Do que os professores têm medo
A cada novo semestre, o corpo docente universitário se depara com uma versão da mesma pergunta: os alunos estão aprendendo ou apenas cumprindo formalidades para obter um diploma? Este ano, essa pergunta ganha um novo contexto. Uma pesquisa realizada em novembro de 2025 com 1,057 professores pela Associação Americana de Faculdades e Universidades e pela Universidade Elon revelou que 90% acreditam que a IA generativa diminuirá as habilidades de pensamento crítico dos alunos, 83% acreditam que ela reduzirá sua capacidade de concentração e 95% esperam que ela aumente sua dependência excessiva das próprias ferramentas. Quase três em cada quatro (73%) já lidaram pessoalmente com um problema de integridade acadêmica envolvendo IA. Essas não são preocupações marginais de uma minoria resistente. Elas representam a visão da maioria da profissão e são específicas: não se trata de um "acidente com a IA" em abstrato, mas de uma percepção compartilhada de que algo mensurável está acontecendo com a forma como os alunos pensam.
O que os alunos já estão fazendo
Os estudantes também não estão se escondendo disso. A Pesquisa de IA Generativa para Estudantes de 2026 da HEPI, baseada em 1,054 alunos de graduação do Reino Unido, descobriu que 95% agora usam IA de alguma forma e 94% a utilizam para trabalhos avaliados. Apenas 12% admitem enviar textos gerados por IA diretamente, embora esse número tenha quadruplicado desde 2024, quando era de 3%, o que sugere que a fronteira entre "usar IA para ajudar" e "deixar a IA fazer tudo" está se movendo rapidamente. Colocar duas citações da própria pesquisa lado a lado conta uma história por si só. Um estudante descreveu o uso de IA para resumir leituras densas para que pudesse "se concentrar na análise crítica e na compreensão mais profunda". Outro escreveu, simplesmente: "Não estou usando meu cérebro de jeito nenhum". Mesma ferramenta, mesmo semestre, duas experiências de aprendizado completamente diferentes, e a pesquisa não indica que nenhum dos estudantes estivesse fazendo nada de incomum.
Por que o mecanismo não mudou?
O que diferencia esses dois alunos não é a ferramenta. É o que a sala de aula exigiu deles depois de usá-la. A IA consegue responder ao "o quê" mais rápido do que qualquer aula, mais rápido do que qualquer livro didático, mais rápido do que o horário de atendimento do professor. O que ela não consegue fazer é substituir o aluno no momento em que ele precisa prever um resultado, defender uma escolha ou explicar algo com suas próprias palavras, porque esses momentos só funcionam se o aluno for quem está recuperando a informação. Essa é a ideia mais antiga por trás de tudo isso: a prática de recuperação, às vezes chamada de efeito de teste, a descoberta bem estabelecida de que extrair ativamente informações da memória constrói uma compreensão muito mais forte e duradoura do que simplesmente receber a informação novamente. Não é algo novo, e não tem a ver com IA. É que a IA torna esse processo excepcionalmente fácil de ignorar.
Um estudo da Universidade Drexel, de 2025, quantifica essa lacuna. Pesquisadores deram a estudantes de ciência de dados questões práticas de recuperação de informações geradas por IA durante os intervalos das aulas — estímulos de baixo risco que forçavam os alunos a relembrar e aplicar o que acabavam de aprender — e compararam o desempenho deles em um teste posterior com o de um grupo de controle que não recebeu esse tipo de prática. O grupo que realizou a prática de recuperação obteve 89% de aproveitamento, enquanto o grupo de controle obteve 73%. Uma diferença de 16 pontos percentuais que os pesquisadores consideraram estatisticamente e praticamente significativa, considerando que nada mudou no conteúdo, apenas o fato de os alunos terem sido levados a recuperá-lo. Essa descoberta não mudou com a existência da IA. Na verdade, ela explica exatamente o que está em jogo: o mecanismo que produz aprendizado real ainda depende da recuperação de informações por esforço, e a utilidade da IA para um aluno depende inteiramente de ela ser usada para estimular esse esforço ou para substituí-lo.
Onde a apólice se esgota
É por isso que a técnica de questionamento, e não a política de IA, pode se revelar a alavanca mais subutilizada do ensino superior. Na pesquisa da AAC&U, 87% dos professores afirmaram ter redigido políticas explícitas sobre o uso de IA, mas 59% ainda disseram que suas instituições não estavam bem preparadas para ajudar os alunos a lidar com o que está por vir. A política é necessária, mas rege o que o aluno entrega depois do fato. Ela pouco influencia os noventa minutos que antecedem a entrega, na sala de aula ou seminário, onde o pensamento de fato ocorre ou não, e onde nenhum documento de política jamais fez alguém refletir mais profundamente.
Nada disso é um argumento para resistir à IA na sala de aula, e os dados também não corroboram essa conclusão; muitos alunos já a utilizam com sucesso. Trata-se de um argumento para sermos muito mais intencionais sobre quais momentos ainda pertencem exclusivamente ao aluno e para planejarmos aulas, seminários e avaliações de forma a proteger esses momentos propositalmente, como mostra a seção "Histórias por Trás dos Slides" desta edição, onde um professor já faz uma questão de recuperação de informações por vez.
Referências
Associação Americana de Faculdades e Universidades e Centro Imagining the Digital Future da Universidade Elon. (21 de janeiro de 2026). Pesquisa nacional: 95% dos professores universitários temem a dependência excessiva dos alunos em relação à IA e a diminuição do pensamento crítico entre os alunos que usam ferramentas generativas de IA. AAC&U. https://www.aacu.org/newsroom/national-survey-95-of-college-faculty-fear-student-overreliance-on-ai-and-diminished-critical-thinking-among-learners-who-use-generative-ai-tools
An, Y., Liu, J., Acharya, N., & Hashmi, R. (2025). Aprimorando o aprendizado do aluno com questões práticas de recuperação geradas por LLM: um estudo empírico em cursos de ciência de dados. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.05629
Stephenson, R., & Armstrong, C. (12 de março de 2026). Pesquisa sobre inteligência artificial generativa de estudantes 2026 (Relatório HEPI 199). Instituto de Políticas de Ensino Superior. https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2026/
