MACHINE LEARNING E EDUCAÇÃO: UMA ANÁLISE CRÍTICA A PARTIR DA COGNIÇÃO ENATIVA

Camila De Paoli Leporace, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro e Universidade de Coimbra (cotutela), camilaleporace@gmail.com

Ralph Ings Bannell, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, ralph@puc-rio.br

Eduardo Santos, Universidade de Coimbra, santoseduardo56@gmail.com

A investigação tem como tema a aprendizagem de máquina ou machine learning no contexto da educação. Trata-se de uma pesquisa situada entre os campos da Filosofia da Educação e das Tecnologias Educacionais. Seu objetivo é lançar luz crítica sobre a concepção de aprendizagem presente em machine learning, contrastando-a com a concepção de aprendizagem que pode emergir da cognição enativa ou enativismo. A investigação tem base filosófica. Fundamenta-se numa metodologia de análise de argumentos filosóficos seguida da extração de conceitos e da aplicação de tais conceitos ao objeto que se deseja analisar. Os resultados preliminares da investigação mostram que não é possível aprender sem perceber o mundo – desde que se adote a perspectiva de aprendizagem que emerge da cognição enativa. Percepção e ação ocorrem juntas e, para que aconteçam, recrutam o corpo todo e as relações com outras pessoas, de forma contínua. Apesar disso, a concepção de aprendizagem ainda predominante na educação tem o cérebro como centro. As tecnologias digitais usadas para ensinar e aprender, entre elas as de machine learning, encaixam-se nesse antigo paradigma, mas não se alinham com o novo paradigma para a aprendizagem que pode emergir junto à abordagem da cognição enativa.

Palavras-chave: enativismo, cognição, aprendizagem, machine learning