O impacto da IA na educação escolar

As principais mudanças na educação escolar na era da IA na visão de Karpathy

• Detectar se a IA foi usada em tarefas é impossível em princípio; todo trabalho feito fora da escola passa a ocorrer em um ambiente que presume o uso de IA
  • Todo “detector de IA” pode ser contornado, e não existe um meio de detecção confiável
  • Como resultado, o estado padrão passa a ser presumir que toda tarefa feita em casa teve intervenção de IA
• O centro da avaliação se desloca de tarefas de casa → avaliação em sala de aula, exigindo uma estrutura em que o aluno demonstre sua capacidade em um ambiente que o professor possa supervisionar diretamente
  • O motivo para o aluno manter a capacidade de resolver problemas sem IA surge em situações reais de avaliação dentro da sala de aula
  • Provas escritas, projetos, apresentações e outras situações em que o acesso à IA é controlado ganham peso muito maior
• A capacidade de usar IA é essencial, mas ao mesmo tempo forma-se um objetivo duplo: o aluno precisa ter uma base que lhe permita resolver problemas mesmo sem IA
  • Assim como ocorreu na introdução das calculadoras, é preciso conseguir fazer operações básicas diretamente para detectar erros da ferramenta ou falhas de entrada
  • Como a IA tem potencial de erro muito maior que uma calculadora, a importância da verificação, do julgamento e da interpretação se fortalece bastante
• As formas de prova e avaliação se expandem, conforme a autonomia do professor, para desenhos variados como proibição de ferramentas / permissão limitada / open book / fornecimento de material baseado em IA / avaliação do uso direto de IA
  • Isso inclui tarefas em que, além de resolver o problema, é preciso avaliar, corrigir e verificar respostas produzidas por IA
  • O desenho criativo de avaliações no ambiente educacional passa a ser um elemento importante
• No fim, o objetivo apresentado é formar um aluno que use a IA com habilidade, mas que também seja humano capaz de aprender, pensar e resolver problemas quando a IA não estiver disponível
  • O método realista para alcançar isso se resume a deslocar o centro de gravidade das aulas e avaliações para dentro da sala de aula
• O tweet anexado mostra a nova situação em que a IA resolve a própria prova
  • Demonstração do Gemini Nano Banana Pro analisando a própria imagem das questões da prova e produzindo imediatamente as respostas corretas
    • Reconhece diferentes tipos de elementos das questões, como escrita à mão, figuras e fórmulas químicas, e gera diretamente a resolução
    • Pelos critérios do ChatGPT, as respostas geradas estão em sua maioria corretas; os únicos erros são uma notação de composto e um erro de ortografia
  • Com isso, já se torna realidade uma situação em que a própria possibilidade de controlar a IA no desenho tradicional das provas entra em colapso
    • À medida que surge a capacidade de ler e resolver tudo — folha de prova, questões, gráficos e anotações —,
      fica claro que estruturas de avaliação projetadas sob a premissa de “não usar IA” já não podem mais ser mantidas
• O ponto de inflexão que a educação escolar enfrenta deixa de ser proibir ou não a IA e passa a ser como integrá-la e em quais situações avaliar o pensamento independente

[GN⁺]

Opiniões do Hacker News

• Um dos meus alunos trouxe um problema interessante com uma ferramenta de detecção de IA
  A redação que a irmã dele escreveu sozinha quase recebeu nota zero porque foi classificada com 100% de certeza como texto gerado por IA
  Sugeri ao professor que se reunisse pessoalmente com ela e discutisse o conteúdo da redação oralmente por 30 a 60 minutos
  Esse tipo de situação vai se tornar cada vez mais comum para alunos honestos daqui para frente

  • Meu filho também passou por algo parecido
    A professora elogiou para a turma que “este aluno foi o único que realmente escreveu”, mas na verdade ele tinha pedido várias vezes para a IA simplificar o texto antes de entregar
    Tenho a sensação de que os professores já perderam esse jogo
  • Eu gostaria que a educação voltasse a ser centrada no aprendizado
    Hoje, os diplomas estão perdendo cada vez mais o sentido, e o sistema virou apenas uma forma de certificação
    Acho melhor um modelo em que a pessoa prove sua capacidade na prática, como antigamente
    Por exemplo, como no exame de admissão de Harvard de 1869, em que bastava passar na prova para entrar
    Nesse aspecto, considero o sistema de entrevistas de programação das big techs muito melhor
  • É surpreendente que professores presumam a culpa do aluno sem provas
    Acho que tanto alunos quanto professores precisam de aulas sobre os princípios básicos do direito
    Organizações como o diretório estudantil deveriam poder intervir em situações assim
    A IA só está fazendo com que esse tipo de problema apareça com mais frequência
  • Essas ferramentas criam mais uma forma de gatekeeping arbitrário
    Eu mesmo passei por algo parecido em entrevistas — se você recita um algoritmo de memória, suspeitam que está olhando para outra tela
    A educação deveria ser um mecanismo de igualdade na sociedade, mas está se tornando uma ferramenta de opressão
  • Uma vez, quando um professor descobriu cola, ele zerou aquela questão para todos os alunos
    e, para quem viesse reclamar, resolvia pedindo que a pessoa resolvesse o problema na hora
    Achei uma resposta muito elegante

• Hoje em dia, só se fala da cola com IA feita pelos alunos, enquanto o uso de IA pelos professores passa batido
  Na prática, há trabalhos em que dá para ver sinais claros de correção feita com ChatGPT
  Surge um estranho ciclo de feedback em que o aluno usa um LLM para escrever a redação e o professor usa um LLM para corrigi-la
  Mas isso não é só um problema individual do professor; é preciso um redesenho sistêmico
  Se os professores não tiverem tempo e remuneração suficientes, no fim também não terão alternativa a não ser usar essas mesmas ferramentas
  Como aconteceu com a internet e os smartphones, é um erro enxergar a IA apenas como ameaça
  No fim, quem souber usar LLMs como ferramenta de aprendizado vai levar vantagem

  • É hora de rever o objetivo fundamental da educação
    A estrutura atual, centrada em aulas expositivas, é ineficiente, e acho melhor migrar para projetos em pequenos grupos
    É preciso uma estrutura em que o professor consiga conhecer cada aluno de perto
  • Também concordo como professor
    Em muitas universidades, a correção com IA já acontece de forma informal
    Se bem usada, ela pode permitir avaliações eficientes e justas, mas hoje o problema é a falta de transparência
    Se a IA puder oferecer feedback rápido e melhorar o aprendizado, isso é uma grande vantagem
    A correção humana muitas vezes é lenta e oferece feedback sem sentido
  • A frase “um LLM escreve a redação do aluno e outro LLM dá a nota”
    era literalmente o enredo de um episódio recente de South Park
  • Antigamente, muitos professores mal liam a lição de casa e só passavam os olhos
    Nesse caso, dá até para pensar se a correção por IA não seria melhor

• A IA não está acabando com diplomas ou com a educação, mas com as formas baratas de oferecê-los
  Aulas gigantes, provas de Scantron e o sistema de professores mal pagos agora parecem absurdos
  No fim, o modelo do Oxbridge, com turmas pequenas, deve ser o modelo do futuro — mas é muito caro

  • Se isso acontecer, a educação vira um privilégio dos ricos
    A revolução tecnológica prometia igualdade, mas a realidade está indo na direção oposta
  • Por outro lado, por causa do abismo demográfico de 2025,
    as universidades talvez sejam forçadas a migrar para aulas em turmas pequenas
    Aí poderiam dedicar mais tempo a cada estudante
  • Se a IA fizer com que o valor do trabalho convirja para zero, talvez o modelo Oxbridge acabe sendo o mais eficiente
  • No passado, quando se estudava em Cambridge com Russell, as turmas tinham umas 5 pessoas
    Hoje a universidade foi massificada demais, e muitos alunos não têm motivo para estar ali
    A IA pode até desencadear esse tipo de mudança na estrutura social, mas acho improvável

• Na graduação, o professor Doug Lea fazia a entrega dos trabalhos por meio de demonstração ao vivo
  O código era executado, e o professor testava entradas de casos extremos enquanto fazia perguntas
  O aluno precisava entender e explicar o próprio código
  Esse tipo de avaliação presencial era uma ótima forma de impedir cola e revelar a competência real
  Como disse Karpathy, provas orais e defesa em tempo real são um caminho de volta à essência da educação

  • O problema é que, na prática, falta corpo docente e tempo para fazer isso nesse formato
  • Eu também já avaliei alunos em sessões 1:1, e código que eles não escreveram fica evidente muito rápido
    Eles não conseguem explicar por que projetaram daquele jeito, como testaram ou como melhorariam
  • Em algumas universidades europeias, esse tipo de avaliação prática era o padrão
    Já hoje, muitos alunos entregam direto a resposta da IA sem sequer dominar os conceitos básicos
    A falsa autoconfiança gerada pela IA acaba atrapalhando o aprendizado
  • Espero que os ganhos de produtividade trazidos pela IA sejam investidos em melhorar a educação e eliminar esse modelo de avaliação estilo Scantron

• Na faculdade, um professor passou uma tarefa de escrever um “artigo 100% plagiado”
  Cada frase tinha que ser marcada com uma cor segundo a fonte, e não se podia usar a mesma fonte por mais de uma frase seguida
  Acabou sendo muito mais difícil do que um artigo normal, mas foi uma experiência excelente para aprender sobre citação e criatividade
  Talvez também seja possível ensinar a usar a IA desse jeito, como ferramenta de pesquisa

  • Em vez da versão mais nova, também seria divertido usar um LLM antigo para inserir informações erradas de propósito
  • Se houvesse uma função de rastreamento da origem dos dados de treino por frase, como no demo web do Olmo3,
    ficaria muito mais fácil verificar as fontes

• O sistema escolar atual é centrado em decoreba e precisa ser totalmente redesenhado
  As crianças deveriam fazer mais projetos que integrem conhecimento e habilidades
  Só os conceitos essenciais precisariam ser memorizados; no resto, elas deveriam usar ferramentas para resolver problemas
  A escola não deveria ser uma estrutura que sufoca a curiosidade, mas um espaço que cultiva o instinto de explorar
  Também é difícil culpar os professores, porque eles estão presos a limitações burocráticas

  • Claro que nem todo aprendizado pode ser divertido
    Há áreas que exigem treino básico e repetição
    Aprendizado baseado apenas em projetos também tem limites
  • Trabalhando como professor, também percebi que, no fim, o acúmulo de aulas chatas é o que torna possíveis projetos avançados
  • A escola é menos eficiente que o aprendizado individual porque ainda está presa a uma estrutura centrada na memorização
  • Para realizar essa mudança, seria preciso multiplicar o orçamento da educação por mais de 10
    Mas a sociedade continua evitando essa discussão
  • Na prática, provas e avaliações escritas continuam sendo a opção mais barata e escalável

• Já se passaram 3 anos desde a entrada da IA na educação, mas na prática ela ainda está sendo usada só para substituir lição de casa e tarefas administrativas
  Como resultado, o problema é a desvalorização do diploma
  Se todos os alunos entregarem resultados parecidos com ajuda de IA, como distinguir a competência real?
  No fim, a pergunta volta a ser não “como usar IA?”, mas “qual é o propósito da educação?”

  • Hoje, mais importante do que “sabe programar?” é “sabe mandar a IA fazer?”
    Em outras palavras, é um teste para virar operador de IA

• A qualidade da educação é, no fim, proporcional à quantidade de esforço do professor
  Mas a estrutura atual é orientada à produtividade, o que vai na direção oposta à boa educação
  Provas de múltipla escolha são rápidas, mas respostas dissertativas e avaliações orais são muito mais precisas
  A correção automática é conveniente, mas os LLMs resolvem tudo bem demais
  Já tarefas criativas revelam a individualidade do aluno, mas são muito difíceis de corrigir
  Avaliações em formato de apresentação também são boas, mas o tempo é um grande limitador
  Ainda assim, usar LLMs pode acelerar a velocidade de iteração dos projetos, e isso é uma vantagem

  • Alguns professores só passam questões abertas, mas os alunos conseguem respostas com ferramentas como o Cluely
    Se houver sinais de copiar e colar, eles dão nota zero
    No fim, o problema é a estrutura orientada à produtividade, então é preciso mudança no nível da escola
    Link do Cluely
  • Também há quem pergunte se a IA não poderia assumir a correção de respostas dissertativas

• Eu era um aluno que sofria muito com o estresse de provas
  Em trabalhos sem limite de tempo, eu sempre tirava A, mas em provas orais improvisadas ficava ansioso
  Se meu filho for como eu, fico pensando em como poderei ajudá-lo
  Às vezes penso que seria bom existir um ambiente sem IA, uma espécie de “universidade em gaiola de Faraday”

  • Como pai de uma criança parecida, acho importante fazer um treinamento gradual em ambiente de baixo risco
    Mais do que perfeccionismo, é preciso desenvolver tolerância ao fracasso

• 80% a 90% dos professores não estão preparados para lidar com a IA
  É difícil até acompanhar a velocidade das mudanças tecnológicas, e os alunos acabam sendo punidos nessa estrutura
  Com a piora da qualidade da educação pública, proibir o uso de IA não é algo realista
  No fim, o aluno que abusar da IA vai acabar pagando o preço por isso

  • Antigamente, havia uma estrutura dupla: lição de casa livre e provas supervisionadas
    Se esse modelo ainda fosse usado hoje, ele continuaria funcionando bem na era dos LLMs
  • No fim, estamos entrando na era do Aristóteles digital
    O papel do professor vai se transformar cada vez mais em supervisor, mas essa transição será muito caótica