COMPLEXIDADE E APRENDIZAGEM: A DINAMICA NAO LINEAR DO CONHECIMENTO

Complexidade, desde sobretudo os trabalhos de Morin, tem ocupado lugar central do debate epistemológico e teórico, representando, por isso mesmo, emblema principal da mudança de paradigma. Significa o reconhecimento de que é impraticável devassar o real, já que toda dinâmica complexa contém componentes refratários ao ordenamento metodológico. Como o procedimento científico, em grande parte e mesmo essencialmente, é esforço de formalização lógica, não alcança captar as dinâmicas não lineares ambíguas e ambivalentes em si mesmas. Na prática, capta apenas a ordem da desordem. Entretanto, a evolução biológica dotou-nos de outras formas de compreensão da realidade que, implicando grau maior ou menor de lógica, é capaz de decifrar dinâmicas ambivalentes, como é o caso do cérebro: de uma base material salta para dinâmicas imateriais, como pensamento, imaginação, esperança. Inteligência, portanto, não será apenas a habilidade de dedução seqüencial, ao estilo algoritmo replicativo, mas sobretudo a capacidade de criar para além do dado, das teorias, dos conceitos, da sintaxe e dos códigos. É divisar ordem onde parece só haver desordem e vice-versa. É surpreender com saltos que não pareciam deriváveis de estágios anteriores. Essa idéia de complexidade é fundamental tanto para a epistemologia, que precisa aprender a adaptar ao real não linear, colocando o método a seu serviço, quanto para processos educativos, em particular para a aprendizagem. Recomeça a superação do instrucionismo - transmissão linear e autoritária do conhecimento - para possibilitar ao educando estilos formativos de dentro para fora, capazes de gerar autonomia. A Inteligência Artificial tem abusado da perspectiva linear dos computadores atuais, ao insistir, por exemplo, em hipertextos não lineares, quando, na prática, são procedimentos tipicamente algorítmicos.