Uma transformação no modo de aprender

A inteligência artificial generativa entrou no ensino superior não como uma moda passageira, mas como uma transformação profunda das formas de estudar, pesquisar, escrever, organizar informação e produzir conhecimento. Para os estudantes, esta tecnologia representa uma oportunidade real: permite esclarecer conceitos, obter explicações alternativas, estruturar ideias, rever textos, simular perguntas, preparar apresentações e apoiar processos de aprendizagem autónoma. Quando bem utilizada, pode tornar o estudo mais ativo, mais personalizado e mais exigente.[1]

Contudo, a inteligência artificial não substitui o pensamento. Pelo contrário, obriga a pensar melhor. Um estudante universitário não deve usar estas ferramentas para delegar nelas a sua responsabilidade intelectual, mas para testar, aprofundar e aperfeiçoar o seu próprio raciocínio. A diferença é decisiva: usar a inteligência artificial para compreender melhor é pedagogicamente fecundo; usá-la para produzir um trabalho que o estudante não compreende, não domina ou não conseguiria defender é academicamente ilegítimo.

Transparência, espírito crítico e autoria

Por isso, a questão fundamental não é simplesmente saber se os estudantes podem ou não usar inteligência artificial. A verdadeira questão é outra: em que condições o seu uso contribui para uma aprendizagem mais rigorosa, honesta e responsável? A resposta passa por três critérios fundamentais: transparência, espírito crítico e autoria. Estes critérios correspondem a uma compreensão ética e humanamente centrada da tecnologia, segundo a qual a inteligência artificial deve permanecer subordinada ao desenvolvimento da pessoa, da aprendizagem e da responsabilidade humana.[2]

A transparência exige que o estudante declare quando, como e para quê utilizou ferramentas de inteligência artificial. Tal declaração não deve ser vista como uma penalização, mas como um exercício de honestidade académica. Tal como se indicam fontes bibliográficas e outros instrumentos, também se deve explicitar o recurso a instrumentos digitais que influenciaram a elaboração de um trabalho. A ocultação do uso da inteligência artificial fragiliza a confiança pedagógica e compromete a autenticidade da avaliação.

O espírito crítico é igualmente indispensável. A inteligência artificial pode gerar respostas plausíveis, mas nem sempre verdadeiras; pode organizar bem uma ideia, mas omitir nuances relevantes; pode apresentar argumentos convincentes, mas baseados em pressupostos frágeis. O estudante deve, por isso, verificar a informação, confrontar fontes, avaliar a consistência dos argumentos e assumir a responsabilidade final por tudo o que entrega. Nenhuma ferramenta dispensa a leitura, o estudo, a interpretação e o juízo próprio. A literatura recente sublinha precisamente a necessidade de desenvolver literacias específicas para compreender as potencialidades, os limites, os enviesamentos e a fragilidade destes sistemas.[3]

A autoria, por fim, continua a ser central. Num contexto universitário, aprender não é apenas apresentar um produto final; é percorrer um caminho de apropriação pessoal do conhecimento. Um trabalho académico deve revelar a compreensão, a voz, o esforço e a maturação intelectual do estudante. A inteligência artificial pode apoiar esse percurso, mas não deve apagar a presença do sujeito que aprende. Quando a tecnologia substitui a reflexão pessoal, empobrece a formação; quando a estimula, pode torná-la mais rica.

Importa ainda considerar questões de equidade, privacidade e responsabilidade. Nem todos os estudantes têm o mesmo acesso às ferramentas mais avançadas, e isso pode criar desigualdades. Além disso, não devem ser introduzidos em plataformas de inteligência artificial dados pessoais, informações sensíveis, documentos confidenciais ou elementos relativos a terceiros sem autorização. A literacia digital inclui também prudência ética, consciência dos riscos e atenção às consequências sociais da tecnologia.[4]

Uma cultura de confiança exigente

Assim, o uso da inteligência artificial no ensino superior deve ser orientado por uma cultura de confiança exigente. Não se trata de proibir indiscriminadamente, nem de aceitar ingenuamente. Trata-se de formar estudantes capazes de usar criticamente as tecnologias disponíveis, sem abdicar da sua inteligência, da sua responsabilidade e da sua integridade académica.

A inteligência artificial pode ser uma excelente auxiliar do estudo, mas será sempre má substituta da consciência crítica. Pode ajudar a formular perguntas, mas não deve impedir o estudante de as fazer por si mesmo. Pode sugerir caminhos, mas não deve caminhar em lugar daquele que aprende. No ensino superior, o objetivo não é apenas produzir respostas corretas; é formar pessoas capazes de pensar com rigor, agir com responsabilidade e participar de modo lúcido no mundo que estão a ajudar a construir.

Bibliografia

Chan, Cecilia Ka Yuk, e Wenjie Hu. «Students’ Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education». International Journal of Educational Technology in Higher Education 20 (julho de 2023): 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8.

European Commission Directorate-General for Education Youth Sport and Culture. Guidelines on the Ethical Use of Artificial Intelligence and Data in Teaching and Learning for Educators. Ns. 978-92-68-33189–7. Publications Office of the European Union, 2026. https://doi.org/10.2766/7967834.

European Union. Artificial Intelligence Act (Regulation (EU) 2024/1689). European Union, 2024. https://artificialintelligenceact.eu/ai-act-explorer/.

Kasneci, Enkelejda, Kathrin Sessler, Stefan Küchemann, et al. «ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education». Learning and Individual Differences 103 (abril de 2023): 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274.

Miao, Fengchun, e Wayne Holmes. Guidance for Generative AI in Education and Research. Ns. 978-92-3-100612–8. UNESCO, 2023. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research.

Universidade Católica Portuguesa. Política de integridade académica e científica. Carta de Princípios. 2025. https://www.ucp.pt/sites/default/files/2025-07/GT_Carta-de-principios-na-utilizacao-de-AI_janeiro-25_0.pdf.

[1] Cf. Enkelejda Kasneci et al., «ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education», Learning and Individual Differences 103 (abril de 2023): 102274, https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274; Cecilia Ka Yuk Chan e Wenjie Hu, «Students’ Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education», International Journal of Educational Technology in Higher Education 20 (julho de 2023): 43, https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8.

[2] Cf. Fengchun Miao e Wayne Holmes, Guidance for Generative AI in Education and Research, ns. 978-92-3-100612–8 (UNESCO, 2023), https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research; European Commission Directorate-General for Education Youth Sport and Culture, Guidelines on the Ethical Use of Artificial Intelligence and Data in Teaching and Learning for Educators, ns. 978-92-68-33189–7 (Publications Office of the European Union, 2026), https://doi.org/10.2766/7967834; European Union, Artificial Intelligence Act (Regulation (EU) 2024/1689) (European Union, 2024), https://artificialintelligenceact.eu/ai-act-explorer/.

[3] Cf. Kasneci et al., «ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education».

[4] Cf. Universidade Católica Portuguesa, Política de integridade académica e científica, Carta de Princípios (2025), https://www.ucp.pt/sites/default/files/2025-07/GT_Carta-de-principios-na-utilizacao-de-AI_janeiro-25_0.pdf; Miao e Holmes, Guidance for Generative AI in Education and Research; European Commission Directorate-General for Education Youth Sport and Culture, Guidelines on the Ethical Use of Artificial Intelligence and Data in Teaching and Learning for Educators.