Andrew Ng recomenda usar IA para gerar prática, não para fornecer respostas

No recente episódio do podcast Silicon Valley Girl, o pioneiro da inteligência artificial Andrew Ng alertou para um risco que se torna cada vez mais evidente nos ambientes de ensino: a tendência de permitir que modelos generativos forneçam respostas prontas pode corroer o processo de aprendizagem ao eliminar o esforço cognitivo necessário para resolver problemas de forma autónoma.

Por que a IA que fornece respostas prejudica a aprendizagem

Ng comparou o acesso prematuro a soluções geradas por IA a dar a uma criança uma calculadora antes de compreender a multiplicação básica. Argumentou que, tal como o uso precoce da calculadora pode impedir a fluência aritmética, a IA que entrega respostas completas pode impedir o desenvolvimento de uma compreensão conceitual profunda e duradoura.

Ele referiu observações de que estudantes que dependem da IA para completar tarefas costumam experimentar um aumento imediato nas notas, mas retêm muito menos conhecimento a longo prazo. O ganho de curto prazo é, portanto, compensado por uma queda significativa na capacidade de aplicar os conceitos de forma independente, sem assistência externa.

Experiência pessoal de terceirização cognitiva

Ng descreveu a sua própria experiência de "terceirização cognitiva": ao precisar de uma resposta técnica rápida, recorria a uma IA, utilizava‑a para avançar no trabalho e, seis meses depois, encontrava‑se a fazer a mesma pergunta porque a compreensão subjacente nunca tinha sido realmente construída.

Como transformar a IA numa ferramenta de prática

• Pedir à IA que gere novos conjuntos de problemas adaptados ao currículo atual
• Usar a IA para variar os parâmetros de exercícios existentes e aprofundar a prática
• Deixar a IA sugerir pistas em vez de soluções completas
• Empregar a IA para corrigir e dar feedback sobre as tentativas dos estudantes
• Integrar quizzes criados pela IA na rotina regular da sala de aula

Diretrizes para uso supervisionado da IA

Ng sublinha que as crianças devem interagir com a IA sob supervisão e filtragem de adultos. O papel do adulto é garantir que a saída da IA sirva de andaime, não de muleta, e que os aprendizes ainda realizem os passos de raciocínio por si mesmos, mantendo o controlo sobre o fluxo de aprendizagem.

Ele não advoga abandonar a IA por completo. Em vez disso, recomenda que estudantes e profissionais aprendam a construir com ela, tratando a tecnologia como uma parceira que pode amplificar a produtividade quando usada de forma estratégica e consciente.

Segundo Ng, os engenheiros mais eficazes delegam entre 30 % e 40 % das tarefas rotineiras à IA, concentrando a sua expertise humana nas áreas onde a IA ainda tem dificuldades — design criativo, julgamento ético e planeamento estratégico.

Barbara Oakley, especialista em ciência da aprendizagem, corrobora a visão de Ng. Argumenta que preservar o conhecimento fundamental enquanto se utiliza a IA para produzir um volume maior de exercícios de prática cria um ciclo virtuoso de reforço sem sacrificar a profundidade do entendimento.

Tanto Ng como Oakley reconhecem que as suas recomendações derivam de observações pessoais e de julgamento de especialistas, e não de estudos experimentais controlados. Assim, as ideias são indicativas, não definitivas, dos efeitos universais sobre a aprendizagem.

Para as organizações portuguesas, a mudança prática é clara: as ferramentas de IA devem ser implementadas para ampliar o conjunto de material de prática, não para substituir o processo de resolução de problemas pelos próprios estudantes.

Os gestores podem definir políticas que exijam a revisão humana de respostas geradas por IA, que o modo "apenas‑pistas" seja ativado por defeito e que as métricas de aprendizagem acompanhem a retenção ao longo do tempo, e não apenas os resultados imediatos dos testes.

Esta abordagem procura preservar o pensamento crítico ao mesmo tempo que aproveita a eficiência da IA, garantindo que a tecnologia suporte, mas não substitua, a prática deliberada que consolida o conhecimento.

Em suma, a mensagem de Andrew Ng é um convite a repensar o papel da IA na educação: usar a inteligência artificial para gerar desafios e feedback, mas manter o aprendiz no centro do processo cognitivo, de modo a favorecer a retenção a longo prazo e a capacidade de aplicar o saber em contextos novos.