Código aberto e suas implicações para a sociedade e o mundo educacional

Boas coisas são melhores do que trabalhar com quem se admira. Por sorte, é meu caso.

Conheço o Tiago Maluta faz mais de uma década e, pouco menos de quatro anos atrás, quando descobri que trabalharíamos juntos, a primeira coisa que falei a ele foi: meu principal objetivo é não atrapalhar o que você já está construindo.

Acredito que tenho cumprido bem minha função. E que temos conseguido nos complementar.

Além disso, sempre aprendemos juntos. E um tema que sempre aprendo com Maluta é sobre código aberto. No mundo atual, entender sobre código aberto é fundamental para entender desde os softwares que vêm se desenvolvendo até questões geopolíticas. E por isso que estou escrevendo essa mini série sobre a temática.

Então, já está mais do que na hora de um papo com o Maluta.

Nessa conversa, aprendemos sobre o que ele viu mudando ao longo desses últimos quase 15 anos e as implicações que algumas decisões aparentemente meramente técnicas sobre softwares de código aberto podem ter para a sociedade e para o mundo educacional.

Espero que aproveitem o papo. Sorte minha que posso conversar com o Maluta todos os dias.

1 – Conte sobre sua trajetória até aqui.

Eu sou natural de São José dos Campos, no interior de São Paulo e hoje, olhando em retrospectiva, posso dizer que sou um “nerd” desde cedo (só ainda não sabia o nome)

Sou filho de um engenheiro e de uma professora de matemática, tive o privilégio de crescer, ainda nos anos 90, numa casa com computador e outros eletrônicos. De um jeito ou de outro, acabei “picado” pela curiosidade de saber o que acontecia dentro daquela máquina.

No começo dos 2000 fiz curso técnico em informática industrial na ETEP de São José, onde eu conheci pela primeira vez sistemas operacionais como GNU/Linux e os conceitos do software livre.

Depois do curso técnico, entrei na Universidade Federal de Itajubá para cursar Engenharia da Computação. Foi ali que amadureci minha visão sobre código aberto. Como presidente do centro acadêmico, ajudei a organizar eventos como “Linux Install Fest” (um encontro em que ajudamos as pessoas a instalar o Linux nos próprios computadores). Foi também na universidade que tive as primeiras oportunidades compartilhando conhecimento em público, como no Encontro Mineiro de Software Livre e na Calourada Livre.

Após a graduação, meu primeiro estágio e emprego foi na indústria, passei alguns anos desenvolvendo software para sistemas embarcados (esses programas que fazem funcionar equipamentos em que nem sempre percebemos a presença de um computador)

A virada para a trabalhar com tecnologia para educação aconteceu meio ao acaso. Em 2014, me candidatei a um mestrado que não saiu por questões burocráticas e fiquei num período de espera. Foi nesse intervalo que comecei a colaborar com a Fundação Lemann, como consultor no Programaê!, um projeto de ensino de pensamento computacional para crianças. A vaga veio de um amigo da faculdade, o Lucas Rocha (que já apareceu aqui nas entrevistas) que divulgou a oportunidade na lista de e-mails da faculdade.

Essa consultoria foi o ponto de virada para eu entender o trabalho da Fundação Lemann e decidi aplicar para o processo seletivo. Entrei para o time no ano seguinte.

Nos primeiros anos, trabalhei com várias iniciativas de tecnologia educacional, apoiando a localização de plataformas de ensino de programação, como o Scratch e o Code.org, e parcerias como a Khan Academy e o YouTube Edu.

Fiz e participei de muitas coisas mas uma história singela que eu sempre lembro desse período aconteceu logo nos primeiros meses no time, tinha ficado responsável por operacionalizar o apoio a um projeto chamado “Primeiro Livro”, do professor Luis Junqueira, que mais tarde se juntou com o Thiago Rached e criou a Letrus (uma edtech que eu admiro muito)

Na época não tinha essa dimensão, mas hoje acredito que ter conhecido diversos empreendedores atuando para melhorar a educação pública foi (e tem sido) inspiração para a trajetória que eu estou construindo.

Tanto que três anos depois de entrar na Fundação, tirei uma licença para trabalhar na Movva, startup co-fundada pelo professor Guilherme Lichand que aplica ciência comportamental a mensagens de texto e de voz enviadas ao celular das pessoas. Na época usávamos muito o SMS, mas o canal importava menos do que a ideia por trás, a teoria dos nudges: fazer chegar a mensagem “certa” no momento certo para quem precisava dela. Foram dois anos de muitas hipóteses e aprendizados (e evidências), enviado milhares de mensagens (nudges) para famílias e responsáveis de estudantes da rede pública e também para educação financeira, com o objetivo de reduzir o endividamento das pessoas. Foi um período de muito aprendizado sobre o que é empreender para impacto social.

Voltei à Fundação Lemann em janeiro de 2020 e aqui o citar o mês importa pois todos sabemos o que aconteceu em março daquele ano…

Na pandemia, durante o apoio emergencial que a Fundação fez para mitigar os impactos das escolas fechadas, acompanhei de perto iniciativas como o AprendiZAP, que levava conteúdos a estudantes e professores pelo WhatsApp quando outros caminhos não chegavam.

Hoje meu trabalho com inovação e tecnologia na Fundação Lemann segue a serviço do impacto nas frentes de Educação e Lideranças (com um time dos sonhos). Tenho bem mais ferramentas à disposição, como a IA generativa, e tenho me dedicado a garantir que nossas decisões sobre os investimentos que usam tecnologia vão gerar benefícios concretos para todos.

Olhando para trás, vejo elos entre a minha trajetória e o que faço hoje. O “espírito nerd” continua vivo, animado com o que dá para construir com tecnologia, mas agora acompanhado de um olhar mais atento para quem vai usar aquilo que construímos ou incentivamos.

2 – O que você viu mudar no uso de tecnologia em educação em todo esse tempo que você trabalha com o tema? E o que não mudou?

Em 2016, já trabalhando com educação na Fundação, resolvi fazer o ENEM de novo. Na época, queria voltar a experimentar como era estar no lugar do estudante. Corta para 2023, no início da onda do ChatGPT, recuperei minha redação e pedi ao GPT-4 que a corrigisse. Com a avaliação do corretor do Inep ao lado, pude comparar a nota e os comentários da máquina. Esse tipo de teste me deixou com mais perguntas do que conclusões. Comparar as correções era uma coisa. Entender se aqueles comentários me ajudariam, como estudante, a reconhecer minhas dificuldades e melhorar minha escrita era outra.

Trouxe essa história porque tenho a impressão de que, ao longo desses anos, a conversa sobre tecnologia educacional tem se concentrado cada vez mais no entusiasmo com as ferramentas e menos no que realmente importa.

Hoje temos ferramentas de IA que explicam conteúdos, comentam textos e propõem atividades. Mas essas possibilidades, por si só, não dizem o que acontece com a aprendizagem. Uma explicação pode ajudar a compreender uma ideia, mas também pode chegar antes que o estudante tenha tempo de pensar sobre ela. Um comentário pode apontar o que mudar em um texto sem ajudar quem escreveu a entender por quê.

E depois de tantos anos, para mim o que não muda importa mais do que o que muda. Infraestrutura e tecnologia ampliam o repertório de possibilidades, claro. Mas seguimos precisando garantir as condições para que uma professora tenha tempo de qualidade com seus estudantes será sempre o mais importante. 

3 – O que te interessa tanto em modelos de código aberto?

O primeiro interesse foi pragmático, ter acesso ao código-fonte de determinadas ferramentas e poder investigar, na prática, como elas funcionavam foi a base para meu processo de aprendizado durante os anos de formação na engenharia e influenciou profundamente a maneira como passei a enxergar a tecnologia desde então.

Com o tempo, também entendi que a discussão não é apenas técnica, lembro quando, ainda na universidade, apresentei aos calouros uma palestra de Alexandre Oliva sobre “software livre e Matrix” que faz uma reflexão do tema à luz de temas como autonomia, soberania e democracia. Em uma sociedade cada vez mais mediada por dispositivos e sistemas digitais, permitir que empresas ou governos mantenham controle absoluto sobre as ferramentas que usamos pode afetar não apenas nossa capacidade de inovar, mas também nossa privacidade, nossa intimidade e nossa autonomia. Para que a tecnologia esteja a serviço das pessoas, e não o contrário, precisamos de softwares que sejam obedientes aos seus usuários — e não aos interesses de quem os controla.

Dito isso, hoje meu interesse em modelos de código aberto nasce do desejo de imaginar um mundo em que mais pessoas possam compreender, participar e transformar as ferramentas das quais dependem.

4 – Onde a Inteligência Artificial e o Código Aberto se encontram? E como essa relação pode contribuir para a educação?

Entender o que é “aberto” no contexto da Inteligência Artificial é mais complicado do que no software tradicional. Uma ferramenta pode ter seu código disponível para qualquer pessoa consultar e adaptar, mas depende de um modelo de IA fechado.

Um exemplo da minha prática: publiquei uma ferramenta para analisar históricos de conversas do WhatsApp. O código da aplicação está aberto no GitHub, mas o modelo que gosto de usar para gerar os resumos, acessado por meio de uma API, é fechado. Ou seja, abrir o código da ferramenta não significa abrir todas as tecnologias das quais ela depende.

Também existem diferentes graus de abertura nos próprios modelos de IA. Muitos dos chamados modelos “abertos” permitem baixar os arquivos necessários para executá-los e adaptá-los, conhecidos como pesos. Isso, porém, não significa que seja possível conhecer todos os dados usados em seu treinamento ou entender como foram selecionados. Definições mais exigentes de abertura também pedem informações sobre os dados, as etapas de treinamento e a avaliação do modelo.

Na educação, quanto mais transparência tivermos, melhor poderemos avaliar essas tecnologias e decidir como utilizá-las. Tenho dúvidas, porém, se veremos modelos de ponta realmente abertos no sentido mais exigente dessa definição. Ainda assim, vejo um caminho importante para nossa participação: as nossas escolhas sobre onde e como esses modelos de IA são usados.

Um sistema de IA não se resume ao modelo (LLM). Ele também inclui instruções, ferramentas e regras que orientam seu funcionamento: quais fontes consultar, o que pode fazer e o que deve ficar registrado. Esse conjunto é chamado de ‘harness’ (ainda sem uma boa tradução para a língua Portuguesa). Podemos pensar nele como o arranjo que organiza o trabalho do modelo.

Acredito que as decisões sobre esse arranjo podem ser tão importantes quanto a escolha do próprio modelo. Na educação, isso significa envolver educadores e redes de ensino na definição das fontes utilizadas, dos critérios para elaborar uma resposta e das situações que exigem revisão humana. É uma forma concreta de participar da governança dessas tecnologias.

É nesse espaço que vejo potencial para considerar os bens públicos digitais como recursos compartilhados que podem servir de base para diferentes ferramentas de IA.

Um exemplo de que gosto muito é o BNCC.dev, que oferece uma infraestrutura para consultar a Base Nacional Comum Curricular. Com esse tipo de recurso, é possível construir ferramentas que consultem as habilidades da BNCC ao elaborar uma proposta de atividade pedagógica. Essa infraestrutura pode ser utilizada com diferentes modelos de IA, abertos ou fechados.

Assim, em vez de depender apenas do que o modelo aprendeu durante seu treinamento (que pode estar incompleto ou desatualizado), a ferramenta pode consultar diretamente uma fonte de referência. Isso não elimina os erros nem dispensa a avaliação do professor, mas torna mais claro de onde vêm as informações usadas na proposta.

Por fim, concordo com o alerta de Raffi Krikorian, da Mozilla, sobre o risco de nos tornarmos “locatários das tecnologias” que organizam nossas vidas: dependentes de condições que outros podem mudar e com pouca participação nas decisões que nos afetam. Ter mais controle sobre as instruções, as fontes e as regras de uma ferramenta não elimina essa dependência mas pode ampliar nossa capacidade de decisão. Para a educação, vejo aí uma oportunidade: construir e compartilhar recursos que permitam a professores e instituições participar de como a IA funciona e dos objetivos aos quais ela deve servir.

5 – Alguma crença forte que você tinha que sua experiência mudou?

Eu acreditava que uma boa tecnologia encontraria seu caminho. Se funcionasse, fosse acessível e resolvesse um problema relevante, a adoção viria quase por consequência. Experiência após experiência, fui percebendo quanto trabalho havia escondido naquele “quase”. Era preciso acompanhar a implementação, formar quem usaria a ferramenta, ouvir as dificuldades e ajustar o que não funcionava. Eu subestimava o quanto a qualidade de uma solução dependia desse trabalho cotidiano, que raramente ganha o destaque de uma novidade.

Isso mudou também meu olhar para quem não adota uma solução tecnológica. Antes de falar em resistência, tento entender o que estamos pedindo à pessoa. Talvez ela tenha de aprender mais um sistema, conferir tudo de novo ou alimentar uma base que não lhe devolve nada útil. Às vezes, a nossa inovação chega à rotina de alguém com uma forma conhecida de trabalho adicional.

No código aberto, eu acreditava que a IA, ao tornar a construção mais fácil e rápida, atrairia mais gente para aperfeiçoar e manter os projetos. Isso ainda não aconteceu. Ter o código disponível permite que outras pessoas contribuam, mas elas também precisam de tempo, recursos e conhecimento do projeto para assumir esse trabalho.

Em 2025, durante a Semana do Código Aberto da ONU, participei do maintain-a-thon, uma alusão aos hackathons dedicada à sustentação de projetos de código aberto. Tive boas conversas com gente que dedica seu tempo a manter as coisas funcionando. A manutenção raramente rende uma boa foto, embora dela dependa boa parte da vida de uma ferramenta. Mesmo com a IA facilitando muito, ainda é preciso intencionalidade na governança e no cuidar.

Edtechs

Anki
Aplicativo de memorização por repetição espaçada
Austrália

O Anki nasceu em 2006, criado por um programador australiano que queria aprender japonês. O nome vem da palavra japonesa para memorização. O aplicativo organiza cartões de estudo e calcula quando cada um deve voltar à tela, espaçando as revisões conforme a pessoa acerta ou erra. Virou ferramenta padrão entre estudantes de medicina e de idiomas no mundo todo, e boa parte dos baralhos usados hoje foi criada e compartilhada pela própria comunidade.

O código é aberto e as versões para computador, Android e web são gratuitas. A versão para iPhone é paga, e a receita financia o desenvolvimento do restante. Por quase duas décadas, esse arranjo sustentou um projeto usado por milhões de pessoas com essencialmente um mantenedor principal.

Em 2026, o criador anunciou a passagem gradual do projeto para a AnkiHub, empresa fundada por usuários antigos que já construía ferramentas de colaboração sobre o Anki. O código central segue aberto. A discussão que se abriu no fórum foi sobre governança: parte da comunidade perguntou por que a gestão foi para uma empresa e não para uma fundação independente.

É o caso mais direto do que o Tiago descreve quando fala do maintain-a-thon. Código aberto permite que qualquer um contribua, mas alguém precisou passar vinte anos cuidando do Anki. Quando essa pessoa decidiu sair, a pergunta que precisa ser respondida é quem irá tomar as decisões fundamentais para continuidade.

Oppia
Plataforma aberta de lições interativas que simulam um tutor
Estados Unidos

A Oppia surgiu em 2014 como projeto de código aberto de engenheiros do Google e hoje é mantida por uma fundação sem fins lucrativos. Cada lição funciona como uma conversa: o aluno responde, e a plataforma devolve um comentário específico para aquele tipo de resposta, inclusive para os erros mais comuns, em vez de apenas marcar certo ou errado.

O foco atual são lições de matemática básica para crianças de 7 a 14 anos, construídas em forma de história. Um aplicativo para Android permite baixar as lições e usá-las sem internet em celulares simples, e o conteúdo está disponível em idiomas como português brasileiro, árabe e pidgin nigeriano. A organização declara mais de 2 milhões de usuários e ganhos de mais de 50% entre pré e pós-teste nas lições de matemática.

Quase tudo é feito por voluntários: código, criação de lições, ilustração, gravação de áudio e tradução. Um idioma só é liberado no aplicativo quando todas as lições do conjunto mínimo estão traduzidas, o que transforma a tradução em gargalo de distribuição.

Tiago traz a visão de que a IA, ao facilitar a construção, atrairá mais gente para manter projetos abertos. A Oppia mostra que quem está bem estruturado pode aproveitar melhor essa oportunidade: a Oppia conta com centenas de voluntários, mas só porque montou equipes, processos de revisão e regras claras sobre quando algo está pronto. A contribuição existe porque alguém organizou o trabalho para ela acontecer.

EduChat
Modelo de linguagem aberto especializado em educação
China

O EduChat foi lançado em 2023 pela Universidade Normal do Leste da China, em Xangai, com participação da Universidade Fudan. É um modelo de linguagem ajustado para situações escolares: responder perguntas abertas, corrigir redações, conduzir diálogos socráticos, dar apoio emocional e orientar estudantes sobre o exame de acesso à universidade.

O projeto publica o código, os pesos do modelo e o conjunto de dados usado no ajuste, com cerca de 4 milhões de diálogos em chinês e inglês. Há versões de tamanhos diferentes, das menores, que rodam em máquinas modestas, às maiores, que exigem mais infraestrutura. A própria equipe registra que o modelo ainda erra fatos, reproduz vieses e tem limitações em raciocínio e em conversas longas.

O ponto de partida não foi construído do zero. O EduChat é uma camada de ajuste sobre modelos de base desenvolvidos por outras empresas, como o Baichuan e o Qwen. A parte educacional é aberta em detalhe. O que esses modelos de base aprenderam antes do ajuste segue definido por quem os treinou.

É uma boa ilustração do que o Tiago chama de graus de abertura do código. Dá para baixar, rodar e adaptar o EduChat, e dá para saber com quais diálogos ele foi ajustado para a escola. Ainda assim, a definição mais exigente de abertura, que pede transparência sobre todos os dados de treinamento, não se cumpre inteira, porque uma parte da cadeia está fora do alcance de quem publicou o projeto.

Kiwix
Acesso offline a conteúdos da internet
Suíça

O Kiwix existe desde 2006 e, em 2018, ganhou uma associação sem fins lucrativos na Suíça para sustentá-lo. A ferramenta compacta sites inteiros em um único arquivo que pode ser lido sem conexão: a Wikipédia completa, palestras do TED, a biblioteca de livros em domínio público do Projeto Gutenberg. Funciona em celular e computador, e também em um pequeno servidor de baixo custo que distribui o conteúdo por rede local para uma sala de aula inteira.

Em 2023, a organização estimou mais de 10 milhões de usuários em mais de 220 países e territórios, número que ela mesma considera subestimado, já que não rastreia quem usa a ferramenta offline. Cerca de 80% dos leitores estão no Sul Global. O orçamento anual gira em torno de US$ 500 mil, para uma equipe de pouco mais de seis pessoas, e a maior parte vem de doações da Fundação Wikimedia. No Brasil, um estudo publicado pela UFRGS estima que a ferramenta poderia atender cerca de 70% das escolas com conectividade restrita ou inexistente.

O caso conversa com a pandemia que o Tiago acompanhou de perto, quando iniciativas como o AprendiZAP levavam conteúdo por onde outros caminhos não chegavam. E reforça o argumento sobre manutenção: meia dúzia de pessoas sustenta a infraestrutura que leva conhecimento offline a milhões. A parte mais cara do trabalho é manter tudo atualizado e funcionando em aparelhos antigos.