Roda de Conversa aborda os desafios e as possibilidades da aprendizagem no contexto de Inteligência Artificial

Três perspectivas sobre a aprendizagem na Era da Inteligência Artificial e seus reflexos na educação, no trabalho e nas relações pessoais foram compartilhadas na Roda de Conversa de quarta-feira (11) à noite, durante a programação da 12ª Semana Integrada de Inovação, Ensino, Pesquisa e Extensão (Siiepe) da Universidade Federal de Pelotas (UFPel). A atividade, no Auditório 2 do Centro de Artes, reuniu as reflexões de Esther Grossi, autora de diversas obras sobre ensino e cognição, do professor da UFPel da área de Ciência da Computação Tiago Primo e do vice-reitor da Instituição, Eraldo Pinheiro. A mediação foi conduzida pela coordenadora de pesquisa da UFPel, Georgina Helena Lima.

A pesquisadora Esther Grossi, fundadora do Grupo de Estudos sobre Educação, Metodologia da Pesquisa e Ação (Geempa), Organização Não Governamental dedicada à pesquisa e à formação de professoras e professores, lecionou sobre como ocorre o processo de aprendizagem. Para isso, a partir da reflexão sobre a sua própria trajetória acadêmica e suas descobertas em cada etapa de sua vida, a autora questionou a eficácia das metodologias tradicionais em sala de aula, organizadas tipicamente no formato de aula expositiva, conduzida conceito a conceito, seguida da cobrança desses conteúdos em instrumento avaliativo.

Em sua visão, o erro é essencial para o conhecimento. “Aprender não é o resultado de uma dádiva. É percorrer o caminho do equívoco e suportar a ferida de cometer esse equívoco. Aprender de verdade é passar por isso”, explica, após revisitar e desconstruir os postulados clássicos gregos acerca da aprendizagem.

Diferentemente do entendimento à época, o conhecimento não nasce com as pessoas (“uma dádiva”, nos termos de Platão), nem se dá, com base na experiência, apenas pelas vias dos sentidos (Aristóteles). Entre as percepções e o conhecimento, sintetiza a pesquisadora, existe uma construção. O conhecimento é resultado da interação com outras pessoas e com o meio que se está inserido, conforme estabelecido pela Teoria do Desenvolvimento Cognitivo de Piaget.

Com base na sua experiência como estudante, alfabetizadora e formadora de professoras e professores, Esther Grossi refletiu também sobre a importância de se trabalhar em grupo. Com os próprios pares, “os equívocos” necessários para a aprendizagem são mais facilmente suportados. Em oposição às aulas entendidas como “transmissão de conhecimento”, marcadas pela escuta passiva e memorizações, a pedagogia do “mergulho conceitual” defendida pela autora centra-se em valorizar o erro, em não segmentar o conteúdo e na resolução de problemas reais.

A Inteligência Artificial na aprendizagem

O professor da UFPel Tiago Primo levou as problematizações sobre aprendizagem para o contexto de popularização de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa —  tecnologia capaz de criar conteúdos novos a partir de comandos básicos. “Aprender a aprender é saber não delegar à máquina”, defende.

Conforme o pesquisador, o esforço na aprendizagem não deve ser visto como um custo a ser eliminado: “é parte do caminho”. Na Educação, o problema surge quando a tecnologia recebe a tarefa no lugar das ou dos estudantes, como resumir ou elaborar um texto.

Já sob a perspectiva docente, a IA também é acionada para produzir materiais didáticos e exercícios de aprendizagem. Como resultado, observa, a máquina resolve as atividades que ela mesmo produz.  “Onde fica a construção do conhecimento? Ninguém aprende. Nem o aluno, nem o professor”, alerta.

Para ele, a solução é adotar metodologias ativas, nas quais as e os estudantes participem de forma autônoma e criativa, sem que a professora ou o professor apenas “transmita” as informações. Nessa proposta, Tiago Primo entende que a utilização da IA em sala de aula é possível, desde que a ferramenta não substitua o processo de aprendizagem.

Uma das possibilidades de aplicação, propõe, consiste em encontrar erros em texto solicitado à IA sobre o conteúdo da disciplina. A oportunidade de aprendizagem ocorre em razão de as ferramentas generativas produzirem o “texto mais provável”, sem maior preocupação com a conferência de informações. Checar esses dados seria a responsabilidade das e dos estudantes.

“A Universidade precisa se transformar”

Para além da inteligência artificial, o vice-reitor da UFPel, Eraldo Pinheiro, problematizou os desafios institucionais para atender às demandas da sociedade, desde a problematização sobre os currículos à formação humana oportunizada. Citou também os movimentos da UFPel para orientar o uso ético e responsável das tecnologias, a exemplo da elaboração do Guia para Uso de IA na UFPel, lançado em outubro de 2026.

Aprovado pelo Conselho Coordenador do Ensino, da Pesquisa e da Extensão (Cocepe), o documento estabelece as diretrizes para a comunidade acadêmica, em questões de transparência, responsabilidade autoral, proteção de dados e inclusão. Contém recomendações para o uso crítico da inteligência artificial (IA) nas atividades de ensino, pesquisa, extensão e administração.

Em sua fala, o vice-reitor defendeu uma transformação estrutural da Universidade. “A gente precisa repensar os nossos cursos”, sustenta. Na sua avaliação, a necessidade de revisitar criticamente os itinerários de formação é um processo mais amplo do que a preocupação em adicionar conteúdos didáticos elaborados pelas ferramentas generativas.

A mudança passa pelos currículos, perfis profissionais desejados, práticas pedagógicas e a formação humana. “Estamos organizados para responder às necessidades da sociedade?”, critica, ao utilizar como exemplo a divisão dos projetos acadêmicos, indiferente para quem recebe os serviços da Instituição, em Ensino, Pesquisa e Extensão.

“Talvez a própria Universidade precise aprender a aprender novamente”, conclui. O desafio, segundo ele, é conquistar o reconhecimento da comunidade pelo trabalho “transformador” realizado pela Instituição, ao referenciar pesquisas de impacto social desenvolvidas na Instituição.