Observatório de IA | IA generativa na educação: inovação ou padronização do saber?

Partindo de sua prática em sala de aula na universidade, em dois momentos, em 2021 e 2023, o professor Clauirton Siebra detecta uma mudança no tipo de solução criada pelos estudantes antes do ChatGPT e depois dele. Sem a IA generativa, havia mais criatividade e singularidade nos trabalhos finais e, depois disso, a maioria foram soluções medianas e corretas, mas que não causavam impacto.

Ele explica que os modelos generativos, treinados a partir de grandes volumes de dados, tendem a condensar padrões dominantes e a oferecer respostas que refletem o “consenso” estatístico encontrado nos dados. Esse aspecto pode reduzir a diversidade de perspectivas. E com mais pessoas usando a IA generativa, haverá cada vez mais reprodução do conhecimento dominante.

Diante disso, ele se pergunta se, no futuro, ainda vai haver espaço para imaginar ou fabular, em contraposição à “pasteurização” e à “mediocridade”. Alerta também para uma possível diminuição da divergência criativa e da produção original de ideias, levando no longo prazo à convergência excessiva em discursos científicos, técnicos e culturais.

Como caminho, o professor aponta o desenvolvimento da pluralidade na educação em tempos de IA generativa por meio de métodos que instruam os estudantes a tirar o melhor proveito desse recurso e a desenvolver a reflexão e o pensamento crítico para que o conhecimento não seja reduzido a estatísticas.