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Artigo · Opinião

Formação de novos engenheiros

Joseph E. Aoun, linguista, presidente da Northeastern University e autor de Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence (MIT Press, 2017), acredita que a era nascente dos robôs será uma oportunidade, não uma ameaça. Claro, isso implica mudanças importantes no treinamento de novos profissionais, para contrariar as estimativas de que

Formando los Nuevos Ingenieros

Joseph E. Aoun, linguista, presidente da Northeastern University e autor de Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence (MIT Press, 2017), acredita que a nascente era dos robôs será uma oportunidade, não uma ameaça. Claro, isso implica mudanças importantes no treinamento de novos profissionais, para combater estimativas de que 20 a 40% das profissões desaparecerão em um futuro próximo. Qual é a receita? Incentive estudantes universitários a resolver as necessidades da sociedade atual por meio de iniciativas que nem mesmo o agente inteligente mais sofisticado poderia imaginar.

Uma educação à prova de robôs não está apenas bombardeando os alunos com conhecimento, mas deve equilibrar isso com uma mente plástica que nos permita inventar, criar e descobrir contribuições para a sociedade, desde uma descoberta científica ou uma cura para câncer até uma nova música ou um gibi para adolescentes. Essa nova disciplina, que Aoun chama de "humanística", nasce de nossas forças humanas inatas e prepara os alunos para competir em um mercado de trabalho onde máquinas inteligentes trabalharão ao lado de profissionais humanos.

A premissa é que a única certeza sobre o futuro é a incerteza, a mudança. Por essa razão, a "humanística" preparará os estudantes para viver e trabalhar em um mundo de mudança permanente, especialmente na tecnologia. Além disso, forças intrinsecamente humanas, como comunicação, liderança, empatia, bom julgamento, curiosidade, colaboração, trabalho em grupo, etc., serão cada vez mais requisitadas no mundo do trabalho, porque serão essas qualidades criativas e sociais que não podem ser facilmente automatizadas e que, no fim das contas, nos diferenciam.

No entanto, essas habilidades humanas, que pertencem principalmente às ciências sociais, terão pouco valor se os estudantes não tiverem a oportunidade de aplicá-las. Isso envolve eliminar o conteúdo abstrato e adicionar o que hoje se chama de educação experiencial. Ou seja, o que se aprende na faculdade e como o que se aprende é usado não são coisas separadas. Elas andam juntas e se reforçam mutuamente. Aoun diz isso com a autoridade conferida a ele ao presidir a universidade que inventou o conceito de "co-op" em 1909. Na modalidade "co-op", o estudante alterna trimestres de estudo com trimestres de experiência profissional. Isso não só permite que o estudante pratique imediatamente o que estuda, mas também financia seus estudos por meio do trabalho. Nos últimos anos, a Northeastern expandiu seus programas de pós-graduação "co-op" de Boston para outras 6 cidades nos Estados Unidos e Canadá.

No campo específico da engenharia, há três tendências que definirão o futuro de sua educação, segundo o relatório "Sobre o Estado Global da Arte na Educação em Engenharia" publicado em 2018 pelo MIT. A primeira é uma mudança no eixo global da educação em engenharia, atualmente dominada pelos EUA e países do norte da Europa, em direção a países asiáticos. A segunda é a transição para programas que integram a aprendizagem centrada no aluno com conteúdos voltados para os desafios do século XXI: sociedade, meio ambiente e tecnologia. A terceira e última tendência é o surgimento de uma nova geração de líderes com capacidade de transmitir conhecimento centrado no aluno em larga escala. Aqui, a educação a distância usando a internet é uma ferramenta crucial.

A automação também traz novos dilemas educacionais. O mais importante provavelmente é o das "caixas-pretas inteligentes". Atualmente, redes neurais profundas, uma técnica de aprendizado de máquina no campo da inteligência artificial, área da ciência da computação, são caixas-pretas muito difíceis de entender e explicar. Em outras palavras, os engenheiros de computação de hoje são como engenheiros mecânicos que não entendem exatamente como um carro funciona. E quanto mais inteligente o sistema, mais difícil é entendê-lo.

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