Fonte da Notícia: TERRA
Data da Publicação original: 21/01/2026
Publicado Originalmente em: https://www.terra.com.br/noticias/precisamos-reformar-o-ensino-superior-para-a-era-da-inteligencia-artificial,a36de2d4644cd91d6e98b1884db83882lrkefttc.html

Em uma postagem no blog da Associação Brasileira de Mantenedoras de Ensino Superior (ABMES) em 2024, o presidente da associação, Celso Niskier, abre seu texto afirmado que "a revolução da inteligência artificial (IA) já está redefinindo a educação superior, exigindo uma reformulação urgente das práticas pedagógicas e das diretrizes curriculares."

Por IA, Niskier se refere, sem dúvida, aos grandes modelos de linguagem, tais como o chatGPT, Gemini, Deepseek, etc. Desde sua introdução para o grande público no final de 2022, esse modelos infiltraram as mais diversas atividades, e o ensino superior não foi exceção. As instituições de ensino superior têm sido vagarosas na sua resposta a esse avanço, mas seus alunos já abraçaram a mudança.

Na minha experiência como professor, a maioria dos alunos usa essas ferramentas com bastante frequência, e acho pouco provável que professores em outras instituições vivam um cenário muito diferente - de fato, essa parece ser a tendência mundial.

A conspicuidade desse fenômeno faz com que declarações como as de Niskier já não surpreendam ninguém - a maioria dos professores já deve ter ouvido alguma versão dessa declaração dentro de suas instituições. Ela geralmente vem acompanhada de outras declarações genéricas sobre as mudanças na realidade do mercado de trabalho e a necessidade de preparar os alunos para essa nova realidade.

Carência de ideias concretas

O que geralmente faltam são ideias concretas e bem justificadas para mudanças. Afinal, se vamos mudar a universidade para melhor preparar os estudantes, precisamos, no mínimo, saber quais são as novas habilidades e conhecimentos que passaram a ser necessárias nesse novo mundo, e quais das que ensinávamos se tornaram obsoletas.

Em outras palavras qualquer proposta de reformulação do ensino superior em resposta aos avanços dos modelos de linguagem deve começar por duas perguntas:

1) o que os alunos precisavam saber antes mas agora, graças a esses modelos, não precisam mais?

2) o que os alunos não precisavam saber antes, mas agora precisam?

A resposta a essas perguntas pode variar em seus detalhes dependendo do contexto. É possível que a resposta criada para um curso de biologia não sirva integralmente para um de ciência da computação, de medicina ou de letras. Mas podemos tentar chegar a alguns princípios aplicáveis ao ensino superior de forma geral.

Vamos começar pela primeira pergunta: quais habilidades e conhecimentos se tornaram obsoletos com o avanço dos modelos de linguagem? Acredito que a resposta para essa pergunta seja…. nada. Tal resposta pode parecer fruto de um conservadorismo mal-informado, mas acredito que seja válida em praticamente todos os contextos do ensino superior.

Vamos considerar dois exemplos: medicina e ciência da computação. No caso da medicina, o que uma futura médica pode deixar de saber graças ao chatGPT? É evidente que em várias áreas de atuação médica esses modelos não têm relevância significativa - pense no quão útil seria o Gemini numa sala de emergência ou numa sala cirúrgica. E mesmo em contextos nos quais esses modelos poderiam, em teoria, ser usados (por exemplo, para diagnósticos não-emergenciais), ainda precisaremos de médicos que saibam determinar se a resposta do modelo está correta ou não - ou seja, que saibam diagnosticar.

A situação não é muito diferente na ciência da computação. Mesmo que nos atenhamos apenas à atividade de programadores, na qual os modelos de linguagem têm sido amplamente utilizados, ainda há a necessidade de termos profissionais capazes de avaliar a qualidade do código gerado pela IA, sua eficiência e integração com outros programas. Se deixarmos de ensinar programação, logo teremos uma classe de trabalhadores cegamente dependentes de tecnologias privadas (e falhas!), nos tornando coletivamente dependentes de um punhado de companhias de IA para várias atividades estratégicas.

Poderíamos seguir dando exemplos aqui - pense num engenheiro que projeta uma ponte cuja integridade depende de teorias e cálculos que ele não entende - mas acredito que esteja evidente que os pontos levantados acima se apliquem, de uma forma ou de outra, a qualquer curso superior.

O que ensinar na era da IA?

Vamos agora à segunda pergunta: quais são as novas habilidades e conhecimentos que precisamos ensinar na era dos modelos de linguagem? Aqui não faltam propostas sobre as habilidades necessárias para os trabalhadores de amanhã. Eis o que diz um relatório recente da UNESCO sobre inteligência artificial na educação superior:

"À medida que se amplia o desenvolvimento da IA, as IES [Instituições de Ensino Superior] também precisam acompanhar essa mudança, concentrando-se na formação de estudantes em habilidades específicas para melhorar o conhecimento e a competência em IA, bem como em meta-habilidades (habilidades sociais, emocionais e cognitivas superiores). Isso inclui criatividade, pensamento analítico / crítico, inteligência emocional, comunicação, trabalho em equipe, resolução de problemas, tomada de decisões, liderança, mente aberta e colaboração.

[…] É também fundamental priorizar a alfabetização digital e as habilidades de pensamento crítico, permitindo que os indivíduos questionem não apenas o "o quê", mas também o "porquê" e "quem se beneficia ou é prejudicado" por trás das informações que encontram, especialmente na era dos algoritmos orientados por IA nas plataformas de rede social." (pp. 46-47).

Discursos similares podem ser facilmente encontrados vindos de outras instituições e pesquisadores focados no tema. Eis o que diz o Professor Rafael Cardoso Sampaio, da Universidade Federal do Paraná, em texto publicado no The Conversation Brasil, no qual discute a falta de políticas para IA claras nas instituições de ensino superior brasileiras:

"O caminho para lidar com essa transformação não é a proibição, que se mostra ineficaz e alienante, mas a regulação com foco ético e pedagógico. É necessário capacitar a comunidade para o uso crítico da tecnologia e, principalmente, adaptar os métodos avaliativos para que valorizem as habilidades que a IA não replica, a exemplo do pensamento crítico, da criatividade, da argumentação original e da aplicação contextual do conhecimento."

Ninguém vai negar que as habilidades mencionadas nesses dois exemplos (e nos muitos outros similares que podemos encontrar internet afora) são importantes. De fato, habilidades como pensamento crítico, comunicação, resolução de problemas, trabalho em equipe, criatividade, argumentação, aplicação de conhecimentos, etc, são tão importantes que todas as universidades já se esforçavam para ensiná-las muito antes do advento dos modelos de linguagem. O que há de realmente novo aqui?

A única coisa que mudou foi a presença dos modelos de linguagem em si - modelos cujo grande diferencial (como toda companhia de IA vai te dizer) é o fato de serem fáceis e intuitivos de usar. Reformular a educação superior para isso seria como mudar o currículo para ter aulas sobre buscas no Google.

O real desafio em usar esses modelos (e das buscas no Google) é avaliar os resultados obtidos. Isso exige conhecimentos básicos sobre o assunto tratado e senso crítico, coisa que todo bom profissional precisa ter, desde sempre. Ou seja, se o que queremos são profissionais que saibam como usar (e quando não usar) essas ferramentas, continuamos precisamos transmitir os mesmos conhecimentos e habilidades que já são necessários hoje. Mesmo com os avanços da IA, continuaremos precisando de profissionais que entendam seu ofício, e só o entenderão se forem ensinados a exercê-lo sem depender da terceirização de tarefas para ferramentas de IA.

No fim das contas, apesar dos constantes apelos à reformulação do ensino superior, não está claro se grandes mudanças são realmente necessárias em termos do que ensinamos ou deixamos de ensinar. Isso implica que os modelos de linguagem não tem nenhum uso e deveriam ser banidos do ensino superior? Não necessariamente.

Mas qualquer uso desses modelos deveria ser direcionado aos objetivos que sempre nortearam o ensino superior, o que os coloca inevitavelmente em posição secundária, auxiliar, e não com papel central na educação. A verdadeira questão, então, é como preservar os objetivos educacionais do ensino superior frente a infiltração desses modelos, e não como mudar os objetivos em si.