Filtros de imagem e padronizações raciais
considerações sobre racismo algorítmico, realidade aumentada e ensino de língua inglesa
DOI :
https://doi.org/10.46230/lef.v17i3.16068Mots-clés :
filtros de imagem, inteligência artificial, realidade aumentada, racismo algorítmicoRésumé
O uso de filtros de imagem, potencializado por tecnologias de inteligência artificial (IA), tornou-se prática comum em redes sociais. Construídos com tecnologias de Realidade Aumentada (RA), esses filtros sobrepõem elementos digitais ao mundo físico em tempo real (Peddie, 2017) e, ao mesmo tempo em que entretêm, reforçam padrões estéticos excludentes (Noble, 2018). Ao favorecer traços embranquecidos, essas ferramentas podem afetar negativamente a autoestima de pessoas negras, produzindo formas de racismo algorítmico (Silva, 2020). Motivado pelo uso recorrente dessas tecnologias por estudantes negros, este artigo busca compreender como uma educação decolonial (Canagarajah, 1999; Josiowicz et al., 2025; Landulfo; Matos, 2022) pode contribuir para desconstruir estereótipos racistas reproduzidos por esses recursos. Para isso, desenvolvemos um ensaio autoetnográfico (Chang, 2008; Adams; Jones; Ellis, 2015; Silva, 2022), de abordagem qualitativa e natureza descritiva (Paiva, 2019), dialogando com nossas vivências pedagógicas e digitais. A sequência didática construída promoveu o debate sobre identidade racial e imagem, revelando que estudantes negros se sentem invisibilizados ou alterados por filtros que não reconhecem suas feições. Também identificamos que o uso crítico da língua inglesa, aliado à escuta sensível e à análise de códigos visuais, favorece a ressignificação dessas experiências. Concluímos que é por meio do diálogo, da representatividade e da problematização crítica que uma educação decolonial pode transformar a aula de língua inglesa em espaço de resistência, pertencimento e reconstrução identitária (Pinheiro, 2023).
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