Um estudo randomizado realizado em 18 escolas de ensino fundamental II do Tennessee sugere que simplesmente colocar um tutor de IA ao alcance dos estudantes não garante que eles o utilizarão para melhorar sua aprendizagem. Ao longo de dois anos, 96% dos estudantes participantes experimentaram o Khanmigo, da Khan Academy, pelo menos uma vez, mas o estudante mediano o utilizou em apenas cerca de um terço dos dias em que estava disponível.
As conclusões vêm de “One Click Away”, um working paper do National Bureau of Economic Research elaborado pelos economistas Philip Oreopoulos e Nina Low. Os estudantes usaram a Khan Academy durante sessões diárias de intervenção em matemática, com o Khanmigo projetado para orientá-los, em vez de fornecer respostas diretas. Em comparação com os estudantes que receberam instrução convencional de recuperação, aqueles com acesso ao tutor de IA obtiveram ganhos modestos em matemática, semelhantes aos resultados esperados da prática com a Khan Academy sem IA.
A maioria dos estudantes usou o tutor com pouca frequência, e suas conversas raramente eram focadas em matemática. O CEO da Khan Academy, Sal Khan, afirmou que os resultados destacaram a importância da motivação, um ponto que a organização já vinha defendendo publicamente.
O artigo argumenta que a assistência opcional de IA pode incentivar os estudantes a escolher ferramentas que fornecem respostas, em vez de tutores que lhes pedem para raciocinar sobre um problema. Exigir que os estudantes usem um sistema de IA pode melhorar a participação, mas não necessariamente produz esforço ou interação significativa. Kristen DiCerbo, diretora de aprendizagem da Khan Academy, descreveu algumas interações de estudantes com tutores de IA como mais passivas do que os educadores gostariam.
A Khan Academy respondeu integrando o Khanmigo diretamente aos exercícios de prática, em vez de deixar que os estudantes tivessem de iniciar conversas com ele. A mudança reflete a visão de que um tutor de IA deve estar incorporado às atividades de aprendizagem e de que as oportunidades de evitar um esforço produtivo devem ser limitadas.
A alternativa proposta é tornar a conversa com a IA parte da avaliação. Em um estudo separado envolvendo 21 estudantes do 12º ano do Collège du Léman International School, na Suíça, os estudantes analisaram exemplos de interações fortes e fracas com IA, ajudaram a criar uma rubrica para o uso eficaz e, depois, enviaram transcrições completas de conversas no ChatGPT realizadas em um projeto de análise de mídia.
Os estudantes foram avaliados pela precisão de suas perguntas, pelo modo crítico como respondiam às sugestões da IA e por manterem ou não a autoria do raciocínio. Depois do estudo de quatro semanas, 18 estudantes disseram que sua abordagem à IA havia mudado, enquanto 10 relataram prestar mais atenção à própria contribuição e a como poderiam desenvolvê-la durante a conversa. O número de estudantes que se sentiam totalmente confiantes para obter respostas úteis da IA aumentou de dois para 11.
Os pesquisadores também acompanharam se uma confiança maior vinha acompanhada de uma compreensão melhor das limitações da IA. Cinco estudantes tornaram-se substancialmente mais confiantes e, ao mesmo tempo, reconheceram mais riscos. Quatro ficaram menos confiantes em sua capacidade de avaliar a precisão da IA, o que os pesquisadores interpretaram como um possível ajuste saudável. Dois estudantes tornaram-se muito mais confiantes enquanto desenvolviam uma atitude de desprezo em relação aos riscos.
O estudo foi um pequeno projeto-piloto sem grupo de controle, e grande parte de suas evidências foi autorrelatada. Sua premissa central, no entanto, é que os estudantes têm maior probabilidade de se esforçar quando sabem que sua interação será revisada e julgada com base em critérios claros.
A mesma ideia foi testada por meio de exercícios de dramatização nos quais uma IA representava uma pessoa difícil que o estudante precisava persuadir, ensinar ou com quem precisava negociar. O autor do artigo considerou essas trocas mais envolventes do que a tutoria socrática convencional, em grande parte porque um professor avaliaria as conversas. A consciência de que a interação seria julgada aumentou o incentivo para pensar com cuidado.
Em testes em sala de aula de uma plataforma chamada AI Friction Labs, os estudantes usaram dramatizações com IA projetadas para tornar seu raciocínio visível. Em uma aula de cálculo na Cheshire Academy, em Connecticut, 21 estudantes atuaram como professores enquanto a IA representava um colega de turma com dificuldades para compreender retas tangentes. Os estudantes tinham de explicar o conceito em uma linguagem acessível, em vez de depender de terminologia técnica. Cinco estudantes repetiram o exercício e melhoraram suas pontuações em uma média de cerca de 34 pontos.
Na San Domenico School, na Califórnia, uma IA que representava um ecologista experiente desafiou os estudantes com perguntas repetidas de “por quê” e “como”. Um estudante disse que o exercício o levou além da memorização de termos e em direção à compreensão dos mecanismos envolvidos.
A abordagem também gerou resistência. Alguns estudantes consideraram os questionamentos repetitivos, avassaladores ou semelhantes a um interrogatório. Essas reações apontam para a necessidade de uma dificuldade cuidadosamente calibrada, preparação adequada e supervisão dos professores. O artigo também reconhece que os exemplos em sala de aula eram testes beta de uma empresa pertencente ao autor, e não uma pesquisa controlada.
O modelo proposto coloca o professor no centro. A IA pode produzir uma avaliação inicial de uma conversa com base em critérios especificados e destacar momentos em que o estudante pareceu ter sucesso ou dificuldade. O professor então revisa a interação, corrige a avaliação da IA e decide que feedback o estudante deve receber.
Nessa abordagem, a IA não é principalmente um tutor à espera de que um estudante peça ajuda. Ela se torna parte de uma avaliação na qual os estudantes precisam demonstrar seu pensamento por meio de uma conversa adaptativa. Uma transcrição pode mostrar onde eles ficaram presos, como responderam aos desafios e se conseguiram se recuperar sem abrir mão da autoria do trabalho.
O artigo conclui que as escolas não precisam usar IA em todas as salas de aula. Mas, quando os educadores querem que a IA apoie o pensamento, o acesso por si só provavelmente não será suficiente. Projetar atividades nas quais o raciocínio dos estudantes seja visível — e avaliar como eles usam o sistema — pode oferecer um incentivo mais forte ao envolvimento genuíno do que deixar um tutor opcional à margem da tela.
Fontes: EdSurge.