Em 2025, a Raspberry Pi Foundation publicou um documento de posição intitulado "Why kids still need to learn to code in the age of AI". A sua tese central está correta: ensinar as crianças a programar é, no fundo, ensiná-las a pensar com clareza, e uma ferramenta que escreve código por nós não elimina a necessidade de perceber o que faz um bom código. O argumento é válido, mas é modesto. A versão mais forte do argumento tem que ver com computação física, ou seja, código que tem de mover um motor, ler um sensor e sobreviver ao contacto com o mundo real.

O que dizia o documento e porque teve eco

A Fundação, que fabrica os pequenos computadores Raspberry Pi usados em salas de aula por todo o mundo, assinou uma posição simples: programar continua a ser uma competência fundamental para as crianças, mesmo agora que os sistemas de IA conseguem gerar código a pedido. Vale a pena sublinhá-lo porque a opinião contrária tornou-se comum nas salas de professores e à mesa de jantar. Se uma máquina consegue escrever o programa, pensa-se, para quê uma criança de dez anos aprender a fazê-lo.

A resposta honesta é que produzir texto com aspeto de código e compreender um sistema são duas competências diferentes. Uma criança que sabe dar instruções a uma IA mas não sabe ler o resultado não é programadora; é alguém que espera que a máquina tenha razão. O valor do documento está em dizê-lo com todas as letras num momento em que muitas escolas se interrogam em surdina se não deviam cortar a programação do horário.

O argumento habitual, na sua melhor forma

Reduzido ao essencial, o argumento aguenta-se bem.

• Ler vale mais do que escrever. A competência escassa num mundo com IA não é escrever código de raiz; é ler código desconhecido e julgar se está correto, se é seguro e se faz o que foi pedido. E isso só se aprende escrevendo antes muito código próprio.
• Depurar é pensar. Descobrir porque é que um programa faz a coisa errada é um hábito mental transferível. Formular uma hipótese, testá-la, ir estreitando. Essa competência sobrevive a qualquer linguagem em concreto.
• Um assistente precisa de um operador competente. As ferramentas de programação com IA são mais rápidas nas mãos de quem já sabe qual é o aspeto de uma boa solução. Entregue a mesma ferramenta a um principiante e ela produz disparates convictos que o principiante não consegue apanhar.

Nada disto é polémico. Também não chega inteiramente por si só, porque todos os pontos acima podem ser ensinados com um ecrã e um editor de texto — e é precisamente no ecrã que a IA é mais persuasiva e mais escorregadia.

A versão mais forte: fazer com que o código mova alguma coisa

Eis a extensão que o documento sugere mas não leva suficientemente longe. A forma mais resistente à IA de aprender a programar é fazer com que o código controle algo físico. Quando um programa se limita a escrever no ecrã, o retorno é brando. O resultado parece plausível e uma resposta errada dita com convicção é difícil de detetar. Quando esse mesmo programa devia fazer girar uma roda, piscar um LED num padrão ou parar um robô antes de ele cair da mesa, o retorno é honesto. Ou o robô se mexe, ou não. Não há maneira de alucinar até passar por cima de um motor que não roda.

É esta a vantagem discreta da computação física. Um grande modelo de linguagem consegue produzir uma explicação que soa certa sobre quase tudo. Com a leitura de um sensor não se discute. As crianças que trabalham com equipamento recebem verdade de terreno de graça, e a verdade de terreno é a única coisa que um assistente de IA não lhes consegue forjar. Aprendem a confiar mais no mundo do que no parágrafo convicto.

Porque é que isto importa nas salas de aula sul-africanas

Para as escolas do país, o que está em jogo é bem concreto. Os orçamentos são apertados, o tempo dos professores ainda mais, e há uma pressão real para correr atrás do que soa a moderno. Seria fácil ler o momento da IA como autorização para substituir a programação prática por umas aulas sobre como dar instruções a uma IA. Seria um erro, e caro, porque as crianças que só aprendem a dar instruções vão ficar com a versão mais superficial e mais substituível da competência.

A leitura melhor é aquela para que a Fundação aponta: continuar a ensinar programação a sério e ancorá-la em algo que a criança possa segurar. É também mais robusto do que um currículo que pressupõe uma IA na nuvem sempre ligada em todas as aulas. Uma placa a pilhas em cima da secretária continua a funcionar quando o Wi-Fi não funciona, o que conta num país onde o load shedding ainda interrompe o dia escolar.

O que fazer com isto

Se dirige uma sala de aula, um clube de programação ou uma casa onde é preciso decidir bem, fica uma lista curta.

• Manter a escrita, não saltar para as instruções à IA. As crianças devem escrever e depurar muito código próprio antes de um assistente de IA poder ajudar. O assistente é uma ferramenta elétrica para quem já domina as bases.
• Acrescentar um alvo físico. Escolha projetos em que o código comanda equipamento real, para que os erros apareçam como coisas que não se mexem em vez de respostas que só parecem erradas. Uma placa programável como o nosso sheenbot∞ dá esse ciclo de retorno imediato, e um conjunto de dez kits chega para um grupo pequeno.
• Usar a IA como explicadora, não como autora. É genuinamente útil para explicar uma mensagem de erro ou sugerir um passo seguinte. É um mau substituto para a criança fazer o pensamento.
• Ver ao vivo antes de se comprometer. Um projeto que funciona mesmo vale mais do que um período de teoria. Uma aula experimental na nossa academia da Cidade do Cabo chega para perceber se a criança se dá com aquilo.

Em resumo

A Raspberry Pi Foundation tem razão quando diz que as crianças continuam a precisar de programar na era da IA, mas o argumento é mais forte do que as competências de raciocínio só por si. A versão que vale a pena aproveitar é física: dê às crianças código que tem de mover algo real e estará a dar-lhes uma forma de compreensão que uma IA não lhes pode entregar nem consegue fingir. É essa a competência que continuará a valer a pena quando as ferramentas mudarem outra vez. Para mais sobre como pensamos estes temas, veja a nossa sala de imprensa.