Os trabalhos de casa estão melhores. São concluídos mais depressa, apresentam respostas mais completas e, muitas vezes, estão escritos numa linguagem quase irrepreensível. O problema surge quando os alunos entram na sala de exame e já não têm o ChatGPT, o DeepSeek ou outro assistente digital ao seu lado. Nesse momento, a aparente excelência desaparece e revela-se aquilo que verdadeiramente aconteceu: a inteligência artificial melhorou o trabalho entregue, mas não necessariamente o conhecimento de quem o entregou.

Um estudo divulgado este mês pelo The Economist, assinado por David Strömberg, da Universidade de Estocolmo, e por Victor Lei e Wu Yanhui, da Universidade de Hong Kong, seguiu durante dois anos e meio cerca de 27 mil alunos chineses entre os 12 e os 18 anos. Aproximadamente 80% utilizavam ferramentas de inteligência artificial nos estudos. Ao fim de seis meses, as classificações dos trabalhos de casa destes tinham aumentado 18% e o tempo médio necessário para os realizar diminuíra de 64 para 45 minutos. À primeira vista, parece uma extraordinária história de produtividade educativa.

Todavia, quando os mesmos estudantes fizeram exames sem acesso à IA, obtiveram resultados 20% inferiores aos dos colegas que não a tinham utilizado. Nos exames nacionais de acesso ao ensino secundário e superior, as perdas chegaram aos 24%. A tecnologia permitiu produzir mais depressa, mas retirou aos alunos uma parte do esforço necessário para aprender.

Este é o grande equívoco da inteligência artificial na educação: confundir um resultado bem apresentado com aprendizagem. Um aluno pode entregar um texto excelente sem compreender verdadeiramente o assunto, resolver um problema matemático sem conhecer o raciocínio utilizado ou apresentar argumentos que seria incapaz de defender oralmente. A IA fabrica uma imagem de competência que nem sempre corresponde a uma competência real.

Isso não significa que deva ser proibida nas escolas. O mesmo estudo encontrou uma diferença fundamental. Os piores resultados concentraram-se nos estudantes que utilizavam a IA para concluir os trabalhos rapidamente. Aqueles que continuavam a dedicar às tarefas aproximadamente o mesmo tempo que os restantes alunos sofreram perdas muito menores. A diferença está entre pedir uma resposta e pedir uma explicação.

Outra investigação, realizada no Middlebury College, nos Estados Unidos, confirma esta possibilidade. Estudantes que recorreram a um chatbot para aprender um tema desconhecido obtiveram melhores resultados, mantendo essa vantagem uma semana depois. A IA funcionou como tutor, ajudando-os a esclarecer conceitos, encontrar informação e aprofundar o raciocínio. Não substituiu a aprendizagem: apoiou-a.

A solução não está, portanto, em expulsar a inteligência artificial da escola, até porque isso seria praticamente impossível. Está em transformar as regras, os trabalhos e os métodos de avaliação. Os alunos devem explicar como chegaram a determinada conclusão, justificar as fontes utilizadas, apresentar versões intermédias e defender oralmente aquilo que escreveram. Também é indispensável preservar momentos de avaliação sem tecnologia, nos quais cada estudante demonstre aquilo que realmente sabe.

A inteligência artificial pode democratizar o acesso a explicações personalizadas e oferecer a cada aluno uma espécie de tutor disponível a qualquer hora. Mas também pode criar uma geração capaz de apresentar respostas perfeitas sem compreender as perguntas.

A fronteira entre estes dois futuros é simples: a IA deve ajudar os alunos a pensar, não pensar por eles. Quando elimina o esforço, elimina também a aprendizagem. E uma escola que avalia apenas o produto final corre o risco de atribuir excelentes notas à inteligência artificial enquanto deixa os alunos cada vez mais ignorantes.