QUANDO A IA FAZ O CURSO INTEIRO, QUEM ESTÁ COLANDO: O ALUNO OU A UNIVERSIDADE?

Chegamos a uma situação que, há poucos anos, pareceria ficção científica.

Agentes de inteligência artificial já conseguem entrar em ambientes virtuais de aprendizagem, ler conteúdos, responder questões, produzir trabalhos, participar de determinadas atividades e avançar por etapas de cursos online como se fossem estudantes.

A reação imediata é compreensível: isso é fraude.

E, evidentemente, quando um estudante entrega como sua uma atividade que não realizou e pretende obter uma certificação por uma competência que não possui, existe um problema ético e acadêmico sério.

Mas talvez essa seja apenas a primeira camada do problema. Existe uma pergunta muito mais incômoda por trás dela: se uma inteligência artificial consegue fazer praticamente todo o curso no lugar de um estudante, o que exatamente esse curso estava avaliando?

Essa pergunta muda completamente a discussão. Porque talvez a inteligência artificial não esteja apenas facilitando a fraude acadêmica. Talvez esteja realizando, sem que tenhamos pedido, uma gigantesca auditoria pedagógica da educação contemporânea.

E o resultado dessa auditoria pode não ser confortável. O que nós chamávamos de aprendizagem?

Durante décadas construímos uma espécie de equivalência silenciosa dentro da educação. O aluno entregou o trabalho. Logo, aprendeu. Respondeu ao questionário. Logo, sabe. Participou do fórum. logo, refletiu. Produziu um texto. Logo, compreendeu. Concluiu todas as atividades no ambiente virtual. Logo, desenvolveu as competências previstas naquela disciplina.

Mas essas coisas nunca foram exatamente a mesma coisa. A diferença é que, antes da inteligência artificial generativa, manter essa ficção era relativamente fácil.

Produzir um trabalho exigia horas. Pesquisar consumia tempo. Construir uma apresentação demandava esforço. Responder determinadas questões requeria leitura. E confundimos o esforço necessário para produzir o artefato com a aprendizagem necessária para dominá-lo.

A inteligência artificial rompeu essa relação. Hoje é possível produzir textos sofisticados em segundos. Construir apresentações em minutos. Comparar dezenas de documentos.

Gerar códigos. Resolver problemas. Resumir livros. Produzir hipóteses. Responder questionários. Criar imagens. Simular argumentos.

E agora começamos a entrar numa nova etapa: não apenas a inteligência artificial que responde quando é acionada, mas agentes capazes de executar sequências inteiras de tarefas.

É uma mudança de natureza. Quando isso acontece, uma parte importante do nosso sistema tradicional de avaliação entra em colapso. Não porque a inteligência artificial tenha destruído a aprendizagem. Mas porque tornou cada vez mais difícil continuar confundindo atividade realizada com competência adquirida.

Estamos tentando descobrir quem digitou quando deveríamos descobrir quem aprendeu. A resposta de muitas instituições tem sido previsível. Detectores de inteligência artificial. Bloqueios. Monitoramento de tela. Navegadores restritos.

Análise do tempo gasto nas questões. Autenticação. Reconhecimento de padrões de digitação. Mais vigilância. Mais controle. Mais tecnologia tentando descobrir se outra tecnologia foi utilizada.

É compreensível que algum grau de segurança continue sendo necessário. Integridade acadêmica importa e continuará importando. Mas há algo profundamente revelador quando uma universidade precisa descobrir o ritmo com que um estudante pressiona as teclas para saber se ele aprendeu.

Estamos procurando a evidência no lugar errado.

A pergunta não deveria ser apenas: “Foi você quem escreveu isso?”. Deveria ser: “Você consegue explicar isso?”; “Consegue defender essa conclusão?”; “Consegue aplicar esse conhecimento diante de uma situação nova?”; “Consegue identificar onde a inteligência artificial errou?”; “Consegue tomar uma decisão quando não existe uma resposta pronta?”; “Consegue executar aquilo que afirma saber?”.

A diferença parece pequena. É gigantesca. A primeira pergunta procura autoria. As demais procuram competência. E a universidade existe, ou deveria existir, sobretudo para desenvolver e certificar competências.

Talvez a IA não esteja quebrando a avaliação. Talvez esteja revelando que ela já estava quebrada. Pensemos no seguinte absurdo. Um aluno entra em um curso superior.

Durante meses produz resumos, responde quizzes, envia trabalhos e participa de fóruns. Obtém boas notas. Recebe aprovação. Mas, diante de um problema real relacionado à profissão que estudou, não consegue tomar uma decisão.

Quem falhou? O estudante? Provavelmente em parte. Mas também falhou o sistema que declarou que aquele estudante estava preparado. Agora introduza um agente de inteligência artificial nesse mesmo processo.

Ele lê. Responde. Produz. Entrega. E talvez consiga notas excelentes. O primeiro impulso será acusar a máquina de ter invadido a educação. Há outra possibilidade.

A máquina apenas descobriu que parte da educação havia sido transformada em uma sequência de tarefas previsíveis.

Se um agente consegue cumprir essa sequência integralmente, precisamos perguntar se construímos uma experiência de aprendizagem ou apenas um fluxo administrativo de entregas.

Esse talvez seja o verdadeiro escândalo.

Não é descobrir que a IA consegue fazer o curso.

É descobrir que, em determinados cursos, era possível concluir sem que ninguém verificasse profundamente se o estudante sabia fazer aquilo para o qual estava sendo formado.

Então devemos proibir a inteligência artificial?

Seria uma batalha perdida.

O profissional que estamos formando viverá em uma sociedade atravessada por inteligência artificial.

O médico terá inteligência artificial. O advogado terá. O engenheiro terá. O contador terá. O professor terá. O administrador terá. O jornalista terá. O programador terá.

Empresas inteiras terão agentes digitais trabalhando permanentemente ao lado das pessoas. Seria paradoxal preparar um estudante para esse mundo dizendo: “Durante sua formação, finja que essa tecnologia não existe.”

A universidade deveria fazer exatamente o contrário. Ensinar a utilizá-la. Ensinar a questioná-la. Ensinar a verificar suas respostas. Ensinar a reconhecer seus erros. Ensinar a combinar conhecimento humano e capacidade computacional. E, sobretudo, desenvolver algo que será cada vez mais valioso: a capacidade humana de julgar aquilo que a máquina produz.

O aluno poderá usar ChatGPT. Poderá usar Gemini. Poderá trabalhar com vários agentes simultaneamente. Poderá pesquisar milhares de páginas em segundos. Poderá automatizar parte de seu trabalho. Ótimo.

Mas depois terá de responder: Por que escolheu esse caminho? Que hipótese rejeitou? Que fonte verificou? Onde encontrou inconsistências? Que decisão tomaria? Qual seria a consequência dessa decisão? O que faria se as condições fossem diferentes?

Agora estamos avaliando outra coisa. Estamos avaliando pensamento. A nova avaliação começa onde termina o trabalho da máquina. Essa talvez seja uma das mudanças mais importantes da educação deste século.

Durante muito tempo avaliamos predominantemente produtos. O trabalho. A redação. A apresentação. A prova. O relatório. O código.

A inteligência artificial tornou extraordinariamente barata a produção desses produtos. Consequentemente, teremos de aumentar o valor atribuído ao processo intelectual que existe por trás deles.

O futuro da avaliação provavelmente combinará produção assistida por IA, resolução de problemas reais, simulações, projetos, observação, portfólios, demonstrações práticas e defesa oral.

O estudante poderá chegar com um relatório impecável produzido com auxílio de inteligência artificial.

O professor poderá responder: “Excelente. Agora me explique”. Depois: “Mudei uma variável. Resolva novamente”. Depois: “Qual dessas três soluções você escolheria e por quê?”

Em poucos minutos aparece aquilo que dezenas de páginas talvez não consigam demonstrar: se existe conhecimento por trás do documento.

É justamente nessa direção que começa a caminhar parte da discussão internacional sobre avaliação. A TEQSA, autoridade australiana de qualidade do ensino superior, já sustenta que a resposta precisa ir além de políticas reativas e mecanismos de detecção, incorporando avaliações autênticas, pensamento de ordem superior, relevância contextual e participação pessoal. (TEQSA⁠)

Não é diminuir o rigor. É finalmente aumentá-lo. E se transformássemos parte da universidade em um grande estágio? Talvez devamos avançar ainda mais.

Durante décadas organizamos grande parte da universidade em torno de uma lógica relativamente simples: conteúdo, aula, atividade, prova, nota, diploma.

Mas por que não aproximar progressivamente a universidade do ambiente em que as competências serão utilizadas?

Transformar uma parcela muito maior da graduação em uma espécie de estágio universitário permanente.

Não necessariamente estágio no sentido jurídico tradicional. Mas no sentido pedagógico. Aprender fazendo. Resolver problemas. Participar de projetos. Atender casos simulados e reais quando possível. Construir produtos. Desenvolver pesquisas. Trabalhar em laboratórios.

Participar de desafios apresentados por empresas, governos, organizações sociais e comunidades. Defender soluções. Errar. Receber feedback. Refazer. Demonstrar competência.

Nesse modelo, a inteligência artificial deixa de ser adversária. Passa a fazer parte do ambiente.

Um estudante de Direito utiliza IA para pesquisar jurisprudência. Depois precisa construir e defender a estratégia jurídica. Um estudante de Engenharia utiliza IA para simular alternativas. Depois precisa justificar tecnicamente a solução escolhida. Um estudante de Administração pede a agentes que analisem centenas de dados. Depois precisa tomar a decisão empresarial.

Um estudante de programação utiliza IA para produzir código. Depois precisa compreender a arquitetura, encontrar vulnerabilidades e corrigir falhas. Na Medicina, ninguém deveria acreditar que ler sobre um procedimento equivale a saber realizá-lo.

Por que aceitamos equivalências semelhantes em tantas outras profissões? Fazer mais com menos também significa usar melhor o professor. Há ainda outra revolução escondida nessa discussão.

O professor não precisa competir com a inteligência artificial. Precisa deixar de desperdiçar sua inteligência fazendo aquilo que a máquina pode fazer. A IA pode apoiar explicações básicas.

Pode produzir exercícios. Pode oferecer feedback inicial. Pode criar trilhas adaptativas.

Pode revisar conteúdos. Pode organizar informações. Pode identificar lacunas. Pode simular situações. Pode trabalhar vinte e quatro horas por dia.

E quanto mais dessas tarefas forem automatizadas, mais precioso se torna aquilo que apenas o professor pode oferecer em profundidade: contexto. provocação. mentoria. julgamento. experiência. mediação. sensibilidade. avaliação qualitativa. O futuro não precisa significar menos professor.

Pode significar mais professor exatamente onde professor faz diferença. Isso é fazer mais com menos. Não reduzir a aprendizagem para reduzir custo. Mas retirar desperdícios para concentrar recursos humanos no lugar de maior valor pedagógico. O diploma também precisará mudar

Se a inteligência artificial modifica a forma como produzimos conhecimento e realizamos trabalho, também modificará o significado da certificação.

O diploma do futuro não poderá dizer apenas: “Este estudante cumpriu determinada carga horária.”

Precisará significar: “Esta instituição verificou que esta pessoa é capaz de mobilizar determinados conhecimentos e competências, inclusive em um ambiente intensamente assistido por inteligência artificial.”

Perceba a diferença. Uma coisa certifica permanência. A outra certifica capacidade.

E talvez caminhemos para evidências muito mais granulares: competências demonstradas, microcertificações, projetos realizados, experiências práticas, desafios solucionados e portfólios verificáveis.

O diploma continuará importante. Mas precisará carregar cada vez mais evidências do que aquela pessoa é capaz de fazer. A inteligência artificial está criando uma crise da evidência educacional

É por isso que considero insuficiente reduzir esse fenômeno à palavra “cola”. Existe cola.

Existe fraude. Existe mau uso. E as instituições precisam enfrentar tudo isso. Mas existe algo muito maior acontecendo. A inteligência artificial está provocando uma crise da evidência educacional.

Durante décadas aceitamos determinados sinais como evidência de aprendizagem: a tarefa entregue; a presença registrada; o texto escrito; o questionário respondido; a prova realizada

Agora vários desses sinais podem ser produzidos ou profundamente mediados por máquinas.

Portanto, precisaremos construir novas evidências. Evidência de raciocínio. Evidência de julgamento. Evidência de aplicação. Evidência de autoria intelectual. Evidência de competência.

Evidência de capacidade de trabalhar com inteligência artificial sem terceirizar a própria inteligência. Isso não é o fim da educação.

Pode ser seu reencontro com aquilo que nunca deveria ter abandonado.

Então, afinal, quem está colando? Se o estudante entrega como próprio aquilo que não produziu e tenta obter uma certificação por um conhecimento que não possui, ele está fraudando.

Não precisamos relativizar isso.

Mas se uma universidade mantém avaliações que podem ser integralmente realizadas por máquinas, percebe que seus instrumentos deixaram de demonstrar aprendizagem e responde apenas aumentando a vigilância, existe também uma responsabilidade institucional.

Porque nesse momento ela está tentando preservar o ritual em vez de repensar a aprendizagem.

E a pergunta do título deixa de ser apenas provocação.

Quando a IA faz o curso inteiro, quem está colando: o aluno ou a universidade?

Talvez os dois possam estar tentando preservar um modelo que já perdeu validade.

O estudante, quando procura o diploma sem construir a competência.

E a universidade, quando procura preservar a avaliação sem demonstrar a aprendizagem.

A saída não será encontrar um software suficientemente poderoso para vigiar cada aluno.

Será construir uma educação na qual seja cada vez menos relevante perguntar se a inteligência artificial participou — e absolutamente indispensável demonstrar que o ser humano aprendeu.

Porque a grande pergunta educacional do século XXI já não será: “Você fez isso sozinho?”

Será: “Com toda a inteligência do mundo disponível para ajudá-lo, o que você é capaz de compreender, decidir, criar e fazer?”

É aí que começa a nova universidade.

Não perca nada!

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