Ao longo das discussões do PBL 8, uma questão começou a atravessar minhas reflexões de maneira insistente: como pensar a integração de softwares no ensino STEAM sem cair numa lógica puramente instrumental? Em outras palavras, como discutir tecnologias digitais na formação em Engenharia, Computação e Tecnologias para além da ideia de “usar ferramentas” e aproximando essa discussão de critérios pedagógicos, metodológicos e epistemológicos?
Foi nesse movimento que surgiu a ideia de desenvolver a LiLI — Entre Linhas e Links, uma assistente educacional criada no Character.AI para apoiar professores na escolha, avaliação e integração de softwares educacionais no contexto STEAM.
Mais do que produzir um chatbot que respondesse perguntas, a intenção foi construir um artefato digital capaz de provocar reflexão pedagógica. Isso mudou completamente a forma como pensei o processo de criação. Em vez de estruturar a LiLI apenas como uma ferramenta de respostas rápidas, comecei a concebê-la como um dispositivo de mediação entre teoria, prática e tomada de decisão pedagógica.
Essa preocupação dialoga diretamente com as discussões de Rodrigues-Silva e Alsina (2023) sobre a necessidade de compreender a educação STEAM para além de uma simples junção de áreas. Os autores defendem que a perspectiva STEAM implica integração, resolução de problemas, criatividade e articulação interdisciplinar, o que exige também repensar os próprios artefatos digitais utilizados nas práticas pedagógicas. Nesse sentido, a LiLI não poderia operar apenas indicando softwares ou listando plataformas; ela precisaria ajudar o usuário a compreender os critérios que sustentam determinada escolha.
Durante a construção do chatbot no Character.AI, percebi algo interessante: criar um agente conversacional exige muito mais clareza teórica do que eu inicialmente imaginava. Cada orientação dada ao sistema funcionava quase como a escrita de uma posição epistemológica. Ao definir que a LiLI deveria evitar respostas genéricas, explicitar critérios e relacionar teoria e prática, eu estava, na verdade, delimitando uma compreensão de tecnologia educacional baseada em mediação pedagógica e rigor metodológico.
Entretanto, o próprio processo de construção também evidenciou algumas limitações operacionais da plataforma utilizada. Em determinados momentos, o Character.AI apresentou instabilidades na manutenção do contexto das respostas, dificuldade em sustentar longas cadeias argumentativas e certa simplificação de discussões mais densas teoricamente. Essas limitações exigiram revisões constantes do prompt e reconfigurações sucessivas para que a LiLI conseguisse manter um padrão discursivo mais crítico e coerente com a proposta da atividade. Isso reforçou ainda mais a percepção de que o uso de tecnologias digitais na educação não acontece de maneira neutra ou automática; os próprios limites do artefato tecnológico interferem nas possibilidades de interação e mediação pedagógica.
Foi exatamente nesse contexto que os instrumentos LORI e MEEGA+ passaram a ocupar um lugar central na estrutura do chatbot. O trabalho de Nesbit, Belfer e Leacock (2003) me ajudou a compreender que avaliar um software educacional envolve múltiplas dimensões, como usabilidade, feedback, alinhamento pedagógico, motivação, acessibilidade e qualidade do conteúdo. Já o MEEGA+, desenvolvido por Petri, Wangenheim e Borgatto (2019), trouxe uma discussão extremamente importante sobre experiência do usuário e aprendizagem percebida em jogos educacionais.
Ao incorporar esses referenciais na lógica da LiLI, comecei a perceber que o chatbot deixava de ser apenas um “assistente virtual” e passava a funcionar como um organizador de pensamento pedagógico. Quando o usuário pergunta “qual software devo utilizar?”, a resposta da LiLI não é simplesmente uma indicação de ferramenta, mas uma problematização: quais objetivos de aprendizagem estão envolvidos? Qual o nível de habilidade tecnológica dos estudantes? O software favorece feedback? Há progressão de complexidade? Existe acessibilidade? Como essa escolha pode impactar o engajamento e a permanência dos estudantes?
Essas inquietações também me aproximaram bastante da Teoria do Flow, de Csikszentmihalyi (1990). Ao estudar a relação entre desafio e habilidade, comecei a perceber que muitas propostas com tecnologias digitais fracassam não pela ausência de recursos tecnológicos, mas pela ausência de calibragem pedagógica. Um software extremamente complexo pode gerar ansiedade; um ambiente excessivamente simplificado pode gerar tédio. O Flow acontece justamente nesse espaço delicado em que o desafio mobiliza o estudante sem paralisá-lo.
Isso teve impacto direto na construção da LiLI. Em vez de assumir que toda tecnologia é automaticamente inovadora, o chatbot passou a considerar o equilíbrio entre dificuldade, experiência do usuário e progressão pedagógica como parte da própria análise dos softwares STEAM. Essa perspectiva também dialoga com o que Leavy et al. (2023) discutem na revisão sistemática sobre tecnologias emergentes em STEAM: a eficácia das tecnologias depende menos da presença do recurso digital e mais da qualidade do design pedagógico que organiza sua utilização.
Outro aspecto que me chamou atenção durante o processo foi perceber como o próprio ato de criar a LiLI se transformou em experiência formativa. Em diversos momentos precisei revisitar leituras, reorganizar conceitos e explicitar relações entre autores para conseguir estruturar respostas coerentes no chatbot. Isso me fez pensar que a construção de tecnologias educacionais também pode ser compreendida como prática de autoria acadêmica e reflexão docente.
Além disso, o uso do Character.AI tornou o processo bastante interessante por permitir trabalhar personalidade, tom discursivo e intencionalidade pedagógica do agente conversacional. Ao definir que a LiLI deveria atuar “entre linhas e links”, fui compreendendo que essa expressão sintetizava muito daquilo que estamos discutindo na disciplina: o desafio de conectar densidade teórica e cultura digital sem reduzir nenhuma das duas dimensões.
A experiência também reforçou algo que apareceu diversas vezes nas leituras da semana: tecnologias digitais não produzem inovação pedagógica por si mesmas. O potencial formativo emerge da maneira como esses artefatos são integrados às práticas educativas, das mediações realizadas e dos critérios utilizados para orientar sua escolha e implementação.
Talvez o principal aprendizado deste processo tenha sido perceber que desenvolver um chatbot educacional não significa apenas programar respostas, mas construir uma lógica pedagógica capaz de sustentar essas respostas. No caso da LiLI, essa lógica se apoia justamente na ideia de que decisões sobre softwares educacionais precisam ser justificadas teoricamente, analisadas metodologicamente e refletidas pedagogicamente.
No final, a criação da LiLI acabou se tornando menos um exercício técnico e mais um exercício de pensamento. Um movimento de tentar habitar exatamente esse espaço que dá nome ao chatbot: o espaço entre linhas e links.
Link: https://character.ai/chat/xRW-9mEpPK-euV223kQEHxMvLMQnqBF-Y2KMIUNGKZE
Referências
CSIKSZENTMIHALYI, Mihaly. Flow: The Psychology of Optimal Experience. Harper & Row, 1990.
LEAVY, Aisling et al. The prevalence and use of emerging technologies in STEAM education: A systematic review of the literature. Journal of Computer Assisted Learning, v. 39, n. 4, p. 1061-1082, 2023.
NESBIT, J.; BELFER, K.; LEACOCK, T. Learning Object Review Instrument (LORI). E-Learning Research and Assessment Network, 2003.
PETRI, G.; WANGENHEIM, C. G. von; BORGATTO, A. F. MEEGA+: Um Modelo para a Avaliação de Jogos Educacionais para o Ensino de Computação. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 27, n. 3, 2019.
RODRIGUES-SILVA, Jefferson; ALSINA, Ángel. Conceptualising and framing STEAM education: what is (and what is not) this educational approach?. Texto Livre, v. 16, 2023.
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