Desde o aparecimento do ChatGPT há quase três anos, o impacto das tecnologias de inteligência artificial (IA) na aprendizagem tem sido amplamente debatido. Elas são ferramentas úteis para uma educação personalizada ou portas de entrada para a desonestidade acadêmica?
Mais importante ainda, têm surgido preocupações de que o uso da IA leve a uma “banalização” generalizada, ou seja, ao declínio da capacidade de pensar criticamente. Se os alunos usarem ferramentas de IA muito cedo, argumenta-se, eles podem não desenvolver habilidades básicas para o pensamento crítico e a resolução de problemas.
Será que isso é verdade? De acordo com um estudo recente realizado por cientistas do Instituto de Tecnologia de M Massachusetts (MIT), EUA, parece que sim. Os pesquisadores afirmam que o uso do ChatGPT para ajudar a escrever redações pode levar a um “déficit cognitivo” e uma “provável diminuição da capacidade de aprendizagem”.
Então, o que o estudo descobriu?
A diferença entre usar IA e apenas o cérebro
Ao longo de quatro meses, a equipe do MIT pediu a 54 adultos que escrevessem uma série de três redações usando IA (ChatGPT), um mecanismo de busca ou apenas seus próprios cérebros (grupo “apenas cérebro”). A equipe mediu o engajamento cognitivo examinando a atividade elétrica no cérebro e por meio da análise linguística das redações.
O engajamento cognitivo daqueles que usaram IA foi significativamente menor do que os outros dois grupos. Esse grupo também teve mais dificuldade em lembrar citações de suas redações e sentiu um menor senso de propriedade sobre elas.
Os participantes então trocaram de papéis para um quarto e último ensaio (o grupo “apenas cérebro” usou IA e vice-versa). O grupo que trocou IA por cérebro teve um desempenho pior e um engajamento apenas ligeiramente melhor do que o outro grupo durante a primeira sessão, e muito abaixo do engajamento do grupo que usou apenas o cérebro na terceira sessão.
Os autores afirmam que isso demonstra como o uso prolongado da IA levou os participantes a acumular um “défict cognitivo”. Quando finalmente tiveram a oportunidade de usar seus cérebros, eles foram incapazes de replicar o engajamento ou ter um desempenho tão bom quanto os outros dois grupos.
Os autores, porém, ressaltam que apenas 18 participantes (seis por condição) completaram a quarta e última sessão. Portanto, as descobertas são preliminares e requerem mais testes.
Isso mostra que a IA nos torna mais burros?
Esses resultados não significam necessariamente que os alunos que usaram IA acumularam “défict cognitivo”. Em nossa opinião, as conclusões se devem ao desenho específico do estudo.
A mudança na conectividade neural do grupo que utilizou apenas o cérebro nas três primeiras sessões foi provavelmente o resultado de uma familiarização com a tarefa do estudo, fenômeno conhecido justamente como efeito de familiarização. À medida que os participantes do estudo repetem a tarefa, eles ficam mais familiarizados e eficientes, e sua estratégia cognitiva se adapta à tarefa.
Quando o grupo de IA finalmente conseguiu “usar seus cérebros”, por sua vez, seus participantes realizaram a tarefa de escrever a redação sozinhos apenas uma vez. Como resultado, eles não conseguiram igualar a experiência do outro grupo. Eles alcançaram um engajamento apenas ligeiramente melhor do que o grupo que utilizou apenas o cérebro durante a primeira sessão.
Para justificar totalmente as afirmações dos pesquisadores, os participantes do grupo de IA para “apenas cérebro” também precisariam completar três sessões de redação sem a ajuda da IA.
Da mesma forma, o fato de o grupo cérebro-para-IA ter usado o ChatGPT de forma mais produtiva e estratégica provavelmente se deve à natureza da quarta tarefa de redação, que exigia escrever um ensaio sobre um dos três tópicos escolhidos anteriormente.
Como escrever sem IA exigia um engajamento mais substancial, os participantes deste grupo tinham uma lembrança muito melhor do que haviam escrito no passado. Assim, eles usaram a IA principalmente para pesquisar novas informações e refinar o que haviam escrito anteriormente.
As implicações da IA na avaliação de alunos
Para entender a situação atual da IA, podemos olhar para trás e ver o que aconteceu quando surgiram as calculadoras eletrônicas.
Na década de 1970, seu impacto foi regulado tornando os exames muito mais difíceis. Em vez de fazer cálculos à mão, esperava-se que os alunos usassem calculadoras e dedicassem seus esforços cognitivos a tarefas mais complexas.
Na prática, o nível de exigência foi significativamente elevado, o que fez com que os alunos trabalhassem tanto (se não mais) quanto antes da chegada das calculadoras.
O desafio com a IA é que, em sua maioria, os educadores não elevaram o nível de exigência de forma a tornar a IA uma parte necessária do processo. Os educadores ainda exigem que os alunos realizem as mesmas tarefas e esperam o mesmo padrão de trabalho de cinco anos atrás.
Em tais situações, a IA pode realmente ser prejudicial. Os alunos podem, em sua maioria, transferir o envolvimento crítico com a aprendizagem para a IA, o que resulta em “preguiça metacognitiva”.
No entanto, assim como aconteceu com as calculadoras, a IA pode e deve nos ajudar a realizar tarefas que antes seriam impossíveis — e ainda assim exigir um engajamento significativo. Por exemplo, podemos pedir aos alunos de pedagogia que usem a IA para produzir um plano de aula detalhado, que será então avaliado quanto à qualidade e solidez pedagógica em um exame oral.
No estudo do MIT, os participantes que usaram IA estavam produzindo as “mesmas velhas redações”. Eles ajustaram seu engajamento para entregar o padrão de trabalho esperado deles.
O mesmo aconteceria se os alunos fossem solicitados a realizar cálculos complexos com ou sem uma calculadora eletrônica. O grupo que fosse obrigado a fazer os cálculos à mão ia suar, enquanto aqueles com calculadoras mal piscariam os olhos.
Aprendendo a usar a IA
As gerações atuais e futuras precisam ser capazes de pensar de forma crítica e criativa e resolver problemas. A IA, no entanto, está mudando o significado dessas coisas.
Produzir ensaios com caneta e papel não é mais uma demonstração de capacidade de pensamento crítico, assim como fazer divisões longas não é mais uma demonstração de habilidade matemática.
Saber quando, onde e como usar a IA é a chave para o sucesso a longo prazo e o desenvolvimento de habilidades. Priorizar quais tarefas podem ser transferidas para uma IA a fim de reduzir o défict cognitivo é tão importante quanto entender quais tarefas exigem criatividade e pensamento crítico genuínos.
