Você entra em uma sala com vinte estudantes. Cada um tem uma história. Cada um tem uma forma diferente de aprender. Um gosta de mapas mentais, outro precisa de exemplos visuais. Um aprende melhor sozinho, outro só entende depois de uma conversa em grupo. E a pergunta inevitável surge: como ensinar a todos, ensinando a cada um?
A ideia de personalizar a aprendizagem é tão antiga quanto o ensino. Mas nos últimos anos, ela ganhou nova força com o avanço das tecnologias educacionais, especialmente aquelas baseadas em algoritmos, big data, inteligência artificial e plataformas adaptativas. O que antes era um ideal utópico — o professor que conhece as necessidades de cada estudante — começa a parecer, tecnicamente, possível.
Mas será que é? E a que custo?
O que os educadores pensam: entre a autonomia e a padronização disfarçada
No campo da Educação, há entusiasmo, mas também cautela. Especialistas como José Moran e Lilian Bacich destacam que a personalização não pode ser confundida com “individualização automatizada”. A personalização verdadeira deve valorizar escolhas, ritmos, estilos de aprendizagem e contextos sociais — sem isolar o estudante de experiências coletivas e formativas.
Em outras palavras: personalizar não é deixar cada um no seu canto com sua plataforma. É abrir possibilidades de caminhos, mas com acompanhamento humano, com diálogo, com escuta ativa e com curadoria pedagógica.
Na prática, isso significa planejar trilhas de aprendizagem com ramificações, oferecer diferentes formatos de conteúdo, permitir que o aluno avance por competências e promover avaliações formativas — tudo isso com flexibilidade e criticidade.
A visão da TI: a engenharia da personalização
Já para os especialistas em tecnologia da informação, a personalização da aprendizagem representa um campo promissor — mas complexo. Plataformas como Knewton, Newton Alta, DreamBox, ou mesmo sistemas integrados ao Moodle com rastreadores de progresso, permitem ajustar o conteúdo de acordo com o desempenho do estudante em tempo real.
A inteligência artificial educacional (AIEd) já é capaz de indicar lacunas de aprendizagem, sugerir reforços personalizados e até prever evasão com base em padrões de comportamento online. A promessa é sedutora: ensino escalável, orientado por dados, com recomendações precisas.
Mas os profissionais de TI sérios também reconhecem os riscos: transparência algorítmica, viés de dados, sobrecarga de informação, risco de vigilância excessiva e, claro, a redução da complexidade humana a um perfil estatístico.
O ponto em comum com os educadores mais críticos é claro: a tecnologia pode facilitar a personalização, mas nunca deve decidir sozinha o que, como e por que alguém deve aprender.
Em busca de um ponto de equilíbrio
Na Faculdade IBPTECH, a personalização vem sendo pensada como uma diretriz para ampliar o protagonismo discente, e não uma estrutura rígida de trajetórias automatizadas. Isso inclui:
- Ambientes virtuais com trilhas flexíveis e feedback contínuo;
- Espaços de escolha nos projetos integradores;
- Uso de dados de aprendizagem para orientar a tutoria ativa;
- Atenção ao suporte emocional e à construção da autonomia.
A personalização, nesse contexto, não é um recurso tecnológico: é um princípio pedagógico que se concretiza com apoio técnico, empatia e projeto institucional.
Para continuar (e não concluir)
O futuro da educação não será 100% personalizado. E nem deveria. Há valores que se aprendem no coletivo, há dúvidas que surgem do confronto com o diferente, há aprendizagens que florescem no inesperado.
Mas também é verdade que o ensino em massa, padronizado, que avança sem olhar quem ficou para trás, não serve mais. A personalização pode — e deve — ser parte da resposta. Mas nunca será o fim da pergunta.
Porque no centro da personalização da aprendizagem não está o algoritmo. Está o estudante. E isso muda tudo.