Situada no campo da filosofia da educação, minha pesquisa de doutorado procura contrapor a concepção de aprendizagem presente nos sistemas de aprendizagem de máquina, ou machine learning – vertente em destaque no campo da inteligência artificial hoje – com o conceito de aprendizagem que possivelmente emerge de abordagens não ortodoxas à cognição humana (abordagens que incluem o corpo, o ambiente, a intersubjetividade e as tecnologias como constitutivas da mente humana).
Parto da hipótese de que a “aprendizagem” – no contexto dos sistemas de machine learning, baseados em previsões e estatísticas, que estão sendo trazidos para o campo da educação para participar do dia a dia de aulas e avaliações de alunos e professores – não contempla aspectos fundamentais para as faculdades cognitivas humanas que emergem de uma parceria entre corpo, cérebro e ambiente.
A inteligência artificial tende a ser dualista, no sentido de limitar a concepção de aprendizagem ao cérebro, o que contribui para uma manutenção da cisão corpo-mente; já as novas perspectivas à cognição de que parto na tese são abordagens que buscam compreender e explicar as operações mentais de uma forma mais fluida, contextual. O conhecimento a atribuição de sentido ao mundo, a experiência e a estética, o sujeito que conhece e o objeto o qual ele conhece são considerados de uma maneira diferente das concepções tradicionais. Buscando superar dualismos, deixa de fazer sentido qualquer separação entre mente e corpo, uma vez que a mente só emerge a partir da própria atividade corporal do aluno (o ser cognoscente) no mundo.
Trata-se de um tópico que, se abordado pela filosofia da educação, pode contribuir para uma discussão não apenas sobre IA na educação, mas sobre a própria concepção de aprendizagem, num sentido mais amplo.