Mais de 65% dos professores brasileiros dizem já ter sofrido alguma forma de agressão na sala de aula ou ambiente escolar, diz pesquisa. Professores relatam à BBC cotidiano de ameaças e violências verbais, físicas e institucionais.
O que acontece quando a maioria faz uso de uma IA para realizar suas atividades laborais? E, no caso dos estudantes, quando os trabalhos passam a ser produzidos com o apoio de uma IA generativa? Luciano Sathler É PhD em administração pela USP e membro do Conselho Deliberativo do CNPq e do Conselho Estadual de Educação de Minas Gerais As diferentes aplicações de Inteligência Artificial (IA) generativa são capazes de criar novos conteúdos em texto, imagens, áudios, vídeos e códigos para software. Por se tratar de um tipo de tecnologia de uso geral, a IA tende a ser utilizada para remodelar vários setores da economia, com impactos políticos e sociais, assim como aconteceu com a adoção da máquina a vapor, da eletricidade e da informática. Pesquisas recentes demonstram que a IA generativa aumenta a qualidade e a eficiência da produção de atividades típicas dos trabalhadores de colarinho branco, aqueles que exercem funções administrativas e gerenciais nos escritórios. Também traz maior produtividade nas relações de suporte ao cliente, acelera tarefas de programação e aprimora mensagens de persuasão para o marketing. O revólver patenteado pelo americano Samuel Colt, em 1835, ficou conhecido como o "grande equalizador". A facilidade do seu manuseio e a possibilidade de atirar várias vezes sem precisar recarregar a cada disparo foram inovações tecnológicas que ampliaram a possibilidade individual de ter um grande potencial destrutivo em mãos, mesmo para os que tinham menor força física e costumavam levar desvantagem nos conflitos anteriores. À época, ficou famosa a frase: Abraham Lincoln tornou todos os homens livres, mas Samuel Colt os tornou iguais. Não fazemos aqui uma apologia às armas. A alegoria que usamos é apenas para ressaltar a necessidade de investir na formação de pessoas que sejam capazes de usar a IA generativa de forma crítica, criativa e que gerem resultados humanamente enriquecidos. Para não se tornarem vítimas das mudanças que sobrevirão no mundo do trabalho. A IA generativa é um meio viável para equalizar talentos humanos, pois pessoas com menor repertório cultural, científico ou profissional serão capazes de apresentar resultados melhores se souberem fazer bom uso de uma biblioteca de prompts. Novidade e originalidade tornam-se fenômenos raros e mais bem remunerados. A disseminação da IA generativa tende a diminuir a diversidade, reduz a heterogeneidade das respostas e, consequentemente, ameaça a criatividade. Maior padronização tem a ver com a automação do processo. Um resultado que seja interessante, engraçado ou que chama atenção pela qualidade acima da média vai passar a ser algo presente somente a partir daqueles que tiverem capacidade de ir além do que as máquinas são capazes de entregar. No caso dos estudantes, a avaliação da aprendizagem precisa ser rápida e seriamente revista. A utilização da IA generativa extrapola os conceitos usualmente associados ao plágio, pois os produtos são inéditos – ainda que venham de uma bricolagem semântica gerada por algoritmos. Os relatos dos professores é que os resultados melhoram, mas não há convicção de que a aprendizagem realmente aconteceu, com uma tendência à uniformização do que é apresentado pelos discentes. Toda Instituição Educacional terá as suas próprias IAs generativas. Assim como todos os professores e estudantes. Estarão disponíveis nos telefones celulares, computadores e até mesmo nos aparelhos de TV. É um novo conjunto de ferramentas de produtividade. Portanto, o desafio da diferenciação passa a ser ainda mais fundamental diante desse novo "grande equalizador". Se há mantenedores ou investidores sonhando com a completa substituição dos professores por alguma IA já encontramos pesquisas que demonstram que o uso intensivo da Inteligência Artificial leva muitos estudantes a reduzirem suas interações sociais formais ao usar essas ferramentas. As evidências apontam que, embora os chatbots de IA projetados para fornecimento de informações possam estar associados ao desempenho do aluno, quando o suporte social, bem-estar psicológico, solidão e senso de pertencimento são considerados, isso tem um efeito negativo, com impactos piores no sucesso, bem-estar e retenção do estudante. Para não cair na vala comum e correr o risco de ser ameaçado por quem faz uso intensivo da IA será necessário se diferenciar a partir das experiências dentro e fora da sala de aula – online ou presencial; humanizar as relações de ensino-aprendizagem; implementar metodologias que privilegiem o protagonismo dos estudantes e fortaleçam o papel do docente no processo; usar a microcertificação para registrar e ressaltar competências desenvolvidas de forma diferenciada, tanto nas hard quanto soft skills; e, principalmente, estabelecer um vínculo de confiança e suporte ao discente que o acompanhe pela vida afora – ninguém mais pode se dar ao luxo de ter ex-alunos. Atenção: esse artigo foi exclusivamente escrito por um ser humano. O editor, Michael França, pede para que cada participante do espaço "Políticas e Justiça" da Folha sugira uma música aos leitores. Nesse texto, a escolhida por Luciano Sathler foi "O Ateneu" de Milton Nascimento.
Para membras de Congregação das Irmãs de São José da Paz, usar participação como acionista para cobrar responsabilidade de grandes empresas é 'seguir o caminho de Jesus'.
Observou-se um aumento impressionante no uso de IA em 2026, e o crescimento no consumo de tokens superou amplamente a redução do custo por token.
As principais empresas do mundo que utilizam IA implementaram "rankings de consumo de tokens" para tentar fazer com que seus funcionários obtivessem o máximo possível de ganho de produtividade a partir dos modelos mais avançados.
Trilhões — e por vezes quadrilhões — de tokens foram consumidos nos últimos meses, principalmente em "uso de agentes", ou seja, por sistemas capazes de realizar tarefas automaticamente.
O problema é que isso gerou contas astronômicas, a ponto de muitas dessas empresas começarem a racionar o uso desses modelos.
Isso é importante. Pode indicar que existem limites para a quantidade de trabalho que pode ser automatizada. Os trabalhadores virtuais podem acabar saindo mais caros do que os humanos.
Tudo depende da tarefa. Um fator a ser observado, no entanto, é que muitas empresas — inclusive as ocidentais — estão migrando para formas de IA muito mais baratas, derivadas de modelos chineses disponibilizados gratuitamente no mercado.
Há muita incerteza nesse cenário, mas algumas tendências já são claras.
Então, sem mais delongas, apresentemos nossa escala. Ela foi modelada com base na Escala de Dureza de Mohs, amplamente utilizada em mineralogia e áreas afins, que até começarmos a trabalhar em nossa própria variante, vínhamos erroneamente chamando de "Escala de Dureza de Moe". Em 1812, o naturalista alemão Friedrich Mohs criou esse sistema ordinal qualitativo, com diamantes em 10 e talco em 1, observando quais minerais podiam riscar quais outros e quais outros podiam riscar por sua vez. Não haverá riscos em nossa escala, e a ordem será do mais baixo para o mais alto, começando, diferentemente da escala de Mohs, em zero.
Então:
0 — Você realmente vive em uma caverna, ou encontrou alguma outra maneira de levar sua vida completamente desconectada da internet ou de qualquer mídia que transmita indiretamente hábitos de linguagem formados na internet. Se esse for o seu caso, paradoxalmente, isso também não pode ser verdade, já que, por definição, você não poderia estar lendo isto.
1 — Você nunca sequer abriu o ChatGPT, Claude, etc., mas vive em sociedade como todos nós, envia e recebe e-mails, obtém notícias de fontes como o New York Times , ocasionalmente posta no Facebook, Instagram ou TikTok e, quase certamente, interage com bastante regularidade com pessoas que usam LLMs disponíveis comercialmente.
2 — Ocasionalmente, você usa o ChatGPT para tarefas específicas, como descobrir como funciona o sistema de guarda-volumes da estação de trem de Düsseldorf, mas nunca com a intenção de compartilhar com outras pessoas, em seu próprio nome, qualquer informação que o LLM lhe forneça. Com o tempo, porém, você começa a perceber novas idiossincrasias em seus próprios hábitos de expressão. Você pode se pegar escrevendo sobre algum fenômeno, processo ou fato histórico que “não há nada de misterioso” nele, mesmo que ninguém tenha sugerido que haja algo de misterioso, e não haja motivo algum para supor que haja, assim como você pode ter lido alguns dias antes que “não há nada de misterioso” nos armários da estação de trem.
3 — Às vezes, você usa seus LLMs para tarefas de escrita "inúteis", aquelas que você preferiria não ter que fazer e que considera "inferiores" na medida em que não envolvem suas faculdades criativas ou seu estilo pessoal — ou seja, praticamente todos os e-mails de trabalho, por exemplo, ou planos de aula, ou orçamentos de propostas de financiamento. Ocasionalmente, você se lembra de uma época anterior em que considerava importante se expressar com cuidado e sinceridade, mesmo em tarefas como essas, e se pergunta se a fronteira que você buscou estabelecer entre essas tarefas inúteis, por um lado, e suas tarefas significativas, por outro, é realmente tão impermeável quanto você esperava.
4 — Ocasionalmente, você mantém longas conversas com mestres em direito sobre tópicos de seu interesse, como, por exemplo, o que Claude Debussy teria dito se você voltasse no tempo e tocasse A Love Supreme (1964), de John Coltrane, para ele. Você aprende todo tipo de coisa sobre composição modal e assim por diante nesse processo — ou pelo menos pensa que aprende, mesmo sabendo teoricamente que tudo o que o mestre lhe disse não passa de um palpite sem fundamento. Alguns dias depois, você está escrevendo um ensaio no Substack sobre, entre outras coisas, a evolução do jazz para uma forma de arte elevada no período pós-guerra. Você tenta suprimir qualquer lembrança do diálogo anterior, sabendo que se tratava de informação não verificada e que nenhum escritor sério se contentaria com isso. Mas é difícil suprimir completamente todos os pensamentos e especulações instigantes que o diálogo despertou em você, e inevitavelmente alguns traços das ideias exploradas, se não da linguagem artificial usada para explorá-las, acabam aparecendo no que você escreve sob seu próprio nome.
5 — Quando você escrevia ficção envolvendo, digamos, o terceiro melhor time de basquete feminino da Letônia, e precisava dar um nome a uma das jogadoras, você consultava o artigo da Wikipédia sobre, digamos, a seleção feminina de vôlei da Letônia ; pegava o primeiro nome de uma jogadora, o sobrenome de outra, e considerava essa parte do trabalho concluída. Agora você vai para o seu mestrado em Direito e escreve: “Dê-me dez nomes plausíveis de jogadoras de basquete da Letônia”, e escolhe o seu favorito dentre eles.
6 — Você faz o tipo de coisa descrita nos itens 3 a 5 acima e, além disso, às vezes consulta LLMs para adicionar ornamentos ou nuances a uma frase publicada em seu próprio nome. Por exemplo, você consulta o ChatGPT sobre o tipo de papel que Madame de Sévigné usava e, em vez de escrever que ela “colocava penas no papel”, escreve que ela “colocava penas em papel de trapo ”. Você sabe que poderia ter obtido essa informação por outros meios, mas também se considera capaz de julgar com bastante confiança que os dados de treinamento dos LLMs incluem informações bastante confiáveis sobre a história da fabricação de papel. Você tem a forte impressão de que seu julgamento de verossimilhança é algo como o julgamento de um especialista em sexagem de galinhas, para usar um exemplo clássico da filosofia da ciência. Você sente algo como uma certeza moral de que uma leitura adicional de fontes confiáveis apenas confirmaria o que acabou de ouvir do LLM e, de qualquer forma, os riscos são baixos e é improvável que você seja questionado, então pode muito bem prosseguir.
7 — Você adora criar suas próprias frases e parágrafos, mas acha o processo final de revisão e aprimoramento tedioso e, além disso, tem tantos compromissos que simplesmente não é mais viável fazer essa parte sozinho. (Costumava ser viável, mas, por algum motivo, não é mais.) Então, você passa seu texto pela máquina com a seguinte mensagem: “Identifique quaisquer erros gramaticais graves ou inadequações estilísticas”. Você analisa os problemas apontados um a um e incorpora as alterações recomendadas conforme achar melhor.
8 — Você escreveu um livro que precisa de alguns parágrafos impactantes, sintetizando toda a argumentação e todos os temas recorrentes, para uma conclusão. Você está exausto e simplesmente não consegue mais produzir palavras, então envia o arquivo, pede à máquina para analisá-lo e gerar alguns parágrafos para você. Você escreveu o livro em inglês, mas também é fluente em norueguês, então pede à máquina que lhe forneça os parágrafos neste último idioma. Uma vez em mãos, você os traduz livremente para o inglês e, quanto mais avança, mais livremente se sente traduzindo, à medida que o próprio texto desperta suas ideias e lhe lembra que, afinal, você tem algo próprio a dizer. A versão final, que você publica sob seu próprio nome, tem um LLM como origem causal, mas a sequência causal é essencialmente impossível de rastrear e a linguagem é essencialmente sua. Você usou um LLM como "fermento inicial", por assim dizer.
9 — Você adora seu trabalho como escritor de livros de não ficção e palestrante, mas detesta a parte em que também precisa fornecer os paratextos usuais: resumos, textos para catálogo, todos os tipos de prefácios e assim por diante. Então, você mesmo faz o trabalho “significativo”, mas recorre a um software de gestão de conteúdo (LLM) para o preenchimento promocional. Temendo que alguém descubra a verdadeira origem dessas partes do seu trabalho e suponha erroneamente que a parte “significativa” seja igualmente artificial, você passa por diversas iterações geradas pelo LLM para os vários paratextos, solicitando a cada vez que a máquina os “humanize” ou que se esforce mais para duplicar o estilo peculiar do texto principal que já estudou, para não ser descoberto. Você usou um LLM como “amido”, por assim dizer, ou como “cola de calafetagem”, para manter unido ou solidificar, conforme exigido pelas convenções do mundo editorial que você nunca escolheu, o que permanece substancialmente seu próprio trabalho. Ao menos você diz a si mesmo que foi isso que fez, mas continua preocupado, como uma criança travessa, que vai levar uma palmada.
10 — Você é uma pessoa preguiçosa, quase analfabeta, que quer ganhar dinheiro online. Você sabe que existem muitos trouxas por aí, basicamente tão alienados da linguagem quanto você, e dispostos a pagar para ler superficialmente alguma coisa trivial sobre, digamos, como impressionar um agente literário com um ótimo parágrafo de abertura, ou sobre como é encantadora a vida na França, e todas as outras coisas de sempre que entopem nossos feeds. Então você vai ao ChatGPT e pede para ele escrever uma redação para você sobre um desses tópicos. Você a publica no Substack e ela recebe 11,2 mil curtidas, mais de vinte vezes mais do que o texto mais curtido já publicado no The Hinternet , e centenas de comentários de pessoas declarando seu trabalho “brilhante”. Um número ínfimo de intelectuais pretensiosos reclamará que seu texto foi “obviamente escrito por IA”. Eles chamarão seu trabalho de “porcaria”, e você chorará até chegar ao portal do seu processador de pagamentos.
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III. Supomos que praticamente todos que estão lendo isto se encontram em algum ponto entre 1 e 9 em seus hábitos atuais. Não queremos ter nada a ver com aqueles que pontuam 10. Eles pertencem a um mundo diferente e incomensurável do nosso. Em contrapartida, simpatizamos com todos aqueles que se encontram no amplo meio da escala e sabemos, por experiência própria, o que eles estão passando. Nós mesmos já chegamos a 4 e frequentemente consideramos os muitos atrativos dos níveis 5 a 9. No futuro, gostaríamos de nos impor, por assim dizer, um “Dogma 26” que nos proibisse de ir além de 3. Continuaríamos a ler outros autores que chegam a 9 e seríamos gratos a eles por compartilharem sua pontuação conosco.
Além desses esforços para uma resolução prática do nosso dilema atual, nós, do The Hinternet, realmente não acreditamos que haja qualquer problema moral fundamental em questão, ou que qualquer alegação sobre a inadequação da escrita aprimorada por softwares de tradução possa ser defendida com base apenas em princípios universais. As práticas evoluem e, eventualmente, se transformam a ponto de se tornarem irreconhecíveis. Podemos trabalhar ativamente para definir como gostaríamos que nossas práticas fossem, para onde gostaríamos que elas evoluíssem, e tentar chegar lá a partir daqui, mesmo sob o peso considerável dessas novas máquinas que estão transformando a linguagem tão rapidamente e com tanta indiferença às nossas preferências. Seria muito bom se pudéssemos fazer isso sem moralizações e condenações constantes.
Estamos vivendo um momento histórico absolutamente insano. Tudo está de pernas para o ar, e o futuro da escrita é totalmente incerto. Nenhum de nós sabe ao certo o que vai acontecer. Nessas condições, não faz sentido sermos tão duros uns com os outros.
A joint report by Teach First and Accenture is helping school leaders across England understand and navigate generative AI, highlighting the practices of the most effective teams so others can apply these insights in their schools. There is a real risk that disjointed or reactive adoption of AI could reinforce existing inequalities between schools and pupils. This report shows what deliberate AI adoption looks like, and why it matters most for the pupils who need it most.
TikTok could face a fine of up to 6% of global annual turnover TikTok said it would review the findings and work constructively with the regulator Stronger protections for minors should be built in by default, EU tech chief says
A alfabetização na vida adulta ou na velhice pode proporcionar benefícios para a saúde cognitiva. É o que conclui uma pesquisa realizada pelas faculdades de Medicina e Educação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Estudo foi conduzido pelo psicólogo João Victor de Faria Rocha, mestre em Saúde do Adulto pela UFMG, doutorando em Neurociência Translacional pela UFRJ e integrante do Grupo de Pesquisa em Neurologia Cognitiva e do Comportamento da UFMG. A pesquisa buscou entender como a educação pode impactar a memória, o raciocínio e o funcionamento cerebral de adultos e idosos analfabetos. O projeto surgiu diante do cenário que preocupa: ainda não existe tratamento ou cura que interrompa o avanço de demências como a doença de Alzheimer. Segundo João Victor, no Brasil e em outros países da América Latina, o nível baixo de escolaridade é um dos principais fatores de risco que são modificáveis para a demência. Pesquisas anteriores já apontavam que o acesso à educação básica poderia diminuir de forma significativa os casos de doença. Mas, esses estudos se debruçaram em evidências de escolarização na infância e juventude. Dessa forma, o estudo da UFMG buscou responder a seguinte pergunta, que ainda foi pouco explorada pelos pesquisadores: aprender a ler e escrever depois dos 40 anos também pode beneficiar o cérebro? Para além do potencial da educação tardia como ferramenta de inclusão social, os resultados do estudo apontam que a educação é uma estratégica de promoção da saúde cerebral e possível prevenção de demências.
A Olimpíada Internacional de Matemática (IMO, na sigla em inglês) é a competição escolar internacional mais antiga e, provavelmente, mais prestigiosa do mundo. Sua primeira edição teve lugar na Romênia, em 1959. Inicialmente, a participação estava concentrada no Leste Europeu (sete países do bloco soviético, como era chamado então), mas foi se alargando gradualmente. A edição 2017, que organizamos no Rio de Janeiro, já contava com 111 países, de todos os continentes.
Um efeito desse alargamento foi a criação, em um número crescente de países, de olimpíadas nacionais de matemática, por meio das quais são escolhidas as suas delegações (seis estudantes de ensino médio) na Internacional. A nossa Olimpíada Brasileira de Matemática (OBM) foi lançada em 1978, por iniciativa da Sociedade Brasileira de Matemática, e sua primeira edição aconteceu no ano seguinte.
Registros dos crimes aumentaram 67% no ano passado, segundo Anuário da Segurança Pública Para especialista, população tomou conhecimento de lei que entrou em vigor em 2024
Artificial intelligence is transforming the workplace. Employers are rethinking how they hire, train and retain staff, while workers face growing uncertainty about which skills will matter in the future. As technology accelerates, long-established assumptions about education, careers and social mobility are being challenged. Euan Blair believes Britain needs a radical rethink. As founder and chief executive of the skills and apprenticeship company Multiverse, and the son of former Prime Minister Tony Blair, he argues that the country has become too reliant on traditional academic pathways and is failing to equip people for a rapidly changing economy. In this conversation, Blair explains why he believes universities are no longer the reliable route to opportunity they once were, why apprenticeships and workplace learning should play a much bigger role in education, and how artificial intelligence is already changing recruitment and career progression. In this episode of Ways to Change the World, Krishnan Guru-Murthy speaks to Euan Blair about apprenticeships, artificial intelligence, social mobility, and why he believes the future of education lies beyond the university lecture hall.
A mais recente escola a entrar no mercado de elite de Nova York faz a proposta de investimento definitiva para os pais: se seu filho não se formar milionário, você recebe seu dinheiro de volta.
A Founders School, em Manhattan, promete reembolsar às famílias a taxa de matrícula anual de US$ 150.000 caso seus filhos não tenham gerado um lucro de US$ 1 milhão ao término do curso de quatro anos do ensino médio.
Inspirada na sua organização matriz, a Alpha School, que se concentra em crianças dos 5 aos 18 anos, a Founders School visa condensar o dia letivo em três horas de estudo, durante as quais os alunos são ensinados por um "tutor de IA" que se adapta às suas capacidades. Isto liberta o resto do tempo para trabalharem com mentores na construção de um negócio próprio, como agências de serviços e aplicações para o consumidor.
Mas a oferta de uma plataforma de lançamento para o estrelato empreendedor está fora do alcance da maioria das famílias. Há apenas 20 vagas disponíveis na primeira turma da Founders School, em setembro, e a escola estabelece expectativas rigorosas para seus alunos, que geralmente ingressam aos 14 anos. "Alunos que não se esforçarem ou que prejudicarem a cultura da turma serão desligados", afirma o site da Founders School.
A Alpha School tornou-se uma importante defensora da IA na educação, conquistando o apoio declarado de figuras como o bilionário do setor de fundos de hedge, Bill Ackman, nas redes sociais .
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Em vez de notas convencionais, a métrica preferida da Alpha é o "domínio" da matéria — os alunos não passam para a próxima lição até atingirem 90% de compreensão do conteúdo.
Pesquisadores de Stanford observam que a avaliação dos resultados a longo prazo da IA na educação ainda é escassa . Mas, à medida que o uso da IA se expande para escolas em todo o mundo, algumas famílias se preocupam com os riscos de adotá-la.
Fundado em Nova York, o grupo de campanha Parents for AI Caution in Educational Spaces (Pais pela Cautela da IA em Espaços Educacionais) instou a cidade a impor uma moratória ao uso de IA generativa nas escolas de Nova York. Centenas de artistas nova-iorquinos também exigiram o mesmo , chamando a IA de "uma máquina de desigualdade que submete comunidades de cor à vigilância" e que "amplifica preconceitos raciais e de gênero".
Os efeitos cognitivos a longo prazo também preocupam os pesquisadores. Um estudo recente de grande escala no ensino secundário chinês descobriu que a adoção da IA aumentou as notas dos trabalhos de casa em 18%, mas as notas dos exames mensais e as notas dos exames de admissão de alto risco caíram cerca de um quinto.
No entanto, alguns defensores argumentam que a tecnologia poderia ajudar a nivelar o campo de jogo, dando às crianças acesso a aulas particulares personalizadas que se adaptam ao seu ritmo de aprendizagem.
John Dalton, pioneiro na primeira "sala de aula sem professor" do Reino Unido, que também condensa o estudo acadêmico em três horas, afirma que sua escola, David Game College, se beneficia particularmente dos 100 idiomas disponíveis em sua plataforma adaptativa de IA, pois cerca de metade de seus alunos são estrangeiros. A taxa de matrícula anual para alunos não britânicos é de £ 35.000.
Dalton afirma que sua plataforma personalizada, projetada para um programa de nível GCSE (exame nacional de conclusão do ensino médio no Reino Unido), foi construída exclusivamente para atender às suas necessidades educacionais. "Se um aluno perguntar quem ganhou da Colômbia ontem à noite na Copa do Mundo, a plataforma responderá: 'Não posso te dizer isso, vamos voltar para a sua aula de matemática'", acrescenta.
É muito frustrante para as crianças porque ou você cola e se dá bem, ou não cola e fica para trás.
Maddie Price, estudante Ele afirma que substituir um professor humano por um professor de IA é uma vantagem fundamental, pois constrói conhecimento de uma forma "não julgadora". As crianças recebem instruções de acordo com sua capacidade e podem fazer perguntas quantas vezes quiserem, evitando o constrangimento de admitir para toda a turma que não sabem algo, explica.
A Alpha também busca alcançar um público global e o cofundador Joe Liemandt planeja expandir o software para atingir um bilhão de alunos. "O programa baseado em domínio funciona para qualquer pessoa, mesmo que você seja um aluno com notas 'C' ou 'D' em matemática, desde que esteja motivado", afirma Anna Davlantes, porta-voz da Alpha. Os professores são chamados de "guias" e há uma proporção de um guia para cada cinco alunos.
Maddie Price, que concluiu o ensino médio este ano em uma instituição Alpha em Austin, Texas, afirma que o modelo de aprendizado com inteligência artificial permite que ela interaja com o "mundo real" ou com a indústria e busque os tipos de projetos autodirigidos que muitos de sua geração desejam desesperadamente.
“Sabe, com a IA [generativa] atual, é muito frustrante para as crianças porque ou você cola e se dá bem, ou não cola e fica para trás”, diz ela. Ela conta que a Alpha a orientou a usar a IA de forma crítica e a conectou com mentores e produtores teatrais profissionais para criar um musical para o TikTok.
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Mike Lambert, diretor global de educação do Inspired Education Group, que lançará sete escolas primárias com inteligência artificial, incluindo uma no centro de Londres no próximo ano, afirma que os dados obtidos por meio de sua plataforma de ensino personalizado identificam "onde as crianças precisam de apoio dos professores ou precisam ser desafiadas".
Os alunos, incluindo aqueles com necessidades educativas especiais, não precisam “fingir que sabem alguma coisa”. As oficinas da tarde, focadas em colaboração e oratória, que ele descreve como “competências práticas”, são concebidas para preparar as crianças para o mercado de trabalho.
No entanto, essa visão da IA como ferramenta de inclusão contrasta com a realidade de que seus usuários mais entusiastas incluem algumas das escolas mais caras do mundo. A Inspired Education, um grupo internacional de 125 escolas particulares, promete aos pais resultados excepcionais com seu modelo de ensino a distância, que cobrará mensalidades mais altas do que as escolas tradicionais de sua rede. O fundador, Nadim Nsouli, admite abertamente que “não é um modelo para todos”. “É um produto premium”, afirma.
Quando Orion Newby, um estudante da Universidade Adelphi, foi acusado injustamente de violar a integridade acadêmica ao usar inteligência artificial para gerar uma redação, ele enfrentou uma longa batalha para limpar seu nome.
Em janeiro deste ano, um tribunal de Nova York decidiu a seu favor. A sentença registrou que, embora a ferramenta de detecção de IA Turnitin, usada pela universidade, tivesse apresentado uma "pontuação de 100% para conteúdo gerado por IA", Newby havia apresentado evidências de outras ferramentas de detecção de IA que supostamente mostravam uma probabilidade de zero por cento de conteúdo gerado por IA, mas a universidade manteve a constatação de má conduta. O tribunal considerou que a universidade não havia seguido seus próprios procedimentos disciplinares e havia negado a Newby um recurso válido.
O resultado do Turnitin é uma pontuação de probabilidade que indica que a ferramenta concluiu que era altamente provável que o trabalho tivesse sido gerado por IA. Mas a decisão reforça as preocupações sobre a confiabilidade das ferramentas de detecção de IA usadas pelas universidades e levanta questões sobre todo o sistema de avaliação.
As instituições agora enfrentam um dilema após o aumento do uso clandestino de IA por estudantes. Um estudo recente realizado por pesquisadores da Universidade Edinburgh Napier, baseado em uma pesquisa com mais de 6.600 estudantes de sete universidades do Reino Unido, constatou que 32% admitiram algum nível de uso não autorizado de IA em avaliações.
As universidades, determinadas a manter a integridade após o lançamento do ChatGPT da OpenAI em 2022, recorreram a aplicativos com recursos de detecção por IA, como GPTZero, Copyleaks e Turnitin.
As ferramentas analisam características como estrutura e ritmo do texto para identificar padrões não humanos, mas sua confiabilidade — especificamente em relação a falsos positivos e viés — está sendo questionada.
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Diversas instituições restringiram ou desativaram seu uso desde então, incluindo Vanderbilt, Yale, Johns Hopkins, Northwestern University, University of Waterloo (Canadá), University of Cape Town (África do Sul) e Curtin University, na Austrália.
Edward Watson, vice-presidente de inovação digital da Associação Americana de Faculdades e Universidades, observa que a principal preocupação é o potencial para falsos positivos.
“A detecção por IA deve, no máximo, desempenhar um papel secundário em casos de integridade acadêmica”, afirma ele. “Os professores nunca devem usar a detecção por IA como 'prova concreta' ou 'prova irrefutável'.”
Annie Chechitelli, diretora de produtos da Turnitin, afirma que seu detector é um "ponto de partida" e um "ponto de dados", e não uma evidência definitiva.
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Ela afirma que a empresa continua em contato com as universidades para abordar as preocupações sobre o "uso excessivo ou indevido" e, no ano passado, lançou um produto que permite aos professores observar a evolução do processo de escrita de um aluno, em vez de depender exclusivamente da análise da versão final do trabalho.
Em todo o setor, as preocupações com a confiabilidade estão forçando uma mudança para diferentes tipos de avaliação.
No entanto, Sam Illingworth, professor de alfabetização crítica em IA na Universidade Edinburgh Napier, observa que, embora algumas universidades estejam reformulando as avaliações em torno de componentes orais e do processo do aluno, muitas ainda dependem da detecção.
“As ferramentas de detecção por IA não são a solução”, afirma Judy Williams, pró-reitora de educação e alunos da Queen's University Belfast. “A tecnologia ainda está em desenvolvimento, os falsos positivos podem ser inaceitavelmente altos e o texto gerado por IA pode ser facilmente modificado, tornando a detecção pouco confiável.”
“Se queremos ter confiança na integridade acadêmica, a resposta é um bom planejamento de avaliação”, diz Williams. “A questão importante não é: 'Como impedimos os alunos de usar IA?', mas sim: 'O que estamos realmente tentando avaliar?'”
Apesar dessa mudança de atitude na Queen's University e em outras universidades, as políticas permanecem inconsistentes. A pesquisa de Illingworth, que analisou 163 universidades do Reino Unido, constatou que mais de 40% delas não possuíam uma política de IA acessível ao público.
A falta de uma abordagem clara alimenta a ansiedade dos estudantes; um estudo realizado em dezembro de 2025 pelo Instituto de Políticas de Ensino Superior do Reino Unido constatou que 42% dos 1.054 estudantes participantes afirmaram que eram menos propensos a usar IA por medo de serem falsamente acusados de trapaça.
O Gabinete do Árbitro Independente para o Ensino Superior do Reino Unido relata que, embora as queixas permaneçam baixas, os casos de má conduta relacionados à IA estão aumentando nos procedimentos internos das universidades.
O chefe de gabinete Adam Waddingham afirma: "As ferramentas de detecção podem fazer parte das evidências consideradas, mas normalmente não devem ser tratadas como determinantes por si só."
Urszula Lis, membro do comitê executivo da União Europeia de Estudantes, preocupa-se com o fato de os sistemas operarem de forma "fechada", em que os alunos não conseguem ver como uma ferramenta de IA chegou à sua conclusão. "A questão mais importante é se o ensino superior deveria, de fato, depender de abordagens baseadas em detecção", afirma. "Não queremos que a integridade acadêmica se torne um exercício de vigilância cujo objetivo seja simplesmente flagrar alunos fazendo algo errado."
Dois estudantes estudando em países diferentes podem usar IA exatamente da mesma maneira, mas um pode ser punido enquanto o outro não.
Urszula Lis, União dos Estudantes Europeus Outras críticas incluem o fato de que as ferramentas de detecção geram resultados falso-positivos de forma desproporcional para falantes não nativos de inglês, como demonstra um estudo de Stanford de 2023 amplamente citado .
Joachim Steinberg, advogado do escritório Crowell & Moring, especializado em litígios tecnológicos, afirma: “O maior desafio é manter as diretrizes institucionais e os processos disciplinares alinhados com o ritmo das mudanças tecnológicas. Embora as capacidades da IA continuem a evoluir rapidamente, as universidades ainda estão trabalhando para estabelecer políticas claras, consistentes e justas, deixando muitos alunos e educadores atuando em um ambiente de incerteza.”
Globalmente, as orientações continuam fragmentadas. "Elas dependem muito mais da instituição, o que é frustrante porque não há consenso sobre práticas eficazes", observa Illingworth.
Lis acrescenta que, na Europa, a falta de diretrizes nacionais cria problemas de equidade: "Dois estudantes estudando em países diferentes podem usar IA exatamente da mesma maneira, mas um pode ser punido enquanto o outro não."
O relatório de Illingworth conclui que muitas políticas universitárias funcionam como instrumentos de conformidade: “Elas prometem pensamento crítico, mas entregam rastros de auditoria. Elas anunciam apoio, mas entregam vigilância.”
“A solução duradoura é conceber a avaliação em torno do tipo de pensamento que queremos observar”, afirma.
Com o crescimento do uso da IA, o desafio para as universidades pode ser ir além da vigilância e definir o que realmente constitui um uso aceitável.
Nirmal Thacker, diretor executivo da GradPilot, uma ferramenta de IA que auxilia futuros alunos com candidaturas universitárias, concorda: "Gostaria que as universidades repensassem a avaliação, acolhessem a transparência e fossem abertas sobre suas políticas."
Pesquisadores identificaram que vídeos de baixa qualidade são sugeridos pelo algoritmo da plataforma e que criadores não avisam sobre o uso de tecnologia.
Mais de 65% dos professores brasileiros dizem já ter sofrido alguma forma de agressão na sala de aula ou ambiente escolar, diz pesquisa. Professores relatam à BBC cotidiano de ameaças e violências verbais, físicas e institucionais.
Em entrevista ao Porvir, a Katia Smole, diretora do Instituto Reúna e especialista em matemática, argumenta que o estímulo ao pensamento matemático desde a primeira infância produz efeitos duradouros ao longo da vida e da trajetória escolar das crianças
Após resultados de Google e Tesla, gigantes de IA despencaram com a confiança de investidores abalada por custos crescentes, dívidas ocultas e negócios circulares
Your rankings are intact. Your reports look fine. But somewhere between the query and the click, you lost the user, and no dashboard is telling you why.
A few years ago, I worked briefly at a creator-led company in Brazil and spent years closely following that market. The entire marketing model there was built around influence, not traffic. Leads moved through top-of-funnel content and community before ever touching a website.
What we tracked were micro-conversions along what I call the influence funnel: the path by which a creator's or brand's influence guides a user from discovery to a destination belonging to that creator or brand.
When I look at what Google is building today, I recognize that older model immediately. In this piece, I want to show you the infrastructure already in production, explain why AI visibility is moving toward creator-platform logic, and outline what to do about it before your competitors do.
Entre os processos desenvolvidos, Bruno fez mais de 1,3 mil cartas com perguntas direcionadas para lembrar do conteúdo, as chamadas flashcards, baseadas nas semanas de estudo a partir do conteúdo que estava na plataforma online. Cada bloco de cartas, no formato adaptado para carregar dentro do bolso da calça, tinha recomendações práticas para o momento da prova e frases de incentivo.
Temos ampla evidência da grande vantagem da educação integral no Brasil sobre o ensino regular.
A Secretaria Estadual de Educação de Santa Catarina, por exemplo, ofertou o Ensino Médio em Tempo Integral (Emiti) a partir de uma metodologia do Instituto Ayrton Senna em 2018 e 2019, e a iniciativa foi avaliada com método padrão ouro. Os resultados são surpreendentes: em dois anos foram 16 pontos a mais na escala Saeb em matemática em relação ao ensino regular, mais do que o triplo visto no estado naquele momento.
Estudos sobre o modelo de integral de Pernambuco também encontraram resultados positivos. Importante ressaltar que essas avaliações experimentais foram feitas até 2020, em cenários de poucas matrículas.
De acordo com o Ministério da Educação, o ensino integral em 2024 contemplou 22,9% das matrículas no país. O novo Plano Nacional de Educação (PNE) estabelece a meta de atender 50% até 2036. O Brasil escolheu mais do que dobrar os estudantes nessa modalidade na próxima década.
Estudante se prepara para o vestibular - Lucas Seixas/Folhapress A partir da vantagem identificada cientificamente até 2019, tudo indica que foi uma decisão acertada para o nosso futuro. Talvez nos falte um plano para conhecer os resultados no futuro: quais serão os sistemas de monitoramento e de avaliação sobre os resultados dessa decisão ao longo dos anos até 2036?
Começando pelo monitoramento: a primeira etapa de um bom sistema envolve uma definição do que se deseja monitorar. O que é uma educação integral? Faltam estatísticas que indiquem qual escola é integral, em parte, talvez, pela falta de uma definição operacional desse conceito.
Uma escola integral é aquela que desenvolve os estudantes em diversas dimensões? Atualmente, o Censo Escolar denomina e monitora as escolas em tempo integral pela proporção de matrículas em que os alunos permanecem 7 horas diárias ou 35 horas semanais. Mas a permanência de 35 horas na escola é suficiente para chamá-la de integral? Sem essa definição clara e sem o acompanhamento desses componentes pelo Censo Escolar, teremos desafios de monitoramento.
Apesar de muito importante, o monitoramento não é suficiente. Somente a avaliação de impacto consegue responder se uma proposta alcançou os efeitos dos resultados (bem definidos) que esperávamos dela.
Nesse sentido, temos algum conhecimento sobre o que aconteceu até 2019 e temos um plano de expansão. Quais avaliações serão feitas para avaliar o impacto dessa meta? Como saberemos em qual medida a educação integral sustenta os resultados que encontramos até 2019 ao longo do processo até 2036? Precisamos de um plano de avaliação de impacto dessa decisão, de preferência anual, assim como Santa Catarina fez no passado. Caso contrário, não saberemos a vantagem do efeito isolado do integral.
No momento, temos um sonho: todos os brasileiros aprendendo e se desenvolvendo o mais rápido possível. Demos enormes passos nessa direção, encontramos soluções promissoras, advogamos por elas e nos comprometemos a levar em frente o que dá resultados para mais estudantes.
Para além de celebrarmos todas essas conquistas, urge termos instrumentos de monitoramento e de avaliação da educação que estamos construindo. São esses mecanismos que nos darão base para saber quais as melhores decisões ou quais os ajustes serão necessários.
A educação é importante demais para termos um plano arrojado sem sistemas de monitoramento e de avaliação de impacto igualmente arrojados.
Muito se pensa em vivências em salas de aula ao tratar do aprendizado de crianças na primeira infância, mas o engajamento dos pais tem forte importância, avaliou nesta terça-feira (21) o economista James Heckman, vencedor do Nobel de Economia 2000, ao participar de evento na Fundação Getulio Vargas (FGV).
“Quando pensam em aprendizado de crianças, as pessoas pensam em experiências em sala de aula, mas engajar os pais é muito importante. Nossos estudos mostram o impacto de programas de ensino voltado aos pais. [...] Quando mais cedo as crianças são expostas, maior é a velocidade de aprendizado”, afirmou ele, em palestra na Conferência Internacional de Teoria Econômica Pública (organizada pela Association for Public Economic Theory, a APET, na sigla em inglês).
O laureado apresentou estudo sobre um programa de educação de pais e cuidadores na área rural da China, inspirado em iniciativa anterior da Jamaica em visitas em residências. Os programas consistem em encontros semanais de uma hora com esses responsáveis, que recebem instruções para o desenvolvimento de habilidades das crianças em três áreas: linguagem, cognição e coordenação motora fina.
Uma das vantagens desse tipo de iniciativa é o custo bem mais baixo que outras mais avançadas e voltadas diretamente às crianças. Um programa de visitas domiciliares semanais, segundo ele, pode representar apenas 5% do valor investido em outros.
Na pesquisa, foram comparadas as competências de crianças cujos pais passaram por esse tipo de treinamento ou não e também em que momento da vida da criança esse tipo de acompanhamento dos responsáveis foi iniciado.
Diretor do Centro de Economia do Desenvolvimento Humano da Universidade de Chicago, Heckman é especializado em educação, com destaque para a primeira infância. Ele desenvolveu o conceito de complementaridade dinâmica: a ideia é que o retorno dos aprendizados no futuro será maior quanto mais cedo esse aprendizado ocorrer.
“Na tecnologia de desenvolvimento de competências, trabalhamos com o conceito de complementaridade dinâmica. Quanto mais aprende mais cedo, mais aprende depois”, disse.
Em sua apresentação, foi crítico a avaliações padronizadas, muitas vezes criadas há muito tempo, quando as habilidades necessárias para o desenvolvimento de crianças e jovens era diferente. O Programa Internacional de Avaliação de Alunos (PISA) foi um dos exemplos citados por Heckman, para quem não há um padrão único para avaliar habilidades.
“Ao longo do ciclo da vida, novas habilidades se desenvolvem que não são capturadas por avaliação em determinada idade. [...] Não há um unidade global constante. Há apreciação [ao longo do tempo] e não depreciação de habilidades”.
A Netflix revelou que utilizou fluxos de trabalho com inteligência artificial generativa em aproximadamente 300 títulos lançados ou produzidos ao longo de 2026. Segundo a empresa, a maior parte das aplicações ocorreu na etapa de pós-produção, com o objetivo de acelerar entregas, reduzir custos e ampliar a qualidade de efeitos visuais. A informação foi divulgada no relatório financeiro do segundo trimestre da companhia. No documento, a plataforma afirma que está "cada vez mais aproveitando essas ferramentas para entregar resultados de maior qualidade, com mais rapidez e a um custo menor do que os métodos tradicionais". Entre os exemplos citados estão as produções "O Experimento Americano", "A Lição" e a brasileira "Brasil 70: A Saga do Tri". De acordo com a Netflix, a IA foi empregada para criar sequências complexas, como multidões digitais, batalhas históricas e planos gerais de ambientação. Durante a apresentação dos resultados a investidores, o co-CEO Ted Sarandos afirmou que a série documental "O Experimento Americano conta com 17 minutos de imagens "aprimoradas por IA". Segundo ele, essas cenas foram produzidas em metade do tempo e por cerca de metade do custo de alternativas tradicionais. Sarandos argumentou que, em muitos casos, essas sequências sequer seriam produzidas sem o uso da tecnologia. "As produções simplesmente não conseguiriam pagar por essas cenas ou entregá-las dentro do cronograma", afirmou o executivo. A adoção de IA pela empresa vem se intensificando nos últimos anos. Em 2025, a Netflix já havia informado que utilizou inteligência artificial para criar uma cena da série de ficção científica "O Eternauta". Desde então, a companhia ampliou seus investimentos na área, incluindo a aquisição de uma startup de IA fundada pelo ator Ben Affleck e a criação de um estúdio dedicado à animação com inteligência artificial. A empresa também passou a utilizar vozes geradas por IA em algumas produções, como o reality show "Wonka's The Golden Ticket", que recria digitalmente a voz do ator Gene Wilder.
Universidades em todo o mundo enfrentam um dilema em relação ao uso da IA: adotar a tecnologia e treinar os alunos para usá-la, ou proceder com cautela em relação ao que muitas vezes é uma inovação cara e não testada. A abordagem escolhida moldará o futuro das instituições e de seus alunos nos próximos anos. “É preciso ter um propósito definido. O que a IA vai oferecer aos nossos alunos e à nossa equipe? É necessário um pensamento estratégico em relação à governança, à ética e aos casos de uso”, afirma Rose Luckin, consultora em IA na educação . Algumas instituições estão adotando a IA. A Universidade Estadual de Ohio, por exemplo, se comprometeu a incorporar a IA em seus currículos, garantindo que sua turma de graduação de 2029 domine o uso da IA ao se formar. Mas para outros, os custos crescentes do uso da IA representam uma desvantagem cada vez mais importante. “Se você se depara com a necessidade de investir mais em treinamento de capacitação para funcionários e alunos, e enfrenta uma crise de financiamento, como conciliar essas duas coisas?”, questiona Luckin. Essas preocupações com as implicações financeiras significam que algumas universidades estão reduzindo suas ambições em relação à IA. Kemas Muslim Lhaksmana, reitor da faculdade de computação da Universidade Telkom da Indonésia, afirma que o país pode ficar para trás em relação aos seus vizinhos do Sudeste Asiático na adoção de IA. Ele espera que, no futuro, existam versões "leves" de grandes modelos de linguagem e IA generativa que possam ser executadas localmente e que sejam mais baratas para os países do Sul Global. Da mesma forma, Reynald Cacho, professor de gestão educacional na Universidade Normal das Filipinas, afirma que muitos estudantes que frequentam universidades estaduais filipinas estão usando as versões gratuitas de IA, limitando sua capacidade de aproveitar ao máximo as ferramentas. As divisões também estão sendo observadas na África Subsaariana. Sioux McKenna, professora de estudos de ensino superior na Universidade Rhodes, na África do Sul, que também trabalha em Ruanda e no Quênia, afirma: “A menos que você esteja em Nairóbi, não terá a mesma largura de banda. Embora na África do Sul as universidades geralmente tenham acesso contínuo à internet, a exclusão digital está aumentando”, diz McKenna. Algumas universidades estão explorando possibilidades em áreas específicas. Chie Adachi, responsável pela área de IA para educação na Queen Mary University of London, no Reino Unido, supervisionou recentemente uma iniciativa de um ano para integrar a alfabetização em IA ao currículo dos cursos de graduação em medicina e odontologia. O programa visava garantir que os alunos tivessem uma compreensão fundamental de IA e abordava aplicações clínicas e o uso de IA no ambiente de trabalho. “Pode ser uma combinação de conversas sobre o que é IA generativa, até o que se pode fazer com a IA para modelar doenças, a bioinformática ou computar modelos preditivos para certos tipos de câncer”, diz Adachi. Os educadores precisam levar em consideração as diferentes atitudes em relação à IA e os variados níveis de habilidade. Alguns alunos chegam à universidade sabendo mais sobre o uso de IA do que seus professores. Em contrapartida, há outros que nunca tiveram contato com essas ferramentas antes, e aqueles que optam por não usá-las, citando preocupações com o viés inerente aos modelos, a segurança dos dados, alucinações, o potencial impacto ambiental e o medo de serem acusados de fraude. Um estudo realizado este ano pela União de Estudantes da Queen Mary revelou que cerca de 20% dos entrevistados não utilizavam IA de forma alguma, citando preocupações com ética, desinformação e acusações de má conduta acadêmica. Nos casos em que os alunos se recusam a usar IA, a equipe da Queen Mary é incentivada a encontrar alternativas, como pequenos modelos de linguagem, que são hospedados localmente e têm um impacto ambiental menor em comparação com os LLMs, diz Adachi. Isso pode ajudar a aliviar algumas das preocupações dos alunos. No entanto, para muitos estudantes do primeiro ano que entram nas salas de aula pela primeira vez, a IA já faz parte de suas vidas. O ChatGPT da OpenAI tem sido uma ferramenta acessível para seus estudos escolares há anos. Um estudo do Pew Research Center de 2025 com adolescentes americanos entre 13 e 17 anos constatou que 64% deles já haviam usado chatbots de IA em seu dia a dia. Os estudantes também estão integrando a IA em seus estudos. Uma pesquisa da Queen Mary, publicada este ano, revelou que 43% dos seus alunos utilizavam IA pelo menos semanalmente para fins acadêmicos, e outros 25% a utilizavam diariamente. Objetivos mais específicos, como o ensino de "codificação intuitiva" (vibe coding ), que utiliza interações em linguagem natural com IA para construir software, são agora um tema de discussão em algumas universidades. Kemas afirma que a programação intuitiva (vibe coding) não é ensinada na Universidade Telkom porque acredita que os alunos podem aprendê-la sozinhos. Em vez disso, a universidade ensina os fundamentos da programação tradicional no primeiro ano, para que posteriormente os alunos compreendam quando e como usar a programação intuitiva. Da mesma forma, embora acolha bem o uso da IA, McKenna acredita que as universidades precisam lembrar que não são escolas técnicas e que seu papel não é treinar alunos para saber programar ou preparar-se para o mundo do trabalho. Com o aumento das evidências da crescente diversidade de abordagens ao ensino de IA no nível universitário, não é surpreendente que os órgãos reguladores estejam começando a reagir. Por exemplo, na Austrália, a Agência de Qualidade e Padrões do Ensino Superior (Tertiary Education Quality and Standards Agency), que regula o ensino superior, publicou diretrizes baseadas em pesquisas com instituições, sugerindo, entre outras recomendações, que o corpo docente receba apoio e treinamento em IA. Singapura também estabeleceu um Comitê para Inteligência Artificial no Ensino Superior, com o objetivo de criar uma abordagem sistêmica para que as instituições identifiquem em conjunto os problemas à medida que a IA evolui. Luckin afirma ter trabalhado com a rede australiana de ensino superior HEDx para reunir grupos de reitores, inclusive para discutir o tema da inteligência artificial. "Podemos trabalhar juntos para pensar em como obter os melhores resultados para os alunos", acrescenta.
Na Thames Christian School, em Londres, Madeleine Champagnie está menos preocupada com o uso excessivo de inteligência artificial por seus alunos do que com a falta de uso adequado. Apesar dos temores generalizados de que os jovens estejam terceirizando seu pensamento e aprendizado, ela vê a relutância em se envolver com o papel crescente da tecnologia como um risco para o sucesso a longo prazo deles.
“Nem todos os alunos estão correndo para colar com IA”, diz Champagnie, coordenadora de inovação e chefe do departamento de inglês da escola. “Isso tem sido um grande mal-entendido. Muitos deles não querem usá-la. Eles nem sempre estão tentando burlar o sistema. Eles têm tanto medo da terceirização cognitiva quanto nós”, diz ela, referindo-se à ideia de que delegar o pensamento e a pesquisa à tecnologia prejudica o aprendizado. “Tive que convencer alguns alunos extremamente brilhantes a experimentá-la”, acrescenta.
No entanto, há cada vez mais evidências de que nem todos os educadores enfrentam problemas com essa reticência. Diversos estudos demonstram o que muitos professores temem: que os alunos estejam dependendo cada vez mais da IA em seu aprendizado e, nesse processo, utilizando-a como substituta para o desenvolvimento de suas próprias habilidades de pensamento crítico e julgamento independente.
Existem alguns controles sobre esse excesso de descarregamento cognitivo nas escolas, notadamente a disciplina contínua de provas escritas de "alto risco", com tempo determinado e supervisão rigorosa, sem acesso a dispositivos digitais para testar a compreensão independente.
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Mas algumas pesquisas já demonstraram que, embora o uso de IA possa aumentar a velocidade e os resultados a curto prazo, sua remoção posterior pode fazer com que os alunos tenham um desempenho inferior ao daqueles que nunca a utilizaram.
Diversos educadores estão agora experimentando a ideia de que, quando usada com as devidas precauções, a integração da tecnologia não é apenas necessária à medida que o ambiente de trabalho adota a IA de forma mais ampla, mas também oferece o potencial de impulsionar o aprendizado.
Steve Marshall-Taylor, diretor do Brighton College, que oferece aos alunos acesso a diversas ferramentas de IA, afirma estar "muito otimista" em relação à tecnologia, desde que "algumas precauções sejam tomadas". Ele enfatiza: "Precisamos garantir que os alunos possam trabalhar com caneta e papel para o sistema de exames de inglês."
Um relatório sobre a transferência cognitiva de tarefas, publicado em março pela Rede Australiana para Educação Digital de Qualidade, alerta para os perigos da "falsa sensação de domínio" por parte dos alunos que utilizam IA, o que resulta em uma transferência cognitiva prejudicial ou "atrofia cognitiva".
Mas também sugere que há valor na "delegação benéfica" de tarefas de ordem inferior para a IA, liberando os aprendizes para se concentrarem em tarefas intrínsecas essenciais. Essa abordagem pode ajudar a fomentar o "aprendizado profundo", afirmam os autores.
Por exemplo, a tecnologia pode ser usada para verificar gramática e sintaxe, permitindo que estudantes de ciências humanas avaliem evidências, estruturem argumentos e sintetizem fontes. Em matemática, ela pode fornecer exemplos resolvidos e testes de compreensão de uma fórmula quadrática, em vez de simplesmente gerar a resposta para uma questão específica.
Precisamos desvendar os processos antigos e identificar quais partes são realmente importantes.
Rose Luckin, da Educate Ventures Research “Os professores ainda são responsáveis pela aprendizagem geral”, afirma Kate Erricker, diretora interina de educação da Nord Anglia, uma rede internacional de escolas particulares. “Eles definem o tom. A IA pode então personalizar o ensino de acordo com as necessidades individuais de cada aluno.”
Ela descobriu que a tecnologia tem sido particularmente valiosa no apoio a falantes não nativos de inglês.
A tutoria personalizada pode incluir o uso do chamado diálogo socrático, no qual a ferramenta de IA faz perguntas que guiam o aluno na aprendizagem, em vez de fornecer as respostas. Isso oferece aos alunos a possibilidade de progredirem no seu próprio ritmo, sem os constranger, distrair os outros ou consumir o tempo dos professores.
Em outros contextos, a IA está sendo adaptada para ir além de perguntas e respostas escritas. Dan Wang, professor da Columbia University Business School, desenvolveu o CAiSEY , que mantém conversas com os alunos enquanto eles preparam estudos de caso para o ensino de negócios antes da discussão em sala de aula.
A CAiSEY promove conversas com os alunos enquanto eles se preparam para discussões em sala de aula sobre estudos de caso empresariais. Ele descobriu que a ferramenta os ajuda a explorar uma gama mais ampla de ideias, a virem mais bem preparados e a participarem mais ativamente das aulas. Também auxilia o professor na análise das ideias iniciais dos alunos, ajudando a estruturar melhor a discussão final em grupo.
A Efekta Education, uma empresa de tecnologia educacional, desenvolveu uma plataforma de IA que utiliza avatares digitais com suporte de inteligência artificial para ajudar a personalizar o aprendizado. A empresa afirma ter ajudado estudantes a alcançarem um aumento significativo na proficiência em inglês em países como Brasil e Ruanda.
De forma mais abrangente, Rose Luckin, professora emérita do University College London e diretora executiva da consultoria Educate Ventures Research, argumenta que talvez seja hora de repensar o próprio processo educacional — incluindo a avaliação.
“Precisamos verificar o que os alunos entenderam e como se desenvolve o pensamento crítico e uma capacidade de aprendizagem sofisticada”, diz ela. “Precisamos desconstruir os processos antigos e identificar quais partes são realmente importantes.”
A preocupação aumenta à medida que o volume de pesquisas dispara e a qualidade cai. Pesquisas acadêmicas sobre o fenômeno sugerem que a IA pode estar por trás de ambas as tendências. Claudine Gartenberg, professora associada da Wharton School of Business da Universidade da Pensilvânia, percebeu uma tendência preocupante no ano passado, em sua função de editora sênior responsável pela revisão de artigos para publicação no periódico acadêmico Organization Science. Logo descobriu que seus colegas editores estavam igualmente preocupados. “Começou a parecer diferente”, diz ela. “Estávamos recebendo mais casos, e eles pareciam piores, mas não conseguíamos identificar exatamente o que era. Sentíamos que algo fundamental havia mudado. Tínhamos uma suspeita, mas não sabíamos o quê.” O que eles perceberam, acreditam, foi a consequência da inteligência artificial — causando uma ruptura fundamental nas universidades de todo o mundo, não apenas no aprendizado e no ensino, mas também na pesquisa realizada por acadêmicos. Como supervisoras de uma prestigiada revista de negócios, Gartenberg e seus colegas tiveram acesso aos seus registros e, nesta primavera, publicaram um dos primeiros estudos rigorosos sobre como a IA está transformando a publicação acadêmica. O título diz tudo: Mais versus Melhor: Inteligência Artificial, Incentivos e a Crise Emergente na Revisão por Pares . Eles argumentaram que a IA não só impulsionou um aumento de 42% nas submissões à revista desde 2022, como também explicou uma queda significativa na qualidade dos artigos, avaliada por uma combinação de detecção por IA e outras ferramentas de análise. Além disso, a qualidade dos comentários dos revisores que avaliavam a publicação dos artigos também caiu, caracterizada por um foco maior nas teorias em que os artigos se baseavam em vez das novas descobertas e dos dados que continham. “Há um entusiasmo justificável em relação ao potencial da IA. Ela desbloqueia capacidades consideráveis e é muito empolgante. Está criando um grande burburinho na área”, diz ela. “Mas quando você estuda a IA em uso e a distribuição completa do que ela está produzindo, o cenário não é nada animador.” Os resultados refletem as crescentes preocupações em todo o meio acadêmico, tanto por parte de pesquisadores quanto de revisores. Em março, o Journal of Economic Literature publicou um artigo coescrito por Mihail Velikov, professor associado de finanças da Smeal College of Business da Penn State, mostrando como a IA foi capaz de extrair dados e gerar quase 400 artigos de finanças prontos para publicação em apenas 12 horas. Luca Fraccascia, professor associado da Universidade Sapienza de Roma, publicou recentemente no LinkedIn que, ao compartilhar um rascunho de artigo com um revisor de um periódico que ele ajuda a editar, recebeu uma resposta de 2.127 palavras em apenas 14 minutos. "Esse tempo de resposta é, no mínimo, incomum e levanta preocupações quanto à integridade do processo de revisão", afirmou.
Isso gerou uma série de reações e exemplos de outros acadêmicos, incluindo alguns que expressaram preocupação com o fato de revisores carregarem versões preliminares confidenciais de artigos que lhes foram compartilhadas em grandes modelos de linguagem, o que ameaçava os direitos de propriedade intelectual dos autores originais. Ferramentas de IA que usam modelos de linguagem de grande escala, como o ChatGPT, retêm dados e aprendem com o material que lhes é solicitado analisar.
Mais informações do relatório sobre IA na Educação
Laboratórios de IA entram com força no mercado educacional de US$ 6 trilhões ; Universidades devem equipar os alunos com poderes de "avaliação" por IA ; A IA está acabando com o pensamento crítico em sala de aula?
Em outras disciplinas acadêmicas onde a IA também está em ascensão, tais distorções podem ter consequências fatais. Um estudo publicado em fevereiro, liderado por Joshua Wang no Hospital Tzu Chi de Taipei, destacou falhas metodológicas em diversos artigos publicados por estudantes de medicina que utilizaram registros de saúde analisados com IA.
“O fácil acesso a grandes volumes de dados e ferramentas de análise automatizadas pode facilitar a geração rápida de estudos epidemiológicos mal elaborados, que, coletivamente, representam um risco para a qualidade da literatura médica”, alertaram ele e seus coautores. Os riscos incluem correlações sem significado, que não são causais, e “P-hacking”, ou seja, manipulação da análise de dados para produzir resultados estatisticamente significativos.
De forma mais ampla, existe um debate sobre se a IA está intensificando pesquisas irrelevantes e incrementais, aumentando drasticamente o volume de artigos produzidos e, portanto, ameaçando a capacidade das revistas científicas de lidar com essa demanda e dos leitores de absorver os resultados.
Para realizar uma determinada quantidade de trabalho, agora precisamos de menos [assistentes de pesquisa] e menos do meu tempo, mas nunca estive tão ocupado em toda a minha vida.
Igor Strebulaev, Escola de Negócios da Universidade de Stanford Nem todos no meio acadêmico se mostram pessimistas quanto à disseminação da IA na pesquisa. James Evans, diretor do Laboratório de Conhecimento da Universidade de Chicago, defende o potencial da "inteligência artificial com consciência humana", que vai além de artigos acadêmicos publicados e, em vez disso, analisa de forma mais abrangente como cientistas bem-sucedidos realmente pensam.
Mas, em um artigo recente , ele também adverte: “Projeções ousadas de que a inteligência artificial acelerará as descobertas científicas ultrapassaram as evidências dos cientistas que realmente realizam o trabalho... Apesar de toda a propaganda, a IA científica atual ainda representa um colaborador cuja imaginação, resultados e julgamento se beneficiam da base humana.”
Igor Strebulaev, professor da Escola de Negócios da Universidade de Stanford, afirma que o uso dessa tecnologia permitiu coletar e analisar dados com muito mais rapidez, algo que antes exigiria longos projetos conduzidos por assistentes de pesquisa. Essa capacidade pode ameaçar os métodos tradicionais de recrutamento e formação da próxima geração de acadêmicos.
Mas ele afirma: “Para realizar uma determinada quantidade de trabalho, agora precisamos de menos assistentes de pesquisa e menos do meu tempo, mas nunca estive tão ocupado na minha vida porque consigo fazer muito mais coisas agora, melhor e com mais profundidade. Isso exige uma equipe maior.”
Gartenberg também demonstra muita cautela. Mas ela alerta para a incerteza do futuro da IA. "Ela está se infiltrando cada vez mais na cadeia de valor do processo de pesquisa."
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