Saiu recentemente um manifesto de vários colegas professores do ensino superior a pedir a proibição da IA nas universidades. Apontam o risco de os alunos se tornarem “cretinos digitais”. Segundo eles, as ferramentas de IA, como chatbots, prejudicam o seu sentido crítico e vontade de aprender, como põem em causa os “métodos de trabalho e estudo” dos professores, e os modelos de linguagem usados são “arquiteturas tecnológicas promotoras de fraude e plágio em série”. Por um lado, compreendo, pois, os riscos estão lá, mas não podemos proibir. Podemos estar a perder uma grande oportunidade de aprendizagem.

Os modelos de linguagem abriram para o ensino possibilidades incríveis. Ao contrário do que estes professores dizem, a IA não é “uma fábrica de produção de lugares-comuns, banalidades”. Quem confronta os resultados da IA com fontes fidedignas confirma que, muitas vezes, não só está correto como supera em larga escala o que comummente poderíamos produzir, não só em conteúdo como em forma e estrutura de texto. É claro que os humanos ainda são concorrência, no sentido de serem capazes de produzir excelentes textos, em inteligência e criatividade. E a IA erra e mente, mas isso não quer dizer que sempre e habitualmente. Longe vão os tempos em que a IA era um simples “decorador” de conteúdos e um preditor de palavras. Os “large language models” atualmente estão cada vez mais robustos. Em conjugação com a detenção de grandes quantidades de dados, do seu processamento e previsão de resultados de linguagem com base num corpus de dados, aprendem sozinhos e com a experiência, como os humanos, e cada vez mais rápido. A isto se chama na área técnica “aprendizagem por reforço com feedback humano” em conjugação com muitas outras técnicas que permitem os resultados da IA. Como um ser humano, a IA aprende o que lê e tem contacto, mas também com o que “experiencia”.

Os modelos de linguagem atingiram uma capacidade tal que não é apenas o conteúdo, mas o tom, o objetivo e a idiomaticidade da língua que são adaptados às necessidades do utilizador. É certo que há técnicas para que consigamos melhores resultados com os chatbots e isso chama-se “prompt engineering”. Mas vejo alunos meus que provavelmente não sabem o que é um “prompt” e conseguem mesmo assim resultados francamente bons com a IA. Também não há necessidade de nos sentirmos ameaçados pelas máquinas, pois o professor é mais do que um fornecedor de informação.

Contudo, dou razão aos professores na sua preocupação. Não me agrada ver os alunos a papaguear o mesmo PowerPoint limpinho e arrumado e que diz no canto inferior “Gamma”. Não avalio bem trabalhos em que o aluno lê mecanicamente do telemóvel ou do PowerPoint palavrões como “ESG”, “IoT” e eu pergunto-lhes sobre o significado desses conceitos e não me sabem explicar o que significam. Ou enchem as apresentações de palavras como “varejo”, “treinamento” ou “demanda” e mais uma vez explico que não escrevemos no português do Brasil, mas no português europeu.

Também acontece o que é apontado por este manifesto: as universidades emitem comunicados e textos sobre IA e “recomendações de utilização”, mas na prática existem “portas abertas”, isto é, para além das boas intenções e de comunicados, a execução dessas mesmas missivas está longe de ser executada. Também se compreende que não se torne “coerciva” a implementação, à luz do princípio da autonomia académica docente, pois pressupõe-se que as “recomendações” são seguidas. Mas serão?

Mais do que proibir, temos de refazer os nossos modelos de lecionação e avaliação. Desde já, deixo alguns que procuro usar, sendo que partilho das preocupações dos colegas e reconheço que é um desafio enorme para nós (e para os alunos) decidir o que fazer com estas enormes possibilidades que, no entanto, apresentam riscos grandes para a aprendizagem.

1. Os trabalhos escritos não podem ser como antes. Os alunos podem perfeitamente copiar tudo da internet e sem muito esforço, bastando uns “prompts” e voilá, está feito. O que podemos fazer é: passar a dar mais peso na avaliação à apresentação/defesa desse trabalho e não ao resultado escrito unicamente. Isto é, podem usar IA no que quiserem, desde que indiquem que usaram, continuem a citar fontes e verificar as mesmas. Pergunto a estes professores o que fazem nos trabalhos de campo, proíbem o uso de IA, como? Com câmaras de vigilância? Na apresentação presencial está a hora da verdade. Não podem ler slides nem telemóveis. Devemos avaliar se aquele conteúdo é deles ou papagueado. Qualquer professor pelo discurso percebe isso num segundo. Não só esta medida mitiga o perigo de plágio e preguiça intelectual, como ajuda o aluno a memorizar o conteúdo – o principal risco apontado pelos professores – e motiva e ajuda-o a desenvolver outras competências, como a comunicação oral, o pensamento crítico e a discussão dos temas com o professor. É claro que a IA vai trazer muito mais trabalho para todos, alunos e professores incluídos. Nós temos de nos preparar muito melhor e rever textos com muito mais minúcia. Em suma, os alunos conseguem encontrar nesta ferramenta o acelerador e enriquecedor do seu trabalho, mas não só. Também uma forma de memorizarem com mais certeza aqueles conteúdos e, por fim, desenvolverem outras competências, como as da comunicação e espírito crítico.
2. Os testes escritos ganham nova preponderância. Deverão ser incentivados, até mais do que um, e, claro, sem telemóveis e outros adereços, possivelmente tendo de conceber mais que um teste e com vigilância decente e proativa. Mais uma vez, a IA não é só ameaça ao conhecimento, mas também ao tempo dos professores, mal pagos e sem incentivos para ter tanto trabalho. Mas se é isto, então falemos nisso.
3. Outras metodologias de ensino e avaliação, mais que os trabalhos e testes, têm de ser usadas na sala de aula. O retorno das provas orais. E outros métodos. Mais uma vez, sem telemóveis, o debate de ideias, as metodologias ativas, as dinâmicas de grupo, as simulações e role-plays são métodos que os professores têm de abraçar de modo a tornar o conhecimento transferível, avaliável e motivador. Estas dinâmicas devem ser também alvo de avaliação contínua. Não nos esqueçamos de que os miúdos de hoje têm uma atenção muito diferente de em outras gerações, por causa da internet e algoritmos.

Reconheço ainda que ensinar gestão, matemática ou filosofia não é igual, mas com certeza, com criatividade e trabalho, tudo se consegue. E mais do que tudo, mais do que um desafio, é uma inevitabilidade. Como se para o vento com as mãos? Os alunos de hoje não são os de ontem. Podemos estar em luto e revolta, mas há de sair da negação para a adaptação.

Estas são algumas dicas que humildemente partilho, sendo que não sou dono do conhecimento, estou sempre a aprender e ainda com muitas perguntas. Reconheço o desafio que nos é proposto e mantendo as condições e apreciação que a sociedade nos manifesta, que é pouca. Com todo o trabalho e dedicação que temos, somos muito mal pagos. Mas não me posso queixar de tudo o que é dito no manifesto. Muitos alunos meus, mesmo com IA, mantêm a memorização dos conteúdos e espírito crítico e até capacidade de trabalho. Parte do nosso trabalho, ser não só professores, mas tutores e facilitadores de conhecimento. Ajudar os alunos na jornada da aprendizagem, por meio de uma relação e de uma metodologia, nunca salvaguardada pela IA, algo que é muito mais que ter acesso à informação. É também experienciar e produzir conhecimento.