O experimento de Sungu, conduzido com colegas pesquisadores da Universidade da Pensilvânia, incluindo a psicóloga educacional Angela Duckworth, acompanhou 193 professores e mais de 2.800 estudantes do ensino fundamental e médio em uma rede de escolas particulares na Turquia durante a primavera de 2025.
Os professores foram designados aleatoriamente para receber acesso a um assistente de ensino baseado no ChatGPT, personalizado de acordo com o currículo nacional da Turquia, ou para continuar ensinando normalmente. Durante 10 semanas, os professores usaram a ferramenta principalmente para gerar notas de aula, tarefas e exames.
Os alunos cujos professores tiveram acesso à ferramenta de IA classificaram as suas aulas como menos agradáveis, menos interessantes e menos importantes do que os alunos do grupo de controlo. O declínio na motivação intrínseca foi modesto, mas maior entre os alunos dos professores que já eram utilizadores intensos de IA antes do início da experiência.
O desempenho acadêmico médio não mudou em geral. Mas entre os professores cujos alunos tinham notas mais baixas antes da experiência – um indicador dos professores com desempenho inferior – o desempenho e a confiança dos alunos diminuíram. O desempenho académico foi medido através de exames padronizados administrados externamente, descartando a possibilidade de estes professores terem padrões de classificação diferentes.
O estudo não consegue explicar exactamente porque é que a qualidade do ensino se deteriorou. Os pesquisadores não observaram as salas de aula nem analisaram os materiais gerados pela IA que os professores usaram. Mas Sungu suspeita que os professores podem ter desistido de uma das suas ferramentas mais eficazes.
“Quando você começa a usar material gerado por IA, você perde sua voz pessoal”, disse Sungu. “Pode ser tecnicamente bom o suficiente, mas não carrega o seu próprio estilo. Se tudo for muito uniforme, fica um pouco mais chato.”
Uma possível explicação para o desempenho académico mais fraco entre os alunos de professores com baixo desempenho, disse Sungu, é que os professores mais fortes tratam os resultados da IA como um primeiro rascunho, revisando-os e adaptando-os às suas salas de aula. Professores mais fracos, suspeita ele, podem ter maior probabilidade de usar material gerado por IA tal como está.
Este estudo não é uma comparação clara entre o ensino com e sem IA. Os professores do grupo de controle tinham liberdade para usar outras ferramentas de IA, fazendo disso uma comparação entre o acesso a um assistente de IA personalizado e o que os professores escolhessem fazer por conta própria. Na verdade, disse Sungu, essas descobertas podem estar subestimando os riscos de os professores dependerem fortemente de materiais gerados por IA.
Ainda assim, Sungu adverte que seria um erro concluir que “a IA é terrível e irá arruinar a educação”. Ele vê uma lição diferente: o acesso à tecnologia de IA por si só não melhora o ensino.
O desafio é ajudar os professores a usar a IA de forma a preservar o julgamento e a criatividade humanos. Isso exigirá programas de formação de professores, barreiras de proteção e melhores interfaces.
“A partir de agora, há algo com que se preocupar com a forma como os professores estão usando isso organicamente”, disse ele.
Sungu diz que usa pessoalmente IA em seu ensino universitário para criar jogos interativos e enquetes que, de outra forma, levariam muito tempo para serem construídos. “Quando recebo o resultado pela primeira vez, parece ótimo”, disse ele. “E então, se eu não mergulhar nisso, nos exemplos, nos números não fazem sentido. Acabo gastando a mesma quantidade de tempo para melhorar o resultado ou calibrá-lo para minha aula.”
“Não economiza tempo”, disse ele.
Esta história sobre IA no ensino foi produzido por O Relatório Hechingeruma organização de notícias independente e sem fins lucrativos que cobre educação. Inscreva-se para Pontos de prova e outros Boletins informativos Hechinger.
