Por décadas, o trabalho que um aluno entregava funcionou como uma aproximação razoável daquilo que ele havia aprendido. Se a análise fazia sentido, se o código rodava, se o relatório era consistente, o professor supunha, com alguma segurança, que por trás do resultado havia compreensão. Essa suposição entre IA e aprendizagem nunca foi perfeita, mas era funcional dentro das condições em que a universidade opera: um processo de escala, com dezenas de alunos por turma, no qual não é possível acompanhar de perto o raciocínio individual de cada um. O trabalho entregue era o instrumento que essa escala permitia. Não o melhor instrumento possível, o instrumento viável.
A inteligência artificial generativa está corroendo essa viabilidade, e um estudo conduzido por pesquisadores da University of New South Wales, divulgado em setembro de 2026, ajuda a ver com que precisão isso acontece. Estudantes de Ciência da Computação, todos no início do curso, foram divididos em dois grupos para realizar três tarefas introdutórias de programação em C. Um grupo tinha acesso ao ChatGPT-4.5. O outro, apenas à busca convencional na internet, sem qualquer recurso de IA generativa.
O que o estudo encontrou
O resultado imediato não surpreende: quem usou o ChatGPT teve desempenho de 89% nas tarefas, contra 69% do grupo sem IA. Uma boa ferramenta melhora a execução de uma tarefa; é para isso que ferramentas existem.
A parte interessante veio depois. Os pesquisadores testaram, logo após a atividade, quanto os estudantes conseguiam recuperar daquilo que tinham acabado de fazer. O grupo que usou IA caiu para 41% de acerto; o outro, para 53%. Quarenta e oito horas mais tarde, a diferença persistia quase intacta: 39% contra 52%. Os dois grupos esqueceram no mesmo ritmo ao longo desse intervalo, o que sugere que a diferença não estava em como cada um esquecia, e sim em quanto cada um havia, de fato, absorvido durante a tarefa.
Há um terceiro dado, menos comentado, mas talvez o mais revelador. Ao final, os pesquisadores perguntaram a cada estudante que porcentagem do código submetido ele considerava realmente sua. No grupo sem IA, a resposta média foi 81%. No grupo com ChatGPT, 45%. Metade do trabalho entregue, na percepção de quem o entregou, já não era inteiramente dele.
O estudo é pequeno (55 participantes analisados, uma disciplina, uma tarefa específica), e seria um erro tratar esses números como sentença definitiva sobre inteligência artificial e aprendizagem. Mas, para quem avalia trabalhos de estudantes rotineiramente, o padrão incomoda de um jeito específico: ele atinge exatamente o instrumento que a universidade mais usa para inferir que alguém aprendeu algo.
Vale registrar uma pista sobre o motivo, sugerida pelo próprio desenho do estudo. Conforme as tarefas ficavam mais difíceis, os dois grupos reconheciam isso: ambos relataram sentir maior dificuldade. Mas apenas o grupo sem IA relatou um esforço mental que acompanhava essa percepção. Quem usava o ChatGPT parecia perceber que o problema estava ficando mais complexo sem se engajar, na mesma proporção, com essa complexidade.
O que muda para professores e universidades
Parte do problema, aqui, não é do aluno sozinho. Boa parte dos estudantes ainda não sabe usar bem uma ferramenta de IA generativa: fica fazendo pergunta e aceitando resposta de forma pouco criteriosa, sem critério de quando parar, questionar ou verificar. Isso não é uma falha moral, é um estágio de um processo que ainda está se estabilizando. A calculadora já havia separado capacidade de cálculo de compreensão matemática. O software estatístico fez algo parecido com certas técnicas quantitativas. O Google reduziu a necessidade de memorizar informação disponível em segundos. Dizer que a diferença agora é de escala é uma extrapolação razoável a partir do estudo, não uma conclusão que ele prove diretamente: a IA generativa não atua sobre uma etapa isolada da tarefa, ela pode participar da formulação do argumento, da redação, da estrutura, da revisão e até da justificativa da resposta. Quanto mais competente a ferramenta, menos a qualidade do produto final diz sobre o que o estudante, sozinho, seria capaz de fazer.
Isso não é argumento para proibir IA em sala de aula. Seria estranho preparar alguém para um mercado de trabalho onde essas ferramentas estarão presentes fingindo, durante a formação, que elas não existem. Mas permitir o uso e continuar avaliando exatamente como antes também não parece sustentável, porque o produto final perdeu parte do valor que tinha como evidência.
O que resta observar, então, é outra coisa: se o aluno consegue explicar por que tomou determinada decisão, defender uma hipótese diante de contestação, adaptar a solução a uma condição nova, ou reconstruir o raciocínio sem repetir apenas o que a ferramenta produziu.
Essa mudança pesa de forma desigual conforme o nível de ensino. Na pós-graduação, o problema é mais agudo do que na graduação, porque o instrumento central de avaliação sempre foi a dissertação ou a tese, um texto longo, autoral, que supostamente demonstra domínio acumulado de um problema de pesquisa. Esse instrumento está perdendo parte de sua força como evidência, e ainda não está claro o que vai ocupar o lugar dele. A dificuldade não é só do aluno que ainda não sabe usar a ferramenta com critério. É também do professor, que precisa reaprender o próprio ofício ao mesmo tempo em que orienta, sem a vantagem de já dominar algo que o aluno ainda não domina. E é, sobretudo, institucional: significa recapacitar professores em um volume e numa velocidade que as universidades, hoje, não têm agilidade para sustentar. Enquanto essa recapacitação não acontece, o problema fica na mão de cada professor individualmente, decidindo por conta própria como lidar com um instrumento que já não funciona como antes. É uma solução ruim, mas é a que existe por enquanto.
A universidade não precisa descobrir como impedir que a IA participe do trabalho do aluno. Precisa descobrir, com instrumentos melhores do que o trabalho em si, e com professores preparados para reconhecer isso, o que ficou de aprendizagem depois que o trabalho foi entregue.