Inteligência artificial na educação: estudo mostra impacto inesperado na sala

Ferramentas com inteligência artificial estão cada vez mais presentes nas salas de aula, mas um novo estudo, realizado pela Universidade Estadual da Carolina do Norte, nos Estados Unidos, sugere que elas não garantem atenção igual para todos os alunos. Segundo a pesquisa, professores que usam sistemas de tutoria com IA tendem a ajudar repetidamente os mesmos estudantes, em vez de distribuir o apoio de forma equilibrada pela turma.

O trabalho analisou o uso de sistemas inteligentes, como softwares que acompanham o desempenho dos alunos e oferecem dicas e feedback personalizados, em aulas de matemática do ensino fundamental. A tecnologia até sinaliza quem está com dificuldade, mas a decisão final sobre quem receberá ajuda continua sendo do professor e alguns alunos (quase sempre, os mesmos) recebem mais atenção.

Os pesquisadores entrevistaram professores que utilizam essas ferramentas e identificaram que, na prática, não é possível acompanhar todos os alunos individualmente o tempo todo. Por isso, os docentes priorizam determinados estudantes. “Queríamos examinar como professores que usam ferramentas com IA determinam quais alunos precisam de ajuda e como distribuem seu tempo entre os estudantes”, explica a principal autora do trabalho, Qiao Jin. “Embora o ideal fosse passar tempo individual com cada aluno, isso não é possível”, acrescenta.

Dois fatores pesam nessa escolha:

• Alunos que já precisaram de ajuda antes
• Estudantes com sinais de dificuldade ou desengajamento

Os sistemas com IA indicam, por exemplo, quando um aluno erra repetidamente ou para de interagir com a atividade. Esses alertas costumam levar o professor a se aproximar. Mas o estudo mostrou que quem já recebeu ajuda antes tem maior probabilidade de receber novamente, criando um padrão de atenção concentrada.

Para entender o que acontece na prática, os pesquisadores analisaram quase 1,5 milhão de interações entre alunos e sistemas com IA. Os dados incluíram 339 estudantes de 14 turmas de matemática, acompanhados ao longo de um ano letivo. O resultado confirmou o comportamento: professores voltam com mais frequência aos mesmos alunos, mesmo quando outros também apresentam dificuldades.

O que isso significa?

Segundo os autores do estudo, a IA pode ajudar a identificar dificuldades, mas não resolve sozinha a distribuição da atenção em sala. O risco é que alguns alunos recebam apoio constante, enquanto outros passem despercebidos. Por isso, os pesquisadores defendem que as ferramentas educacionais com IA sejam aprimoradas para:

• Mostrar quais alunos ainda não receberam ajuda
• Acompanhar como o professor distribui sua atenção
• Alertar quando o apoio está concentrado nos mesmos estudantes
• Ajudar a garantir mais equilíbrio na turma

O estudo reforça que a inteligência artificial pode apoiar o ensino, mas o papel do professor continua central. Cada docente decide como distribuir o tempo, com base em sua experiência e percepção das necessidades da turma. “Professores têm um trabalho difícil, e desenvolver ferramentas melhores para apoiá-los vale a pena”, conclui a pesquisadora.

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