O modelo SAMR – Substituição, Aumento, Modificação, Redefinição – tem sido há muito tempo uma pedra angular das discussões sobre tecnologia na educação. Introduzido no início dos anos 2000, ofereceu uma maneira simples de categorizar como a tecnologia impacta a aprendizagem. No entanto, a ascensão da inteligência artificial (IA) revela uma falha crítica: SAMR trata a mudança como inerentemente melhor quando não o é. A IA pode amplificar resultados positivos e negativos em qualquer nível de integração. O modelo precisa de uma segunda dimensão para avaliar se a tecnologia fortalece ou enfraquece o ensino e a aprendizagem.
As limitações do modelo original
Originalmente concebido como uma ferramenta descritiva, o SAMR rapidamente se tornou prescritivo. Os educadores começaram a ver a Substituição como “básica” e a Redefinição como o ideal, transformando-a numa escada em vez de num espectro. Num mundo orientado pela IA, este pensamento linear falha: A IA pode tornar tarefas simples incrivelmente poderosas e tarefas avançadas enganosamente vazias. A abordagem de eixo único do SAMR já não é suficiente.
O Projeto Retrato de um Professor e uma Questão Crucial
Uma pesquisa recente da iniciativa “Retrato de um Professor na Era da IA”, liderada pelo Ed3, revelou este problema em primeira mão. Educadores que usam IA em todo o espectro SAMR relataram consistentemente efeitos positivos e negativos em todos os níveis. A questão ficou clara: o SAMR precisa de um segundo eixo para avaliar se as mudanças são construtivas ou destrutivas?
Apresentando a Dimensão Positivo-Negativo
O principal insight é que o SAMR não descreve apenas que tipo de mudança que a tecnologia introduz, mas se essa mudança melhora ou degrada o aprendizado. Cada nível pode ser benéfico ou prejudicial.
- Substituição: Substituir questionários em papel por digitais pode liberar tempo do professor para interações significativas ou pode automatizar a avaliação sem revisão humana.
- Redefinição: A IA pode permitir a narrativa multilíngue e a expressão criativa, mas também pode permitir que os alunos produzam trabalhos sofisticados sem esforço ou compreensão genuínos.
Esta dualidade exige uma reformulação: o SAMR já não é uma escalada de “menos inovador” para “mais inovador”. É um sistema de dois eixos:
- Modo de Integração: (Substituição, Aumento, Modificação, Redefinição)
- Direção do Impacto: (Negativo ↔ Positivo)
Quatro nuances principais do novo modelo
Esta visão expandida revela insights críticos:
- O nível não prevê a qualidade: A substituição pode ser tão eficaz quanto a redefinição se implementada cuidadosamente.
- A eficiência pode mascarar a erosão: O tempo economizado por meio da automação pode melhorar as conexões professor-aluno ou substituí-las totalmente.
- A redefinição pode ser vazia: A IA pode criar ganhos de aprendizagem superficiais sem profundidade genuína.
- O fator decisivo é relacional: Usos positivos fortalecem relacionamentos, feedback e acesso; os negativos os enfraquecem.
Além do pensamento sequencial
Outro equívoco é que o SAMR é uma progressão sequencial. Os professores não passam necessariamente da Substituição para a Redefinição. A IA torna isso ainda menos previsível; um professor pode começar com a Redefinição usando simulações e depois reverter para a Substituição para geração de material para liberar tempo para apoio individual ao aluno. SAMR é melhor entendido como um conjunto de modos úteis sob diferentes condições.
Reformulando as perguntas
O novo modelo muda o foco da inovação percebida para o impacto tangível:
- Esse uso de IA aprofunda a conexão humana ou a enfraquece?
- Expande ou restringe a capacidade dos professores?
- Isso abre oportunidades para os alunos ou as restringe?
Estas questões priorizam a direção do impacto, não o nível de sofisticação. Cada nível de SAMR pode ser excelente ou prejudicial, dependendo da prática.
Conectando-se à curva de adoção
Por fim, o SAMR interage com o ciclo de adoção de tecnologia. Os primeiros adotantes gravitam em torno da Redefinição, enquanto os adotantes posteriores começam com a Substituição por segurança e facilidade. Esta reformulação sugere que os professores não estão presos a determinados níveis por falta de criatividade, mas porque estão em diferentes fases de adoção. Compreender esta dinâmica ajuda os líderes a definir expectativas realistas e a fornecer o apoio adequado.
Concluindo, um modelo SAMR de dois eixos reconhece a complexidade da prática docente, respeita diversos contextos e centra o julgamento humano como a variável definidora. À medida que a IA se torna mais difundida, a questão relevante não é “Qual é o nível de SAMR?” mas: “Este uso de IA está acelerando ou desacelerando os resultados de aprendizagem?”
