[en] MACHINE LEARNING AND HUMAN LEARNING: AN ENACTIVIST ANALYSIS

Autor: CAMILA DE PAOLI LEPORACE
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2023
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Druh dokumentu: TEXTO
DOI: 10.17771/PUCRio.acad.61821
Popis: [pt] Situada no campo da filosofia da educação, a tese dialoga também com o campo das tecnologias educacionais. O trabalho busca uma compreensão filosófica dos impactos da aprendizagem de máquina ou machine learning na educação. Para isso, dedica-se aos pressupostos subjacentes à aprendizagem de máquina em articulação com os pressupostos subjacentes à concepção de aprendizagem humana que descende do enativismo. Defende-se que a chegada da aprendizagem de máquina na educação encontra um campo em que ainda predomina o paradigma cognitivista, o qual é bastante profícuo para que germinem as tecnologias baseadas em dados e redes neurais. Avança-se para demonstrar que esse paradigma, no entanto, vem sendo desafiado por outras abordagens de pesquisa que se dedicam à mente humana, dentre as quais se destaca o enativismo. São explicitadas as bases teóricas fundamentais do enativismo, e como elas se desdobram em pressupostos para uma aprendizagem humana que é corporificada e essencialmente orientada ao acoplamento do ser com o mundo e com os outros agentes. É dedicada atenção especial aos impactos da aprendizagem de máquina na autonomia do cognoscente, a qual, sob a perspectiva do enativismo, somente pode existir e se manter nas trocas com o meio e com aqueles que habitam e formam esse ambiente. Demonstra-se que, para que as tecnologias algorítmicas sejam adequadas a uma concepção de cognição e de aprendizagem enativista, é preciso buscar um caminho de valorização ainda maior do corpo na aprendizagem, bem como da intersubjetividade, uma vez que as relações entre os agentes cognitivos não são concebidas como articulações opcionais, mas como um elemento que está no cerne da atividade cognitiva humana e do qual essa atividade emerge.
[en] This work is situated in the field of philosophy of education, and also relates to the field of educational technologies. The thesis seeks a philosophical understanding of the impacts of machine learning in education. To do so, it addresses the assumptions underlying machine learning in conjunction with the premises underlying the conception of human learning that derive from enactivism. It is argued that the arrival of machine learning in education found fertile ground in which the cognitivist paradigm still prevails, a situation that is rather fruitful for technologies based on data and neural networks to thrive. The thesis demonstrates that this paradigm, however, has been challenged by other research approaches that are dedicated to the human mind, among which enactivism is emphasized. The fundamental theoretical underpinnings of autopoietic enactivism are explained, as well as how they unfold in assumptions for a notion of human learning that is embodied and essentially oriented towards the coupling of the human organism with the world and with other agents. Particular attention is drawn to the impacts of machine learning on the autonomy of the cognizer, which, from the perspective of enactivism, can only exist and be maintained in exchanges with the environment and with those who inhabit and shape this environment. It is shown that for algorithmic technologies to be suited to an enactivist conception of cognition and learning a greater appreciation of the body in learning is necessary, as well as intersubjectivity, since the connections between cognitive agents are not conceived as optional articulations, but as an element that is at the core of human cognitive activity and from which this activity emerges.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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