Introdução: um recado preocupante sobre desempenho educacional
Os resultados recentes de avaliações nacionais mostram nova queda nas notas, reacendendo um debate urgente sobre a qualidade do ensino e os fatores que determinam o aprendizado dos estudantes. Embora as discussões habituais recaiam sobre financiamento, formação de docentes e desigualdades socioeconômicas, há uma pergunta que tem recebido pouca atenção sistemática: a disseminação de ferramentas de inteligência artificial generativa (IA generativa) pode estar influenciando negativamente os resultados dos testes padronizados? Conforme observado em reportagem recente, “Our national test scores are down again. No one is even asking if generative AI played a role” (NEWTON, 2025). Esta postagem examina essa hipótese de modo crítico e informado, trazendo contexto, evidências e recomendações para gestores, formuladores de políticas e pesquisadores em educação.
O que são sistemas de inteligência artificial generativa e por que importam na educação
Sistemas de IA generativa — como modelos de linguagem grandes que produzem texto, resumos, ensaios e respostas a perguntas — tornaram-se amplamente acessíveis nos últimos anos. Essas ferramentas facilitam a produção rápida de conteúdo escrito e respostas a problemas, muitas vezes com qualidade suficiente para passar por criações humanas em contextos de avaliação informal. No ambiente escolar, isso pode afetar tarefas de casa, avaliações formativas e até mesmo alguns tipos de trabalhos avaliados como parte do processo de ensino-aprendizagem.
A difusão dessas ferramentas altera as práticas de estudo e avaliação de duas maneiras principais: substituição e suporte. Como substituição, alunos podem entregar textos gerados parcialmente ou integralmente por IA; como suporte, os estudantes usam a IA para esclarecer dúvidas, estruturar argumentos ou revisar redações — ações que podem ser positivas quando orientadas, mas prejudiciais se substituem a prática deliberada necessária para internalizar habilidades cognitivas complexas. Esses efeitos têm potencial direto sobre desempenho em testes padronizados, que medem tanto conhecimento factual quanto competências de raciocínio e expressão.
Contexto empírico: o recuo nas notas e o que já se sabe
Dados nacionais recentes apontam declínios em várias áreas avaliadas em testes padronizados. Esses recuos não são homogêneos: costumam afetar com maior intensidade populações vulneráveis e regiões com menor suporte escolar. A interpretação das causas é complexa e multifatorial: interrupções causadas pela pandemia, déficits na aprendizagem prévia, condições socioeconômicas adversas e políticas educacionais inconsistentes são frequentemente citados.
Entretanto, a rápida adoção de IA generativa representa uma mudança tecnológica recente que coincide temporalmente com parte desse declínio. A reportagem de Derek Newton para Forbes ressalta a ausência de questionamento público sistemático sobre a participação da IA generativa na queda das notas nacionais, incentivando uma investigação mais aprofundada (NEWTON, 2025). É preciso, portanto, separar correlação de causalidade por meio de pesquisa empírica rigorosa.
Mecanismos plausíveis: como a IA generativa pode reduzir o desempenho em testes
Há vários mecanismos conceituais pelos quais a IA generativa pode contribuir para queda em notas:
1. Menor prática deliberada: A aprendizagem de habilidades complexas, como redação acadêmica e resolução de problemas, exige prática ativa e feedback. Se estudantes substituem essa prática por respostas prontas da IA, não desenvolvem as habilidades necessárias para desempenho em testes.
2. Superficialidade do aprendizado: Ferramentas que produzem respostas rápidas podem promover uma compreensão superficial de conceitos, prejudicando a capacidade de aplicar conhecimentos em contextos novos — capacidade frequentemente medida por testes padronizados.
3. Problemas de avaliação autêntica: Avaliações que dependem de entrega escrita sem supervisão se tornam menos válidas quando há possibilidade de uso de IA generativa. A consequência é uma desconexão entre notas em trabalhos e a competência real demonstrada em avaliações padronizadas.
4. Efeito sobre a motivação e autorregulação: O fácil acesso a soluções prontas pode reduzir a motivação para enfrentar desafios cognitivos e minar a autorregulação, elementos centrais para aprendizagem autônoma.
5. Disparidades no uso: O impacto da IA pode não ser uniforme; alunos com maior familiaridade e acesso a tecnologia podem obter benefícios imediatos em tarefas de curto prazo, enquanto os que dependem dessas soluções sem mediação docente podem ver degradação de habilidades básicas.
Esses mecanismos são plausíveis, mas requerem confirmação empírica por meio de estudos controlados, análise de dados longitudinais e pesquisas qualitativas em sala de aula.
Evidências emergentes e limitações da pesquisa atual
A literatura acadêmica sobre efeitos da IA generativa no desempenho escolar ainda é incipiente. Estudos preliminares documentam casos de uso indevido (colaboração indevida entre aluno e sistema) e mudanças nas estratégias de estudo. Pesquisas de campo em escolas que adotaram bloqueios técnicos ou políticas de orientação sobre uso de IA mostram variações na frequência de utilização e nas percepções docentes sobre aprendizagem.
Contudo, existem limitações importantes: a maioria dos estudos até agora é de curto prazo, com amostras pequenas e métodos observacionais que dificultam inferir causalidade definitiva. Além disso, as ferramentas de IA evoluem rapidamente, tornando difícil generalizar resultados de um período para outro. Em síntese, a evidência sugere um potencial impacto negativo sobre habilidades específicas de produção escrita e resolução complexa, mas não permite afirmar que a IA generativa é, por si só, a causa primária da queda nas notas nacionais.
Estudo de caso ilustrativo: escolas, redações e o cenário de sala de aula
Imagens e relatos jornalísticos fornecem cenários concretos. Por exemplo, uma fotografia que acompanha reportagens sobre avaliações mostra estudantes do ensino médio discutindo redações finais em sala de aula, um quadro onde o uso de IA poderia tanto apoiar a revisão quanto substituir o esforço de redação (NEWTON, 2025). Esses relatos destacam dois pontos: (1) as práticas de escrita ainda são centrais na avaliação de competências linguísticas, e (2) há variação nas estratégias de ensino para enfrentar a presença da IA.
Em salas de aula onde docentes orientam o uso ético e metacognitivo das ferramentas, é possível integrar a IA como recurso para feedback e ensino diferencial. Já em ambientes sem mediação, a IA tende a representar um risco para a validade das evidências de aprendizagem.
Detectando o impacto: metodologias necessárias para comprovar a ligação entre IA e queda nas notas
Para estabelecer uma relação causal entre IA generativa e desempenho em testes padronizados são necessárias abordagens metodológicas robustas:
– Estudos longitudinais que acompanhem coortes de alunos antes e depois da difusão de IA, controlando por variáveis sociodemográficas, mudanças curriculares e interrupções como a pandemia.
– Experimentos randomizados em que turmas recebam diferentes modelos de instrução sobre uso de IA (proibição, integração orientada, integração livre) para comparar efeitos sobre aprendizado e desempenho em avaliações externas.
– Análises de tarefa por tarefa para identificar quais tipos de itens em testes (questões de compreensão, produção escrita, raciocínio quantitativo) são mais sensíveis à influência de respostas automatizadas.
– Avaliações qualitativas com professores e alunos para compreender práticas reais de uso, motivações e barreiras.
Sem estudos dessa natureza, as discussões permanecem em nível de hipótese plausível.
Políticas e práticas escolares para mitigar efeitos negativos e aproveitar oportunidades
Independentemente de comprovação final, autoridades educacionais e escolas não podem aguardar resultados definitivos para agir. Recomendações práticas incluem:
– Redesenho de avaliações: Priorizar avaliações presenciais supervisionadas, tarefas de desempenho autênticas e provas que exijam demonstração de raciocínio em tempo real.
– Formação docente: Investir em desenvolvimento profissional para que professores aprendam a integrar e avaliar uso legítimo de IA, além de reconhecer sinais de produção assistida por máquinas.
– Estratégias de integridade acadêmica: Atualizar códigos de conduta, implementar ferramentas de detecção e promover cultura de autoria e ética.
– Alfabetização em IA: Incluir no currículo competências para uso crítico e ético de IA, desenvolvendo habilidades metacognitivas que transformem a IA em ferramenta de aprendizagem, não em atalho.
– Políticas equitativas: Garantir que medidas de controle técnico não ampliem desigualdades — por exemplo, bloqueios indiscriminados podem dificultar o acesso de estudantes que dependem de recursos digitais legítimos.
Essas medidas equilibram prevenção de uso indevido e aproveitamento pedagógico das tecnologias emergentes.
Implicações para pesquisadores e formuladores de política pública
Pesquisadores devem priorizar estudos empíricos que permitam diferenciar o impacto da IA de outros determinantes do desempenho. Formuladores de políticas precisam considerar tanto regulamentação quanto incentivos para inovação responsável. A criação de consórcios entre universidades, redes escolares e gestores públicos pode acelerar a produção de evidência robusta.
Além disso, financiamentos dirigidos para projetos que explorem intervenções educativas com IA, avaliações adaptativas e ferramentas de suporte ao professor podem mitigar riscos e maximizar benefícios.
Considerações sobre justiça e desigualdade
A tecnologia tem potencial de amplificar desigualdades se seu acesso e uso não forem equitativos. Comunidades com menor infraestrutura digital podem ficar isoladas de ferramentas pedagógicas avançadas, enquanto outros grupos podem utilizar a IA para ganho competitivo imediato, sem desenvolvimento de competência profunda. Políticas públicas devem, portanto, garantir acesso equitativo, formação para docentes em contextos vulneráveis e suporte adicional para estudantes que estejam em maior risco de defasagem.
Conclusão: um chamado à ação informada
A hipótese de que a IA generativa contribui para a queda nas notas nacionais é plausível e exige investigação urgente. Como sintetizado por Derek Newton, a pergunta ainda não foi suficientemente explorada no debate público (NEWTON, 2025). A combinação de políticas escolares proativas, pesquisa rigorosa e formação docente pode reduzir riscos e transformar a IA numa aliada do ensino. Negligenciar essa agenda pode perpetuar déficits de aprendizagem e erosão da validade das avaliações.
Recomenda-se aos gestores educacionais uma abordagem tripla: monitorar padrões de desempenho com atenção para indícios de impacto tecnológico; implementar medidas pedagógicas e éticas para regular o uso de IA em atividades avaliativas; e fomentar pesquisa colaborativa para orientar políticas com evidência empírica.
Referências bibliográficas (ABNT)
NEWTON, Derek. National Test Scores Are Down, Is Generative AI Partly To Blame?. Forbes, 27 set. 2025. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/dereknewton/2025/09/27/national-test-scores-are-down-is-generative-ai-partly-to-blame/. Acesso em: 27 set. 2025.
Fonte: Forbes. Reportagem de Derek Newton, Contributor, Derek Newton, Contributor https://www.forbes.com/sites/dereknewton/. National Test Scores Are Down, Is Generative AI Partly To Blame?. 2025-09-27T15:22:00Z. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/dereknewton/2025/09/27/national-test-scores-are-down-is-generative-ai-partly-to-blame/. Acesso em: 2025-09-27T15:22:00Z.
