Estudos recentes mostram que será necessário muito esforço para engajar alunos e professores no uso da IA, e que os modelos terão que ser aprimorados
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No início deste mês foram divulgados os dados do IDEB de 2025. Os resultados mostraram uma pequena melhora, mas a situação geral do aprendizado ainda é muito ruim no Brasil. Temos que melhorar mais rapidamente o aprendizado dos nossos alunos, um dos principais requisitos para aumentar a produtividade no país. Será que poderemos usar a inteligência artificial para acelerar este aprendizado?
Os resultados do Ideb mostraram avanços em várias redes de ensino, que são muito bem-vindos, mas trazem também algumas preocupações. Nos anos iniciais do ensino fundamental no setor público, o índice aumentou 70% desde 2005, primeiro ano em que os resultados foram divulgados. Nos anos finais do ensino fundamental, o Ideb aumentou 56%, enquanto no ensino médio ele aumentou apenas 38% em 20 anos.
As metas estabelecidas pelo governo federal para 2021 só foram atingidas nos anos iniciais (com quatro anos de atraso). Nos demais ciclos ainda estamos distantes das metas originais. Assim, não há como escapar da conclusão de que a trajetória da qualidade da educação nestes 20 anos foi bastante decepcionante.
O Ideb é um indicador que leva em conta tanto a taxa de aprovação como o aprendizado dos alunos. Parte da melhora no índice nestas duas décadas ocorreu devido a aumentos na taxa de aprovação. Em termos do aprendizado, o aumento foi de 41% nos anos iniciais, 21% nos anos finais do ensino fundamental e de apenas 12% no ensino médio em vinte anos. Ao longo de todos este período, o Ideb melhorou muito mais nos anos iniciais do que anos finais e no ensino médio. Parece que é mais fácil melhorar o aprendizado das crianças pequenas, que ainda não foram tão impactadas pelas dificuldades da vida em famílias mais pobres nem pelas deficiências do nosso sistema escolar.
A ideia de desenhar o Ideb como uma combinação de taxa de aprovação e aprendizado era evitar que as redes retivessem os piores alunos para aumentar as notas nas avaliações e também evitar que elas aprovassem alunos sem aprendizado para melhorar o índice. O fato de que a aprovação aumentou bastante sem grandes reduções no aprendizado é uma ótima notícia. Pesquisas mostram que os alunos repetentes costumam ser estigmatizados e não conseguem recuperar o aprendizado. A evasão no ensino médio ocorre em sua grande maioria entre os alunos mais velhos, os repetentes. Assim, acabar com a repetência provoca uma diminuição da evasão no ensino médio sem custo para os governos, pelo contrário, economizando recursos.
De qualquer forma, precisamos acelerar o aprendizado dos nossos alunos. Muitas coisas precisam ser feitas, passando pela formação básica do professor, preparação do aluno na primeira infância, mais escolas em tempo integral e mudanças no financiamento da educação. Mas será que podemos usar a inteligência artificial (IA) para acelerar este processo?
Várias pesquisas recentes mostram que tudo depende do modo como a IA será utilizada. Se a IA for utilizada para ajudar os alunos e professores a superar obstáculos, ela poderá aumentar a proficiência dos alunos. Mas se for usada livremente por alunos e professores a tendência será a diminuição de aprendizado.
Se a tecnologia for usada livremente por alunos e professores a tendência será a diminuição de aprendizado
Os estudos mostram que escrever redações e fazer lições de casa usando o ChatGPT, por exemplo, prejudica a capacidade dos alunos de recordar seus próprios argumentos. Neurocientistas mostram que fazer lição de casa sem ajuda, num processo de tentativa e erro, é fundamental para induzir um esforço cognitivo maior e melhorar a retenção do conteúdo.
Alguns artigos recentes ilustram este aspecto. Um destes estudos examinou o impacto do uso de ChatGpt pelos alunos sobre as suas notas no dever de casa1. Os resultados mostraram que o uso de IA aumentou as notas do dever de casa, mas no período subsequente, quando os alunos tiveram que fazer a lição sem IA, o seu desempenho caiu com relação aos alunos que nunca usaram a tecnologia. Isto ocorre porque os alunos delegaram o esforço de fazer a lição para a IA, que inclusive forneceu algumas respostas erradas para eles.
Outro estudo recente utilizou um sistema de IA (Tutor CoPilot) para gerar sugestões em tempo real para monitores que estavam ensinando matemática para alunos em comunidades vulneráveis2. O estudo encontrou que os monitores que aplicavam exercícios com ajuda deste tutor artificial tiveram um desempenho melhor do que os demais e isto aumentou o resultado dos alunos nos testes de matemática. Porém, outros estudos, que usaram a tecnologia da Khan Academy com tutores artificiais, mostraram que não basta oferecer acesso aos alunos, é necessário estimulá-los a usarem as novas tecnologias, pois grande parte deles não se interessou pela novidade.
Parece bastante claro que ainda não estamos no estágio ideal para usar a IA em escala para melhorar a educação. Será necessário ainda alguns anos de treinamento e experimentação para que possamos chegar no modelo ideal. Mas este momento chegará. E quando ele chegar, poderemos usar a IA para ajudar os professores a ensinar da melhor forma possível, principalmente os mais jovens, usando-a para detectar as deficiências de cada aluno e para sanar estas dificuldades. Sabemos que há inúmeros problemas na formação inicial dos professores, tanto em conteúdo básico como em métodos didáticos. Talvez possamos superar estes problemas com ajuda da IA.
Mas os estudos recentes também estão mostrando que será necessário muito esforço para engajar alunos e professores no uso de tecnologia artificial, e que os modelos terão que ser aprimorados. Atualmente, os modelos de IA ainda dão respostas erradas (alucinação) e algumas vezes inapropriadas, o que não pode acontecer numa rede educacional. Assim, o pior que os secretários de Educação poderiam fazer agora seria ceder à pressão de empresas de IA e usar em suas redes sistemas que ainda não foram testados em escala por pesquisadores independentes. Isto poderia queimar uma ótima ideia, talvez a última chance que temos de melhorar substancialmente o aprendizado dos alunos brasileiros no curto prazo.
1. Bastani et al “Generative AI without guidance can harm learning: evidence from high school mathematics”.
2. Wang et al “Tutor CoPilot: A Human-AI Approach for Scaling Real-Time Expertise”
Link da publicação.
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