Inteligência Artificial e Ensino da Leitura: uma análise da plataforma Amira Learning - Kirchof, Edgar Roberto; dos Santos Junior, Vital Pereira; Russini, Augusto (Domínios de Lingu@gem, 2025)
Este artigo traz uma análise da plataforma Amira Learning, voltada ao ensino da leitura para estudantes da Educação Básica no sistema norte-americano. Fundada em 2016 por engenheiros e executivos oriundos de empresas como Pearson, IBM, ACT e Renaissance, a plataforma utiliza Inteligência Artificial (IA) para oferecer instrução personalizada em leitura. Atualmente, responde por aproximadamente 15% do mercado de tecnologias educacionais voltadas à Educação Básica nos Estados Unidos, atendendo a mais de 1.800 distritos escolares. O objetivo do estudo é identificar os principais mecanismos de automação presentes na plataforma e discutir os fundamentos pedagógicos que os sustentam. A investigação ancora-se, teoricamente, nos estudos críticos sobre a plataformização da educação, nos letramentos e na teoria da psicogênese da língua escrita. Metodologicamente, foi adotada uma abordagem qualitativa, com base em análise documental de materiais divulgados pela própria empresa. A análise concentrou-se na versão mais recente do sistema — o Intelligent Growth Engine —, a partir da qual foram descritas as cinco funcionalidades que evidenciam seus mecanismos de automação. Além disso, também foram mapeados três agentes inteligentes — Amira ISIP Assess (avaliação), Amira Instruct (instrução) e Amira Tutor (tutoria) — e seus respectivos fluxos de coleta, adaptação, feedback e recomendação. Os resultados das análises indicam que, apesar da alta sofisticação tecnológica, a abordagem pedagógica da Amira Learning permanece fundamentada em princípios associacionistas e behavioristas, baseados na lógica da instrução programada, de base skinneriana. Nessa perspectiva, aprender a ler é basicamente decifrar relações entre grafemas e fonemas — isto é, associar letras a sons —, restringindo o processo de aprendizagem ao reconhecimento dessas correspondências. Assim, priorizam-se exercícios repetitivos e memorização, enquanto o desenvolvimento de habilidades metacognitivas e a consideração dos contextos ficam relegados a segundo plano. No sistema da Amira, essa visão se manifesta, entre outros, em tarefas que priorizam a fragmentação dos conteúdos, no fornecimento de feedback imediato e na personalização automatizada da aprendizagem. Conclui-se que a crescente adoção de plataformas como a Amira Learning por instituições de ensino e por órgãos governamentais demanda uma análise ética e pedagógica atenta aos modos como tecnologias de IA estão moldando práticas escolares, especialmente nos campos da alfabetização e do letramento.