A Aprendizagem e o Autoaperfeiçoamento com a IA
A utilização da IA generativa em Portugal já deixou de ser apenas uma possibilidade futura, esta tecnologia a ser usada por alunos, professores e instituições de ensino, todavia, de forma desigual e ainda sem regras uniformes. Actualmente o desafio não é decidir entre “permitir” ou “proibir” a utilização da IA no ensino e na aprendizagem dos nossos jovens. Porém, existe uma grande falta por parte dos professores em criar condições para que esta tecnologia seja utilizada como instrumento de aprendizagem, sem substituir o pensamento, a autoria e a responsabilidade dos estudantes.
A IA generativa é hoje, objectivamente, o sistema de tutoria e autoaperfeiçoamento mais poderoso alguma vez criado. Adapta-se ao nível do utilizador, responde sem julgamento, repete sem se cansar, explica o mesmo conceito de dez formas diferentes até que uma faça sentido. E no entanto, estudos de utilização mostram que a esmagadora maioria das interações com chatbots de IA são pedidos de redação, formatação de textos e perguntas factuais simples. O potencial de aprendizagem profunda permanece quase completamente por explorar, o que é uma pena, acrescento eu.
É este o tema do 19º episódio do nosso Podcast e também deste artigo. Convido-o a ouvir no Link abaixo ou na plataforma YouTube.
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O efeito Dunning-Kruger
É o que muitos psicólogos denominam como a ilusão de competência. O efeito Dunning-Kruger é um viés cognitivo em que pessoas com pouca competência ou conhecimento sobre um assunto superestimam a sua própria capacidade, o que por vezes gera uma confiança excessiva. Quando este efeito, acontece quando usamos a Inteligência Artificial (IA) e confundimos a facilidade com a informação que conseguimos obter e, eventualmente, compreender com o verdadeiro domínio desse conhecimento, não é por por ir a um chatbot e perguntar sobre alguma coisa relativo a medicina, mesmo que existam diversas iteracções sobre o tema, que nos tornamos especialistas em medicina. Com a Inteligência Artificial, este fenómeno de ilusão, pode tornar-se ainda mais evidente: basta pedir uma explicação, um código, uma fórmula ou a solução de um problema para obter rapidamente uma resposta convincente. O perigo surge quando pensamos: “Se compreendi a resposta da IA, então já sou um especialista e sei fazer isto”. Porém, compreender uma explicação não significa necessariamente conseguir aplicar esse conhecimento.
Na minha opinião, e também de muitos especialistas, a melhor forma para, efectivamente, evitar esta ilusão é transformar a IA numa ferramenta de aprendizagem e autoaperfeiçoamento, não somente numa máquina de respostas. Ou seja, depois de obter uma explicação, devemos questionar, verificar, praticar e tentar aplicar o conhecimento sem essa “assistência”.
Faça o seguinte exercício e uma pergunta simples a si próprio o que o pode ajudar a compreender esta questão e eventual problema: “Se a IA desaparecesse agora, eu conseguiria fazer isto sozinho?”.
Se a resposta for não, talvez tenhamos obtido uma solução, mas ainda não adquirido a competência.
Na era da IA, aprender não significa apenas saber obter respostas; significa saber compreender, avaliar e aplicar aquilo que a tecnologia nos apresenta.
A Inteligência Artificial pode dar-nos uma resposta em segundos. O problema começa quando confundimos essa resposta com conhecimento.
As nuances da IA com a aprendizagem
Utilizar IA para aprender
“Explique-me este conceito.”
Depois:
“Agora faça-me três perguntas para verificar se percebi.”
E finalmente:
“Dê-me um problema semelhante para resolver sozinho.”
Deste modo, a IA funciona como professor, tutor ou parceiro de aprendizagem.
Utilizar IA para evitar aprender
“Resolva este exercício.”
“Escreva este texto.”
“Quero que faça esta fórmula.”
“Resuma este livro.”
“Dê-me a resposta.”
Neste caso, a pessoa pode terminar a tarefa sem ter desenvolvido a competência correspondente.
Técnicas de Engenharia de Prompt usadas como ferramentas de aprendizagem
As quatro técnicas mais usadas para aprendizagem e o autoaperfeiçoamento:
- O método socrático invertido — Em vez de pedir respostas à IA, pedir-lhe que faça perguntas. “Quero aprender sobre o funcionamento do DNS. Não me expliques — faz-me perguntas para testares o meu conhecimento actual.” Este simples ajuste transforma a IA de oráculo em examinador, activando um modo de aprendizagem completamente diferente.
- O advogado do diabo — Pedir à IA que critique um argumento, um texto ou uma decisão com a máxima honestidade. “Acabei de tomar esta decisão. Diz-me tudo o que pode correr mal e as razões pelas quais posso estar errado.” É o oposto da bolha de validação descrita porTomas Chamorro-Premuzic e é deliberadamente desconfortável.
- O tutor de lacunas — Identificar explicitamente uma área de ignorância e pedir à IA um plano de estudo personalizado. “Nunca percebi como funciona a criptografia. Cria-me um plano de aprendizagem de 30 dias com 15 minutos diários, começando do zero.” A IA não só cria o plano como o executa em tempo real.
- O espelho de autoaperfeiçoamento — Usar a IA como diário reflexivo. “Descrevo-te uma situação profissional que correu mal. Ajuda-me a identificar o meu papel nessa situação e o que poderia ter feito de forma diferente.” Nenhum tutor ou coach humano tem disponibilidade ilimitada para este tipo de reflexão, pois bem, a IA tem.
A situação portuguesa
O resultado de estudo Europeu, realizado quantitativo – EU Kids Online 2025, realizado nível europeu e feito a 2.111 participantes portugueses, entre maio e dezembro de 2025 em Portugal, 85% das crianças e jovens entre os 9 e os 17 anos dizem já utilizar a IA generativa para escrever textos ou realizar trabalhos escolares. A realidade portuguesa caracteriza-se por quatro tendências principais e alguns factos:
- Adoção informal pelos alunos: muitos estudantes já recorrem a ferramentas como o ChatGPT, o Gemini, o Copilot, o Claude e outras para esclarecer dúvidas, resumir textos, preparar trabalhos e estudar.
- Práticas diferentes entre instituições: algumas escolas e universidades estão a criar orientações próprias, enquanto outras ainda não definiram claramente o que é permitido.
- Formação insuficiente: nem todos os professores receberam formação para avaliar respostas produzidas por IA, proteger dados pessoais ou redesenhar métodos de avaliação.
- Desigualdade de acesso: estudantes com melhores equipamentos, subscrições pagas e maior literacia digital podem beneficiar mais do que colegas com menos recursos.
Nota importante: o resultado destes estudos medem sobretudo o uso declarado pelos próprios alunos. “Usar IA para fazer trabalhos” pode significar pesquisar ideias, resumir, corrigir ou explicar conteúdos e não necessariamente entregar integralmente um trabalho produzido pela IA. Um dado curioso das questões realizadas no estudo concluiu que entre os estudantes do ensino secundário, que a ferramenta de IA generativa o ChatGPT, parece ser claramente a ferramenta mais popular e embora ainda não exista, um ranking estatístico ferramentas como o Gemini, o Meta AI, o Character AI, o Copilot, o My AI, o DeepSeek e o Grammarly também foram referidos, mas com menor presença.
Quadro-síntese: IA generativa por nível de ensino em Portugal
| Nível de ensino | Características da aprendizagem | Papel adequado da IA generativa | Exemplos concretos de utilização | Grau de autonomia esperado |
| 2.º ciclo 5.º e 6.º anos | Aquisição e consolidação de conhecimentos básicos; desenvolvimento da leitura, escrita, cálculo, pesquisa e organização do estudo. Corresponde ao nível 1 do Quadro Nacional de Qualificações. | Explicadora e ferramenta de descoberta, sempre com orientação do professor ou da família. | Pedir uma explicação simples de um conceito; criar perguntas de revisão; comparar uma resposta da IA com o manual; corrigir erros de ortografia; criar histórias ou imagens para projetos. | Baixa a moderada. O aluno deve aprender a formular perguntas, verificar a resposta no manual e explicar o que compreendeu. |
| 3.º ciclo 7.º, 8.º e 9.º anos | Aprofundamento dos conhecimentos; desenvolvimento do pensamento crítico, da pesquisa autónoma, da argumentação e da resolução de problemas. Corresponde ao nível 2 do QNQ. | Tutor orientador e objeto de análise crítica, não autor dos trabalhos. | Analisar uma resposta incorreta da IA; pedir pistas para resolver um problema; comparar duas explicações; verificar fontes; preparar um debate; transformar apontamentos em teste de revisão. | Moderada. O aluno pode utilizar a IA com maior iniciativa, mas deve validar informação, indicar as fontes e justificar as suas conclusões. |
| Ensino secundário 10.º, 11.º e 12.º anos | Especialização progressiva; preparação para o prosseguimento de estudos ou para a transição profissional. Nos cursos científico-humanísticos, abrange os 10.º, 11.º e 12.º anos. | Parceira de estudo, revisão e investigação, com declaração transparente do seu uso. | Estruturar um ensaio; testar uma hipótese; simular um exame oral; rever código; comparar interpretações literárias; identificar falhas num argumento; criar um plano de estudo personalizado. | Moderada a elevada. O estudante deve produzir a análise própria, confirmar dados em fontes credíveis e declarar como usou a IA. |
| Ensino universitário Licenciatura, mestrado e doutoramento | Produção e aplicação de conhecimento; pensamento independente; investigação; argumentação especializada; resolução de problemas complexos e criação de novo conhecimento. | Assistente de investigação e feedback, sem substituir a autoria, o juízo académico ou a validação científica. | Apoiar a revisão linguística; sugerir palavras-chave; discutir um desenho de investigação; gerar código inicial; simular uma defesa; analisar um rascunho; identificar limitações metodológicas. | Elevada. O estudante deve controlar o processo, avaliar criticamente as respostas, proteger dados, verificar referências e assumir plena responsabilidade pelo trabalho final. |
Bibliografia consultada
Livros, documentos e artigos:
David Dunning (https://en.wikipedia.org/wiki/David_Dunning)
O Estudo Original do Efeito Dunning-Kruger (1999): O artigo pioneiro de Justin Kruger e David Dunning intitula-se “Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One’s Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments”, amplamente citado no meio académico.
Tomas Chamorro-Premuzic (https://en.wikipedia.org/wiki/Tomas_Chamorro-Premuzic)
Livro “Eu, Humano: A Inteligência Artificial, a Automação e a Busca por Recuperar o que Nos Torna Únicos”
O Estudo EU Kids Online foi realizado pelo Instituto de Comunicação da Nova (ICNOVA), UIDB/05021/2025 e do Centro Interdisciplinar de Ciências Sociais da Universidade Nova de Lisboa (CICS.NOVA) (https://eukidsonline.fcsh.unl.pt/wp-content/uploads/sites/36/2026/02/1002-RELATÓRIO-INTEGRADO-Resultados-AI-Portugal_9.02.pdf)
sites:
Direcção Geral de Educação (https://www.dge.mec.pt/noticias/mooc-inteligencia-artificial-generativa-aplicada-praticas-de-ensino)
Escola da Inteligência Artificial (Magma Studio, CGD, NTT DATA) (https://escola-ia.pt/)
AI Goes to School (https://aigoestoschool.com/pt/inicio/)
NAU (https://www.nau.edu.pt/pt/)
iNOVA Media Lab (Universidade NOVA de Lisboa) e Direção-Geral da Educação (DGE)
National Library of Medicine – Dominar a magia sem mestria: a ilusão de competência na era da IA (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42336148/)
Conclusão
Em Portugal, a resposta mais adequada parece ser uma integração gradual, crítica e supervisionada. Proibir totalmente a IA dificilmente eliminará o seu uso; permitir tudo sem orientação poderá aumentar a fraude académica, a desigualdade e a dependência tecnológica.
A prioridade deve ser formar alunos capazes de perguntar melhor, verificar respostas, reconhecer erros e produzir trabalho próprio. Nesse modelo, a IA generativa não é autora nem substituta do professor: é uma ferramenta de apoio, cujo valor depende da qualidade pedagógica, da supervisão humana e da autonomia do estudante.
Para Reflectir
A verdadeira questão não é se a IA pode ensinar. É se o ser humano jovem ou adulto, ao estar na presença de um professor paciente, mais completo e totalmente acessível, tem a coragem de se sentar e aprender sem mostrar impaciência ou frustação.
“A mente que se abre a uma nova ideia nunca regressa ao seu tamanho original.” — Albert Einstein
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