Com o título “Entre a Máquina e o Pensamento: a reviravolta de Feynman”, eis artigo de Mauro Oliveira, professor do IFCE, PhD em Informática por Sorbonne University e ex-secretário nacional de Telecomunicações do Ministério das Comunicações. “A reconfiguração pedagógica proposta, inspirada no método de Feynman, busca priorizar a compreensão, a explicação e a reflexão crítica. Cria-se, com ela, um caminho para formar indivíduos não apenas capazes de utilizar tecnologia, mas de compreendê-la, questioná-la e transformá-la”, expõe o articulista.
Confira:
“Meu fi, nunca minta para os seus alunos … a menos que seja preciso” (rsrsrs).
Essa lorota que inventei de Dona Gelita me veio à mente ao explicar aos meus alunos que o “nerd” pode, sim, ficar desempregado.
Não foi preciso mentir. Bastou dizer o óbvio, ainda pouco assimilado: as Large Language Models – LLMs (ChatGPT, Claude e similares) inauguram uma nova forma de concorrência profissional, transversal a praticamente todas as atividades baseadas no conhecimento.
Há, portanto, uma “vírgula” (quase um abismo) na frase que Seu Mauro me disse ao me levar à Escola Técnica, nos anos 70: “meu filho, basta ter conhecimento, que seu emprego tá garantido.”
Afinal, o conhecimento, isoladamente, deixou de ser o diferencial. As máquinas com Inteligência Artificial (IA) Generativa, hoje, o dominam e o fazem cada vez com mais velocidade, consistência (às vezes alucina, mas …) e sem (muito) esforço.
Pra piorar a situação, as LLMs estão dispensando etapas essenciais do aprendizado do nosso estudante: pesquisar, duvidar, errar, reconstruir. Aquilo que forja o pensamento está sendo progressivamente terceirizado.
Estudos em educação e cognição dão conta que ferramentas que reduzem o esforço mental (“Cognitive offloading”) podem impactar o desenvolvimento do raciocínio (Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016)). Em conversas com professores da Escola de Engenharia da UFC do Benfica, emerge uma percepção recorrente: a geração formada com a “régua de cálculo” (a varinha mágica dos anos 60) revelou maior criatividade e autonomia do que a de engenheiros subsequentes, já dependente da “rapadura eletrônica” com pilha Rayovac, que dispensava o esforço de raciocínio lógico da régua.
Pegando carona nessa “digressão cognitiva”, se as calculadoras, a Web e as redes sociais impactaram o processo aprendizagem de forma surreal, o que dizer das LLMs, que dispensam pesquisar, deduzir e produzir conhecimento? O salto agora é qualitativamente maior: já não terceirizamos apenas a aritmética, terceirizamos o próprio raciocínio. É de lascar o cano !
E isso nos coloca diante de um risco concreto: emburrecer nossos jovens com uma IA “que cria”. Estamos formando uma geração que (mal) sabe perguntar, mas que está desaprendendo (rápido) a pensar.
Assim, precisamos (com urgência) avançar na formação de competências essenciais: raciocínio lógico estruturado, capacidade de problematização, argumentação crítica, autonomia intelectual, capacidade de explicação e socialização do raciocínio… que, lamentavelmente, vêm se esvaindo em nossa Escola (lato senso).
É imperativo recolocar o estudante como principal protagonista do “teatro educacional”, um sujeito que pensa, se expressa, debate, erra, refaz, faz de novo … longe se ser consumidor de respostas prontas.
É aqui que entra uma reviravolta necessária, inspirada no genial Richard Feynman, prêmio Nobel em 1965 e ídolo do Claudio Lenz Cesar, meu ex-aluno preferido do IFCE e pesquisador do CERN (um dos 50 cientistas mais impactantes do Brasil, segundo a VEJA, 2011).
Feynman era contra a memorização de respostas. Ele ensinava a pensar e, sobretudo, a explicar para compreender.
A proposta aqui é, então. direta e quase subversiva para os conservadores … e para os que “tão nem aí’:
Primeiro, o estudante pensa sozinho: interpreta o problema, levanta hipóteses, arrisca caminhos … mesmo que incompletos. Aqui está o ponto central da abordagem de Richard Feynman: não fugir da dúvida. Para Feynman, compreender começa exatamente quando aceitamos não saber e enfrentamos o problema com curiosidade genuína, sem atalhos.
Depois, o estudante escreve sua solução, com suas próprias mãos e palavras, preferência no papel (por motivos epistêmicos), explicitando dúvidas, erros e incertezas. Esse registro não é apenas formal, é um exercício de “honestidade intelectual”, segundo Feynman, que defendia: escrever obriga o estudante a organizar o pensamento, revelar lacunas e evitar a ilusão de entendimento superficial.
Em seguida, ele explica em voz alta para os colegas, e é nesse momento que o conhecimento é realmente colocado à prova. Ao tentar explicar de forma simples, quase como se falasse para uma criança, o estudante descobre o que de fato compreendeu e onde ainda tropeça.
Para Feynman, se você não consegue explicar algo de forma simples, é porque ainda não entendeu suficientemente bem. E é nesse ciclo (pensar, escrever, explicar) que o aprendizado deixa de ser memorização e se transforma em compreensão viva.
Só então, vem agora consultar a hora de consultar a IA, não para copiar, mas para confrontar, tensionar, aprimorar. Nesse momento, a IA passa a cumprir um papel que Richard Feynman certamente valorizaria: o de provocar o pensamento do estudante, não de substituí-lo.
Em assim procedendo, a IA deixa de “ser muleta e passa a ser espelho”, um espelho exigente, que devolve ao estudante suas próprias fragilidades e inconsistências. E isso muda tudo:
* O erro volta a ocupar seu lugar legítimo no aprendizado, não como falha, mas como etapa.
* A dúvida deixa de ser fraqueza e se transforma em motor da investigação.
* E o conhecimento deixa de ser produto acabado, volta a ser processo em construção.
Talvez o maior ato de inovação da proposta de Feynman seja este: ensinar, novamente, a pensar.
Percebe-se que não se trata de rejeitar a IA, mas de redefinir seu papel. Em vez de substituir o pensamento humano, a IA deve ser integrada como ferramenta auxiliar, subordinada ao processo cognitivo do estudante. Essa mudança de perspectiva é fundamental para evitar a formação de uma geração dependente de sistemas automatizados, incapaz de operar de forma autônoma em contextos complexos.
A reconfiguração pedagógica proposta, inspirada no método de Feynman, busca priorizar a compreensão, a explicação e a reflexão crítica. Cria-se, com ela, um caminho para formar indivíduos não apenas capazes de utilizar tecnologia, mas de compreendê-la, questioná-la e transformá-la.
Em última instância, o desafio não é tecnológico, mas epistemológico: como continuar formando mentes pensantes em um mundo onde as máquinas passaram a responder por nós.
A proposta se fortalece com práticas que Feynman reconheceria como essenciais: problemas abertos, onde não há resposta única; aprendizagem entre pares, onde ensinar é aprender duas vezes; registro do percurso cognitivo, que revela o caminho e não apenas o destino; e avaliação centrada no processo porque entender importa mais do que acertar.
Se estivesse entre nós, talvez Feynman dissesse algo assim, simples e direto:
“Antes de perguntar à IA, pergunte a si mesmo… só o pensamento produz razões epistêmicas.”
E talvez completasse, com aquele sorriso meio irônico de quem toca bongô nos bares enquanto desmonta certezas:
Não se trata do que as máquinas são capazes de responder.
É sobre o que nós ainda somos capazes de perguntar.
*Mauro Oliveira
Professor do IFCE, PhD em Informática por Sorbonne University e ex-secretário nacional de Telecomunicações do Ministério das Comunicações.
*Mais informações sobre a Caravana LF: https://maurooliveira.blog/0-datacenters/