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Laguna Lab

Em paralelo ao trabalho com profissionais e escolas, temos na Laguna uma área de pesquisa voltada para o letramento em IA nas suas diferentes camadas de conhecimento.

Abaixo você encontra algumas das áreas que estamos estudando e desenvolvendo no momento. Todas as perspectivas são bem-vindas. Se você tem interesse em contribuir com algum destes estudos, escreva para a gente.

Para trabalhos já publicados, clique aqui.

Nesta página, Letramento em IA · Pesquisas em andamento · Metodologias em desenvolvimento.

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Letramento em IA ·
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Navegação do Lab ·
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Letramento em IA

Pilares de conhecimento que guiam nosso trabalho

Pilares do Lab ·
Texto dos pilares ·

Como pensamos o letramento em IA

Acreditamos que existem quatro pilares de conhecimento fundamentais para a nossa relação com a inteligência artificial, uma estrutura que construímos a partir de uma série de referenciais acadêmicos.

Nossas pesquisas e programas de formação são construídos em módulos ao redor deles. É a partir deles que desenhamos os módulos para profissionais, as formações para escolas e as nossas pesquisas.

  1. Saber usar.Letramento funcional em IACompetência prática
  2. Saber questionar.Letramento crítico em IAJulgamento ético
  3. Saber agir e participar.Cidadania em IAParticipação responsável
  4. Saber conduzir.Governança de IAPoder, responsabilidade e escala
Diagramação dos pilares ·

Saber usar.

Letramento funcional em IA

Saber usar.

Este pilar reúne os conhecimentos, as habilidades e as atitudes que permitem a uma pessoa entender, usar e avaliar a IA de forma eficaz, responsável e com autonomia.

Na prática, é saber trabalhar melhor com a ajuda da IA sem abrir mão da responsabilidade pelo resultado e sem terceirizar o próprio pensamento. É por onde a maioria das pessoas começa, e é a base dos outros três pilares.

Onde isso entraMódulo 1, para profissionaisFormação de professores

Saber questionar.

Letramento crítico em IA

Saber questionar.

Aprender a usar bem a IA e aprender a questioná-la talvez não sejam a mesma capacidade.

Um letramento construído só sobre habilidades tende a formar usuários proficientes, não necessariamente cidadãos. Pode deixar de fora a autonomia para questionar o que a IA produz, o julgamento para pesar isso e a capacidade de agir a partir desse julgamento. Este pilar é sobre essa outra metade. É sobre entender quem constrói a IA e com que interesses, de onde vêm os dados, quem se beneficia e quem é prejudicado, e quando é legítimo não usar.

Onde isso entraMódulo 1, para profissionaisMetodologias para estudantesPesquisa: que cidadão está sendo formado?

Saber agir e participar.

Cidadania em IA

Saber agir e participar.

Cada vez mais, sistemas de IA tomam ou influenciam decisões sobre nós, em serviços públicos, informação, trabalho, crédito e educação.

Com isso, a pergunta deixa de ser somente se "essa pessoa sabe usar IA?" e passa também a ser sobre "que posição essa pessoa ocupa numa sociedade organizada por IA?". Se letrar sobre Cidadania em IA é aprender sobre:

  • Direitos. Saber quando se está diante de um sistema de IA, entender decisões automatizadas, contestá-las, proteger os próprios dados e, em alguns casos, recusar o uso.
  • Responsabilidades. Saber usar a IA de forma que não prejudique os outros, como na desinformação, nas imagens e vídeos falsos ou em decisões que afetam terceiros.
  • Participação. Ter voz, individual e coletiva, em como a IA é adotada e regulada na escola, no trabalho, na cidade e no país.

Onde isso entraMetodologias para estudantesPalestras para a comunidade escolarPesquisa: existe lugar para o não?

Saber conduzir.

Governança de IA

Saber conduzir.

Este pilar é sobre como a IA muda papéis, decisões, produtividade e responsabilidades.

É sobre as regras e os processos que definem como uma organização ou uma sociedade adota, usa, acompanha e, quando necessário, interrompe o uso de IA. Quem responde pela IA numa organização? Como financiar uma iniciativa, e quando encerrá-la? Onde estão os riscos de verdade? O que a regulação exige? Como dimensionar a governança para que ela proteja sem atrapalhar? Através desse pilar, ajudamos executivos, educadores e gestores de escolas a navegar por estas perguntas e com isso governar de forma ética e responsável o uso de IA em suas organizações.

Onde isso entraMódulo 2, para liderançasFormação de gestores

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Pesquisas em andamento

O que estamos pesquisando sobre IA e sociedade

Pesquisa em andamento

Que tipo de cidadão está sendo formado pelos materiais produzidos por empresas de IA?

Pesquisa em andamento

As pessoas aprendem o que a IA é, como usá-la e como se relacionar com ela, cada vez mais, a partir das próprias empresas que desenvolvem estes sistemas.

Seus produtos, comunicações, propaganda e programas de formação alcançam milhões de pessoas e carregam suas próprias concepções de IA. Com ou sem intenção direta dessas empresas, cada um desses artefatos sugere uma postura diante da IA que a pessoa deveria adotar, abrindo certas formas de conhecer, de se relacionar e de agir com ela, e fechando outras. O que esses artefatos comunicam pode dizer respeito não só a como usar determinadas ferramentas, mas também a como a cidadania em relação a IA está sendo formada.

Esta pesquisa busca entender que tipo de cidadão esses materiais corporativos favorecem, as concepções de cidadania em IA que eles carregam e propor uma forma de examiná-los com o mesmo cuidado que já se dedica a currículos e diretrizes públicas.

Pesquisa em andamento. Conduzida por Lauren Pachaly na Universidade de Cambridge.

Pesquisa em andamento

Existe lugar para o não? Recusa e o não uso nos referenciais de letramento em IA

Pesquisa em andamento

Atualmente, os referenciais de letramento em IA pressupõem o uso.

Se o letramento crítico, no seu sentido mais completo, inclui a capacidade de recusar, por que isso não está contemplado como parte dos currículos?

Se os referenciais que vão moldar currículos e avaliações como o PISA não tiverem lugar para o não uso informado como uma escolha letrada, o letramento corre o risco de virar uma porta de entrada, e não uma capacidade. Neste projeto, perguntamos se os principais referenciais de letramento em IA, das competências da UNESCO de 2024 ao quadro EU-OCDE, do Digital Promise a currículos nacionais selecionados, abrem espaço para o não uso informado, a contestação e a recusa. E, se não abrem, como seria um letramento que incluísse o direito de dizer não.

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Metodologias em desenvolvimento

Novas abordagens de formação crítica e ética em IA

Metodologias ·
Fundo do quadro ·

Metodologia para escolas

Metodologias em desenvolvimento

Metodologia para escolas

Uma parte do nosso trabalho de pesquisa é criar e testar metodologias para que estudantes aprendam a fazer um uso crítico e ético da inteligência artificial.

Abaixo você encontra um resumo do assunto que cobre as metodologias que estamos desenvolvendo no momento.

Energia, água, terra e minerais · O que a IA custa ao planeta

A inteligência artificial depende de recursos muito concretos. Energia, água, terra e minerais. Esses custos ficam longe de quem usa a tecnologia e acabam raramente entrando na conversa. Nesta metodologia, em desenvolvimento, os estudantes constroem a infraestrutura que faz a IA funcionar, em um ambiente de simulação que reage a cada escolha. Conforme a construção avança, o mundo ao redor muda. A água baixa, a terra se transforma, uma comunidade precisa se mudar, a energia de uma cidade inteira entra em disputa. A pergunta que atravessa a experiência é quem se beneficia e quem paga a conta, e o que uma escola, uma cidade ou um país podem decidir a respeito. A metodologia parte de pesquisas sobre a sustentabilidade da IA e sobre as cadeias de extração de minerais, e é pensada para turmas do Ensino Fundamental II e do Ensino Médio.

Metodologia para escolas

Metodologias em desenvolvimento

Uma parte do nosso trabalho de pesquisa é criar e testar metodologias para que estudantes aprendam a fazer um uso crítico e ético da inteligência artificial.

Abaixo você encontra um resumo do assunto que cobre as metodologias que estamos desenvolvendo no momento.

Em desenvolvimento

Energia, água, terra e minerais

O que a IA custa ao planeta

A inteligência artificial depende de recursos muito concretos. Energia, água, terra e minerais. Esses custos ficam longe de quem usa a tecnologia e acabam raramente entrando na conversa. Nesta metodologia, em desenvolvimento, os estudantes constroem a infraestrutura que faz a IA funcionar, em um ambiente de simulação que reage a cada escolha. Conforme a construção avança, o mundo ao redor muda. A água baixa, a terra se transforma, uma comunidade precisa se mudar, a energia de uma cidade inteira entra em disputa. A pergunta que atravessa a experiência é quem se beneficia e quem paga a conta, e o que uma escola, uma cidade ou um país podem decidir a respeito. A metodologia parte de pesquisas sobre a sustentabilidade da IA e sobre as cadeias de extração de minerais, e é pensada para turmas do Ensino Fundamental II e do Ensino Médio.