A profecia agora vem em planilha

Já vivemos classificados por algoritmos, mas fomos calculados depois de prontos. A criança apontada como risco ainda está se montando por dentro. O que isso faz com ela e o que a escola pode fazer a respeito

Imagine que, na primeira semana de aula, você recebe uma lista. E não é a lista de chamada. É outra. Nela estão os nomes dos alunos que um sistema apontou como prováveis casos de fracasso: os que devem abandonar a escola, os que devem chegar aos vinte anos sem estudo e sem trabalho. Nenhum deles fez nada ainda, alguns têm oito anos. O futuro chegou antes da criança.

Isso não é cenário de ficção. No Reino Unido existe uma ferramenta chamada RONI, que cruza faltas, notas, suspensões e histórico familiar para gerar uma pontuação de risco por aluno. Ela foi feita para adolescentes, não para crianças pequenas, esse detalhe se perde toda vez que a história viraliza, mas o rastreamento de crianças menores também existe por lá, feito pelas prefeituras, cruzando bases de saúde, assistência e educação. Um levantamento acadêmico encontrou 53 municípios britânicos fazendo isso, boa parte com empresas privadas contratadas para o cálculo.

A primeira reação de quem dá aula é o arrepio, a segunda deveria ser mais difícil, porque a lista não nasceu de maldade, nasceu de uma constatação que qualquer professor experiente assina: o sofrimento não aparece do nada. Ele tem história, que costuma estar escrita no diário de classe muito antes de virar tragédia, nas faltas que aumentam devagar, no caderno que para de ser feito, na criança que some do recreio. A pergunta que o sistema faz é honesta: se o rastro está aí, por que só olhamos quando já não dá mais tempo?

Só que a resposta tem um problema

Em 2020, um centro britânico de pesquisa testou esses modelos preditivos em quatro municípios, com as melhores técnicas disponíveis. Os modelos deixaram passar, em média, quatro de cada cinco crianças que realmente tiveram o desfecho estudado. Nenhum atingiu o mínimo de acerto que os próprios pesquisadores tinham combinado antes de começar. Ou seja: a máquina aponta crianças que não precisavam ser apontadas e ignora a maioria das que precisavam. E, de quebra, produz um sossego falso; se o nome não está na lista, o adulto relaxa.

Há ainda o que os modelos aprendem sem que ninguém tenha ensinado. Os indicadores de risco são, em grande parte, marcadores de pobreza: mudança de endereço, acompanhamento pela assistência social, falta. Pobreza aumenta a chance de coisas ruins, é verdade. Mas ela também aumenta a chance de a família já estar registrada em algum banco de dados público. Quem tem plano de saúde, escola particular e rede própria de apoio simplesmente deixa menos rastro. O sistema aprende com o rastro que existe. E acaba apontando, com ar de ciência, quem já era visível para o Estado.

Aqui entra a parte que interessa a quem pensa em saúde mental

Nós, adultos, já vivemos classificados. Temos score de crédito, perfil de consumo, um algoritmo decidindo o que aparece na nossa tela. Aprendemos a conviver com isso e a desconfiar um pouco. Mas fomos calculados depois de prontos. Já tínhamos uma ideia de quem éramos quando o sistema chegou com a dele.

A criança não. Ela está construindo essa ideia agora, e constrói olhando para o rosto dos adultos. O que ela vê ali é o que ela usa para se montar por dentro. Uma criança que descobre sobre si mesma através de uma classificação de risco recebe uma informação sobre a própria identidade antes de ter identidade formada para resistir a ela.

Um estudo com quase 800 crianças de 8 a 13 anos, em escolas primárias, acompanhou o que acontece quando alunos respondem repetidamente a questionários sobre sintomas emocionais. O que mais se moveu não foi o preconceito contra os outros. Foi o autoestigma e o segredo: a vergonha do próprio estado e a vontade de esconder. E o efeito mudou de sinal conforme o formato e a frequência, a mesma pergunta reduziu ou aumentou a vergonha dependendo de como entrou na rotina da escola.

Traduzindo para a sala de aula: o modo importa tanto quanto o instrumento.

Existe uma boa notícia nessa história, e ela é sobre você

A própria orientação britânica determina que a lista gerada pelo computador seja revisada por profissionais da escola, que podem tirar e acrescentar nomes com base no que conhecem de cada aluno. Não é gentileza burocrática. É o reconhecimento de que o cálculo, sozinho, erra muito. Entre a pontuação e a criança existe uma pessoa — e essa pessoa é quem já reparou que o menino da lista virou outro depois que o pai foi embora, ou que a menina apontada como risco é a única que fica depois da aula porque em casa não tem silêncio.

O algoritmo enxerga padrão. Você enxerga o contexto. São coisas diferentes, e só uma delas serve para decidir o destino de alguém.

E ainda sobra a pergunta que organiza tudo o mais: identificar para quê?

Se atrás do nome sinalizado existe apoio de verdade, alguém disponível, escuta, ajuda concreta à família; o rastreamento vira porta de entrada. Encurta o caminho entre a criança que sofre e o cuidado, principalmente para quem não sabe pedir ajuda. Se atrás do nome não existe nada, a lista vira outra coisa. Vira uma criança marcada, uma família observada e um professor informado que não pode fazer nada.

A diferença entre ser visto e ser vigiado não está no dado. Está no que se oferece depois.

O tal efeito da profecia autorrealizável, que costuma ser citado nessas discussões, é menor do que se diz a pesquisa mostra que expectativas de professor influenciam, mas pouco, e o efeito tende a se dissipar. Com uma exceção: ele fica grande justamente entre alunos que já carregam algum estigma. Ou seja, é fraco em geral e forte exatamente no grupo que as listas mais apontam.

Talvez seja essa a frase para levar para a próxima reunião pedagógica. Nenhuma planilha condena uma criança. O que condena é uma sala inteira de adultos concordando com ela.

Fontes principais: orientação do Departamento de Educação do Reino Unido sobre a abordagem RONI; estudo do What Works for Children’s Social Care sobre modelos preditivos (2020); revisão ética do Instituto Alan Turing e do Rees Centre/Oxford; ensaio randomizado sobre rastreamento de saúde mental e estigma em escolas primárias (2025); revisão de Jussim e Harber sobre expectativa docente.