Consciência em primeira pessoa - os dados precisam voltar para quem os produz

O estudante é fonte de dados ou participante de sua própria compreensão?

Antes de entrar na sala, um estudante já deixou rastros.

A plataforma registrou o horário de acesso, o tempo diante de cada atividade, os cliques, as pausas, os acertos e os erros. A escola possui notas, frequência, histórico e comparações com outros alunos. Em uma pesquisa, EEG ou fNIRS podem acrescentar traços elétricos e hemodinâmicos produzidos durante determinadas tarefas.

Mas talvez a pergunta mais importante ainda não tenha sido feita:

O que o estudante compreende sobre os conhecimentos produzidos a partir de sua própria existência?

Os dados circulam entre plataformas, professores, pesquisadores, famílias, gestores e governos. Frequentemente, porém, não retornam à pessoa que os produziu em uma linguagem que ela possa compreender, contextualizar e contestar.

A NeuroEducação do Weichö propõe que construamos outra relação: o estudante não como objeto silencioso da medição, mas como participante da interpretação.

Dados não são a pessoa

EEG registra diferenças de potencial elétrico no couro cabeludo. O fNIRS acompanha mudanças relativas na oxigenação e desoxigenação do sangue em regiões corticais superficiais. Notas registram respostas diante de critérios definidos. Cliques mostram ações realizadas em uma interface.

Nenhum desses dados revela sozinho:

• o que o estudante pensou;

• por que interrompeu a tarefa;

• o que aquela atividade significou;

• se estava com medo, fome ou dor;

• se compreendeu de uma maneira não reconhecida pela avaliação;

• quais conhecimentos de sua família ou território estavam presentes;

• se a classificação produzida pelo sistema representa sua experiência.

Uma revisão de 2024 sobre EEG em contextos educacionais naturais e seminaturais reforça a necessidade de cautela ao transportar medições neurofisiológicas para a sala de aula, onde movimentos, relações e condições ambientais tornam o fenômeno muito mais complexo do que no laboratório. (Bera Journals)

Podemos então formular juntos um princípio:

Todo dado educacional é um recorte produzido no encontro entre um Corpo-Território, uma tarefa, um instrumento, um ambiente e uma pergunta formulada por alguém.

O dado não mente necessariamente. Mas também não fala sozinho.

Da terceira pessoa à primeira pessoa

A terceira pessoa pergunta:

“O que observamos sobre o estudante?”

A primeira pessoa pergunta:

“Como o estudante viveu e compreendeu aquilo que observamos?”

Entre elas existe ainda a segunda pessoa:

“O que podemos compreender quando estudante, professor e pesquisador conversam sobre o fenômeno?”

Essa relação lembra a neurofenomenologia desenvolvida pelo neurocientista chileno Francisco Varela. Em vez de escolher entre medições objetivas e experiência subjetiva, o programa propõe que descrições de primeira pessoa e registros fisiológicos possam se corrigir e enriquecer reciprocamente.

Em 2022, Andrea Vásquez-Rosati e colaboradores destacaram que essa integração exige métodos rigorosos para produzir, coletar e analisar relatos de experiência. Não basta colocar uma pergunta subjetiva ao lado de uma curva fisiológica. É necessário criar procedimentos capazes de relacionar ambas sem tratar uma como superior à outra. (Publisso Journals)

Na educação, isso poderia começar de maneira simples.

O sistema informa:

“Você interrompeu a atividade cinco vezes.”

O estudante responde:

“A plataforma travou duas vezes, eu precisei ajudar meu irmão e parei novamente porque não entendi a palavra usada na pergunta.”

Agora possuímos mais dados, não menos.

Soberania metacognitiva

Chamamos de soberania metacognitiva o direito e a capacidade de uma pessoa compreender, contextualizar e contestar os conhecimentos produzidos sobre sua aprendizagem.

Não significa que o estudante sempre terá a interpretação definitiva. Professores, familiares, instrumentos e avaliações podem perceber aspectos que ele ainda não reconhece.

Mas o estudante também possui acesso a algo que nenhum sensor alcança diretamente: a experiência de estar vivendo aquele percurso.

A soberania metacognitiva permitiria que ele perguntasse:

• De onde veio esta conclusão?

• Quais dados foram utilizados?

• O que não foi medido?

• Com quem estou sendo comparado?

• Qual é a incerteza desta previsão?

• O resultado considera minha língua e meu território?

• Essa descrição corresponde ao que vivi?

• Quais caminhos estão disponíveis agora?

A metacognição não deve ser transformada em vigilância interior. O objetivo não é ensinar o estudante a controlar a si mesmo para produzir mais, obedecer melhor ou adaptar-se silenciosamente.

É oferecer recursos para que ele reconheça seus modos de aprender, suas condições corporais, suas dúvidas, suas estratégias e os objetivos que deseja construir.

Um painel não produz consciência automaticamente

A América Latina vem ampliando pesquisas sobre learning analytics, área que utiliza dados educacionais para compreender e apoiar processos de aprendizagem. Em 2024, Isabel Hilliger, Héctor Ceballos, Jorge Maldonado-Mahauad e Rafael Ferreira destacaram que a região ainda enfrenta limitações de infraestrutura, cultura de dados, formação e regulação. (Journal of Learning Analytics)

Outro estudo latino-americano, conduzido por Esteban Villalobos Díaz, Isabel Hilliger e colaboradores em duas instituições, mostrou que muitos indicadores extraídos de plataformas não explicaram a relação entre as abordagens de estudo e o desempenho final. Alguns dados mais detalhados ofereceram informações relevantes, mas o trabalho não sustenta a ideia de que qualquer rastro digital represente diretamente a aprendizagem. (Journal of Learning Analytics)

Revisões internacionais recentes também indicam que painéis educacionais não melhoram automaticamente notas, motivação ou aprendizagem. Seus efeitos dependem de desenho, contexto, mediação e da capacidade de transformar a informação apresentada em alguma ação significativa. (arXiv)

Portanto, não basta mostrar gráficos.

Precisamos perguntar:

O estudante consegue reconhecer-se nessa representação e utilizá-la para escolher seus próximos movimentos?

O Mapa do Agora

Em vez de um painel que define quem o estudante é, podemos imaginar juntos um Mapa do Agora.

Ele poderia apresentar:

O que os dados observaram: padrões de participação, conhecimentos mobilizados, dificuldades recorrentes e mudanças ao longo do percurso.

O que o sistema não sabe: acontecimentos familiares, experiências territoriais, emoções, intenções e conhecimentos não registrados.

O que o estudante percebe: concordâncias, discordâncias, sentimentos, estratégias e explicações possíveis.

Quais caminhos existem: recursos, pessoas, atividades e escolhas que podem apoiar os próximos movimentos.

O mapa não deveria dizer:

“Você é desatento.”

Poderia dizer:

“Nas últimas atividades, as interrupções aumentaram depois de determinado período. Não sabemos ainda o motivo. O que você percebeu?”

Também não deveria declarar:

“O algoritmo prevê seu fracasso.”

Poderia explicar:

“O sistema encontrou um padrão associado a dificuldades anteriores, mas essa associação é incerta, depende dos dados disponíveis e não determina o seu futuro.”

Em uma linguagem que possa ser habitada

Para que os dados retornem verdadeiramente ao estudante, precisam chegar em uma linguagem compatível com sua idade, língua, cultura e forma de expressão.

A legislação brasileira determina que informações sobre o tratamento de dados de crianças e adolescentes sejam fornecidas de maneira simples, clara e acessível, considerando suas características perceptivas, sensoriais e intelectuais. O melhor interesse da criança deve orientar todo o tratamento. (Serviços e Informações do Brasil)

Essa exigência não deveria valer apenas para documentos de privacidade.

Também deveria orientar as explicações sobre:

• avaliações;

• classificações;

• previsões;

• relatórios neurofisiológicos;

• recomendações de IA;

• padrões de comportamento digital.

A UNESCO propõe que estudantes compreendam as possibilidades, os riscos e os limites da inteligência artificial, preservando agência humana, pensamento crítico, diversidade cultural e participação responsável. (UNESCO)

Conhecer os dados, portanto, não é aprender a obedecer ao algoritmo.

É aprender a conversar com ele, investigar seus pressupostos e reconhecer quando sua representação não comporta a totalidade do Corpo-Território.

Os dados precisam encontrar quem os produziu

Na interpretação BrainLatam de que A Consciência é Espacial, um dado de terceira pessoa descreve um traço material ou comportamental do acontecimento. A primeira pessoa revela como esse acontecimento encontrou lugar no Corpo-Território.

Um gráfico pode mostrar uma mudança.

Somente a pessoa pode começar a dizer como aquela mudança foi vivida.

Podemos então elaborar juntos a ideia central:

Os dados se transformam em ferramentas de liberdade quando retornam ao estudante, encontram sua experiência e ampliam sua capacidade de perceber onde está, como chegou e quais mundos deseja ajudar a construir.

Não basta saber cada vez mais sobre os estudantes.

A NeuroEducação do Weichö pergunta:

Como fazer com que cada Corpo-Território participe do conhecimento produzido sobre si sem ser aprisionado por ele?

Referências comentadas

Vásquez-Rosati, A. et al. (2022). Refining First-Person Methodologies for an Updated Neurophenomenology.
O trabalho retoma a contribuição do chileno Francisco Varela e defende métodos mais rigorosos para relacionar relatos em primeira pessoa com dados fisiológicos e neurocientíficos. (Publisso Journals)

Hilliger, I.; Ceballos, H. G.; Maldonado-Mahauad, J.; Ferreira, R. (2024). Applications of Learning Analytics in Latin America.
Os pesquisadores mostram que a análise de dados educacionais cresce na América Latina, mas ainda enfrenta desigualdades de infraestrutura, formação, cultura de dados e regulação. (Journal of Learning Analytics)

Villalobos Díaz, E. et al. (2024). The Mediating Role of Learning Analytics.
O estudo realizado em instituições latino-americanas mostra que rastros digitais não representam automaticamente as estratégias de aprendizagem nem explicam, sozinhos, o desempenho acadêmico. (Journal of Learning Analytics)

Kaliisa, R. et al. (2023/2024). Have Learning Analytics Dashboards Lived Up to the Hype?
A revisão de 38 estudos conclui que os painéis educacionais apresentam efeitos limitados e inconsistentes sobre desempenho e motivação, reforçando a importância do contexto e da mediação humana. (arXiv)

Alfredo, R. et al. (2023/2024). Human-Centred Learning Analytics and AI in Education.
A revisão mostra que estudantes e professores ainda participam pouco do desenho dos sistemas que analisam seus dados e recomenda maior controle humano, segurança e cocriação. (arXiv)

Autoridade Nacional de Proteção de Dados — ANPD (2024). Tratamento de Dados Pessoais de Crianças e Adolescentes.
A orientação brasileira reafirma o melhor interesse, a transparência e o direito de crianças receberem explicações claras e adequadas sobre a utilização de seus dados. (Serviços e Informações do Brasil)

UNESCO (2024). AI Competency Framework for Students.
O documento propõe formar estudantes capazes de compreender, avaliar e cocriar tecnologias de IA, preservando agência humana, ética, direitos e diversidade cultural. (UNESCO)