Região: O que a educação superior pode aprender com a IA

O que a educação superior pode aprender com a IA O avanço da inteligência artificial desafia universidades a rever métodos de ensino e priorizar o raciocínio crítico, a colaboração e a resolução de problemas reais (Magnific)

Colunistas EXAME Publicado em 26 de outubro de 2026 às 11h47.

Priorizar nos meus resultados Google Tudo sobre Acompanhe tudo sobre inteligência artificial na educação Saiba mais As discussões de professores e gestores sobre regras de uso da inteligência artificial generativa pelos alunos ainda não têm um consenso no Brasil. Instituições de referência no ensino superior público já anunciaram a estruturação de protocolos do que os alunos "podem", "não podem" e "talvez possam" fazer usando IA para dar mais transparência, o que é legítimo.

No entanto, o cotidiano das salas de aula revela que tentar controlar a IA por meio de regras ou ferramentas de detecção é uma batalha perdida. Particularmente no ensino superior, impedir os alunos de usar IA academicamente acaba limitando um aprendizado que será exigido quando estes profissionais forem para o mercado de trabalho.

A solução não está em proibir a ferramenta, nem fiscalizar e desconfiar de cada entrega. Até porque softwares "detectores de IA" erram cerca de 6,8% das vezes, segundo estudo da Universidade de Maryland. Já teve caso de aluno nos Estados Unidos que tirou zero porque o professor presumiu que o trabalho tinha sido feito por IA, resultando em uma situação em que os alunos passaram a gravar suas telas para provar a autoria.

Um relatório recente do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) identificou que o verdadeiro risco a ser evitado no uso da IA é a "rendição cognitiva", ou seja, a tentação imediata de terceirizar o pensamento à IA ao menor sinal de dificuldade, renunciando ao atrito intelectual e ao esforço para que a aprendizagem de fato aconteça.

O documento do MIT traz uma provocação: a resposta para a rendição cognitiva não reside em bloquear navegadores ou fingir que a IA não existe, mas em reformular a dinâmica do ensino. Entre as recomendações, o Instituto cita avaliações orais, portfólios consistentes construídos ao longo do tempo, trabalhos desenvolvidos além da sala de aula, discussões presenciais em grupo e, sobretudo, metodologias experienciais e de aprendizagem baseada em projetos.

Quando me deparei com estas recomendações do MIT fiquei bastante aliviada porque a instituição que lidero já tem esta rotina na graduação. Partimos do princípio de que a Inteligência Artificial pode ampliar muito o que os estudantes criam, mas jamais substituirá a experiência de enfrentar um problema real, debater possibilidades em grupo e sustentar as próprias escolhas.

Ao trabalhar em equipe para a resolução de problemas, os alunos precisam exercitar resiliência, paciência e capacidade de argumentação, desenvolvendo competências comportamentais que nenhuma IA pode substituir. Inclusive, o estudo Carreiras de Tecnologia, que publicamos este ano em parceria com a WKS, mostra que as vagas em tecnologia valorizam justamente as soft skills: Comunicação (21%), Criatividade (17,8%), Organização (15,1%), Trabalho em Equipe (11,4%) e Liderança (7,6%).

Nossa metodologia acadêmica inverte a lógica da cobrança e coloca o aluno como protagonista de suas escolhas. Em quatro projetos desenvolvidos anualmente para empresas parceiras, com supervisão de orientadores, os alunos não são avaliados pelas entregas de tarefas estáticas, que poderiam ser executadas por ferramentas de IA em segundos.

Exigimos que a entrega dos projetos tenha sustentação no raciocínio: os alunos precisam trabalhar em equipe, demonstrar como chegaram àquela solução, declarar os recursos utilizados (incluindo IA) e ter segurança para defendê-la verbalmente em feedbacks quinzenais e bancas orais.

Se desligarmos a tecnologia da tomada, o profissional precisa saber fazer perguntas relevantes, raciocinar e analisar criticamente o que a máquina entrega. Acredito que a IA é uma poderosa alavanca de produtividade, mas o valor do ser humano continuará residindo na capacidade de formulação, na colaboração e na responsabilidade intelectual pelas decisões tomadas.

O Conselho Nacional de Educação (CNE) aprovou em setembro as diretrizes para o uso da IA em nível nacional e deu autonomia para as universidades definirem suas próprias políticas de gestão, pesquisa e extensão voltadas ao uso de IA.

Seguindo as práticas do MIT, ao invés de lutar contra as facilidades que a tecnologia traz, a hora é de focar menos no produto final e muito mais no compromisso e na transparência do processo de aprendizagem como um todo.

*Maíra Habimorad é CEO do Inteli (Instituto de Tecnologia e Liderança). Graduada em Filosofia pelo Mackenzie e em Relações Internacionais pela FAAP, é especialista em Recursos Humanos pela FIA e doutoranda em educação pela Universidade da Pensylvania.

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