Pontos de Interrogação em IA, machine learning e cognição humana – Parte 1

Estou entrando no meu segundo ano de doutorado e agora estou focada em dois dos tópicos da minha pesquisa: 1) Estudar fenomenologia e pós-fenomenologia; 2) Estudar machine learning.

A minha pesquisa de doutorado é em filosofia da educação/filosofia da tecnologia, já que a minha inquietação é com as tecnologias digitais no contexto da educação. Tomo como base, porém, um referencial teórico menos comum nessa área que é o dos 4Es da cognição – um conjunto de teses e argumentos filosóficos que vêm sendo desenvolvido a muitas mãos por diversos pesquisadores que buscam entender como a mente humana funciona. Esses pesquisadores trabalham diversos tópicos relacionados à atividade cognitiva humana, como a percepção, a memória, a aprendizagem, a questão das representações, entre outros, levantando importantes questões ainda não resolvidas acerca desses elementos. Uma introdução bastante didática aos 4Es encontra-se no livro “A Mente Humana para Além do Cérebro”, que lancei em Portugal com outros vários pesquisadores em novembro de 2019, link para o PDF aqui.

Neste post, vou focar no segundo tópico de meus estudos atuais, o machine learning.

Uma pesquisa sempre parte de perguntas, já que nós, pesquisadores, desejamos ir em busca de respostas para alguma coisa. No caso da minha pesquisa de doutorado, ainda estou trabalhando para formular minhas perguntas, mas, a partir das inquietações que venho apresentando, posso dizer que a pergunta mais ampla seria como a inteligência artificial pode contribuir para a educação. Porém, essa indagação precisa ser lida de um modo mais amplo do que o da simples e imediata aplicação; não quero perguntar como a IA pode ajudar a educação partindo do pressuposto de que já ajuda (muito menos de que concentra todas as soluções), e que então precisamos entender como aplicá-la em sala de aula, mas um passo anterior, digamos assim. Como é que, entendendo a inteligência artificial e os questionamentos que ela suscita, nós podemos pensar sobre aprendizagem & tecnologias digitais? Quais as questões despertadas no âmbito da IA que, revelando aspectos da cognição humana, podem contribuir para pensarmos a educação, vista aqui de maneira mais ampla do que a sala de aula; a educação como aprendizagem de um modo geral, um estar-no-mundo baseado em um processo contínuo de aprendizagem?

Para ir em busca da compreensão de tais questões, cuja fundamentação é filosófica, neste momento estou em busca de compreender os desafios que impulsionam os pesquisadores da IA. O que eles querem encontrar? O que pretendem? O que sentem que falta nas pesquisas deles para que cheguem aonde desejam? Aonde eles desejam chegar?

Preciso, também, entender quais os cruzamentos que poderiam ser estabelecidos entre os questionamentos dos pesquisadores da IA e os questionamentos filosóficos para a tecnologia – uma vez que o aporte teórico que escolhi é aquele relacionado às abordagens cognitivas atuais, estou fazendo uma jornada rumo à fenomenologia, que trata de aspectos essenciais da percepção humana, do nosso estar no mundo, da forma como percebemos as coisas e agimos a partir de tais percepções; a fenomenologia é capaz de estabelecer um contraponto especial com a IA por vários motivos, entre eles por ir fundo nas questões do corpo, defendendo um estar no mundo corporificado que leva em conta as nossas características orgânicas de um modo muito particular e com muitas possíveis aplicações. Em breve farei um post sobre fenomenologia e um sobre pós-fenomenologia, a qual é bastante voltada para as questões específicas da relação humana com a tecnologia.

Em busca de questionamentos que marcam o campo da IA, buscando ampliar aqueles que já conheço superficialmente, tenho lido artigos e livros e recentemente ingressei num curso online da University of London disponível no Coursera que tem bastante material sobre o assunto – indicações de livros, links e vídeos. Foi como conheci o nome do engenheiro e pesquisador da IA Pedro Domingos, que neste vídeo (desculpem, é no site da IBM, que não permite embedar o vídeo aqui) resume um dos problemas que impulsionam a IA, hoje.

O vídeo diz o seguinte (segue a transcrição completa):

People often ask me – what’s the relationship between AI and machine learning and big data? Machine learning is the subfield of AI that deals with getting computers to learn. So you can think of AI as the planet that we’re going to, and machine learning as the rocket that will get us there, and big data as the fuel for that rocket.

There are many examples of AI and machine learning at work in the world today, that touch people’s everyday lives, but they aren’t even aware of it. For example, every time you do a web search, when Netflix recommends a movie, when Facebook selects posts, when Amazon recommends a book, it’s machine learning that’s doing that. Then there are people who apply machine learning and AI in things like robotics, and vision, and natural language processing, or medicine, or oceanography, or social science, you name it.

We’ve gotten very far in AI in the first 50 years. There’s a million miles more to go. So we’re going to need a lot of compute power that is specialized for things like machine learning. I think Intel has something very important to contribute to all of this which is at the end of the day, it all starts with the hardware.

Intel is in the leading position to bring us the hardware and the architectures to try to foster this open community that we really do need to make progress.

We’re actually now for the first time in history at the point where you could say you can have a supercomputer that is about as powerful as the human brain. So the thing that is really holding us back is that we don’t understand well enough how, for example, learning works. If we were able to devise a learning algorithm that is truly as good as the one in the human brain, this would be one of the greatest revolutions in history. And it could happen any day at this point. At this point this is a problem that if we could solve it we solve all other problems. If I come up with a better machine learning algorithm, that algorithm will be applied in business, in finance, in biology, in medicine across the board.

As partes em itálico na transcrição são marcações minhas. Vou falar sobre elas no segundo post que escrevi sobre isso, sigam-me se ficaram curiosos 😉

Imagem do post: Clarisse Croset @ Unsplash

Leia o próximo post:

Pontos de Interrogação em IA, machine learning e cognição humana – Parte 2

A Mente Humana para Além do Cérebro

Lançamento do nosso livro aconteceu em Coimbra em novembro

Estive em Coimbra, Portugal, para o Congresso Bem-Estar, Saúde, Cognição & Desenvolvimento, que aconteceu a partir de uma parceria entre o Instituto de Psicologia Cognitiva, Desenvolvimento Humano e Social da Universidade de Coimbra e a Fundação Beatriz Santos nos dias 28 a 30 de novembro.

Na ocasião, apresentei uma comunicação intitulada ” Uma Reflexão sobre a Inteligência Artificial para Além da Mente Representacional”, além do pôster “A Mente na Inteligência Artificial”. Foram realizadas diversas palestras interessantíssimas e me senti muito privilegiada de estar ao lado de pesquisadores tão feras. Pude conversar com muitos deles e isso me ajudou a pensar em diversos aspectos essenciais para a minha pesquisa de doutorado.

No Congresso aconteceu, ainda, o lançamento do livro A MENTE HUMANA PARA ALÉM DO CÉREBRO – PERSPECTIVAS A PARTIR DOS 4Es DA COGNIÇÃO, escrito a muitas mãos. Sou uma das organizadoras e autoras da obra, ao lado dos professores Eduardo Santos e Ralph Bannell e da pesquisadora Elsa Rodrigues. Mais sete autores colaboraram. A capa foi feita por um artista incrível de Portugal chamado Seixas Peixoto. O livro resulta do trabalho que temos realizado no E-Minds Lab, um grupo de estudos e pesquisas da Universidade de Coimbra do qual faço parte há cerca de dois anos. E está disponível em PDF neste link.

Foi lançado também o livro BRINCAR: DO CONCEITO ÀS PRÁTICAS, dos professores Ana Cristina Almeida e Eduardo Santos.

Que venham muitos projetos mais em 2020. É trabalhando que a gente resiste às intempéries deste nosso país e do mundo. Avante! FELIZ ANO NOVO A TODOS!

II Workshop sobre Enativismos

Estou participando do comitê de organização do II Workshop Enativismos, que acontecerá na PUC-Rio dias 13 e 14 de novembro. Além do workshop, haverá mesas-redondas e apresentações de trabalhos de mestrandos e doutorandos.

Enativismos são abordagens de estudo da mente humana e, consequentemente, da cognição, que enfatizam a participação da ação do corpo no ambiente. Ou seja, são abordagens que pensam muito além do cérebro quando se trata de perceber o mundo e aprender!

O tema pode ser novo para muita gente, principalmente no Brasil, mas é fascinante. A partir de tais debates, essencialmente filosóficos, conseguimos identificar implicações para estudos ligados aos campos da educação, psicologia, saúde, ciência da computação, inteligência artificial, tecnologias assistivas, tecnologias educacionais e muitos outros.

Para ministrar o workshop, convidamos o professor Juan Camilo Espejo-Serna, da Universidad de La Sabana, na Colômbia. Para saber mais sobre o workshop, clique aqui.

No dia 13, após o workshop, acontece a palestra de abertura com esse mesmo professor, com o tema “Computação radicalmente enativa“. Veja a descrição abaixo.

Além do workshop e da palestra, o evento contará com mesas -redondas ministradas pelos pesquisadores Ralph Ings Bannell (meu orientador de doutorado); Carlos Mario Márquez Sosa e Laura Machado Nascimento. Aqui tem informações sobre eles.

As inscrições precisam ser feitas antes do evento e são gratuitas. O formulário para fazer é este aqui

Se você quiser saber mais sobre o tema desse evento, entendendo já alguma coisa ou não; se ficou curioso(a) ou algo assim, este blog é para isso. Não se acanhe, pergunte. Nos vemos dias 13 e 14!

Palestra do dia 13:

Computação radicalmente enativa

Prof. Dr. Juan Camilo Espejo-Serna

Universidad de la Sabana, Colombia

November 13, 2019

Abordagens anti-representacionais nas ciências cognitivas, como o Enativismo Radical (Hutto and Myin 2013, 2017), são tipicamente tomadas como envolvendo a rejeição ao computacionalismo. Parte da razão parece ser a própria rejeição da representação, pois sem essa noção não há necessidade, ou mesmo lugar, para a noção de computação. Mas essa última noção tem um papel crucial em inúmeras explanações da cognição que fazem uso, por exemplo, de modelos computacionais para a mente; assim, eliminar a discussão sobre computação deixa o Enativismo em déficit. 

Apesar de o espírito do Enativismo Radical ser revolucionário, eu acredito que não haja necessidade de eliminar a computação. Nessa exposição, eu proponho uma visão radicalmente enativa de computação que não faz uso de representações. A ideia é que os modos dinâmicos e em loop através dos quais sujeitos interagem com seus ambientes são computações. Em um slogan: enação é computação. Para fazer sentido disso, explicarei o modo pelo qual uma dada interação com o ambiente é um processo computacional ao especificar a função sendo realizada. O núcleo do argumento dependerá de explicar como é possível especificar uma função sem mesmo um sentido mínimo de conteúdo representacional.


Materialidades é tema de seminário na PUC-Rio dia 16

Se você é de qualquer área de atuação, seja um pesquisador ou não, e tem curiosidade quanto às relações humanas com os mais variados artefatos materiais que nos cercam, esse encontro que acontecerá na PUC-Rio dia 16 de outubro, quarta agora, te interessa.

Explorações em Materialidades” discutirá temas tão diversos, mas com alguma coisa em comum, quanto máscaras, sangue, dinheiro e cabelo. Os debates seguirão três eixos: Natureza e Cultura, Mente, Self e Cognição, Material e o Simbólico.

A organização é da prof. Mylene Mizrahi e do prof. Ralph Bannell (departamento de Educação). Localização: PUC (Gávea), Auditório Padre Anchieta. Horário: das 9h às 19h. Gratuito. Mais informações: https://www.facebook.com/events/1147261502130639/

Primeira vez apresentando pôster em um evento acadêmico

Para quem não está familiarizado com a vida acadêmica e suas convenções, existe uma modalidade de apresentação em congressos e afins que é o pôster. O pesquisador produz um pôster contendo informações sobre o seu projeto de pesquisa e, se aprovado pela comissão do evento, expõe seu pôster na ocasião para que os visitantes leiam o que está escrito e esclareçam dúvidas.

Pela primeira vez, eu apresentei um pôster em um evento, e foi logo em um de alto gabarito, a reunião anual do INCog, o Grupo de Pesquisa Interdisciplinar em Neurociências e Cognição da PUC-Rio.

Foi uma experiência bastante interessante. Pessoas que visitaram meu pôster, que tinha como título A MENTE NA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ficaram curiosas em saber se eu achava que pessoas e robôs precisariam dos mesmos atributos para “aprender”; se eu acredito que haveria a necessidade de representações mentais para haver apreensão/percepção do mundo; de que forma eu consideraria que a IA poderia absorver questões relativas ao corpo e ao ambiente na cognição humana. Todas questões em aberto, sem respostas fechadas 😉 Agradeço muitíssimo a todos que me fizeram perguntas e contribuíram para o meu projeto de doutorado, que ainda estou desenhando.

http://www.camilaleporace.com.br/wp-content/uploads/2019/10/poster-incog-FINAL09OUT.pdf

Are robots the teachers of the future?

Are robots the teachers of the future? Are we going to lose (all) our jobs to artificial intelligence machines? Is the Digital Singularity human’s inescapable future?
 
These questions are on the cutting edge when it comes to the relationship between human cognition and digital technologies. Hence, they also affect the way we glimpse the future of education. These subjects are closely related to questions about the human cognitive system: how do we perceive the world? How do we learn? What makes us cognizers, in the deepest sense of the term? How do we experience the world we inhabit?
 
Our close relationship with technologies transmutes us into cyborgs, according to the philosopher Andy Clark, author of Natural born Cyborgs (2003) and one of the developers of the Extended Mind Thesis. Clark’s thesis advocates that humans extend their cognitive systems through technologies, not only digital but of all kinds. And this ability to integrate these artifacts into our cognitive circuitry, linked to our capacity to transform the environment and be altered by it, would be some of the main elements to distinguish us from other animals. As natural beings, we are in a continuous circular movement with nature, its creatures, plants, all living beings. This connection between experience and nature is part of the philosophy of John Dewey and some ideas that resemble his are also present in the theses of philosophers like Maurice Merleau-Ponty and Hubert Dreyfus. They hold that we are much more than computer-like processing machines, defending that there is much more to human cognition than information processing. Or, as the philosopher Alva Noë and the psychologist James Gibson would say, perception and action cannot be segregated, because we act in order to perceive: without action, there would be no perception at all. This perspective is connected to the enactive cognition approach, one of the contemporary research lines linked to cognition and the human mind.
 
The extended and the enactive cognitive approaches show we are far from being replaceable by robots. Unless artificial intelligence machines become more than input-output information crunchers, they will not be able to simulate some of the most important features of human cognition, and it will be hard for them to substitute us in a range of activities in which our experience is irreplaceable. In what concerns teaching and learning, emotions are a fundamental part of the process – according to philosophers like Dreyfus and the neuroscientist António Damásio, author of Descartes’ Error and The Strange Order of Things. Robots don’t have feelings. Therefore, machines are not able to actually learn anything. So, we could ask: are “creatures” not able to learn skilled to teach? Unless they become sentient, conscious creatures, these systems will probably not be able to become teachers, and will remain, at best, auxiliaries to teaching. So, as these features remain far from reality concerning A.I., we can give a shot at the question in the first paragraph of this text: robots may be the teachers of a distant future, but they are certainly not able to replace our teachers in the present.
 
Some references for those who want to read more:

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.