Utilizar o reconhecimento facial para prever quais estudantes têm mais probabilidade de reprovar de ano, sem detalhar quais os critérios para se definir tal diagnóstico, é uma das funções identificadas e criticadas pelos pesquisadores que assinam o relatório Tecnologias de vigilância e educação: um mapeamento das políticas de reconhecimento facial em escolas públicas brasileiras, do InternetLab, um centro de pesquisa interdisciplinar que promove debates acadêmicos e a produção de conhecimento nas áreas de direito e tecnologia.
Para a coordenadora da área de Desigualdades e Identidades do InternetLab, Clarice Tavares, as empresas que oferecem o serviço às escolas devem trabalhar a partir de estereótipos. “É um pouco difícil não pensar que isso não esteja associado a essa predição sobre quem tem mais tendência a ser reprovado na escola ou cometerem atos que reprovam na escola a questões mais estruturais, como raça, classe e gênero. Como essas tecnologias são construídas também para prever possíveis ações, isso é um pouco preocupante, principalmente quando se fala em crianças e adolescentes, que são populações que precisam ser mais protegidas ainda”, disse.
O modo como os autores do relatório chegaram aos projetos implementados nas escolas já indica um problema, a falta de transparência. Eles tomaram conhecimento das ações a partir de notícias, sites de prefeituras e governos estaduais, portal da transparência, entrevistas com gestores e, algumas vezes, em respostas a solicitações apresentadas com base na Lei de Acesso à Informação (LAI).
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