para que cursos novos sejam propostos e testados.

 

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