Neste artigo, o autor discute como a IA adapta percursos de aprendizagem, mas sem mediação docente pode acelerar respostas sem aprofundar o conhecimento
Calebe Rezende*
A inteligência artificial já começou a personalizar o ensino, é fato, mas ainda não está claro se isso está tornando os alunos mais preparados ou apenas mais rápidos em encontrar respostas. Com o avanço dessas ferramentas, cada estudante pode ter um percurso de aprendizagem adaptado ao seu ritmo, às suas dificuldades e aos seus interesses, colocando esse modelo no centro das discussões educacionais no Brasil e no mundo.
Mas, à medida que essa tecnologia se populariza, uma pergunta se impõe: personalizar é, necessariamente, aprofundar?
Os dados mostram que a inteligência artificial já é parte da rotina escolar, muitas vezes antes mesmo de qualquer orientação pedagógica. No Brasil, sete em cada dez estudantes do ensino médio já utilizam ferramentas de IA para realizar pesquisas escolares, segundo indicadores da TIC Educação. Ainda assim, apenas cerca de um terço afirma ter recebido orientação sobre como usar essas tecnologias de forma adequada.
Na prática, isso significa que os estudantes que recebem respostas cada vez mais ajustadas às suas dúvidas, mas que nem sempre são desafiados a ir além delas. Ou seja, a personalização já acontece na prática, mas, sem orientação, pode se limitar à entrega de respostas e não à construção de conhecimento.
Esse fenômeno não é exclusivo do Brasil. A UNESCO tem alertado que a inteligência artificial oferece oportunidades relevantes para a educação, mas apenas quando utilizada como complemento, não como substituição, das dimensões humanas do ensino. A organização também destaca a urgência de investir na formação de professores para o uso ético e pedagógico dessas ferramentas.
O ponto central, portanto, não é a tecnologia em si, mas o que se faz com ela.
No entanto, aprender não é apenas receber conteúdos ajustados. Envolve construção de sentido, interação e pensamento crítico, processos que nenhum algoritmo substitui integralmente. Sem mediação pedagógica, a personalização não aprofunda, simplifica.
Quando estudantes recorrem à IA apenas para obter respostas rápidas, sem compreender os caminhos que levam a elas, o que se produz não é autonomia, é dependência. A Aprendizagem Significativa é o processo no qual a “personalização superficial que é gerada por meio das IA’s, é deixado para trás. A eficiência aparente pode esconder uma fragilidade estrutural: menos esforço cognitivo, menor capacidade analítica e redução da autoria intelectual.
Esse risco se torna ainda mais relevante quando consideramos que apenas 19% dos estudantes brasileiros dizem ter discutido o uso de IA com seus professores, evidenciando a ausência de orientação sistemática, segundo dados do Ministério da Educação no âmbito do programa Escolas Conectadas.
É nesse ponto que o papel do professor se torna não apenas relevante, mas central.
Se a inteligência artificial é capaz de personalizar o acesso à informação, é o professor quem garante a qualidade da aprendizagem. Cabe a ele interpretar dados, contextualizar conteúdos, problematizar respostas e transformar ferramentas em experiências educativas significativas.
Mais do que isso, é o professor quem ensina o estudante a usar a tecnologia de forma crítica, ética e consciente. A discussão sobre IA na educação, portanto, não deveria girar em torno de substituição, mas de mediação.
Segundo dados da pesquisa internacional TALIS 2024, conduzida pela Cooperação e Desenvolvimento Econômico, o próprio sistema educacional ainda não está plenamente preparado para essa transição. No Brasil, entre os professores que ainda não utilizam inteligência artificial, 64% afirmam não ter conhecimento ou habilidades suficientes para aplicá-la em sala de aula, enquanto 60% apontam a falta de infraestrutura nas escolas como uma das principais barreiras, isto é, o acesso nas IA’s é restrito a um grupo ainda, não é distribuído uniformemente.
Ao mesmo tempo, cresce o consenso internacional de que a inteligência artificial deve ser trabalhada não apenas como ferramenta, mas como objeto de aprendizagem. Ou seja, não basta usar, é preciso entender.
Nesse contexto, abordagens pedagógicas que valorizam experimentação, resolução de problemas e protagonismo estudantil ganham ainda mais relevância. Em vez de consumir respostas prontas, o estudante precisa ser desafiado a criar, testar, errar e reconstruir. A tecnologia, nesse cenário, deixa de ser um atalho e passa a ser um instrumento de investigação.
A personalização do ensino, portanto, não deve ser medida apenas pela capacidade de adaptação dos sistemas, mas pela profundidade das experiências de aprendizagem que ela possibilita.
A inteligência artificial pode, sim, ampliar o alcance do ensino, reduzir desigualdades de acesso e apoiar o trabalho docente, no entanto, para que isso aconteça de forma efetiva, é fundamental que o professor permaneça no centro desse processo, sem uma distribuição equitativa de acesso, sustentada por infraestrutura adequada, recursos tecnológicos consistentes, como o uso de Libras, o apoio à tradução para migrantes, a criação de ferramentas que permitam o acesso das línguas originárias entre outras estratégias que ampliem a participação de todos. A IA corre o risco de se tornar apenas um “chaveirinho” entre as ferramentas educacionais, quando não está atrelada a uma intencionalidade pedagógica, seu verdadeiro potencial aparece quando contribui para processos de inclusão que o professor é capaz de reconhecer, mediar e orientar.
***Coordenador de Laboratório Pedagógico no **Singularidades
