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1. Mobilização de conceitos filosóficos na argumentação

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1. Mobilização de conceitos filosóficos na argumentação

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Na minha prática profissional, enquanto professor de filosofia, tenho-me deparado com um problema recorrente: a ausência de mobilização de conceitos filosóficos, por parte dos alunos, na sua argumentação. Este problema evidencia que os alunos não se apropriam de algumas ferramentas técnicas da filosofia (os seus conceitos), o que parece tornar esta disciplina em algo ineficiente. O que proponho, de seguida, é uma tentativa de atenuar esta dificuldade.

Uma das prováveis causas do problema apontado acima poderá ter que ver com os alunos não compreenderem os conceitos filosóficos de uma determinada teoria e, por isso, não conseguem fazer uso dessa terminologia. A solução para este problema da incompreensão dos conceitos poderia passar, por exemplo, por procurar exercer um ensino-aprendizagem fundado numa aprendizagem significativa, como defende David Ausubel (1968). Segundo Ausubel, a aprendizagem torna-se significativa, isto é, torna-se não arbitrária e não desconexa, se os novos conceitos a assimilar forem ancorados em conceitos familiares já presentes na nossa estrutura de conhecimento.

Uma possível implementação de uma prática de ensino-aprendizagem apoiada na teoria de Ausubel pode ser feita através de um recurso que sirva de organizador avançado (advanced organizer). Um organizador avançado é um recurso que possui conteúdo familiar cuja finalidade é a de servir de ligação para a aquisição do conteúdo não familiar.

O organizador avançado que aqui se sugere será um texto com conceitos vagos, não filosóficos e familiares, sobre algum tema que pode ser tratado filosoficamente. Esse texto será usado da seguinte forma:

1. os alunos identificam os conceitos mais importantes presentes no texto;

2. os alunos substituem os conceitos identificados no texto por conceitos filosóficos que possam fazer a vez dessas ideias.

3. os alunos poderão pedir ao ChatGPT, ou a outro modelo de linguagem, que gere um texto com linguagem não filosófica sobre assuntos que podem ser tratados filosoficamente (o uso do ChatGPT, ou de outro Large Language Model, tem que ver com a possibilidade potencialmente infinita de gerar textos para o objetivo pretendido).

Chamemos a esta atividade de "Reescrever filosoficamente".

Segue-se um exemplo de um texto com liguagem não filosófica, gerado pelo ChatGPT, seguido de uma tentativa, da minha parte, de o transformar num texto que use conceitos filosóficos.

Texto inicial (versão simples e vaga)

"Acho que devemos sempre fazer o bem e evitar o mal. Quando tomamos decisões, temos de pensar nas consequências para os outros. Por exemplo, não mentir é importante porque pode magoar alguém e fazer com que as pessoas deixem de confiar em nós. Cada pessoa deve agir de forma a que os outros a tratem bem também." (ChatGPT)

Identificação de conceitos ou passagens não filosóficas ou importantes presentes no texto

1. "fazer o bem e evitar o mal";

2. "tomar decisões";

3. "temos de pensar nas consequências para os outros";

4. "Por exemplo, não mentir [...]";

Texto reescrito com conceitos kantianos (os números representam as partes do texto identificadas acima e que estão a ser substituídas por terminologia da teoria ética de Kant)

Kant considera que uma ação moralmente correta consiste numa ação realizada por dever (1). A ação realizada por dever surge por respeito a uma máxima que podemos querer que seja universalizável (2), ou seja, uma máxima válida para toda a gente, em todas as circunstância e sem contradição. Uma máxima universalizável origina um imperativo categórico e será sempre boa independentemente das suas consequências (3). Por exemplo, a máxima "não mentir é importante porque pode magoar alguém e fazer com que as pessoas deixem de confiar em nós" (4) não é uma máxima que possa tornar-se num imperativo categórico, porque o dever de não mentir, expresso naquela máxima, é condicional (só não se mente para não magoar), o que significa que a máxima tem em conta a consequência das ações; algo que o imperativo categórico não tem. Assim, aquela máxima dará origem a um imperativo hipotético e, por isso, não tem valor moral.

Esta atividade usa linguagem familiar que será usada como conceitos ancora para a nova linguagem filosófica (mais rica). Crê-se que esta atividade poderá promover o aumento do uso de conceitos filosóficos dos alunos, no seu discurso argumentativo, seja este falado ou escrito.

A atividade, aqui sugerida, possui alguns problemas de implementação, cuja tentativa de resposta se encontra no "post 2".

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2. O uso de mapas conceptuais como auxílio à implementação da aprendizagem significativa

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2. O uso de mapas conceptuais como auxílio à implementação da aprendizagem significativa

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A atividade "Reescrever filosoficamente" (RF), sugerida no post 1, poderá ser de difícil execução, por parte dos alunos, devido ao seguinte problema: a atividade RF propõe-se como sendo uma ponte entre o familiar (a linguagem normal) e os novos conteúdos a assimilar (conceitos filosóficos), mas, simultaneamente, parece pressupor que os alunos já possuem o domínio dos conceitos de uma dada teoria. Dito de outra forma, não será possível substituir os conceitos não filosóficos por conceitos filosóficos, se não se dominar, já, este tipo de conceitos. Como se pode superar esta dificuldade para que RF não se torne em algo impossível de realizar pelos alunos?

Uma possível solução para este problema poderá residir no uso de mapas conceptuais, com o objetivo de promover, previamente, a organização das ideias que irão ser mobilizadas na atividade RF.

Novak (2008) define os mapas conceptuais como ferramentas gráficas que permitem organizar o conhecimento. Os mapas conceptuais são constituídos por caixas que contêm conceitos e estas caixas são unidas por palavras ou frases de ligação. Os conceitos devem estar ligados de forma hierárquica, do conceito mais amplo para os mais específicos. Os mapas conceptuais são mais facilmente formulados como uma resposta a uma "pergunta foco" (focus question). Por exemplo, se quiser fazer um mapa conceptual sobre a teoria de Kant, pode partir-se da seguinte pergunta "O que é uma máxima?" e, a partir desta, desenvolve-se um mapa conceptual que explica o que é uma máxima, e que permite apresentar de forma estruturada os conceitos mais importantes da teoria ética de Kant, como se pode ver na imagem acima.

Novak defende que a sua teoria dos mapas conceptuais é baseada na teoria da aprendizagem significativa de Ausubel e que permite auxiliar a implementação deste tipo de aprendizagem.

Os mapas conceptuais auxiliam a estruturar a informação, mostrando como é que os conceitos podem ser ancorados uns nos outros. Todavia, há uma condição necessária para que haja ancoragem, na estrutura de conhecimento, a saber: os conceitos não familiares têm de ser ligados a conceitos familiares, já presentes na estrutura de conhecimento do sujeito. Assim, parece ser desejável que um mapa conceptual seja construído a partir de conceitos conhecidos ou mais familiares (o que pode, contudo, entrar em contradição com a regra da hierarquia). Por exemplo, se se quiser começar por construir um mapa conceptual em torno do conceito de "máxima" deve ligar-se, primeiramente, o conceito de "máxima" a um conceito mais familiar, como o conceito de "regra"; neste caso, uma máxima seria uma "regra para agir". A partir desta ligação, os restantes conceitos da teoria ética de Kant podem começar a ser ligados ao conceito já familiar de máxima, o que poderá fomentar o significado e a organização daqueles na estrutura de conhecimento.

Se se fizer uso dos mapas conceptuais, pensa-se que os alunos terão os conceitos-chave de uma dada teoria assimilados de uma forma mais robusta, na sua estrutura de conhecimento, e poderão fazer a passagem para a aplicação dos conceitos filosóficos em contexto argumentativo, através da atividade sugerida no post 1, "Reescrever filosoficamente".

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3. Desafios do trabalho colaborativo em sala de aula

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3. Desafios do trabalho colaborativo em sala de aula

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Gerir o trabalho colaborativo (trabalho de grupo), em sala de aula, é difícil: grupos que não trabalham, ou alguns membros do grupo que não contribuem para o trabalho. Estes são dois dos problemas mais comuns do trabalho colaborativo em sala de aula. Dada estas dificuldades, será que há realmente alguma vantagem nos trabalhos colaborativos? A meu ver, apesar de o trabalho colaborativo ser de difícil gestão e de permitir que alguns alunos não colaborem suficientemente, julgo que esta forma de aprendizagem tem várias vantagens na aula de filosofia.

Há duas razões que me levam a escolher o trabalho colaborativo numa aula de filosofia: (1) promover o debate entre os alunos em pequeno grupo e (2) tornar a aula de filosofia mais atrativa.

A primeira razão parte do pressuposto de que os alunos têm um interesse genuíno em discutir uns com os outros sobre os temas propostos a trabalhar em grupo. A segunda razão parte do pressuposto de que os alunos gostam de realizar trabalhos de grupo e, por conseguinte, se a aula de filosofia tiver atividades de que os alunos gostam de realizar (como trabalhar em grupo), então as aulas tornar-se-ão mais atrativas e os alunos terão mais motivação para aprender (NOTA: num inquérito que fiz junto dos alunos de uma turma de filosofia do 10.º ano, no ano letivo 2024/2025, 21 dos 25 alunos, que responderam, afirmaram preferir atividades de grupo em sala de aula).

Há, ainda, a expetativa de que os dois pressupostos, descritos acima, possam complementar-se: os alunos terão mais motivação para discutir os temas que lhes são dados a trabalhar, se essa discussão for feita através de um contexto de sala de aula que lhes é aprazível. A literatura académica sobre este tópico parece ir ao encontro destes pressupostos e das duas razões apontadas acima, como se pode verificar em Johnson & Johnson, 1999.

Todavia, será que os dois pressupostos serão mesmo complementados na prática? O gosto que os alunos têm pelo trabalho de grupo irá conduzir a um maior empenho na realização do trabalho filosófico a ser desenvolvido em aula? O que tenho notado, muitas vezes, na minha prática profissional, é que o gosto que os alunos têm pelo trabalho de grupo não se prende necessariamente com o trabalho a ser desenvolvido em aula se tornar mais aprazível por ser feito num contexto que os estudantes gostam mais. Esse gosto que os alunos demonstram pelo trabalho de grupo parece, antes, prender-se mais com o convívio alheio ao que é suposto ser trabalhado em aula. Nesta medida, a atratividade que os alunos sentem pelo trabalho de grupo não complementa a expetativa de que os alunos se sentirão mais motivados em realizar as tarefas que lhes são dadas, uma vez que aqueles não estão a discutir os assuntos relativos às tarefas, mas outro tópico que nada tem que ver com o trabalho a realizar em aula.

Ora, esta dificuldade sentida na minha prática profissional não implica que o trabalho cooperativo é uma má ferramenta de aprendizagem, ou que os estudos, que advogam que o trabalho cooperativo aumenta o gosto dos alunos pelos conteúdos trabalhados, são contraditórios com a prática. Esta dificuldade que sinto em executar, de forma bem-sucedida, o trabalho colaborativo, em sala de aula, poderá ter que ver com a ausência de alguns elementos estruturantes desse tipo de trabalho na minha gestão do mesmo.

Numa recente inciativa de realização de trabalho colaborativo em sala de aula, com uma turma do 10.º ano, no mês de maio de 2025, deparei-me com o facto de que, ao fim de duas aulas de 90 minutos, os alunos não tinham tido qualquer tipo de produção do que lhes era pedido. As tarefas a trabalhar colaborativamente estavam divididas emem 5 partes:

1. ler um dilema ético e explicá-lo ao CharGPT e pedir uma resposta deste a partir das perspetivas de Kant e de Mill;

2. apontar pontos fortes, fracos e em falta nas respostas do ChatGPT;

3. pedir aos alunos que elaborassem eles próprios uma resposta ao dilema a partir da perspetiva de Kant ou de Mill;

4. debater com o ChatGPT em que este tomaria a perspetiva que os alunos tinham rejeitado em (3) através de um prompt criado pelo professor (o debate tinha a duração de 10 interações);

5. avaliação interpares da resposta dada em (3).

Os alunos tinham três aulas de 90 minutos para realizar estas tarefas. Todos estas etapas das tarefas estavam explicadas num documento, bem como o tempo para serem realizadas. Após duas aulas de 90 minutos, verifiquei que a grande maioria dos grupos não tinha colocado o link de ligação com as respostas do ChatGPT pedidas em (1) , nos Google Docs respetivos de cada grupo. O que correu mal na execução desta tarefa?

Uma razão para o sucedido poderá prender-se com a turma ter um comportamento considerado "pouco satisfatório", segundo o Conselho de Turma, e, por isso, o trabalho colaborativo não funciona nesta turma. Todavia, esta explicação é insuficiente, porque, no primeiro semestre do mesmo ano letivo (2024/25), a turma realizou 4 trabalhos de grupo em aula, havendo sempre produção. Que diferenças há entre os outros 4 trabalhos de grupo onde houve produção e este último trabalho de grupo em que nem a produção de um link com uma resposta do ChatGPT foi realizada?

Diferenças entre os 4 trabalhos de grupo vs este último trabalho de grupo sobre dilemas éticos e o uso do ChatGPT:

1. realizados uma aula de 90 minutos vs a ser realizado em três aulas de 90 minutos;

2. realizados com papel e caneta vs realizado no computador portátil dos alunos;

3. grupos escolhidos pelo professor vs grupos escolhidos pelos alunos;

4. tarefas mais simples vs tarefas de maior complexidade.

A diferença em 1 pode dar a ilusão de que os alunos tinham mais tempo para realizar este último trabalho, deixando tudo para a última aula, já que tinham três aulas em vez de uma para explorar as tarefas. A diferença em 2 prende-se com maior acesso a focos de distração através do computador, algo que não existia nos primeiros 4 trabalhos de grupo. A diferença em 3 é bastante relevante e os grupos escolhidos pelos alunos não são necessariamente escolhidos para trabalhar, mas para conviver, o que pode dar origem a grupos ineficientes para a realização de tarefas em aula. A diferença em 4 também é relevante: como o nível de complexidade aumentou bastante relativamente aos trabalhos de grupo anteriores, os alunos não se prepararam adequadamente e não tinham competências suficientes para realizar as tarefas pedidas.

Como resolver estes problemas? Relativamente ao suscitado pelo ponto 1, pode pedir-se aos alunos que coloquem as suas produções, no Google Docs respetivo, assim que terminar o tempo de realização de uma dada tarefa. Esta solução poderá, também, servir para atenuar os problemas suscitados pelo ponto 2: se os alunos têm que colocar as suas produções ao fim de um determinado tempo, a disponibilidade para distrações diminui. O problema do ponto 3 também é de fácil resolução: os grupos passam a ser sempre criados pelo professor. O problema 4 poderá ser atenuado através de um aumento gradual da complexidade entre trabalhos de grupo, para que os alunos não sejam apanhados de surpresa.

Contudo, há algo fundamental que falha nestas soluções. Johnson & Johnson (1999) fornecem um conjunto de indicações para que o trabalho colaborativo seja bem estruturado:

1. grupos pequenos (2-4 elementos);

2. grupos heterogéneos do ponto de vista do nível das competências;

3. designar papéis específicos para cada elementos do grupo (se for necessário);

4. providenciar materiais necessários ao trabalho;

5. fornecer objetivos claros;

6. responsabilidade individual.

Refletindo a partir das indicações acima, penso que aquilo que falhou na execução do trabalho de grupo sobre os dilemas éticos foi, sobretudo, a ausência de responsabilidade individual. Os alunos, estando em grupo, podem considerar que os seus comportamentos passam despercebidos ou que são mais difíceis de apreciar ou de avaliar; sentindo-se, assim, que podem fugir às responsabilidades. Como fazer com que os alunos se sintam responsabilizados individualmente?

Uma solução pode passar por pedir heteroavaliações secretas aos elementos do grupo. Outra solução, sugerida por Johnson & Johnson (1999), é pedir resumos espontâneos daquilo que o grupo realizou até a um dado momento. Julgo que esta solução é interessante e pode tornar-se mais responsabilizadora do trabalho individual se for auxilia por tecnologias digitais, nomeadamente do Google Docs. A qualquer momento na aula, pode ser pedido aos alunos que estes escrevam, em três minutos, nos seus Google Docs individuais, aquilo que fizeram até ao momento. Isto permite averiguar se o aluno está a realizar alguma coisa que seja coerente com o resto do grupo, ou se não está a contribuir com nada. Desta forma, crê-se que o sentimento de "invisibilidade" seja reduzido, o que poderá aumentar a sua responsabilidade individual em termos de participação no trabalho colaborativo.

Embora, o uso de tecnologias digitais possa abrir focos de distração, na sala de aula, por outro lado, também também pode ser utilizado como um instrumento de monitorização mais fino relativamente ao que cada elemento do grupo está a desenvolver. Isto aumenta a visibilidade do trabalho de cada elemento e, consequentemente, aumentará o sentimento de responsabilidade individual no grupo, fazendo com todos remem para o mesmo lado.

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4. A utilização da Inteligência Artificial e a preservação da autonomia de pensamento

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4. A utilização da Inteligência Artificial e a preservação da autonomia de pensamento

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Um dos maiores problemas que surgiu com os Large Language Models (LLM), como o ChatGPT, e etc., tem que ver com a possível passividade dos alunos face aos mesmos. A capacidades que os LLM possuem de interpretar e de produzir texto, com elevados níveis de coerência, pode aguçar uma certa tendencia natural para ociosidade dos alunos, colocando-os num modo ausente ou passivo da sua aprendizagem. Um modo ausente da aprendizagem terá que ver com a possibilidade de os alunos pedirem a um LLM que realize algum tipo de tarefa que lhes foi requerido e que entreguem, sem ler, o que o LLM produziu. A passividade na aprendizagem remeterá para uma aceitação acrítica do que o LLM produziu, isto é, o aluno lê o que o LLM produziu e aceita sem refletir ou sem verificar a correção do que lhe foi apresentado.

Uma possível forma de contornar os problemas mencionados acima será pedir que os alunos apresentem oralmente a tarefa que entregaram ao professor. A apresentação oral implica que o aluno tem de estar a par do trabalho que entregou, ou seja, o aluno tem de ler e compreender o que entregou, e permite, ainda, que o professor obrigue o aluno a ter uma posição crítica, relativamente ao que apresentou, se houver perguntas de esclarecimento após a exposição oral. Todavia, muitos alunos, devido a problemas de timidez, nunca irão realizar uma boa exposição oral e, por isso, este meio acaba por prejudicar alunos que, apesar de conhecerem e terem uma posição crítica relativamente ao assunto tratado na tarefa requerida, nunca poderão mostrar efetivamente o que sabem.

Nesta medida, propõe-se, aqui, uma forma que produz uma postura ativa relativa aos conteúdos criados pelos LLM. Por postura ativa entende-se, aqui, uma postura de interpretação e de ponderação sobre o que os conteúdos produzidos pelos LLM.

Uma possível forma de colocar os alunos numa postura ativa face a um LLM será pedir aos alunos que entreguem algo que um LLM produziu em conjunto com uma análise dos alunos a esse mesmo conteúdo. Essa análise pode passar por apontar pontos positivos, negativos e em falta no conteúdo produzido pelo LLM.

Outra forma de promover uma postura ativa relativamente ao que é produzido por um LLM será transformar um LLM num parceiro de debate sobre um determinado problema. Para transformar um LLM num parceiro de debate, é necessário introduzir um prompt específico para que o LLM se comporte como tal. No link seguinte, encontra-se um debate com o ChatGPT, onde este defende a posição de Kant relativamente ao caso das gémeas siamesas Jodie e Mary: https://chatgpt.com/share/6846b366-c4d4-800f-baf9-e1b40c165806

Como se pode verificar pelo que se encontra no link de partilha, são dadas instruções iniciais ao ChatGPT para ele se comportar como um debatente: (1) de modo a garantir a seriedade do que este LLM irá dizer, foi-lhe dado um link de um artigo sobre a ética de Kant, constante na Stanford Encyclopedia of Philosophy; (2) pediu-se que o ChatGPT refutasse argumentos que não considerasse bons ou que reconhecesse a sua "derrota", caso os argumentos que lhe fossem apresentados fossem bons e (3) para garantir a fluidez do debate, limitou-se as respostas do ChatGPT a 50 palavras.

Durante o debate, o ChatGPT demonstra possuir um bom "entendimento" da ética de Kant e oferece ideias coerentes com a teoria kantiana. Demonstra não conceder facilmente que foi derrotado, o que indica que oferece um bom desafio na criação de argumentos contra a posição que está a defender.

Este exercício, onde se transforma um LLM num opositor de debate, permite criar um ambiente propício ao desenvolvimento do pensamento crítico, onde o aluno é levado a avaliar o que o LLM lhe diz e a tentar demonstrar onde se encontra a falha de raciocínio na posição que o LLM está a defender. Esta forma de utilizar os LLM permite responder ao problema de os alunos se ausentarem ou de se tornarem passivos na sua própria aprendizagem e não coloca os estudantes mais tímidos em ambientes menos confortáveis, como o da exposição oral.

Há a possibilidade de os alunos procurarem argumentos contra o LLM noutro LLM ou numa outra janela, o que introduz de novo os problemas apontados no início; todavia, como a atividade de debate, aqui apresentada, tem uma dimensão de "gamificação" - uma vez que o LLM pode admitir a sua derrota, se assim o considerar -, crê-se que a maioria dos alunos terão uma maior vontade de testar as suas capacidades de raciocínio crítico para ver se conseguem vencer a máquina.

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A filosofia, ao desenvolver capacidades de pensamento crítico (Ennis, 1994), crê-se como sendo uma disciplina relevante para compreender o que se passa no mundo dos media ou nas redes sociais. Esta ideia, todavia, parece pressupor uma visão a que se poderá designar por mercado de ideias. Segundo Alvin Goldman (1999), um mercado de ideias é análogo ao mercado económico: possui produtores, produtos e consumidores. Os produtores são os que criam as ideias e as colocam no espaço mediático, o produto são as próprias ideias e os consumidores são o público que vê, lê ou ouve essas ideias. O mercado de ideias funciona sob o mesmo pressuposto que o livre mercado de produtos: tal como num cenário de livre concorrência os melhores produtos são os que sobrevivem, também, num mercado de ideias, serão as melhores ideias (verdadeiras ou mais plausíveis) a predominar.

A posição de defender a filosofia como uma forma de desenvolver competências de pensamento crítico que permite aos cidadãos acreditarem nas melhores ideias, presentes no universo mediático, parece pressupor a existência de um livre mercado de ideias. Contudo, será que este mercado funciona, mesmo com cidadãos munidos de competências para avaliar as ideias que circulam no meio mediático?

Goldman (1999) defende que a tese de um livre mercado de ideias não resulta, isto é, a livre de circulação de ideias, no mundo mediático, não promove, necessariamente, um aumento da circulação das melhores ideias. A primeira razão de Goldman é apoiada nas semelhanças que a tese do mercado de ideias pretende ter com o mercado económico. No mercado económico, os produtos não são só escolhidos pelas suas propriedades, ou seja, não se escolhe um produto tendo apenas em conta se este tem boas características, mas se o produto satisfaz os interesses dos consumidores. Assim, se o mercado de ideias funcionar como o mercado económico, isso significa que as ideias não serão escolhidas pela sua propriedade de serem verdadeiras ou plausíveis, mas pelos interesses que promovem ou permitem satisfazer na audiência que as consome; todavia, a satisfação de interesses nem sempre está de acordo com a verdade ou plausibilidade das ideias.

Uma outra razão que leva Goldman (1999) a rejeitar o sucesso do mercado de ideias na promoção da circulação das melhores ideias tem que ver com as capacidades e disposições da audiência. Segundo Goldman, num debate de ideias há que ter em conta dois aspetos: (1) a verdade das premissas e (2) a relação de inferência entre as premissas e a conclusão (validade ou força). Para que o mercado de ideias promova as melhores ideias, é necessário que a audiência possua competências e disposições que avaliem aqueles dois elementos num debate de ideias. Contudo, Goldman afirma que é duvidoso que grande parte da audiência tenha interesse em fazer análises da verdade das premissas ou do tipo de inferência feito na argumentação. Se as pessoas tenderem apenas a confiar no lado que promove os seus pontos de vista, é duvidoso que tenham disponibilidade de avaliar o seu lado quanto à veracidade do que é dito ou que demonstrem disponibilidade para ouvir o outro lado com a mesma atenção com que ouvem o seu. Resumindo, Goldman afirma que a audiência de um debate não possui igualdade de atenção para ambos os lados. A audiência tem menos probabilidade de avaliar criticamente o que é dito pelo seu lado e não possui confiança ou interesse suficiente para ouvir com a mesma atenção o que é dito pelo outro lado.

Pode tentar defender-se que o estudo da filosofia promove a tendencia para uma igualdade de atenção; mas, como já foi visto no primeiro post deste Padlet, os alunos tendem a não apropriar-se de conceitos da filosofia, o que coloca em dúvida se esta disciplina promove realmente algum tipo de aumento de disposições críticas por parte dos futuros cidadãos.

Se o estudo da filosofia não garante o desenvolvimento de disposições ou competências de pensamento crítico na maioria dos alunos, a solução para proteger cidadãos, no espaço mediático, de ideias falsas ou de maus raciocínios passará por criar normas ou leis que restringem o discurso enganador. Este tipo de leis seria análogo à alegoria do barco de Platão, onde este defende que o barco deve ser pilotado apenas por quem sabe. Assim, o espaço mediático, tal como um barco, deve ser gerido por quem sabe averiguar se as ideias são verdadeiras ou bem formuladas. Todavia, esta forma epistocrática de gerir a sociedade coloca vários problemas éticos, nomeadamente no que concerne à liberdade de expressão.

Assim, o desenvolvimento de disposições e competências de pensamento crítico que a filosofia possibilita parece ser aliada da implementação de um livre mercado de ideias, onde a liberdade de expressão não parece ser posta em causa. Contudo, há dúvidas sobre se a maioria das pessoas pode adquirir este tipo de competências e disposições para o pensamento crítico, o que conduz a soluções que podem restringir a liberdade de expressão.

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Ausubel, D. P. (1968). Educational psychology: A cognitive view. Holt, Rinehart and Winston.

Ennis, R. H. (1987). A taxonomy of critical thinking dispositions and abilities. In J. B. Baron & R. J. Sternberg (Eds.), Teaching thinking skills: Theory and practice (pp. 9–26). W. H. Freeman.

Goldman, A. I. (1999). Knowledge in a social world. Oxford University Press.

Johnson, D. W., & Johnson, R. T. (1999). Making cooperative learning work. Theory into Practice, 38(2), 67–73.

Novak, J. D., & Cañas, A. J. (2008). The theory underlying concept maps and how to construct and use them. Florida Institute for Human and Machine Cognition.