Bom dia, pessoal!

Uma equipe do MIT destinada a analisar a realidade atual da instituição
frente à emergência da IA generativa divulgou um relatório que pode ajudar
nessa discussão que fazíamos aqui:

https://aiandeducation.mit.edu/report/

Já li 2/3 desse relatório... É um pouco comprido para o nosso vício atual
em textos curtos... Mas vou ler tudo.

Destaco os seguintes pontos, até agora:

1) Eles reconhecem que a revolução já aconteceu (embora não usem a palavra
"revolução");

A IA está presente em todos os níveis, é uma realidade. Já penetrou na
mente e na prática das pessoas. Já existe a hibridizaçāo. Eles reconhecem o
poder da IA generativa e em momento algum tratam a coisa como mera
"previsão do próximo token".

2) Identificaram um aspecto que eu não havia ainda percebido:

A IA penetra nas instituições de ensino presencial ANTES que a essas
instituições tenham se recuperado plenamente do efeito desagregador que a
pandemia teve.

E somando a isso os desafios que já existiam sobre convivência,
pertencimento, bem-estar, saúde mental, o resultado inicial da penetração
da IA é desagregador, promove a erosão das relações sociais e de
aprendizagem.

Este é um fato a ser considerado.

3) Reconhecem que precisam incorporar a IA, em vez de tentar combatê-la.

Ou seja, me parece que quem está num estado de "negação" não terão nenhum
ponto de apoio no futuro próximo...

Essas são as minhas primeiras impressões...

Abraços!

M.

Em quarta-feira, 26 de agosto de 2026, Daniel Durante <[email protected]>
escreveu:

> Oi, Eduardo, Anderson e colegas,
>
> Entendo perfeitamente a postura do Eduardo. Eu, por exemplo, não usaria de
> modo algum um chatbot no ensino fundamental; e no ensino médio, só em
> pouquíssimas ocasiões especiais, onde o letramento digital fosse parte
> importante da atividade formativa. Para todo o resto, acho que não convém.
> Mas na universidade, talvez equivocadamente, tendo a tratar estudantes
> como adultos. E o robô monitor me parece um recurso didático útil para
> pessoas adultas.
>
> Na minha disciplina, os estudantes não têm nenhum incentivo avaliativo
> para interagir com o robô monitor. Nada do que eventualmente o robô faça
> por eles vale nota. Então, não vejo nenhum "pequeno mal" no seu uso. Claro
> que sempre há os "grandes males" da IA e de sua disseminação
> indiscriminada. E bom, aí eu assumo o risco e um centavo de
> responsabilidade. Se eu tivesse mais tempo, prepararia um ambiente com
> skills para lidar com os livros e materiais didáticos e usaria como "motor"
> algum modelo opensource. Mas, enfim...
>
> Saudações,
> Daniel.
>
> Em terça-feira, 25 de agosto de 2026 às 19:56:13 UTC-3, anderaujo escreveu:
>
>> Caras(os) colegas,
>>
>> Penso que as perspectivas, diferentes, do Eduardo e do Daniel representam
>> uma outra diretiva mais geral:
>>
>> (d) O uso de modelos de linguagem no ensino universitário depende das
>> características dos estudantes, dos professores, das disciplinas e das
>> instituições.
>>
>> É por isso que, para mim, faz sentido a postura do Daniel de usar um LLM
>> como uma ferramenta de monitoria suplementar pro seu curso de lógica --
>> muito bom por sinal! --, assim como faz sentido o Eduardo não usá-lo porque
>> seus alunos têm deficiências de formação básica, o que pode ser agravado
>> com o uso desse tipo de ferramenta. O problema real é a massificação do seu
>> uso, sem avaliação do que é cabível em cada contexto -- isso sem falar dos
>> problemas éticos, cognitivos e econômicos envolvidos...
>>
>> João Marcos, pensei um pouco mais sobre sua defesa de que existe uma
>> componente interativa e recursiva no uso de LLMs que é diferente de outros
>> sistemas de interação humana. Acho que você tem razão. Talvez uma distinção
>> entre "agente epistêmico" e "agente epistemológico" possa ajudar -- nos
>> moldes da distinção Heideggeriana entre ôntico e ontológico, algo que
>> também aparece em trabalhos de fundamentos da física. Um modelo de
>> linguagem pode ser visto como um agente epistêmico, no sentido de ser uma
>> ferramenta dinâmica que auxilia na construção de conhecimento, mas não o
>> direciona (intencionalidade) nem o estrutura (intensionalidade) -- estou me
>> referindo aqui à diferença entre contextos extensionais e intensionais do
>> Quine -- ou seja, não é um agente epistemológico. Essa diferença permite
>> fundamentar, penso, uma outra sugestão pro uso de modelos de linguagem no
>> ensino:
>>
>> (e) Apresentar relatório dos prompts usados nas pesquisas com auxílio de
>> modelos de linguagem
>>
>> O Adolfo já mencionou algo nessa direção, e agora me parece que é algo
>> essencial. O estudante pode usar modelos de linguagem nos seus trabalhos,
>> como ferramentas epistêmicas, mas a construção do conhecimento precisa ser
>> explicitada na forma de um relatório do direcionamento e da estruturação
>> que fez. Daí a importância do relatório dos prompts: é onde se passa do
>> âmbito epistêmico para o epistemológico.
>>
>> O mesmo tipo de problema surge no uso de assistentes de prova na pesquisa
>> em matemática. Não basta fazer a verificação. É preciso garantir que a
>> formalização está correta. Afora isso, existem questões associadas à
>> compreensão do trabalho realizado, a parte epistemológica. É assim que vejo
>> uma uniciativa recente do Tao, Avigad, e outros pesquisadores, chamada
>> Palomar <https://terrytao.wordpress.com/2026/08/18/palomar-a-
>> registry-of-lean-verified-mathematics/>. Se concordamos sobre esse ponto
>> (e) e o estendemos também pro uso de assistentes de provas, surgem várias
>> questões sobre como usar assistentes de prova no ensino e pesquisa
>> matemática que vão muito além do seu uso como ferramenta de verificação.
>> Algo a ser discutido.
>>
>> Abraços,
>>
>> *Anderson*
>>
>>
>> On Mon, Aug 24, 2026 at 6:32 PM Eduardo Ochs <[email protected]> wrote:
>>
>>> Oi Lista,
>>>
>>> Os alunos que eu costumo ter estão num nível muito mais básico do que
>>> os do Daniel, e praticamente nenhuma das idéias de como usar IA na
>>> eduacação que o Sidorkin menciona nesse draft aqui,
>>>
>>> https://anggtwu.net/tmp/sidorkin__ai-enhanced_pedagogies_rethinking_
>>> learning_curriculum_and_human_potential_in_the_age_of_
>>> intelligent_machines.pdf
>>>
>>> se aplica aos meus alunos.
>>>
>>> Vou tentar dar um resumo do que eu pretendo explicar pros meus alunos.
>>> Por enquanto essas idéias estão em vários textos bagunçados, então
>>> acho que vai ser melhor - pra mim e pra vocês - eu tentar resumi-las
>>> de um jeito novo. Lá vai - aliás, aqui vão só algumas das historinhas
>>> principais...
>>>
>>> --snip--snip--
>>>
>>> Os alunos estão chegando nas minhas turmas sem terem uma noção clara
>>> de que "entender", "decorar" e "copiar" são processos mentais bem
>>> diferentes, e que usam "músculos mentais" diferentes.
>>>
>>> Pra quem tem bastante prática com esses processos, como a gente, a
>>> diferença entre eles é tão gritante como a diferença entre "braço" e
>>> "perna" - por exemplo, imagina que duas pessoas estão cada uma do lado
>>> de um skate no chão, e uma delas levanta o skate abaixando pra pegar
>>> ele com a mão e a outra levanta ele pisando na ponta dele com o pé...
>>> MUITA GENTE NÃO CONSEGUE VER ESSA DIFERENÇA.
>>>
>>> A minha historinha preferida sobre alguém que não consegue ver uma
>>> diferença que pra gente é óbvia é essa aqui. O `P'edrinho está na fase
>>> `P'ré-silábica, e um dia a professora passa um ditado, uma das
>>> palavras é "ÁRVORE", e o Pedrinho escreve "VROOEA". Quando ele vê no
>>> teste corrigido que ele errou ele cai no choro - porque ele ainda não
>>> tem as estruturas mentais necessárias pra entender que a ordem das
>>> letras importa.
>>>
>>> Agora imagina que o Alex e a Thamy vão fazer prova pra Polícia
>>> Federal, e essa prova tem uns testes de aptidão física. Os dois moram
>>> perto de uma pista de corrida, e uma das coisas que o Thamy faz pra se
>>> preparar pra essa prova é que todo dia ela vai na pista e corre várias
>>> voltas. O Alex faz algo parecido mas ao invés de correr a pé ele dá
>>> várias voltas em torno de pista de Uber. Aí quando chega o dia da
>>> prova de aptidão física a Thamy passa nela e o Alex não.
>>>
>>> --snip--snip--
>>>
>>> Acho que eu tou meio obcecado por um problema que é difícil demais, e
>>> que imagino que vocês lidem com ele dizendo "ah, só uns 25% dos alunos
>>> são assim, então a gente só reprova eles e pronto"...
>>>
>>> Então: 25% dos meus alunos, ou talvez mais do que isso, não têm as
>>> estruturas mentais necessárias pra entenderem o que é uma pessoa, o
>>> que é conversar com uma pessoa, o que é explicar coisas pra uma pessoa
>>> de um modo que ela entenda, e como eles não têm prática suficiente de
>>> se colocarem no lugar dos outros eles não conseguem comparar isso com
>>> a versão espelhada disso, em que uma outra pessoa te explica algo, e
>>> ela pode te explicar de um jeito que você entenda ou de um jeito que
>>> você não entenda, e você pode fazer perguntas pra ela - se você souber
>>> perguntar, claro...
>>>
>>> Aqui tem uns textinhos bem bons sobre como é difícil aprender a falar
>>> em público na universidade, e como isso geralmente é um processo de
>>> anos:
>>>
>>> https://news.ycombinator.com/item?id=49224294
>>> https://anggtwu.net/tmp/hacker_news__danish_high_schoolers_will_have_to_
>>> verbally_defend_written_assignments_49224294.pdf
>>>
>>> E olha esse texto aqui, que fala bastante sobre "shared knowledge":
>>>
>>> "what is publicly shared knowledge defines the granularity of
>>> acceptable mathematical reasoning within a given context"
>>> https://anggtwu.net/tmp/phillips__constructivism_in_
>>> education_opinions_and_second_opinions_on_controversial_
>>> issues.pdf#page=220
>>>
>>> Imagina um aluno que só conversa com IAs. Pra ele o custo psicológico
>>> de falar com outras pessoas da turma, seja por voz ou nos canais de
>>> chat, é tão alto que ele vai ficar quase que totalmente de fora da
>>> construção de "shared knowledge", e ele vai ter muito mais dificuldade
>>> que os outros pra saber se um passo numa conta dele é claro ou não, se
>>> uma justificativa dele é boa ou não, e coisas assim...
>>>
>>> Aí eu tou pretendendo dizer pros meus alunos que: gente, esse curso
>>> aqui é principalmente sobre técnicas de descobrir coisas sozinho, e
>>> pra "aprender a descobrir" vocês vão ter que aprender a fazer
>>> perguntas boas, o que é bem difícil, e no processo vocês vão ter
>>> aprender a fazer perguntas ruins, e vão ter que aprender a falar, que
>>> pra muitos de vocês vai ser a coisa mais difícil da vida de vocês,
>>> tipo que vocês vão ficar tão nervosos que vocês vão chegar em casa e
>>> vão vomitar sangue, e não adianta vocês tentarem ajustar a dose dos
>>> remédios pra vocês ficarem "normais", porque não tem como a gente
>>> ficar normal quando a gente tá aprendendo a coisa mais difícil da vida
>>> de gente...
>>>
>>> Eita, vou ter que sair, então vou mandar isso como está. Acho que eu
>>> deixei claro porque é que eu não vou fazer chatbots pros meus cursos,
>>> né...
>>>
>>>   [[]],
>>>     Eduardo
>>>
>>> On Mon, 24 Aug 2026 at 15:04, Daniel Durante <[email protected]> wrote:
>>> >
>>> > Colegas,
>>> >
>>> > Sobre o uso de IA no ensino, eu tento estimular estudantes a brincar
>>> com LLMs; quem sabe isso melhora a motivação para estudar lógica?
>>> Configurei um (Gemini) Notebook para ser um robô monitor de uma disciplina
>>> minha bem básica de introdução à lógica para estudantes de ciências
>>> humanas. Fiz alguns testes com o Notebook e, avaliando suas respostas às
>>> minhas perguntas, se ele fosse candidato em uma seleção de monitores
>>> humanos, eu o teria aprovado. Então disponibilizei para a turma e estimulo
>>> o uso. Quem quiser pode dar uma olhada aqui:
>>> >
>>> > https://notebook.google.com/notebook/1f011f9b-b10c-44ef-
>>> b0aa-8d6589c47fb4
>>> >
>>> > No caso da minha disciplina, não há muita pressão sobre possíveis
>>> trapaças dos estudantes. Eles têm que fazer 2 provas presenciais sem
>>> consulta.
>>> >
>>> > Sobre as questões mais profundas da IA, eu não tenho muito a
>>> acrescentar. Não sei se os LLMs são (ou serão) entidades conscientes, ou se
>>> são e sempre serão meros papagaios probabilísticos. Seja lá o que forem, o
>>> que ninguém pode negar é que eles têm competência linguística: reagem às
>>> nossas perguntas como se as compreendessem e nos dão respostas (a nós)
>>> compreensíveis. Às vezes erram, alucinam e dizem besteiras? Bem, e nós
>>> mesmos não fazemos isso?
>>> >
>>> > Eu acho que meu robô monitor tem plena competência para tirar dúvidas
>>> das minhas alunas e alunos, e o risco dele dizer alguma bobagem errada não
>>> me parece muito maior do que o risco de eu mesmo dizer alguma bobagem
>>> errada para a turma.
>>> >
>>> > Mas eu deixei o link aí em cima. Se alguém estiver com tédio, insônia
>>> ou procurando algum motivo para procrastinar algum trabalho importante,
>>> pode torturar o robozinho e depois me conta se ele passou no teste ou não.
>>> Eu agradeço.🙂
>>> >
>>> > Saudações,
>>> > Daniel.
>>> > ─────────────────────────
>>> > Departamento de Filosofia - (UFRN)
>>> > https://www.danieldurante.net.br
>>> >
>>> >
>>> > Em sexta-feira, 21 de agosto de 2026 às 10:31:32 UTC-3, Joao Marcos
>>> escreveu:
>>> >>
>>> >> PessoALL:
>>> >>
>>> >> Também esta lista é um bom fórum público para discutirmos a *educação
>>> >> do futuro*, nem que seja do ponto de vista muito específico de
>>> >> formadores e educadores com interesse em _Ensino de Lógica_.
>>> >>
>>> >> Todo mundo já teve professores que são meros enganadores: não
>>> >> compreendem minimamente o que estão se colocando na função de ensinar.
>>> >> (Em algum momento, confesso, eu me regozijei com a invenção das LLMs,
>>> >> pois ela torna muito mais fácil ---bem, ao menos para os
>>> >> especialistas--- expor tais tipos de farsantes.)
>>> >>
>>> >> Muitos dizem que com as LLMs tudo isto vai mudar: sempre poderemos
>>> >> aprender mais fora da sala de aula, a partir de uma ferramenta capaz
>>> >> de elaborar uma síntese linguística capaz de simular (muito bem) o
>>> >> discurso de um especialista. Mais ainda, poderemos conversar
>>> >> _diretamente_ com um "especialista instantâneo artificial", no nível
>>> >> que desejarmos.
>>> >>
>>> >> Sob esta perspectiva, entendo que um dos objetivos da educação atual,
>>> >> em um "mundo inteligente", seria, em dois passos:
>>> >>
>>> >> (1) Preparar os estudantes para fazer "perguntas inteligentes".
>>> >>
>>> >> (2) Equipar os estudantes com conhecimento técnico, conceitual e
>>> >> metodológico suficiente para estes serem capazes de avaliar (buscando
>>> >> fontes, reconstruindo argumentos e procedimentos, indo atrás de
>>> >> contra-exemplos e explicações alternativas) e compreender uma resposta
>>> >> recebida, de modo a retornar de forma produtiva ao passo (1),
>>> >> recursivamente, caso ainda haja interesse.
>>> >>
>>> >> Resta-nos esclarecer, evidentemente, o que são "perguntas
>>> >> inteligentes" (o que envolve identificar problemas relevantes,
>>> >> formular perguntas cada vez melhores, decompor questões complexas), e
>>> >> descobrir de que formas podemos manter o interesse dos estudantes
>>> >> vivo.
>>> >>
>>> >> Muito importante, em um mundo em que a _aparência de conhecimento_ se
>>> >> tornou muito barata, os estudantes precisam ser capazes de *assumir
>>> >> compromissos epistêmicos próprios*, ao invés de simplesmente
>>> >> copiar-e-colar a resposta de uma LLM ("because the master said so").
>>> >> Quem determina, afinal, o que merece ser perguntado, e o que conta
>>> >> como boa evidência? Como lidar de forma honesta com dúvidas e erros?
>>> >> E quem é o _responsável epistêmico (e moral)_ pelas *conclusões* dos
>>> >> nossos argumentos?
>>> >>
>>> >> O que pensam os colegas sobre estas coisas?
>>> >>
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