Quem são os ganhadores da maior competição internacional de EdTechs?

A Tools Competition distribuiu anualmente milhões de dólares após selecionar dentre centenas de EdTechs, aquelas que considera com maior potencial de impacto positivo na sociedade

A competição foi criada em meio à pandemia da Covid19 ao reconhecer que a adoção massiva de ferramentas de tecnologia educacional não era acompanhada de evidências sobre o que realmente funciona

Desde lá, foram 170 organizações premiadas de 53 países em diferentes níveis de maturidades

O que diferencia essa competição, além de sua magnitude, é o foco em Engenharia de Aprendizagem, ou Learning Engineering, 

Esse campo reúne ciência de aprendizagem, de dados, computação e engenharia para criar soluções para desafios concretos do campo educacional

Apesar de suas origens remontarem a décadas atrás, mais recentemente começou a ter mais força e a Tools Competition busca também projetar suas contribuições

No EdTech da Semana de hoje conversamos com Kumar Garg, Vice Presidente de Parcerias da Schimidt Futures 

Sua experiência vai do setor jurídico ao filantrópico passando até mesmo pelo Escritório de Política e Ciência e Tecnologia da Casa Branca durante o governo Obama

Em nossa conversa aprofundamos na relevância de competições como essa, falamos mais sobre o campo de Learning Engineering e exploramos casos de sucesso da competição

E claro, trazemos alguns dos principais campeões do ano! Incluindo para nosso orgulho, inovadores brasileiros!

1. Conte-nos sobre sua trajetória até chegar ao cargo atual.

Ao longo da minha carreira, sempre me interessei por como enfrentar grandes problemas. Esse interesse surgiu durante meu trabalho na política e, mais tarde, se traduziu na busca por formas de usar ciência e tecnologia para gerar impacto.

Minha primeira experiência significativa na área da educação foi pelo lado jurídico e da incidência política, trabalhando com famílias e estudantes que buscavam acesso a melhores oportunidades. Durante a faculdade de Direito, participei de uma iniciativa para contestar a fórmula de financiamento das escolas públicas em Connecticut, que desfavorecia comunidades de baixa renda. Passei bastante tempo entrevistando pais, gestores escolares e lideranças educacionais. Esse trabalho oferece uma visão muito concreta de onde o sistema falha e de quanto talento desperdiçamos quando estudantes não recebem o apoio de que precisam.

Mais tarde, ao ingressar no Escritório de Política de Ciência e Tecnologia da Casa Branca (Office of Science and Technology Policy), durante o governo Obama, tive a oportunidade de trabalhar com um conjunto muito diverso de especialistas em ciência e tecnologia. Era um trabalho que conectava políticas públicas, filantropia, educação e indústria. Naquele período, buscamos ampliar o interesse dos estudantes por STEM, preparar mais professores para ensinar essas disciplinas e alinhar diferentes instituições em torno dessa prioridade nacional. Iniciativas como o Educate to Innovate, o Computer Science for All, a White House Science Fair e o esforço para ampliar o número de professores de STEM fizeram parte dessa agenda. A principal lição que levo dessa experiência é que resolver problemas ambiciosos exige muito mais do que boas ideias. Exige reunir as pessoas, os recursos e as instituições certas em torno de um objetivo comum.

Levei essa mesma perspectiva para o trabalho de ajudar Eric Schmidt a estruturar sua atuação filantrópica e, posteriormente, para a Renaissance Philanthropy. Vi ali uma oportunidade de mostrar como a filantropia pode desempenhar um papel muito mais ambicioso na promoção da inovação, especialmente ao apostar cedo em ideias com potencial de gerar impactos desproporcionais.

Hoje, na Renaissance Philanthropy, ajudamos filantropos a desenvolver iniciativas ambiciosas e de alto potencial nas áreas de ciência, tecnologia e educação. Fazemos isso por meio de consultoria filantrópica, da identificação de ideias promissoras e da incubação de novas iniciativas e fundos orientados por teses voltados a grandes desafios públicos.

2. Por que a Renaissance Philanthropy criou a Tools Competition?

A Tools Competition nasceu em um momento de grande urgência. Durante a pandemia de COVID-19, as escolas passaram a recorrer à tecnologia em uma escala sem precedentes, muitas vezes porque não havia outra alternativa. Os estudantes enfrentavam enormes perdas de aprendizagem, enquanto o setor carecia de evidências sólidas sobre quais ferramentas realmente produziam resultados. A tecnologia educacional crescia rapidamente, mas os mecanismos para testar, aperfeiçoar e escalar soluções eficazes não evoluíam no mesmo ritmo.

A competição foi criada justamente para responder a essa lacuna. Desde o início, incorporamos os princípios da Engenharia da Aprendizagem (Learning Engineering) ao seu desenho. Queríamos apoiar ferramentas baseadas em evidências que respondessem a necessidades reais de aprendizagem e ajudassem o campo a compreender o que funciona, para quais estudantes e em quais contextos.

Desde então, a iniciativa cresceu consideravelmente e, até onde sabemos, tornou-se a maior competição de tecnologia educacional do mundo. Hoje, funciona como um importante motor de inovação em pesquisa e desenvolvimento educacional, oferecendo uma visão privilegiada do que está acontecendo na tecnologia para educação em escala global. Até o momento, já premiou mais de 170 equipes de 53 países.

Uma das características mais importantes do modelo é reduzir as barreiras de entrada para inovadores. Competições de grande escala conseguem identificar ideias e talentos que frequentemente escapam dos mecanismos tradicionais de financiamento: equipes em estágio inicial, pesquisadores, empreendedores e profissionais que estão muito próximos dos problemas que tentam resolver. Como muitos desses grupos ainda estão no início de sua trajetória, combinamos financiamento com feedback qualificado e apoio à implementação, aumentando as chances de que boas ideias consigam se consolidar.

A competição também opera em um modelo de cofinanciamento, que permite que diferentes lideranças filantrópicas tragam suas próprias prioridades, ao mesmo tempo em que acompanham o surgimento de novos talentos técnicos e necessidades emergentes do campo.

3. O que é exatamente Learning Engineering e por que ela é importante?

Historicamente, a educação sempre dispôs de poucos dados e evoluiu lentamente na compreensão do que realmente funciona. Durante muito tempo, desenvolvedores buscaram uma espécie de solução definitiva, em vez de aprimorar continuamente estratégias e ferramentas por meio de ciclos sucessivos de melhoria.

A Engenharia da Aprendizagem (Learning Engineering) reúne ciência da aprendizagem, ciência de dados, tecnologia e a experiência prática de educadores para tornar esse processo muito mais sistemático. A abordagem parte de um desafio real de aprendizagem, envolve professores e estudantes desde o desenho da solução, coleta dados relevantes de maneira responsável e promove ciclos rápidos de experimentação e melhoria contínua.

Essa abordagem se torna ainda mais importante diante da velocidade com que a inteligência artificial está avançando. Ao priorizar a melhoria contínua baseada em evidências, conseguimos desenvolver ferramentas capazes de evoluir à medida que surgem novos conhecimentos e novas possibilidades tecnológicas.

4. Quais são alguns dos casos de maior sucesso de vencedores da competição após receberem recursos e apoio?

Alguns exemplos se destacam porque mostram equipes que conseguiram transformar ideias promissoras em soluções amplamente utilizadas, ao mesmo tempo em que construíram evidências robustas sobre sua eficácia.

Um deles é o Smart Paper. A equipe utiliza inteligência artificial para extrair dados de aprendizagem que sempre existiram, mas permaneceram presos ao papel. No estado de Rajasthan, na Índia, a plataforma corrigiu mais de 10 mil provas manuscritas de 2.500 estudantes distribuídos por 55 escolas públicas. Além disso, já é utilizada para corrigir avaliações de múltipla escolha em cerca de 65 mil escolas de ensino fundamental. Mais do que automatizar correções, o Smart Paper identifica padrões de erro, detecta concepções equivocadas recorrentes e ajuda professores a compreender como seus alunos estão pensando em uma escala praticamente impossível de alcançar manualmente.

Outro exemplo é o Barbershop Books. A iniciativa surgiu a partir de uma ideia simples: criar espaços de leitura em barbearias e capacitar barbeiros para incentivar crianças, especialmente meninos negros, a desenvolverem o hábito da leitura. Atualmente, o programa alcança mais de 15 mil crianças por ano em mais de 260 barbearias. Com apoio da competição, a organização desenvolveu a plataforma digital Reading So Lit, que ajuda estudantes da educação infantil ao 5º ano a descobrir seus interesses de leitura e oferece aos professores informações mais ricas sobre identidade leitora, motivação e preferências dos alunos. Desde então, o projeto ganhou projeção nacional, foi reconhecido pelo CNN Heroes, estabeleceu uma parceria com a NFL em torno do Super Bowl e recebeu apoio adicional da NewSchools para continuar desenvolvendo e avaliando a plataforma.

Um terceiro caso é o TOY8, que transforma a triagem do desenvolvimento infantil em uma experiência próxima de uma brincadeira. Crianças de 3 a 5 anos realizam uma breve atividade em um smartphone, complementada por um questionário respondido pelos pais, permitindo identificar possíveis necessidades relacionadas à cognição, linguagem, habilidades motoras e desenvolvimento socioemocional. Desde que venceu a Tools Competition, o TOY8 acumulou evidências importantes sobre a eficácia do modelo, incluindo estudos de validação na Malásia que demonstram boa aceitação pelas famílias e resultados promissores na identificação de atrasos no desenvolvimento. Até hoje, a equipe já coletou mais de 15 mil registros de triagem, um avanço especialmente relevante em contextos onde o acesso a especialistas é limitado.

5. Havia alguma hipótese forte antes da criação da competição que mudou com o que vocês descobriram ao longo do caminho?

Em grande medida, a Tools Competition reforçou hipóteses que eu já tinha. Recursos financeiros e boas ideias não são os únicos fatores limitantes. A capacidade técnica talvez seja um gargalo tão importante quanto.

O setor educacional precisa de mais equipes capazes de acompanhar a velocidade das transformações tecnológicas, especialmente diante dos avanços recentes da inteligência artificial. Construir ferramentas de aprendizagem realmente úteis exige muito mais do que conhecimento técnico geral. É necessário reunir competências em ciência da aprendizagem, ciência de dados, desenvolvimento de produtos, produção de evidências e compreensão do funcionamento cotidiano de escolas e universidades. Encontrar profissionais que consigam integrar esse conjunto de habilidades continua sendo um grande desafio.

Essa constatação passou a influenciar outras iniciativas da Renaissance Philanthropy além da própria competição. É uma das razões pelas quais apoiamos programas voltados ao desenvolvimento de talentos, como o LEVI e o STEP-AI, que buscam ampliar a capacidade técnica e de pesquisa disponível para a educação. A competição deixou claro que, se queremos ferramentas educacionais melhores, também precisamos investir na formação das pessoas capazes de construí-las.

Também aprendemos que a competição pode fazer muito mais do que identificar ferramentas promissoras. Como acompanhamos centenas de equipes e ideias todos os anos, passamos a ter uma visão muito mais clara sobre para onde o campo está caminhando e onde ainda existem lacunas importantes.

Isso transformou nossa forma de atuar. Passamos a oferecer mais feedback às equipes, ampliamos o suporte técnico e criamos trilhas específicas para responder às necessidades que identificamos. Um exemplo é a trilha Datasets for Education Innovation, criada para enfrentar a escassez de infraestrutura compartilhada de dados que sustente pesquisas e o desenvolvimento responsável de soluções baseadas em IA. Outro exemplo é nosso trabalho em salvaguardas para inteligência artificial. À medida que as ferramentas educacionais se tornam mais poderosas, percebemos a necessidade de oferecer orientações mais robustas para seu desenvolvimento e uso responsável. Publicações como Building Better AI for Learning nos ajudam a compartilhar esses aprendizados com financiadores, pesquisadores, desenvolvedores e lideranças educacionais.

Hoje, a competição se tornou muito mais do que um mecanismo de financiamento de ferramentas individuais. Ela passou a funcionar como uma plataforma de fortalecimento de todo o ecossistema de inovação em educação.

Edtechs

Smart Paper

Correção automática de provas manuscritas em escolas públicas

Índia

Smart Paper – AI for Paper Assessments by EdOptimize  

Desenvolvido pela Playpower Labs, empresa indiana sediada em Gandhinagar, no estado de Gujarat, o Smart Paper usa visão computacional e reconhecimento de escrita à mão para digitalizar e corrigir atividades feitas no papel. A premissa que orienta o produto é que os dados mais ricos sobre aprendizagem nunca estiveram nas plataformas digitais, e sim nos cadernos e folhas de exercício que já circulam em toda sala de aula.

O sistema foi desenhado para funcionar com os aparelhos que existem, escaneando folhas de resposta em celulares de baixo custo em áreas remotas. Hoje opera em cerca de 65 mil escolas públicas do estado de Rajastão, alcançando mais de 4,7 milhões de estudantes e 237 mil professores, segundo levantamento da Unesco, que selecionou a ferramenta como referência em avaliação de aprendizagem apoiada por IA.

Em Jodhpur, no mesmo estado, uma prova de conceito corrigiu mais de 10 mil provas manuscritas de 2.500 estudantes em 55 escolas públicas, com 300 professores envolvidos. Nessa etapa a IA deixa de apenas atribuir nota e passa a analisar o raciocínio do estudante, identificando erros recorrentes e concepções equivocadas em escala inviável manualmente.

O Smart Paper venceu a Tools Competition duas vezes, em 2021 e em 2022, esta última no nível Transform.

AIED-Unplugged Dataset

Banco aberto de respostas manuscritas de estudantes de escolas públicas

Brasil

Centro de inovação e conhecimento CESAR: educação e ventures  

O AIED-Unplugged é um projeto do CESAR, instituto de inovação sediado no Porto Digital, no Recife, fundado em 1996. A proposta é reunir cerca de 100 mil respostas manuscritas de estudantes da educação básica da rede pública brasileira e transformar esse volume em um conjunto de dados estruturado e aberto, voltado a treinar modelos de correção automática, geração de feedback e reconhecimento de escrita à mão.

O recorte é deliberado. A linha de pesquisa AIED Unplugged, conduzida por pesquisadores brasileiros, parte do princípio de que a IA aplicada à educação precisa funcionar sem internet estável e em dispositivos baratos, condição real da maioria das escolas do país. Em implementações anteriores dessa linha, 8.238 escolas adotaram soluções do tipo, alcançando 164.545 estudantes.

O CESAR foi selecionado entre mais de 1.400 inscrições e recebeu US$ 100 mil. A meta declarada é construir o maior banco aberto de atividades manuscritas em português, o que colocaria o Brasil na posição de fornecedor de infraestrutura de dados, e não apenas de consumidor de modelos treinados em outras línguas e outras caligrafias.

Siyavula Maths & Science Practice

Prática adaptativa de matemática e ciências em celulares básicos

África do Sul

Support Math & Science Education | Siyavula Foundation  

A Siyavula nasceu como projeto de livros didáticos abertos na África do Sul e foi desdobrada em empresa com apoio da Shuttleworth Foundation e do grupo PSG. A operação sem fins lucrativos combina livros abertos de matemática, física e química com um sistema de prática adaptativa desenhado para rodar em aparelhos simples.

A decisão técnica que sustenta a escala é o acesso sem consumo de dados, negociado com as operadoras de telefonia do país, de modo que o estudante pratique sem gastar crédito. Cerca de 1,6 milhão de estudantes acessam os livros e mais de 400 mil usam a plataforma de prática, com currículo adaptado também para Nigéria e Ruanda.

Venceu no nível Transform, com US$ 300 mil, faixa reservada a plataformas com mais de 10 mil usuários.

autista, TDAH e alterações de fala, populações cujos padrões de voz costumam ficar de fora dos modelos comerciais de reconhecimento.

Venceu no nível Transform, com US$ 300 mil.

Navvy

NavegaçAmira Inclusive Reading Coach

Tutor de leitura por voz estendido a crianças autistas e com TDAH

EUA

Amira: AI for Teachers and Educators  

A Amira Learning nasceu de cerca de três décadas de pesquisa da Universidade Carnegie Mellon sobre tutores que escutam a criança ler em voz alta, corrigem no momento do erro e escolhem a intervenção conforme o tipo de tropeço. A empresa foi fundada por lideranças de pesquisa e desenvolvimento vindas da Renaissance Learning e captou US$ 5 milhões em rodada série A liderada pela Owl Ventures.

O projeto premiado é uma extensão do produto existente. Em parceria com o Children’s Hospital of Philadelphia e com o centro de dados linguísticos da Universidade da Pensilvânia, a Amira vai treinar o sistema para reconhecer e apoiar a leitura de crianças com transtorno do espectroão de benefícios públicos para estudantes universitários

EUA

SBNC | Helping Students Access SNAP & Basic Needs

A Navvy é desenvolvida pela Student Basic Needs Coalition, organização americana voltada à insegurança alimentar e habitacional na população universitária. A plataforma identifica a quais programas públicos o estudante tem direito, incluindo auxílio alimentação e cobertura de saúde, e o conduz pelo processo de solicitação com apoio de pares que já passaram pelo mesmo caminho.

Ela ataca a evasão pela porta material, partindo do diagnóstico de que estudante com fome abandona o curso independentemente da qualidade da aula.

Venceu no nível Transform, com US$ 300 mil.

Lab-on-a-Book 

Laboratório de química de custo ultrabaixo com apoio de IA

EUA/BR

Teachers College – Columbia University

Desenvolvido no Teachers College da Universidade Columbia por uma equipe que atua entre Brasil e Estados Unidos, o Lab-on-a-Book permite que estudantes realizem experimentos reais de química com materiais de custo muito baixo, acompanhados por um assistente de IA que orienta a execução e ajuda a interpretar os resultados.

O problema que ataca é reconhecível em qualquer rede pública. A ausência de laboratório é a razão mais comum para que o ensino de ciências se transforme em aula expositiva sobre ciências. A proposta viabiliza o experimento físico dentro do orçamento da escola, em vez de substituí-lo por simulação de tela.

Venceu no nível Catalyst, com US$ 50 mil.

¡A Leer en Vivo! 

Plataforma de fluência leitora em espanhol por leitura oral

Argentina

Ticmas | Acompañamos el aprendizaje en cada etapa de la vida | Plataforma educativa  

A ¡A Leer en Vivo! é um produto da Ticmas, empresa argentina do Grupo Vi-Da que opera em boa parte da América Latina, atendendo tanto escolas privadas quanto secretarias e ministérios de educação. A plataforma trabalha fluência e compreensão em espanhol a partir da leitura em voz alta, ajustando de forma adaptativa o que vem em seguida conforme o desempenho do estudante.

O projeto premiado prevê operação em quatro países: México, Colômbia, Equador e Argentina. A escolha da leitura oral como principal fonte de dados coloca a ferramenta na mesma família técnica da Amira e das soluções de fluência em hindi e em línguas africanas premiadas em ciclos anteriores, sinal de que reconhecimento de voz aplicado à alfabetização virou frente global.

Venceu no nível Growth, com US$ 150 mil.

SmartCoach Assess 

Avaliação de leitura offline em smartphone para professores

Reino Unido/Gana

Inspiring Teachers | Home  

O SmartCoach Assess é desenvolvido pela Inspiring Teachers, organização que atua em Gana, Uganda, África do Sul e Reino Unido. O aplicativo funciona primeiro offline e sincroniza depois, permitindo que o professor faça a checagem individual de leitura de cada criança, registre o resultado e acompanhe a evolução ao longo do ano letivo.

A ferramenta é parte de um programa mais amplo que inclui guias de aula, cadernos do estudante e painéis para que diretores acompanhem o trabalho de coaching dentro da escola. A equipe vem preparando seus instrumentos de coleta para um ensaio controlado randomizado, o que a coloca entre as organizações que tratam avaliação de impacto como parte do produto, e não como relatório posterior.

Venceu no nível Growth, com US$ 150 mil.

Barbershop Books 

Espaços de leitura em barbearias e plataforma de identidade leitora

Barbershop Books – We’re helping the babies read!  

EUA

A Barbershop Books é uma organização sem fins lucrativos criada em 2013 em Nova York por Alvin Irby, professor de educação infantil que teve a ideia ao perceber um aluno seu da primeira série entediado na cadeira do barbeiro, sem nada para ler. O modelo é direto: instalar pequenas estantes infantis em barbearias e formar barbeiros para incentivar a leitura, com foco em meninos negros. O programa atende hoje mais de 15 mil crianças por ano em mais de 260 barbearias.

Com o prêmio de nível Catalyst da Tools Competition de 2023, no valor de US$ 50 mil, a organização desenvolveu a Reading So Lit, plataforma web para estudantes da educação infantil ao 5º ano. Em vez de medir déficit, a ferramenta mapeia interesses, preferências e hábitos, entregando ao professor um retrato de identidade leitora, motivação e engajamento.

Depois disso, Irby foi reconhecido como CNN Hero, a organização firmou parceria com a NFL em torno do Super Bowl e a plataforma passou a receber apoio da NewSchools Venture Fund para seguir no desenvolvimento e na avaliação.

TOY8 

Triagem de desenvolvimento infantil por smartphone

Malásia/Japão

TOY8 │ Ending developmental disparities  

Desenvolvido pela Toybox Creations and Technology, da Malásia, o TOY8 transforma a triagem de desenvolvimento de crianças de 3 a 5 anos em uma atividade curta que a própria criança faz no celular, complementada por um questionário respondido pelos pais. A ferramenta foi criada por um ex-desenvolvedor de jogos da Nintendo e existe em malaio e inglês.

O interesse do caso está na evidência. Um estudo de caso-controle em Sarawak comparou o TOY8 ao Griffiths III, escala de referência internacional, com 127 crianças. A ferramenta apresentou alta sensibilidade para detecção de atrasos de aprendizagem, com boa discriminação nos domínios cognitivo, de linguagem e de motricidade fina, mas desempenho mais fraco em motricidade ampla. Entre os pais, 98,4% consideraram o uso fácil e 96,9% consideraram a ferramenta aceitável.

É o primeiro instrumento digital de triagem de desenvolvimento validado na Malásia. A equipe já acumulou mais de 15 mil registros, número relevante em contextos onde o acesso a especialistas em desenvolvimento infantil é escasso.

FUNKE SENSE LAB 

Kits de ciências com realidade aumentada e guia por áudio

Quênia

FunKe Science Home  

Parceria entre a FunKe Science Limited e a Learning Differently, ambas do Quênia, o FunKe Sense Lab combina kits físicos de experimentos com camadas de realidade aumentada, visualizações em 3D e orientação por voz. O público são crianças que travam com instrução baseada em texto, seja por dificuldade de leitura, seja por neurodivergência.

A lógica é retirar o texto do lugar de porta de entrada da ciência. Em vez de ler o roteiro do experimento, o estudante ouve a instrução, manipula o material e vê a representação tridimensional do fenômeno que está produzindo com as próprias mãos.

Venceu no nível Catalyst com US$ 50 mil, e é o projeto que reúne com mais clareza as duas prioridades novas do ciclo de 2026, acessibilidade desde a concepção e estímulo à curiosidade científica.