Big Data na Educação: é preciso abrir essa caixa preta

Navegando pela rede, você certamente já se viu diante de anúncios de algo que andou procurando, como se o seu navegador tivesse “adivinhado” o que você queria. Ou já recebeu uma sugestão de filme ou série que a Netflix achou que seria “a sua cara”…

(Bem, nem sempre funciona tão bem…)

… pois os nossos dados têm sido utilizados em sistemas de machine learning para fazer previsões e identificar tendências.

Muito se tem falado sobre as potencialidades do big data para a educação. Para quem não está familiarizado com o termo, trata-se dessas “coleções maciças de dados” (segundo os autores do artigo Tecnologias digitais na educação: a máquina, o humano e os espaços de resistência; clique para ler) que são geradas na medida em que navegamos por sistemas digitais e deixamos os nossos rastros nessas plataformas.

O que isso pode significar quando se trata de educação? A pergunta ainda é uma caixa preta, mas é preciso um esforço para abri-la.

Apesar do oceano de implicações positivas que vêm sendo apontadas para o uso de machine learning e de big data na educação, é preciso ir devagar com esse andor porque o santo é de barro. O que (vem sendo propagado que) o big data promete?

Quando se trata do uso de plataformas de aprendizagem baseadas em machine learning, basicamente o que se destaca é que, tendo mais informação sobre o desempenho e o ritmo individual de cada aluno, se poderá oferecer conteúdos mais apropriados à sua aprendizagem, no tempo e na sequência mais adequados para cada um. Com isso, se alcançaria “melhores” resultados, aproveitando ao máximo as potencialidades de cada aluno, resolvendo problemas e dificuldades que eles eventualmente tenham etc. Parece perfeito – e alinhado ao discurso da tecnologia como panaceia para tudo aquilo que se tem tentado solucionar na educação há tantos anos. Bem, esse, em si, já é um indício de que é preciso olhar para o tema com mais atenção.

Um exemplo, tirado deste livro aqui, intitulado Learning with Big Data – The Future of Education, é o rastreamento do comportamento de alunos em relação a vídeos de palestras numa plataforma online de atividades: é possível saber quando eles assistem aos vídeos, quando pausam, se aceleram para ver mais rápido, se os abandonam antes de terminar de assistir. Com base na identificação desses padrões, professores poderiam ajustar lições, decidir reforçar conceitos que aparentemente os alunos não entenderam bem ou mudar a maneira de explicar determinado assunto, por exemplo.

Mas, isso quer dizer que esteja ocorrendo um processo de aprendizagem melhor, realmente? Antes, aliás, isso significa que está ocorrendo, de fato, aprendizagem? O discurso costuma ser de que sim, mas… essa é uma conclusão que não se deve apressar.

Um artigo do New York Times – ‘The Machines Are Learning, and So Are the Students (“As Maquinas estão aprendendo, e também os alunos”), de Craig Smith, publicado em dezembro do ano passado – já no título traz um pressuposto enviesado para o uso de inteligência artificial na forma de machine learning: a ideia de que as máquinas aprendem. Mais audaciosamente, indica que os alunos estão aprendendo, também, graças a essas máquinas e sua suposta sagacidade. Smith diz:

Slowly, algorithms are making their way into classrooms, taking over repetitive tasks like grading, optimizing coursework to fit individual student needs and revolutionizing the preparation for College Board exams like the SAT. A plethora of online courses and tutorials also have freed teachers from lecturing and allowed them to spend class time working on problem solving with students instead.

Aqui, já vemos uma outra face do discurso: para além de individualizar o ensino, o uso de sistemas baseados em algoritmos poderia poupar os professores de tarefas como avaliar seus alunos e até de dar aulas expositivas (hum… alguém perguntou aos professores se eles querem parar de dar suas aulas?), podendo usar o tempo para trabalhar com seu alunos em “resolução de problemas”. Perceba que o discurso é sempre de usar melhor o tempo, aprender melhor, mas, não se sabe o que esse “melhor” de fato significa. Com frequência, a ideia adjacente é a de que o professor pode ser substituído, ao menos em certas atividades (tão diferentes quanto dar aulas expositivas e corrigir avaliações…).

Em outro trecho, que reproduzo a seguir, o jornalista aponta pesquisas (sem especificar quais) que teriam mostrado a superioridade de tutores na forma de inteligência artificial em relação a tutores humanos. Isso se daria porque “o computador é mais paciente” que o professor, além de mais insightful – o que poderia significar ter ideias melhores ou ser mais criativo (?)

Studies show that these systems can raise student performance well beyond the level of conventional classes and even beyond the level achieved by students who receive instruction from human tutors. A.I. tutors perform better, in part, because a computer is more patient and often more insightful.

Será?

Num cenário em que predomina o discurso sobre os efeitos positivos da inteligência artificial na educação, esse artigo é apenas um exemplo. São muitos os que trazem algo nessa mesma linha.

Somente com estas breves referências que apontei até aqui, já abrimos uma infinidade de questões a serem postas em xeque tanto sobre o uso efetivo da IA na educação na forma de [machine learning + big data] quanto sobre o discurso. Predomina uma argumentação acrítica e pasteurizada, que costuma assinalar os ganhos sem pesar as possíveis consequências advindas do uso massivo de dados.

Não se procura saber, nem mesmo, o que são esses dados. Isto é, o que quer dizer, efetivamente, o tempo que um estudante levou para fazer uma lição? Quando esse tempo é fornecido a partir do rastreamento da atividade desse aluno, ele não parece dizer muita coisa. O que realmente aconteceu com o aluno durante o tempo em que ele estava logado? Não somos meros logins, somos pessoas, num determinado espaço, em determinado momento. Talvez não possamos ser representados somente por números.

De volta para o futuro

Mesmo que se pudesse prever todas as adversidades envolvidas em dada situação cujo objetivo é o ensino e a aprendizagem, aí já está um x da questão: a previsão. Especialistas com um olhar crítico à IA na educação vêm indicando que isso pode gerar um passado cristalizado e prender os alunos a um futuro rígido, imutável.

This image has an empty alt attribute; its file name is antonino-visalli-Fu-K5VwabM8-unsplash-683x1024.jpg

Uma vez que o machine learning trabalha a partir de tais previsões, já que se utiliza de dados gerados pelos estudantes para que, com esses dados, possa identificar tendências, há o risco de os estudantes se tornarem eternamente atados ao seu passado – carregando uma espécie de mochila pesada de históricos escolares detalhados a seu respeito que nunca são esquecidos e podem permanecer acessíveis por mais tempo do que seria desejável.

Seu futuro lhes faria vítimas das previsões justamente baseadas em dados estáticos, os quais podem não corresponder mais à sua realidade. Somos, afinal, seres em constante transformação e evolução. Envolvidas nisso há diversas implicações, especialmente, para a privacidade dos alunos – já que os dados podem ficar acessíveis para fins questionáveis, o que pode prejudicar sua vida profissional e pessoal.

Neutralidade tecnológica?

De onde vêm os dados gerados a partir da atividade dos alunos em uma plataforma baseada em machine learning? Dados não surgem por acaso, não são espontâneos e nem existem por si só. Eles surgem nas interações entre alunos e máquinas, e essas interações são limitadas pela maneira como o sistema é construído, pelo que se espera dele, pelo que é injetado em seus algoritmos. Isto é, dados emergem a partir de decisões tomadas no desenvolvimento dos algoritmos para os sistemas de IA utilizados nas plataformas.

Nesse desenvolvimento, priorizam-se determinados aspectos em detrimento de outros.

Fatalmente, também por sua vez, os resultados obtidos trarão consigo a priorização de certo aspectos e não de outros. Um problema relevante, por trás disso, é que frequentemente somos avaliados por fórmulas secretas que não compreendemos, como ressalta a matemática Cathy O’Neil. Se o que se avalia não fica claro, é certo que, como O’Neil explica: “Para construir um algoritmo, são necessárias duas coisas: dados – o que aconteceu no passado – e uma definição de sucesso, aquilo que estamos procurando e pelo que estamos geralmente esperando”.

A definição de sucesso adotada estará instilada nos algoritmos. A suposta neutralidade tecnológica não existe...

Vieses

Pode-se facilmente compreender como pode haver (e há, muitos) vieses em algoritmos quando se trata do preconceito racial em alguns sistemas de reconhecimento facial, por exemplo. Esses são casos contundentes e que têm adquirido notoriedade, tornando-se o centro de preocupações éticas concernentes ao campo.

A IBM afirmou que abandonaria pesquisa em reconhecimento facial por conta das implicações éticas e da falta de regulamentação – Leia

Na educação, mencionei questões sobre a privacidade dos dados dos estudantes e ao fato de os sistemas não serem claros quanto às variáveis relacionadas ao que é avaliado. Mas, ainda não falei dos professores. Há também iniciativas que procuram avaliá-los a partir de big data, com consequências que merecem (muita!) atenção.

Em sua palestra no TED, O’Neil cita a diretora de um colégio no Brooklyn que, em 2011, disse a ela que sua escola estava avaliando os professores a partir de um algoritmo complexo – e secreto. A diretora relata que tentou conseguir a fórmula para entender os critérios envolvidos naquela avaliação, mas o que ouviu da secretaria de educação foi que não adiantava lhe explicar porque ela não entenderia, já que se tratava de matemática.

Conclusão (conheça a história no TED): professores daquela escola foram demitidos por causa da tal fórmula secreta, uma caixa preta que a diretora tentou abrir, sem sucesso.

Como O’Neil destaca, o poder de destruição de um algoritmo projetado de maneira equivocada é imenso, e essa destruição pode se arrastar por bastante tempo. Mas, quando o assunto é uma modelagem envolvendo algoritmos, o pior de tudo é a falta de transparência. Por isso ela cunhou o termo “armas de destruição matemática”.

Não somos somente pontinhos em um grande mapa de dados…
(Imagem: Maria Bobrova @ Unsplash)

O big data na educação é uma caixa preta devido à dificuldade, em geral, de entendimento do que a inteligência artificial, na forma do machine learning, significa ou pode significar para processos educacionais. E se torna ainda mais obscura quando, sem que se conheça os critérios utilizados, alunos e educadores sejam submetidos a avaliações e análises frequentemente injustas; e o pior, sem poder contestá-las.

O’Neil dá vários exemplos de como o uso indevido de dados tem prejudicado pessoas em variadas situações. Para entender isso melhor, é preciso olhar para a noção de modelo; o que é um modelo e por que ele pode se tornar uma arma de destruição matemática? Explicarei isso em outro post.

Agradeço à Giselle Ferreira, professora da PUC-Rio que está ministrando uma disciplina sobre big data e educação este semestre, pelos ricos debates que tanto colaboraram com insights para que este(s) post(s) fossem escritos. Leia o blog dela, no qual é possível obter uma perspectiva crítica sobre as tecnologias educacionais: https://visoesperifericas.blog/

Imagem principal do post: Franki Chamaki @ Unsplash

Eis o Dilemma

Documentário “The Social Dilemma“, da Netflix, está dando o que falar. Ficou pessimista depois de assistir? Leia este post.

The Social Dilemma (O Dilema das Redes, em português), que aborda a manipulação de nossos dados pelas redes sociais online, traz depoimentos de pessoas que desistiram de trabalhar nas gigantes de tecnologia – Google, Instagram, Facebook, Pinterest e afins. Os entrevistados perceberam, pode-se dizer, que os valores das empresas em que eles vinham trabalhando não estavam mais de acordo com aquilo que eles acreditam, e resolveram tomar outros rumos na vida.

Mas, então, onde é que essas pessoas estão hoje? O que elas estão fazendo de suas vidas? E os outros entrevistados que aparecem no doc, quem são e qual tem sido o seu papel no universo da tecnologia? Muitos deles estão fazendo coisas bem legais, algumas bastante inspiradoras, que podem ajudar a mudar significativamente a nossa relação com a tecnologia, tanto individual como coletivamente. Outros escreveram livros com temáticas excelentes.

Essas pessoas têm em comum a desconfiança quanto a esse status quo do universo tecnológico, e são movidas por suas experiências e pela vontade de levar mais gente a se preocupar com a maneira como fazemos e consumimos tecnologias.

Então, antes de ficar pessimista, ou de achar que não dá para fazer nada “porque o mundo agora é assim mesmo”, talvez valha conhecer algumas das iniciativas que têm surgido a partir dessa vontade de mudança. Escrevi sobre algumas delas, aqui – e pretendo escrever sobre as demais (pessoas do doc e iniciativas) num outro post. Vale pensar em se envolver em algum(ns) projetos capitaneados por essa galera ou, ao menos, ler alguns livros e/ou assistir a outros documentários. Quem sabe começar desativando suas notificações? Aproveita e ainda evita que a bateria do seu celular gaste à toa 😉 Se estamos preocupados, precisamos nos envolver, conhecer mais sobre o assunto e assumir uma postura diferente. Evitar o tema não é uma opção.

Tristan Harris

Ele passou anos no Google como Google Design Ethicist. No documentário, conta um pouco dessa sua experiência, que demonstra a falta de preocupação da empresa com questões éticas e de privacidade. Harris é fundador e presidente da ONG Center for Humane Technology A página que apresenta a iniciativa diz:

We envision a world where technology is realigned with humanity’s best interests. Our work expands beyond tech addiction to the broader societal threats that the attention economy poses to our well-being, relationships, democracy, and shared information environment. We must address these threats to conquer our biggest global challenges like pandemics, inequality, and climate change.

A ONG convida quem quiser ajudar a remodelar a maneira como construímos e consumimos tecnologias: https://www.humanetech.com/get-involved – e ressalta que não precisa ser empreendedor, programador ou o que quer que seja para se envolver; se você for da área de tecnologia é bem-vindo, mas basta ser “cidadão, educador ou pai/mãe”. Para saber o que exatamente dá para fazer junto a eles, é preciso fazer um cadastro inicial.

Shoshana Zuboff

Shoshana Zuboff é professora em Harvard e autora do livro “The Age of Surveillance Capitalism”, sobre o qual você pode ler neste link – https://shoshanazuboff.com/book/about/. Este documentário que postei aqui explica muito bem a ideia do capitalismo de vigilância de que ela fala.

Justin Rosenstein

Com mais de 170 mil seguidores no LinkedIn (o que não quer dizer nada por si só e nem sei por que citei aqui, mas ok), Justin, que estudou em Stanford (isso também não quer dizer lá muita coisa, por si só), foi da Google e do Facebook, e depois seguiu fazendo seus projetos pessoais: o Asana, um software independente que tem a função de melhorar a produtividade das pessoas, e o One Project, voltado para o design de governança e sistemas econômicos mais “equitativos, ecológicos e efetivos”, segundo ele informa no LinkedIn. O site dele é este: https://justinrosenstein.com/ e no vídeo ele fala sobre a Asana.

Roger McNamee

McNamee é um investidor no Vale do Silício. Ele injetou dinheiro no Facebook e ajudou Zuckerberg a crescer, mas, hoje, como o documentário da Netflix mostra, é um ferrenho crítico ao modo como a empresa orienta suas atividades. Ele afirma que o Facebook é uma ameaça à democracia, e acusa a rede de espalhar as chamadas fake news.

McNamee escreveu um livro chamado Zucked: Waking up to the Facebook Catastrophe. Vale dizer que, no vídeo que postei aqui, ele diz que a Apple, de maneira bem diferente do Facebook, é responsável com os usuários em relação a questões de privacidade – o que mostra que as opiniões de todas estas pessoas podem ser diferentes em relação às companhias de tecnologia envolvidas em todas essas temáticas. Serve para construirmos o nosso próprio pensamento crítico.

Tim Kendall

Kendall foi presidente do Pinterest e Diretor de Monetização do Facebook. Ele criou um app chamado Moment, desenvolvido para ajudar as pessoas a fazerem “detox” de seus smartphones. O aplicativo está disponível para ser baixado de graça na App Store e aqui há mais informações –  https://inthemoment.io

Rashida Richardson

Ela trabalhou no Facebook e em vários outros lugares, e hoje é a diretora de Policy Research no AI NOW – um instituto de pesquisa em inteligência artificial que examina as implicações da IA para a sociedade ligado à New York University; o site é este aqui: https://ainowinstitute.org/ e a página do site que fala sobre a Richardson é esta: https://ainowinstitute.org/people/rashida-richardson.html .

O instituto dedica-se a pesquisas que contribuam para que sejam criados mecanismos, políticas, leis etc. para que haja responsabilidade/responsabilização pelo uso e a produção de tecnologias envolvendo inteligência artificial. Atualmente, as quatro principais frentes de pesquisa do núcleo são: direitos e liberdade; trabalho e automação; preconceito e inclusão; segurança e infraestrutura crítica.

Jaron Lanier

Lanier, que é cientista da computação e filósofo, trabalhou na Microsoft até 2009. Depois, ele escreveu vários livros além do citado “Ten arguments for deleting your social media accounts right now”; escreveu um chamado “Who own the future?” e ainda “You are not your gadget”, entre outros, apresentados em seu site: http://www.jaronlanier.com/ . Aliás, no site ele reforça que não tem (mesmo!) contas em redes sociais.

Cathy O’Neil

Cathy é uma matemática americana, autora do site/blog mathbabe: https://mathbabe.org/ e do livro “Weapons of Math Destruction”, sobre o impacto dos modelos matemáticos e dos algoritmos de IA em diversas áreas da sociedade (destaque especial para a educação e para o mercado financeiro). O mais legal desse livro é que ela usa uma linguagem super corriqueira, inteligível, para nos explicar os modelos matemáticos e suas implicações (como jornalista e doutoranda, já estava desacostumando de livros que explicam as coisas de uma maneira mais, digamos, objetiva…). A obra ainda não está disponível em português, porém. De todo modo, a palestra dela no TED dá uma boa introdução à perspectiva de O’Neil.

Uma última curiosidade: Jeff Orlowski, o cineasta norte-americano realizador do doc, já tinha feito dois outros documentários, “Chasing Ice” (de 2012) e “Chasing Coral” (de 2017), que são ligados a temáticas de responsabilização, por assim dizer, mostrando impactos que a humanidade exerce sobre a natureza.

Para assistir ao doc na Netflix: https://www.netflix.com/title/81254224

Imagem do post: Markus Spiske @ Unsplash

Vou participar do Ladies that UX dia 20 de agosto

Dia 20/8 estarei num papo online sobre UX – User Experience, tudo o que diz respeito a navegação pela web, conteúdo digital, acessibilidade etc. O encontro é promovido pelo Ladies That UX, Edição Rio de Janeiro.

A ideia é reunir e dar voz a mulheres da tecnologia, desta vez a edição é exclusiva do Rio de Janeiro. Fui convidada para falar de UX e IA, juntando a área com a qual trabalho há muitos anos com a que venho pesquisando mais recentemente.

O desafio é grande e estou animada. Será uma fala curtinha, porque várias outras ladies também vão falar de suas experiências incríveis, e haverá espaço para debate. Se tiver interesse, faça sua inscrição com antecedência neste link. Nos vemos lá!

O que Arquitetura de Informação e UX têm a ver com Inteligência Artificial?

O que Arquitetura de Informação e UX têm a ver com Inteligência Artificial?

A arquitetura de informação é um conceito que se relaciona com um outro, mais amplo: o de Experiência do Usuário, ou UX – User Experience. Quando você navega em um ambiente virtual e consegue fazer tudo o que precisa, encontra as informações que esperava num tempo razoável, se sente bem navegando ali sem se perder e tudo o mais, você tem uma boa EXPERIÊNCIA com aquele ambiente digital, que pode ser um site, um ambiente de aprendizagem virtual ou um aplicativo. Quando é assim, e a sua experiência flui bem, curiosamente, você provavelmente quase nem percebe a forma como aquele site se estrutura. Mas, se algo sai errado, logo vamos perceber o que a arquitetura de informação teve a ver com isso (além do conteúdo em si, é claro).

Arquitetura de informação, então, é a maneira como organizamos as informações em um determinado ambiente para que elas se tornem alcançáveis, visíveis; para que não somente o Google e outros buscadores as encontrem (sim, os buscadores encontram melhor e mais rapidamente sites bem construídos, tanto em termos do código bem feito como da organização das informações; isso também tem a ver com SEO, as técnicas de otimização para buscas) como para que pessoas, em diversas condições, as encontrem também – independentemente de estarem usando um celular para isso ou um computador, e de terem ou não uma deficiência, por exemplo. O ramo dedicado a questões específicas de usabilidade para pessoas com deficiência é o da acessibilidade – aliás, um campo de estudo muito vasto e incrivelmente sedutor.

Bem, mas, voltando: o que é que toda essa ciência de organizar dados e informações de uma maneira que nós conseguimos nos entender com eles tem a ver com inteligência artificial? Bem, a inteligência artificial é muitas coisas, e não venho aqui defini-la, mas, de um modo geral, a IA se baseia na maneira como funcionamos ou, ao menos, como se acredita que funcionamos. Isso ela tem em comum com a arquitetura de informação: ao construir um ambiente digital, levamos em conta o mindset das pessoas (os usuários); a maneira como geralmente as pessoas classificam informações, fazem buscas etc. Para compreender isto, usamos métricas que vão nos mostrando os caminhos realizados.

Do mesmo modo, na inteligência artificial, procura-se construir sistemas a partir daquilo que se entende acerca do funcionamento cognitivo de seres humanos – seja para construir sistemas à semelhança de nossos sistemas cognitivos, seja para construir sistemas que nos atendam na realização de nossas tarefas que envolvem cognição.

 Imagem: niklas_hamann on Unsplash

Vamos pensar num exemplo que envolva uma questão de arquitetura de informação para depois analisá-lo à luz da IA: ao construir um site de decoração, pode-se imaginar que o usuário interessado em decorar sua casa vai chegar e buscar por “abajur amarelo”, porque deseja comprar um abajur amarelo, ora pois. Se ele assim o fizer, e a busca do site funcionar, verá resultados para abajures exatamente dessa cor. Mas, e se esse usuário que quer decorar sua casa chegar ao site sem ter tanta ideia de qual cor de abajur ficaria bom no ambiente da casa dele, ou se ele nem mesmo souber direito quais os elementos que deseja usar para decorar seu lar – uma luminária, uma mesinha, um tapete? Que tipo de busca ele vai fazer? Ele provavelmente nem vai ficar só na busca. Ele vai clicar em muitas coisas. Vai escrever vários termos no campo de busca. Vai ver muitas fotos, e por aí vai; até ter as ideias de que necessita para sua decoração.

O ponto é que, no geral, nós parecemos ser muito mais como o segundo decorador do que como o primeiro, quando se trata de viver experiências no mundo. Não temos tudo definido e perfeitamente organizado em nossas cabeças. Quando falamos, não tínhamos previamente todos os pensamentos organizados, que vão então sendo expelidos: nós pensamos ao falar e, ao falar, vamos pensando. Quando caminhamos, não temos mapas internos de todos os lugares para onde vamos, que acessamos quando precisamos: nós nos baseamos no entorno, nas pistas visuais que nos ajudam em nossa localização. Quando lidamos com uma certa situação, não temos listas mentais de opções quanto ao que fazer para acessar e fazer nossas escolhas: quando tomamos decisões e fazemos opções, entram em jogo nossas experiências anteriores, a maneira como nos sentimos – as emoções e sentimentos, e tantos outros fatores.

O engraçado é que, quando algo dá errado, passamos às vezes a refazer os nossos passos, rever mentalmente nossas opções, e até tentamos buscar um mapa mental para evitar nos perdermos. Quando isso acontece, ficamos mais parecidos com o que falei no começo do texto; parece que algo dá errado na fluidez da nossa experiência, de maneira parecida com aquele momento em que algo parece errado na arquitetura de informação de um site. Ficamos mais “robóticos”? Será que isso não revela bastante sobre a maneira como um robô trabalha, versus a maneira como nós lidamos com o mundo em que estamos inseridos?

Essas são questões que, acredito, podem nos levar a decisões importantes sobre a construção de espaços digitais. Como a minha maior preocupação é com a educação, volto-me mais para a construção de espaços de aprendizagem (mas creio que a internet toda é um espaço de aprendizagem!). Precisamos descobrir como a cognição humana funciona, se quisermos construir bons ambientes de aprendizagem virtuais. Conhecer e pensar sobre tudo isso ajuda também a quem deseja melhorar a experiência de seus consumidores em uma loja virtual, por exemplo; ou em um app dedicado a um serviço. Por vezes, as métricas são suficientes, mas na maior parte do tempo há muito que elas não revelam, principalmente se não estiverem ajustadas para os KPIs corretos e baseadas em premissas que façam sentido. Mas isso é tema para outro post 😉

Imagem principal do post: Halacious @Unsplash

Seguem alguns links interessantes sobre IA + UX:

UX of AI

Human-centered machine learning

Machine Learning is Very Much a UX Problem

Google Design – The UX of AI

Participei da live da PUC-Rio sobre inteligência artificial

Participei de uma das entrevistas ao vivo da série que a TV PUC-Rio criou no intuito de desenvolver temas que se relacionem de alguma maneira com a COVID. Esta teve a ver com inteligência artificial e internet das coisas. Ao lado de dois professores da PUC-Rio, comentei sobre a minha pesquisa em educação e IA sob o viés da filosofia e da educação. O debate pode ser assistido no link a seguir.

Como a distância impacta a educação? E o que podemos fazer?

Quais as diferenças entre aprender/ensinar a distância e presencialmente? Do que sentimos falta quando estamos distantes, fisicamente, uns dos outros? A internet pode ser utilizada de maneiras diferentes, de modo a unir mais as pessoas envolvidas em processos de ensino-aprendizagem por elearning? Como reduzimos a frieza das máquinas e aproximamos mais as pessoas nesse cenário, aumentando a afetividade, o compartilhamento?

Essas questões serão debatidas em uma apresentação que farei online com o professor Eduardo Santos no dia 18, às 10h (Brasil), na Here and Now, uma conferência organizada pela Social Pedagogy Associaton.

As inscrições gratuitas podem ser feitas online pelo link https://lnkd.in/eJ9B-cX

Sobre esse vírus que chegou chegando, a educação a distância e… nós nisso tudo

O início deste texto vai parecer um pouco catastrófico, mas eu vou fazer a pergunta que quero fazer: onde você estava quando o mundo parou, quer dizer, quando a quarentena começou? O que estava fazendo, ou prestes a fazer? Quais eram os seus planos?

Certamente, se estava vivendo, você estava agindo e também tinha planos. Estava para realizar algo, tinha expectativas, estava à espera de alguma coisa. Tinha acabado de começar a faculdade, quem sabe um emprego novo, ou esperava conseguir um; ou tinha finalmente comprado um tênis de corrida para correr a sua primeira maratona. Havia comprado passagens para a sua lua de mel? Será que estava prestes a casar? Ou ia comemorar o aniversário com uma festa modesta, mas que reuniria os amigos principais… ou estava para estrear uma peça de teatro, ou começar a se acostumar com a ideia do filho na creche. O coronavírus não perguntou o que estávamos fazendo: ele simplesmente chegou.

E, ao chegar, encontrou o mundo como estava: vamos combinar, estava meio de pernas para o ar. Tudo andava muito acelerado. Se não tínhamos nada de novo acontecendo, a vida estava “parada” demais; sempre muitas demandas e muitas entregas para fazer, sempre muito trabalho, muita gente para atender. Ou pouco trabalho, mas também pouca grana, ou quem sabe muito trabalho e pouca grana. Tínhamos tanto a resolver. Ainda temos! Mas o planeta pediu pausa. Como é que se age em um momento de pausa? A gente não sabe muito bem. A gente não está acostumado a viver de uma forma mais devagar, de uma forma diferente, em que dar conta de tudo parece impossível. E a gente sempre se pendurou nos nossos celulares, mas agora parece que em breve vamos nos cansar de olhar para eles, uau.

Esta reflexão pode ser estendida ao ensino a distância. Como? Bom, muito antes de o coronavírus chegar, vínhamos debatendo o ensino a distância. Não só debatendo: vínhamos trabalhando a educação a distância. Alguns com mais cuidado e cautela, outros querendo endereçar a coisa de uma maneira menos crítica, o que é preocupante. Muitas eram as perguntas que vínhamos fazendo, enquanto educadores, estudantes, responsáveis pelo processo de aprendizagem, pais de alunos. Funciona? Não funciona? Dá para aprender mesmo com ensino online? Dá para acompanhar os alunos? Dá para avaliar os alunos?

Quando o vírus chegou, as perguntas estavam todas sem respostas, e assim continuam. Mas será que esta não é uma oportunidade para debatermos até mesmo as perguntas que vínhamos fazendo sobre ensinar e aprender a distância? Há tanto a ser questionado antes mesmo dessas perguntas que coloquei aí em cima. Um exemplo: no Brasil, muitos alunos não têm uma conexão de internet capaz de dar conta de assistir aulas. Poderíamos nos perguntar: e agora? Com essa conexão, como eles vão assistir aulas? Mas também poderíamos nos perguntar se é mesmo necessário manter o mesmo esquema de aulas expositivas. Por que as aulas têm que ser assim? Ou por que não têm que ser? Como podem ser? O que podemos fazer?

Puxando um fio a partir desta última pergunta, eu enfatizaria o plural que ela envolve. Se tem uma coisa que o coronavírus tem é isso, de ser coletivo: ele é de todos, não está deixando ninguém tranquilo, e não é porque estamos isolados fisicamente que podemos ou devemos ou queremos realmente nos isolar. A situação pede coletividade, ação em rede; exige que se pense no comum. Será que sabemos fazer isso? De verdade?

Certamente, se é para agirmos de maneira conjunta, não se pode esperar que um professor que ainda não tinha se familiarizado com as tecnologias digitais, seja pelo motivo que for (muitos apenas deram aulas presenciais em sua vida até hoje…), de repente se acostume com elas e consiga trazer soluções mirabolantes. Não se pode esperar que todos os problemas de conexão sejam resolvidos da noite para o dia. Ou que questões ligadas ao chamado letramento digital façam PLUFT! e simplesmente sejam todas acertadas, equilibradas. Não se pode esperar que alunos fiquem todos tranquilos, como se nada estivesse acontecendo, e nem que consigam dar conta de estudar de uma forma mais independente de repente, se nunca antes o fizeram; que consigam se concentrar mesmo em meio aos irmãos menores brincando ou porque têm que cuidar deles, e nem vou repetir a questão da qualidade da internet. Não adianta tampouco esperar que pais consigam ser necessariamente bons em homeoffice e em apoiar o homeschooling ao mesmo tempo. Tudo isso seria fazer mágica, não viver; seria ir contra o tempo de uma maneira que não podemos ir, pois, até que se prove o contrário, o vírus fez a gente diminuir o ritmo, e não aumentar. Então, o que não estava resolvido antes, não será resolvido de repente.

O que é que dá para fazer agora, seja você educador, responsável ou estudante (muitas vezes somos os três ao mesmo tempo)?

Já dei minha opinião sobre isso ali no alto, quando falei em coletividade: se tem uma única coisa que vai ter que mudar mais rápido é a nossa capacidade de avaliar o que conseguimos fazer, no caos, para colaborar. Se nada pudermos fazer, que ao menos não saiamos responsabilizando um lado só por uma coisa que envolve uma série de fatores em rede e uma coletividade. Vamos também respeitar quem está na educação há muito tempo e tem se empenhado constantemente para estudar e implementar caminhos? Essa também é uma atitude sensata!

Ficar revoltado porque a escola dos filhos não adotou aquela plataforma de inteligência artificial até hoje não vai adiantar nada; aliás, se quer um conselho de quem pesquisa o assunto, não temos comprovação de que isso funcione. Não vai adiantar nada também reclamar que cada professor do seu filho está agindo de um jeito x ou y: acredite, cada um está tentando fazer o melhor que pode, na velocidade que pode e com a criatividade e os recursos de que dispõe. Há trocas de ideia acontecendo e aulas e o vírus, e a vida rolando, tudo junto. Não está sendo assim com cada um de nós, afinal? Não estamos todos tentando reorganizar nosso tempo, nossas demandas? Também não adianta querer virar super mãe ou super pai, mais ainda do que já quer normalmente, e tudo bem não saber muito como lidar com a questão de os filhos estarem em casa e você também, cada um com sua lista de tarefas. Tudo bem não saber lidar com o que é novo, e aliás mesmo o que já não era novo como a educação a distância agora exige nova reflexão porque o contexto mudou!

E sim, é possível refletir e agir. Paralelamente. Ta aí uma coisa que o corona está ensinando.

É improdutivo ficarmos olhando para o que não podemos fazer. Coisa mais chata e frustrante é isso. Então, por que não olhar para o que podemos fazer? Podemos trabalhar nossa paciência, nossa calma. Podemos trabalhar nossa capacidade de agir juntos. Podemos ampliar a capacidade de ouvir, de nos abrir às ideias das outras pessoas. Repensar práticas, medos, preconceitos, por que não? Se tínhamos algo a perder, agora não temos nada, nadinha nesse sentido. É mergulho e ação; calma, mas não passividade. Podemos olhar para o nosso comportamento: será que podemos ser mais ativos? Mais atentos, mais curiosos, mais independentes? Podemos ajudar alguém? Sabemos pedir ajuda? Sim, é importante saber pedir ajuda! Se você é aluno, e eu considero que todos somos em algum sentido, pense que isso não tem a ver com aprendizagem ser a distância ou não: em todo processo de aprendizagem, sempre existem maneiras de o aluno ir se tornando mais independente e mais engajado. E também vale ser paciente para esperar ser ajudado; às vezes, a pessoa que vai te ajudar está também se preparando e já vai te responder. Somos os mais impacientes para receber respostas às nossas mensagens e aos nossos anseios, resolver os nossos problemas! E a quarentena ninguém nem sabe quando vai acabar, então… uau, que teste!

Porém, esta reflexão não será útil apenas para agora, mas para quando voltarmos à “normalidade”, que talvez nunca seja exatamente a mesma de antes. Tomara que não seja. Tomara que voltemos, claro, a nos encontrar e possamos ter encontros presenciais, o que desejo muito, pois não acredito que a educação a distância virá a substituir a “tradicional” – até por razões em parte parecidas com aquelas pelas quais não queremos só falar com nossos amigos e nossa família por vídeo (já estamos até meio cansados e foram-se apenas alguns dias). Os educadores, e nesse grupo me incluo, têm muito o que pensar e repensar sobre educação, educação a distância e a nossa postura diante de tudo isso. A distância na educação, aliás, demanda importante reflexão, seja na modalidade presencial ou online, que no fundo são dois lados de uma mesma moeda (post sobre isso aqui). E nós temos pensado e agido. E vamos seguir com nossos debates, nossas reflexões.

Antes que você diga algo como “poxa, mas a educação a distância está aí há tanto tempo, buscando uma solução, até hoje não encontraram?” lembre-se: não se trata de haver uma solução. A educação demanda perspectivas e caminhos, não uma única solução. Daí uma característica, aliás, das Humanidades; não somos de uma solução racional, única, que vai dar certo como A mais B. Entendemos que a educação envolve muitas questões, muitos problemas e diversas oportunidades. Geralmente, quem trabalha com educação trabalha muito e gosta muito do que faz, mas justamente por isso resiste a respostas pré-fabricadas e coelhos saindo de cartolas: quanto mais experiente o educador, mais ele sabe que isso não existe, aliás.

Temos um novo ingrediente: o senso de urgência em que a situação nos colocou. Mas não é com desespero, impaciência, cobranças absurdas e falta de sensibilidade que vamos chegar a algum lugar. Tudo indica que é com empatia, criatividade, compartilhamento e muito trabalho duro, e em conjunto. Quando algo assim chega… bom, não dá para vir com frases feitas, pois é a primeira vez que enfrentamos algo assim. As respostas que havíamos encontrado talvez tenham mudado, mas não é todo dia que as respostas mudam porque as perguntas também mudaram. Que excelente oportunidade temos nas mãos.

Imagem do post: Sharon McCutcheon @ Unsplash

Um robô para apoiar crianças autistas

O autismo afeta a forma como uma pessoa se comunica, compreende e se relaciona com outras. Pessoas com autismo frequentemente têm dificuldade de usar e entender linguagem não verbal. Com isso em mente, surgiu o projeto DE-ENIGMA, que foca em desenvolver as capacidades de reconhecer e de expressar emoções em crianças com autismo.

(Mais em http://de-enigma.eu/)

O neurocientista António Damásio defende que sentimentos e emoções são diferentes; segundo o pesquisador, as emoções são externas, são aquilo que se lê nas outras pessoas, enquanto os sentimentos são internos. Não há, portanto, consciência sem sentimentos, nem sentimentos sem consciência. E um robô, então, poderia simular emoções, mas nunca teria sentimentos:

 

 

O professor é substituível pelas tecnologias digitais?

A pesquisa Nossa Escola em (Re)Construção, promovida pelo Porvir entre os anos de 2017 e 2018, coletou dados entre quase 20 mil jovens de 11 a 21 anos e constatou que “o melhor da escola é o professor“. Texto do Porvir sobre o assunto diz que:

“Na plataforma, os participantes foram convidados a dizer como é a sua escola atual ou a última em que estudaram e como eles gostariam que ela fosse. Ao avaliar 11 aspectos da instituição de ensino, em uma escala de 1 (Tá tenso) a 5 (Tá tranquilo, tá favorável), as maiores notas foram para o professores (3.9), seguidos pelas aulas e matérias (3.8). Entre os últimos itens, aparece o uso de tecnologia (2.7) e as atividades extraclasse (2.9)”.

Que o professor faz toda diferença na vida do aluno não é exatamente novidade. No Brasil, com toda a precariedade do ensino público, ameaçado ainda mais no governo atual, temos professores premiados (veja também este link) e sabemos que, em muita escola onde falta luz, água, merenda e tudo o que se pode imaginar, não raro sobra dedicação de boa parte dos docentes para que os alunos continuem aprendendo.

Mas a questão de a tecnologia aparecer como um dos últimos itens na pesquisa do Porvir, somada a outra notícia recente, é o que impulsiona esta minha reflexão aqui. Apesar de a cada dia ficar mais claro que a presença do professor é insubstituível e que não há tecnologia que dê conta de atuar no lugar dele (muito pelo contrário), existe uma certa tendência a enaltecer as possibilidades de que essa substituição aconteça.

O empreendedor Elon Musk recentemente premiou com U$ 10 milhões duas startups de tecnologias educacionais (as chamadas edtechs) capazes de “substituir” professores por meio do uso da tecnologia. Uma delas foi a onebillion e a outra foi a KitKitSchool. O site Business Insider diz que “launched in 2014, the competition was set up to empower children to take control of their learning. It challenged innovators around the world to create technology that would enable children to teach themselves basic reading, writing, and arithmetic within 15 months”. A competição como um todo me parece equivocada por promover “substituição” em vez de soma, mas este trecho me pareceu ser uma coleção de equívocos ainda maior. “Empoderar” crianças quanto ao “controle de seu aprendizado”? Leitura, escrita e aritmética básicas em 15 meses? Estimular gente inovadora a pensar em tecnologias que, de algum modo, promovem o descarte do professor?

A questão é: o que ganhamos com isso?

Afinal, é para isso mesmo que devemos trabalhar nossas tecnologias? Para substituir o professor, ou para fazer as pessoas pensarem que essa substituição é possível? E o que seria esse “professor”, tão facilmente substituível nessa concepção? Seria um mero transmissor de conteúdos “básicos”?

E mais: crianças “empoderadas” são crianças que têm “poder” e “controle” sua própria aprendizagem?

Não quero tirar o mérito de tecnologias que possam ajudar mais pessoas a aprender a ler e a escrever, de forma alguma. Também não sei ainda como em áreas remotas, pobres e com deficiências de tudo, crianças poderão ter acesso a aplicativos com tais recursos, a não ser aquelas selecionadas para a pesquisa empírica; porém, se tiverem, jamais serei contra; trata-se da importante questão da democratização da tecnologia digital. O ponto em que sempre insisto é o da substituição: é nela que devemos focar, quando falamos de tecnologias educacionais?

A responsabilidade da mídia

Talvez nós, jornalistas, sejamos grandes responsáveis por contribuir para a construção de conceitos equivocados nesse sentido. Afinal, a manchete “Elon Musk awards $10 million prize to 2 startups replacing teachers with tech” ficou a cargo do Business Insider; no site do XPrize, promovido pelo Musk, não se vende a coisa como substituição, ao menos nao num primeiro momento. O site diz “Empowering children to take control of their own learning”. Isso, sem a questão da substituição do professor, pode tomar ares bem diferentes.

Sem dúvida, há muitos fatores envolvidos nessa reflexão, e de indubitável há o fato de que sim, a educação e a tecnologia devem ser para todos. Mas parece estar havendo uma confusão bastante significativa quanto a esse ponto da substituição do professor pelas tecnologias, ainda mais com a popularização da inteligência artificial. Mesmo já tendo muito com o que nos preocupar no Brasil em termos de educação, precisamos ficar atentos a mais esse aspecto, que na realidade relaciona-se com a questão mais profunda e anterior da relação humana com as tecnologias digitais: para onde estamos caminhando? Quais os impactos dessa relação? O que esperamos dela? No que ela nos transforma?

Vale a reflexão.

Terminei meu mestrado… e aqui estão algumas reflexões

Acabei de concluir meu mestrado em Educação, na PUC do Rio de Janeiro. Estive pensando em algumas coisas que acho que valem ser compartilhadas, sobre esses dois anos que me exigiram intensa dedicação e trouxeram muito aprendizado. Este post é para isso.

  1. Mestrado não é “bolinho”. Não é bolinho no sentido de ser fácil, e também não é bolinho no sentido de não ter uma receita de bolo única. Cada experiência de mestrado é uma, é única, e cada um vai buscar a experiência que melhor se relaciona com suas expectativas, desejos e realidades. Mas é importante saber que, para ser uma experiência bacana e valiosa, é fundamental se dedicar, estudar, ir atrás, e ter tempo para estudar. Não dá para fazer o mestrado nos espacinhos livres da agenda, estudar nas horas vagas. Ou melhor, até deve dar, mas eu não consigo ver esse “método” trazendo um resultado realmente satisfatório e significativo.
  2. O “encontro” com o orientador é essencial. Esta frase também tem pelo menos dois significados: o primeiro – é importante que orientador e orientando se deem bem, consigam trocar boas ideias, que o orientador entenda as expectativas do orientando com a pesquisa, e que o orientando ouça o orientador, esteja aberto a ele e à experiência que acumula. O segundo – que é essencial encontrar o orientador com frequência, compartilhar suas dúvidas, descobertas e o processo de construção do trabalho com ele.
  3. Ter colegas que te apoiam é essencial, também. O processo – de pesquisa, de interpretação de conceitos, de escrita – pode ser exaustivo, e por isso é importante compartilhar aflições com alguns amigos, de preferência que estejam passando pelo mesmo momento que você, fazendo um mestrado ou doutorado. Outros amigos poderão ser super ótimos em te apoiar, também, mas provavelmente será melhor tomar um chopp com eles do que falar sobre questões e dificuldades específicas do trabalho acadêmico, a não ser que eles também já tenham passado por isso.
  4. Sua família não vai te entender o tempo todo. É, quando você deixar de ir ao aniversário da sua prima porque tem que finalizar um artigo ou à festinha do seu sobrinho porque está estudando, nem todo mundo vai entender. Alguns parentes acharão que você exagera, estuda demais, e questionarão aonde isso vai te levar. Ninguém melhor que você para saber aonde quer chegar, e essa meta deve estar com você o tempo todo, para não te deixar desistir. E sim, nós abrimos mão de muitas coisas para estudar. Muitas vezes, estamos concentrados e nao queremos ser interrompidos; é bastante difícil para quem não está vivendo o mesmo entender isso! Mas, temos que insistir, explicar… e saber que mesmo assim haverá quem não compreende.
  5. Seu casamento ou namoro poderá entrar em crise. Este é um ponto bastante delicado e que merece atenção. Se você tem marido/esposa/companheiro/companheira ele/ela continuará esperando que você tenha um tempo para ele/ela durante o seu mestrado. E a gente tem que dar um jeito de ter esse tempo, o que não é sempre fácil. No meu caso, fiquei tão envolvida com minha pesquisa que muitas vezes não queria parar de ler ou escrever, o que me causou uma certa crise no meu relacionamento, mas ela foi contornada e passou, rs, ufa. Tive dificuldade em dividir meu tempo entre estudar, escrever e sair, estar com meu marido e com as pessoas em geral. Mas não me arrependo; precisei de tempo para dominar um pouco mais o assunto da minha dissertacão até me sentir mais confortável com ele (era um assunto totalmente novo para mim), e durante esse tempo me isolei legal, estudava muito, muito mesmo. E ele acabou entendendo também que valeu muito a pena.
  6. É preciso se preparar financeiramente. Bom, mestrado consome muito tempo. Então, se você trabalha por conta própria, talvez tenha que reduzir seu ritmo para dar conta de estudar, o que poderá impactar também em uma redução de ganhos. Se você tirar licença não-remunerada, precisará se programar para os gastos que terá naquele período. O mesmo vale caso vá ficar sem trabalhar para se dedicar ao mestrado. É preciso ter em mente que as contas não param de chegar, mas também reservar uma graninha para livros (no meu caso, os livros que usei eram caros e vieram todos do exterior, e meu orientador me ajudou demais com isso, me emprestando vários; colegas do grupo de pesquisa também), idas a eventos para apresentar trabalhos etc. Bolsas ajudam demais, demais mesmo e sou grata à que tive, da CAPES; sem ela não teria conseguido. O problema é que as bolsas aqui no Brasil não dão conta de pagar as despesas totais de quem mora em cidades como o Rio de Janeiro…
  7.  É preciso cuidar para não engordar. Quase todos os meus amigos que fizeram mestrado e doutorado engordaram bastante no período em que estavam estudando, justamente por ficarem muito tempo sentados, o que, relatam, os fazia beliscar toda hora. Eu não tenho o hábito de beliscar e sou bem chata com minha alimentação, o que pode ter me ajudado a manter o peso durante o processo. Também aprendi a fazer almoços saudáveis hiper rápidos, por pura necessidade; não que eu não goste de cozinhar, mas ter que cozinhar seu almoço todos os dias, obrigatoriamente, pode ser um bocado maçante. Aí você acaba recorrendo ao macarrão, a alguma besteira.. e engorda. Então, achei muito bom aprender a fazer comidas rápidas e que ajudavam na dieta. Manter uma rotina mínima de exercícios também ajudou, claro. Lembre-se também de beber água, bastante água.
  8. Não podemos nos afastar de nosso trabalho por muito tempo. Uma coisa que achei fundamental durante o processo de escrita da dissertação foi isso: eu não podia me afastar do texto por mais de dois dias, caso contrário quando retornasse demorava a me reconectar com o trabalho e perdia muito tempo nisso. Às vezes a gente se afasta não por procrastinação, mas porque tem outros afazeres (e eu não tenho filhos; admiro demais quem os tem e ainda assim consegue estudar!). Então, acho que vale a dica de não deixar de olhar para a dissertação um pouquinho todo dia; pode ser um pouquinho só mesmo, mas acho que vale muito não deixar de fazer isso para não perder a conexão com o trabalho. Eu também procurava ler algo relacionado à pesquisa todo dia, mesmo que fosse final de semana e coisas do tipo.
  9. Temos que nos afastar do nosso trabalho às vezes. Isso também é verdade: saber a hora de descansar, deixando o trabalho de lado um pouco, para quando voltar a ele estar com a cabeça fresca e conseguir sair-se bem, render bem. Você saberá a hora de descansar, o importante é respeitá-la.
  10. O trabalho estará sempre com a gente. Estou passando este carnaval depois de ter defendido, e me lembrando o tempo todo de todos os feriados que passei com mil leituras na cabeça, escrevendo, estudando etc; mesmo quando não estava fazendo nada disso, eu estava escrevendo e estudando mentalmente. O trabalho nunca sai da gente; minha terapeuta compara o processo de produção de uma dissertação ou tese com uma gestação: enquanto estamos com o trabalho “na barriga”, onde quer que vamos e o que quer que fazemos estamos com o trabalho junto da gente!
  11. Valorize o que você fez. Cuidado com as crises do tipo “putz, meu trabalho não tá bom, que porcaria” etc. Em pessoas ansiosas, é comum às vésperas de uma entrega de trabalho começar a achar que ele está ruim, péssimo etc. Cuidado. Você se dedicou, e sabe que se dedicou? Então, confie nisso. E tenha em mente que não existe dissertação nem tese perfeita, existe dissertação e tese defendida! Li isso em algum post do incrível blog da professora Karina Kuschnir, se não conhece visite-o: https://karinakuschnir.wordpress.com/
  12. Se estiver ficando ansioso/a ou estressado/a demais, procure ajuda. É muito comum estudantes de pós-graduação passarem por grandes problemas psicológicos, e é preciso estar atento a isso e acender a luz amarela quando a coisa complicar. Procurar terapia, aceitar que precisa de ajuda é essencial para a sua saúde mental. Cuide-se, em todos os sentidos. Conheça-se: autoconhecimento é tudo nesta vida. Precisamos dele para nos entender melhor, para saber quando estamos bem e quando não estamos. Mas precisamos também não ser orgulhosos demais a ponto de não pedir ajuda quando ela é imprescindível!
  13. Aproveite o processo. Mesmo que eu tenha passado por momentos em que pensei em desistir, momentos em que ainda não sabia bem qual pesquisa faria, momentos de aflição, de cansaço etc, posso dizer que meu mestrado foi muito prazeroso. Foram dois anos excelente da minha vida, em que aprendi muito, convivi com excelentes colegas, cresci pessoal e profissionalmente, ganhei amigos muito bacanas e me realizei de maneiras diferentes, muito bacanas. Creio que pode ser um período muito rico, até mesmo porque experiência boa não é aquela que é tranquila e positiva o tempo todo, mas aquela em que vamos superando obstáculos, crescendo junto com o desenrolar da história… pelo menos é nisso que acredito.