Avaliações educacionais identificam avanços, retrocessos e desigualdades, oferecendo evidências para reorientar prioridades e estratégias. Por sua importância, exigem uma leitura rigorosa, principalmente sobre o que medem e quem está representado nos resultados.
Esse é um cuidado importante no Pisa. A avaliação da OCDE mede o desempenho de jovens de 15 anos matriculados a partir do 7º ano. Dessa forma, jovens que abandonaram a escola ou ainda estão em etapas anteriores ficam fora da população avaliada. O resultado oferece uma fotografia relevante de uma geração, mas não uma fotografia completa.
Na América Latina, a cobertura acrescenta uma dimensão decisiva. À medida que mais jovens permanecem na escola e avançam sem grandes distorções de idade e série, uma parcela maior da população de 15 anos passa a ser alcançada pelo Pisa. Estudantes de grupos historicamente mais vulneráveis passam a integrar a população avaliada. Essa mudança na composição pode influenciar a média e fazer com que avanços no sistema educacional não apareçam nos resultados devido a um processo de inclusão.
Outro ponto importante é que, aos 15 anos, os estudantes estão, em geral, nos anos finais do ensino fundamental ou no primeiro ano do ensino médio (no caso do Brasil), a depender de sua trajetória escolar. Isso significa que países que investiram na melhoria do ensino médio não têm esses ganhos capturados pelo resultado do Pisa, uma vez que os alunos são avaliados antes de chegarem a essa etapa. Fenômeno similar acontece com avanços recentes em fases iniciais da educação básica, como a alfabetização na idade certa. Estudantes avaliados com 15 anos de idade passaram por essa fase oito anos antes (considerando alfabetização aos sete anos, como definido no Brasil). Ou seja, evoluções mais recentes também não são capturadas no resultado do Pisa.
Feitas essas ressalvas, os resultados de 2025 permanecem preocupantes. Entre os 35 países da OCDE com resultados comparáveis, a média caiu três pontos em ciências, 14 em leitura e nove em matemática desde 2022. Aqui, vale retomar o recorte temporal. Os estudantes avaliados tinham cerca de 10 ou 11 anos durante o fechamento das escolas na pandemia, quando estavam em uma fase importante da consolidação das aprendizagens básicas. O efeito geracional da pandemia se combina a problemas anteriores e à capacidade de cada sistema de recompor aprendizagens.
As trajetórias latino-americanas em educação são distintas. Essas diferenças também são observadas nos seis países em que atua o Instituto Natura. Entre eles, o Chile segue como o sistema de melhor desempenho, embora tenha perdido 12 pontos em leitura e nove em matemática desde 2022. O Peru caiu 18 pontos em leitura e nove em matemática. Colômbia e México alcançaram 414 pontos em ciências e apresentaram estabilidade nessa área desde 2015, enquanto registraram perdas recentes em leitura ou matemática. A Argentina teve queda nos três domínios e alcançou 393 pontos em ciências, o menor resultado do grupo.
O Brasil exige uma leitura cuidadosa. O país alcançou 409 pontos em ciências e permaneceu estatisticamente estável em leitura e matemática em relação a 2022. Desde 2015, a OCDE considera estatisticamente estável o desempenho brasileiro nas três áreas. O patamar de aprendizagem continua baixo e insuficiente. Ao mesmo tempo, a cobertura do Pisa aumentou quatro pontos percentuais no período. Entre os países analisados pela OCDE, o Brasil foi o único a combinar estabilidade nas três áreas com expansão da cobertura.
Manter a média enquanto uma parcela maior e mais vulnerável da população passa a ser representada pela avaliação amplia a compreensão do resultado brasileiro e reforça a urgência de priorizar os anos finais do ensino fundamental, etapa em que avanços anteriores podem perder continuidade.
O Pisa segue como referência internacional essencial. Sua leitura ganha precisão quando combinada a indicadores que acompanham a trajetória completa de uma geração, de forma a identificar em que etapas a aprendizagem se perde e orientar políticas capazes de transformar evidências em resultados sustentados ao longo de toda a educação básica.
Combinar perspectivas, índices e avaliações é fundamental. Políticas públicas estruturadas e sustentadas ao longo do tempo podem fazer da educação um vetor ainda mais potente de transformação social na América Latina.

O país é superado por vizinhos; ficamos no 52º lugar em leitura, 67º em ciências e 57º em matemática, atrás de Chile e Uruguai

Tive o prazer de saber por José Eduardo Agualusa de um bem-vindo contra-ataque do analógico a certos flancos da ditadura digital: fotógrafos que voltaram a trabalhar com o velho filme, músicos gravando discos em fita magnética e escritores que —como ele— escrevem à mão e depois passam o texto para o computador. Não é só uma volta ao tempo dos pterodátilos. Os mais jovens talvez gostem de saber que há razões inclusive estéticas para essa recuperação de mídias dadas como extintas.

É fácil disparar a câmera do celular e ver se, até sem querer, sai algo que preste. Já a foto em filme obriga o fotógrafo, pelo custo do material, a buscar a expressão, a luz e o enquadramento perfeitos antes de clicar. O mesmo quanto à gravação

Porque quando você envia essa selfie para o ChatGPT, ela não evapora depois que a imagem fica pronta. Traduzindo: a foto que você mandou de brincadeira pode entrar, automaticamente, no material usado para treinar o próximo modelo da empresa. Para que isso não aconteça, você precisa saber que a opção existe, ir até as configurações, caçar o menu de controles de dados e desligar o botão. Quase ninguém faz.
E uma vez que a sua imagem entra num ciclo de treinamento, não há botão de desfazer. Não adianta apagar a conversa que depois não resolve: o rosto que você entregou numa tarde de feriado, achando graça, não volta mais. Você doou o rosto em alta definição, de graça, e ainda agradeceu pela diversão.
OK, mas qual é o problema disso? Vou trazer aqui a perspectiva de alguém que já trabalhou em uma empresa que justamente vendia dados organizados para treinamentos de IA. Só que para entender por que uma foto sua vale alguma coisa, é preciso lembrar como essas ferramentas nasceram.
A IA generativa (como o ChatGPT, Gemini e Claude) foi criada varrendo a internet inteira: sites de notícia, fóruns, posts, legendas, vídeos do YouTube... Tudo o que estava disponível e de graça. Foi assim que os modelos aprenderam a escrever, falar, criar e interpretar: consumindo, sem pedir licença, o trabalho de milhões de pessoas.

Com algum atraso, veículos de imprensa, grandes grupos de mídia e artistas começaram a processar as empresas, e daí vieram os acordos de licenciamento. O material fácil da internet, hoje, já foi praticamente todo digerido. Só que essa indústria é faminta, não para de evoluir, e ter dados coletados de forma ética, ou seja, consentidos, anonimizados e catalogados, para depois serem treinados não é nada barato.

Esses conjuntos de dados valiosos têm nome: datasets (e existe todo um mercado para consegui-los). Já existem empresas que prometem renda extra para quem topa fazer micro tarefas, como gravar um áudio, filmar um gesto, rotular e classificar algum conteúdo. A remuneração é baixa, a demanda é instável, mas o apelo é sempre o mesmo: me dê seu tempo e ganhe um dinheiro fácil.

Para a IA ficar cada vez mais humana ela precisa de coisas que só um corpo humano produz: um áudio com sotaque regional falando de forma espontânea, um vídeo de alguém mexendo uma panela, um rosto real envelhecido ou rejuvenescido, uma pessoa dizendo o que considera ofensivo ou não.
Com as trends de IA que bombam nas redes sociais, a empresa pega carona numa brincadeira aparentemente espontânea. Imagina o preço que seria para poder pagar milhares de pessoas a fornecerem suas faces em diferentes estilos, idades e transformações?
Quer ter uma ideia de como isso pode ser problemático? Pega o caso da Tools for Humanity, empresa cofundada por Sam Altman, o mesmo criador do ChatGPT. Ela desenvolveu um sistema de autenticação biométrica pela íris dos olhos.

Nos últimos anos, a companhia montou no mundo inteiro postos para escanear a íris das pessoas com um aparelho chamado Orb. As barraquinhas prometiam cerca de R$ 600 para tirar uma foto dos olhos. Cerca de 500 mil brasileiros toparam; no mundo, estima-se que mais de 17 milhões.

Os postos eram colocados próximos a estações centrais de metrô e de ônibus, ou seja, em lugares com muita circulação de pessoas, muitas de camada mais simples. Só que o pagamento não era em dinheiro, mas na criptomoeda da empresa, a Worldcoin. A falta de transparência fez muita gente só saber de como seria a forma de remuneração após já ser escaneada. Em julho deste ano, o Ministério Público de São Paulo (MPSP) processou a empresa, pedindo uma indenização de R$ 240 milhões.

É curioso a relação que temos de troca com as big techs. Primeiro, demos a nossa atenção para as redes sociais, que lucraram com cada minuto do nosso olho na tela. Depois, começamos a dar o nosso afeto, quando passamos a conversar com inteligências artificiais como quem conversa com um amigo. Agora, damos o corpo: o rosto, a voz, os gestos, e até a íris.
Veja: não se trata de nunca mais entrar numa brincadeira dessas, nem de fingir que a tecnologia é o demônio. Basta buscar como que dá para remover a opção de ter seus dados sendo usados para treinamentos de IA em todas as plataformas. A opção fica escondida, mas dá.
Trata-se de notar o que estamos fazendo, e a que preço. Porque a conta dessas trends não vem no cartão: vem depois, num futuro em que a nossa própria imagem distorcida (envelhecida, rejuvenescida ou vestida de qualquer década), pertence um pouquinho mais a uma empresa e um pouquinho menos a nós.

O Brasil tem a maior expectativa de aceleração da inteligência artificial (IA) entre os seis países analisados por um novo estudo global: 76% dos empregadores brasileiros acreditam que o ritmo das mudanças trazidas pela tecnologia vai aumentar nos próximos dois anos — mais até do que os Estados Unidos e o Reino Unido, mercados historicamente associados à vanguarda tecnológica. Ao mesmo tempo, o país também registra um dos maiores graus de ceticismo sobre se suas próprias universidades estão preparadas para essa transformação.

Segundo o estudo "Preparação para a IA: Construindo a ponte entre o ensino superior e o mercado de trabalho no Brasil", feito pela Pearson em parceria com a Amazon Web Services (AWS), 74% dos estudantes e 74% dos empregadores brasileiros acreditam que a IA torna a universidade mais essencial, não menos.

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Em entrevista exclusiva à EXAME, a CEO da Pearson no Brasil, Cinthia Nespoli, afirmou que o país "não está começando do zero".

"28% dos líderes brasileiros classificam o investimento institucional em IA como significativo, contra 10% nos Estados Unidos e 10% no Reino Unido. Então, não estamos começando do zero. O próximo passo é transformar boas iniciativas e investimentos em capacidade consistente, responsável e escalável", diz.

A pesquisa ouviu 2.711 pessoas em seis países, das quais 500 no Brasil. Apesar da confiança no valor da universidade, apenas 17% dos estudantes acham que suas instituições estão de fato acompanhando essa transformação — abaixo da média de 21% registrada nos demais mercados pesquisados.

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Para Nespoli, esse hiato não vem de falta de consciência sobre a urgência da mudança. 80% dos líderes de ensino superior brasileiros já reconhecem que as mudanças provocadas pela IA acontecem de forma rápida ou extremamente rápida.

"É preciso preparar professores, rever experiências de aprendizagem, criar regras claras para o uso responsável da IA e manter uma conexão muito mais dinâmica com o mercado de trabalho", afirma.

Um problema antigo que a IA só tornou visível
Para Nespoli, a distância entre teoria e prática não nasceu com a IA — a tecnologia apenas escancarou um descompasso que já existia entre universidade e mercado.

No Brasil, 42% dos empregadores apontam a distância entre conhecimento acadêmico e aplicação no trabalho como barreira à contratação, e outros 42% citam a falta de experiência com ferramentas de IA usadas no ambiente profissional.

Segundo ela, o gap mais importante não está em qual ferramenta se ensina, mas sim em "saber quando usar, avaliar a qualidade do resultado, reconhecer limitações e tomar uma decisão a partir dele."

"O fio que conecta essas pesquisas é justamente a necessidade de reduzir a distância entre aprender e conseguir aplicar", afirma.

Desalinhamento entre o que as instituições acham que o mercado quer
O estudo também aponta um desencontro de prioridades entre quem forma e quem contrata.

Os líderes de ensino superior identificam corretamente o uso de ferramentas de IA como uma das principais exigências dos empregadores, mas subestimam em dez pontos percentuais a importância que o mercado atribui à comunicação e colaboração.

Para a executiva, "isso mostra que não há uma discordância sobre a importância da IA". "Estudantes, instituições e empresas reconhecem a transformação. A diferença está em quais dimensões da preparação cada grupo prioriza", diz Nespoli.

Segundo a pesquisa, 63% dos líderes de ensino superior brasileiros relatam interações frequentes ou muito frequentes com empregadores, uma das taxas mais altas do estudo. "O próximo passo é transformar relacionamento em mecanismos sistemáticos que ajudem a orientar currículos, experiências e competências", afirma.

O maior acerto: investir em gente, não só em tecnologia
Para os próximos anos, Nespoli resume o que separa universidades que vão se adaptar bem das que vão ficar para trás. Segundo ela, o maior erro seria confundir adoção com prontidão: disponibilizar ferramentas e considerar que o trabalho está concluído.

"O maior acerto seria investir nas pessoas ao mesmo tempo em que se investe na tecnologia: preparar professores, oferecer experiências práticas, estabelecer uma governança clara e aproximar a aprendizagem das necessidades reais do trabalho."

Para a OCDE, o recuo global de desempenho expõe a perda de concentração e atenção dos jovens - além da diminuição do hábito da leitura- em um mundo cada vez mais transformado pelo excesso de telas e pela inteligência artificial. “Percorrer rapidamente feeds das redes sociais e processar informações em alta velocidade”, aponta a organização, pode ter contribuído “para a piora da capacidade e da motivação dos estudantes para lidar com textos e dados complexos”.

O País foi classificado com “baixo desempenho” em três das quatro áreas avaliadas. Só em Leitura ficou “abaixo da média”, considerado um patamar melhor, mas ainda inferior ao das nações da OCDE.

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O Pisa destaca, porém, que o Brasil foi o único a ampliar significativamente a participação no exame e manter o desempenho estável desde 2015 (apenas oscilações negativas ou positivas na nota). Em outros países, houve queda em algumas áreas no mesmo período. Só três que ampliaram a cobertura do Pisa registram alta em alguma das três áreas: Camboja, República Dominicana e El Salvador.

As olimpíadas de conhecimento transformam o ensino tradicional em uma jornada de investigação científica. Durante a educação básica, contei com o apoio do professor Floriano Castilho (in memoriam). Docente aposentado, seu fascínio pelas estrelas o motivou a criar um grupo de estudos extracurriculares.
O intuito era despertar a curiosidade pela matemática, física e astronomia de forma cativante através de torneios acadêmicos. Anos mais tarde, essa vivência garantiria minha vaga em uma instituição pública.
Contudo, a trajetória de um ensino baseado no fomento da curiosidade científica contrasta com a realidade da maioria dos alunos brasileiros, para quem o acesso ao ensino superior ainda é um desafio de ruptura no sistema.

How AI is being used in teaching
Unis are using AI for a range of purposes. From a student’s perspective, most uses fall into four familiar functions: tutoring, lecturing, feedback provision, and marking. These are all core parts of university teaching traditionally done by human teachers. They are not new functions or abilities created by the availability of AI.

Among the most common uses of AI at uni is feedback provision. Educators at Sydney University, for example, have used AI platform Cogniti to allow students to get 24/7 feedback on their assessments prior to submission.

Similarly, this year the University of Wollongong began trialling AI “study buddies” across 15 large first-year subjects. Its aim is to provide academic support to new students and answer their common questions as they transition into uni.

Some systems extend tutoring into practice and rehearsal. La Trobe University’s “Fletch” plays a disgruntled parent, changing its responses as trainee teachers work through a difficult conversation.

Lecturing by an AI rather than by a human is less common, at least at the moment, but it is starting to appear. For example, the University of Newcastle has announced an AI avatar will deliver lectures in a computing subject. This involves the academic writing the script while software generates the presenter’s voice and moving face.

Em um e-mail enviado aos alunos de graduação na quarta-feira, o reitor da Harvard College, David J. Deming, compartilhou suas prioridades para o próximo ano, incluindo o desenvolvimento de uma “comunidade de aprendizagem” e o esclarecimento das políticas de inteligência artificial em toda a instituição.

Nessas questões, a mais alta instância da Universidade aparentemente espera desvalorizar a educação em Harvard por medo de que alguns alunos sejam negligentes com o próprio aprendizado. Mas os princípios não devem ser ajustados para acomodar aqueles que os violam.

Deming escreveu que as proibições de IA são “inexequíveis” e contribuem para criar uma tentação para os alunos colarem, a fim de evitar “ficarem para trás”. Em alguns casos, suas sugestões abordam o problema da cola por IA removendo-a do processo por meio de provas escritas ou orais presenciais. Nesses pontos, concordo com ele — a responsabilização em sala de aula é uma necessidade diante da ameaça da IA.

No entanto, Deming parece ceder aos incentivos perversos que a IA cria. Devido à tentação que os alunos podem sentir ao usar a tecnologia e à desconfiança que ela fomenta entre professores e alunos, ele propõe que Harvard busque a “aceitação, ou mesmo o incentivo”, da IA ​​em cursos com muita escrita.

Essa postura é estranha, considerando a forma como a Faculdade lidou com a questão das notas no ano passado. As reclamações dos alunos sobre o limite de notas A frequentemente se concentravam em incentivos perversos, como a deterioração da colaboração e a gamificação do planejamento de aulas. Mas a Faculdade, apesar dessas ameaças relacionadas ao comportamento dos alunos, manteve-se firme em apoiar o que considerava o melhor caminho para a saúde intelectual da Universidade a longo prazo.

O próprio Deming chegou a afirmar, em um fórum aberto em março, que acredita que os alunos deixarão de lado as pressões da competição acirrada e continuarão a colaborar. No que diz respeito à avaliação, Deming parece não se importar em legislar contra a corrente da mentalidade cínica e otimizadora dos alunos.

No ano passado, escrevi sobre a incompatibilidade fundamental da inteligência artificial com o ensino das humanidades. Muitos professores renomados compartilharam opiniões semelhantes em resposta ao e-mail de Deming. A professora de inglês Deirdre Lynch destaca a importância da dialética entre pensamento e linguagem na escrita, e o professor de história Peter E. Gordon, com razão, preocupa-se com o fato de o uso da IA ​​poder limitar o pensamento aos conjuntos de conhecimento estabelecidos nos quais os modelos de IA se baseiam, restringindo, assim, o pensamento autônomo.

Toda cidade precisa de espaços capazes de promover diferentes tipos de encontro — consigo mesmo, em momentos de contemplação, reflexão e pausa; com o outro, criando oportunidades para conversas, trocas e convivência; e com novas perspectivas de vida, por meio da cultura, da diversidade e do contato com pessoas e ideias diferentes.

É por isso que a arte, a arquitetura, os espaços de convivência e os equipamentos culturais desempenham um papel tão importante na saúde emocional coletiva.

Uma exposição pode ampliar nossa visão de mundo. Uma praça movimentada pode diminuir a sensação de invisibilidade. Um teatro, uma livraria ou um museu podem nos colocar em contato com visões capazes de inspirar mudanças, despertar curiosidade ou simplesmente nos fazer sentir compreendidos.

A Meta lançou nesta terça-feira (8) um assistente de inteligência artificial que afirma ser capaz de enviar emails de forma autônoma e reservar viagens. O lançamento ocorre apesar das preocupações internas de que a tecnologia gerencie de forma inadequada seu acesso a dados pessoais confidenciais.

O agente Muse da empresa, conhecido internamente como Hatch, é a peça-chave do plano do CEO Mark Zuckerberg de oferecer "superinteligência pessoal" aos bilhões de usuários que utilizam os serviços da companhia diariamente.

O produto estará disponível inicialmente apenas nos Estados Unidos, por meio de um aplicativo dedicado ao Muse ou pelo WhatsApp, afirmou a empresa em comunicado. A Meta citou que planeja adicionar o assistente à sua linha de óculos inteligentes "em breve", mas não deu mais detalhes.

Um entusiasmo recente com a fotografia retrô, feita com câmeras analógicas e digitais antigas, ou inspiradas em modelos do passado, vem ajudando a aquecer negócios que já existiam e até motivando a abertura de novos estabelecimentos, como lojas de equipamentos e laboratórios de revelação de filmes.

A fotografia analógica perdeu a popularidade em meados dos anos 2000, quando a fotografia digital passou a ser acessível. Na década seguinte, os smartphones com câmeras embutidas, de qualidade crescente, dominaram a prática da fotografia para a população geral. Nesse período, a fotografia analógica quase desapareceu, ficando restrita a grupos muito pequenos que praticavam a técnica profissionalmente ou como hobby.

Até que veio a pandemia de Covid-19, apontada por empresários da área como o início da nova onda de fotografia analógica e retrô. Influenciadores de fotografia, que passaram a exibir câmeras analógicas ou digitais de estilo antigo nas redes sociais, colaboraram para o retorno a esse tipo de fazer fotos em um período no qual muitas pessoas estavam em casa procurando com o que se ocupar.

"Desde a pandemia há uma procura muito maior por câmeras analógicas, filmes e serviços de laboratórios para a revelação", diz Erick Ferrufino, 42, fotógrafo e proprietário da Foto Retrô, loja de venda e revelação de filmes fotográficos.

Os algoritmos não nos entregam uma amostra neutra do mundo. Entregam um recorte da realidade baseado em milhões de dados sobre nós que, aos poucos, nos acostumam com uma falsa ideia de normalidade sobre este ou aquele comportamento ou jeito de pensar. Pode chamar de falsa maioria, se quiser. Ou, de um negócio de milhões. É quando olhamos para a tela e pensamos: bom, se todo mundo com quem interajo aqui pensa parecido comigo e se comporta feito eu, é porque estamos certos juntos. Aí é que está, nem sempre.

Estar deitado em casa e conseguir falar com 100 mil, 300 mil ou 3 milhões de pessoas é um poder inimaginável até alguns anos atrás. Impacta milhares de vidas, para o bem e para o mal. Ainda estamos na infância deste entendimento, ao que parece. O botão de publicar não é o fim de uma ideia que se teve, é o começo de uma história que ficará ecoando entre pessoas sobre as quais não sabemos nada ou quase nada. Para sempre. E em cada uma delas chegará de um jeito, causará um tipo de impacto ou reação.

Sem nos debruçarmos seriamente sobre isso, o online seguirá sendo entendido como uma espécie de simulação que existe à parte da realidade. Onde se pode tudo ou quase tudo, em busca de engajamento. Já temos casos suficientes para nos mostrar o quanto isso não é, nem de longe, uma verdade.

Enquanto lia cada uma das quatro histórias, me peguei pensando se, ao alcançarem um certo sucesso financeiro ainda tão jovens, parte dos influenciadores passam a contar com algum tipo de apoio profissional para olhar criticamente não apenas para o que fazem, mas também para o que sentem. Afinal, não deve ser fácil transformar a própria vida em um produto a ponto de nunca mais poder ser, simplesmente, o filho de alguém que precisa de um tempo. Ter que crescer ao vivo, na frente de todo mundo. Não deve ser fácil, também, a pressão por ter que gritar cada vez mais alto, dia após dia, para segurar a atenção de um mundo cada vez mais cheio de informação, cansaço e dispersão. É quando a necessidade do engajamento a qualquer custo faz com que linhas sejam cruzadas, machucando os outros e a si mesmos.

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No fim, trata-se de um jogo nada saudável tanto para quem fala quanto para quem escuta, onde quem ganha é sempre a casa. Quando cada vez mais pessoas ao redor do mundo afirmam que as redes sociais já são uma questão de saúde pública, é sobre tudo isso que estão falando.

A inteligência artificial pode elevar a produtividade mundial e, ao mesmo tempo, ampliar a distância entre os países. A conclusão é de Patrick A. Imam e Jonathan R. W. Temple, autores do estudo "Desenvolvimento relativo e a lacuna da inteligência: capital humano, difusão tecnológica e inteligência artificial" (Relative Development and the Intelligence Divide: Human Capital, Technology Diffusion, and AI, no original), publicado pelo Fundo Monetário Internacional em setembro.

Este guia reúne ferramentas de Inteligência Artificial externas mapeadas, organizadas por categoria e finalidade de uso. O objetivo é oferecer uma visão confiável e atualizada de soluções que podem apoiar atividades de ensino, pesquisa, gestão e inovação.

A aparente contradição merece atenção, mas não comporta explicação simples. Saeb e Pisa medem construtos diferentes e têm instrumentos diferentes. Minha tese de doutorado, que analisou conjuntamente Saeb, Pisa, e outras duas avaliações internacionais (Pirls e Timss), mostrou justamente que comparar médias sem considerar o desenho das avaliações pode levar a conclusões equivocadas.

O Saeb está mais fortemente associado ao currículo brasileiro, costuma ter textos e itens mais simples e seus resultados afetam políticas de incentivo de muitas redes e escolas.

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O Pisa, por outro lado, não tem incentivos atrelados a seus resultados e procura medir se o aluno consegue extrapolar o conhecimento adquirido, integrar ideias e resolver problemas em situações pouco familiares. Há, porém, outra diferença menos discutida e especialmente importante: a capacidade de discriminar estudantes de muito baixo desempenho.


O Brasil tem proporção excepcionalmente grande de jovens nas regiões inferiores das escalas das avaliações internacionais. Em situações assim, uma prova composta majoritariamente por itens que já são difíceis demais para esses estudantes pode perder capacidade de distinguir adequadamente diferentes graus de baixa aprendizagem.

Dois alunos podem ter conhecimentos bastante distintos, mas ambos acertarem pouquíssimos itens. Estatisticamente, a informação do teste torna-se menor naquela região da escala e parte das diferenças reais entre eles fica comprimida.

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Isso ajuda a compreender um achado que já chamava atenção na edição anterior. A queda brasileira no Pisa entre 2018 e 2022 foi menor do que a identificada pelo Saeb de 2019 a 2021. Na avaliação do 2º ano do Saeb, por exemplo, a parcela abaixo do nível 1 em Língua Portuguesa saltou de 8,8% para 23,6%.


Já no Pisa, a rede pública brasileira permaneceu praticamente estável entre 2018 e 2022: +1 ponto em leitura, +1 em ciências e -1 em matemática. As quedas apareceram de maneira mais clara na rede privada, cujos estudantes estavam mais de 100 pontos acima dos da rede pública e, portanto, em uma região da escala na qual o teste consegue diferenciá-los melhor.

A conclusão não é de que o Pisa seja uma avaliação pior. Pelo contrário. Seu desenho é mais rico que o do Saeb. Ele exige competências de interpretação, raciocínio e aplicação do conhecimento que ainda aparecem de forma limitada na avaliação brasileira.

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Mas uma avaliação pode ser mais exigente cognitivamente e menos informativa na extremidade inferior da escala. É por isso que o Pisa 2025 torna a interpretação do Saeb 2025 particularmente interessante. Se o Saeb mostra recuperação e avanço e o Pisa, estabilidade, há pelo menos duas hipóteses a serem investigadas.

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A primeira é otimista: parte relevante da recuperação ocorreu justamente entre alunos de menor desempenho. Nesse caso, o Saeb, por ter mais itens com poder de discriminação nessa região da escala, pode captar um progresso que o Pisa tem dificuldade de identificar.

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A segunda é mais incômoda: o Brasil pode estar avançando nas habilidades mais diretamente associadas ao Saeb sem ganhos equivalentes nas competências avaliadas internacionalmente. Essa hipótese é consistente com uma das principais conclusões da minha tese: diferenças de domínio, formatos de itens e incentivos criados pelo Ideb podem fazer com que progresso no indicador nacional não seja equivalente a progresso na aprendizagem em sentido mais amplo. Provavelmente há um pouco das duas coisas.

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O próprio Pisa oferece uma pista positiva. O Brasil é destacado pela OCDE como o único entre determinados países analisados que manteve estabilidade nas três áreas desde 2015 ao mesmo tempo em que ampliou em quatro pontos percentuais a cobertura da população de 15 anos. Como a incorporação de estudantes mais vulneráveis tende a pressionar a média para baixo, a estabilidade tem mérito.

Ainda assim, é difícil conciliar a ideia de uma transformação da aprendizagem brasileira com uma década praticamente sem alteração no Pisa. E ainda mais difícil fazê-lo lembrando que os resultados recentes do Pirls e do Timss também mostraram enormes contingentes de estudantes brasileiros incapazes de atingir níveis elementares de aprendizagem.

Nas avaliações de Matemática do Timss 2023 mais de 15% dos alunos brasileiros não acertaram com consistência nem as questões mais fáceis da prova. É razoável questionar se não há interpretação excessivamente otimista sobre os resultados do Ideb. O Brasil pode comemorar avanços no Ideb, mas deveria tratá-los como parte do diagnóstico, não como conclusão.

Depois de três décadas de avaliações em larga escala, o desafio brasileiro já não é simplesmente produzir mais indicadores. É saber se aquilo que chamamos de melhora no indicador corresponde, de fato, a uma melhora na capacidade dos estudantes de ler profundamente, raciocinar matematicamente, compreender ciência e utilizar o conhecimento diante de problemas novos. O Pisa 2025 sugere que essa pergunta continua em aberto.

Segundo o estudo, estes são os alunos capazes de, no mínimo, "identificar a ideia principal em um texto de extensão moderada, localizar informações com base em critérios explícitos, embora às vezes complexos, e refletir sobre o propósito e a forma dos textos quando explicitamente solicitados a fazê-lo." 

Já a média para os 38 países-membros da OCDE foi de 69%. Entretanto, a leitura foi, dentre as áreas de estudo examinadas pelo Pisa 2025, aquela que teve a maior queda global de desempenho entre os alunos desta idade nos últimos dez anos. 

"Essa tendência é particularmente preocupante, pois as habilidades de leitura são a base da aprendizagem em todo o currículo e são essenciais para localizar, avaliar, interpretar e refletir sobre informações em um mundo cada vez mais digital," afirma o relatório.

Documento apresenta resultados do ciclo 2024-2025 do projeto-piloto e reúne subsídios para a construção de um sistema nacional de avaliação da EPT

The OECD Programme for International Student Assessment (PISA) 2025 evaluates what students know and can do in science, reading, mathematics and computational problem-solving, assessing how effectively they can apply their knowledge to real-world challenges. The assessment also explores a range of broader competencies, attitudes and behaviours, including curiosity, perseverance and the use of artificial intelligence. PISA results provide valuable insights into the quality and equity of learning outcomes around the world, enabling educators and policymakers to learn from each other’s policies and practices. This volume is one of three that present the results of the ninth cycle of PISA. PISA 2025 Results (Volume I): Future-Ready Students focuses on students’ performance in the core learning domains, and explores students’ drive to learn, sense of agency and adaptability and attitudes towards school. It examines differences in learning outcomes by gender, socio-economic status and immigrant background. More than 760 000 students across 91 countries and economies participated in PISA 2025, making it the largest international comparative assessment of 15‑year‑olds worldwide.