Um estudo com 26 mil adolescentes chineses mediu o que acontece quando IA serve de atalho para fazer o dever de casa rápido demais.
Três números do mesmo grupo de estudantes, no mesmo período.
A nota do dever de casa subiu 18%.
O tempo gasto no dever caiu 30%.
A nota da prova caiu 20%.
O que aconteceu entre um número e outro foi a chegada da inteligência artificial generativa na rotina desses adolescentes. E o desenho dessa situação tem requintes de crueldade na simetria: o trabalho entregue ficou melhor, o tempo dedicado diminuiu, mas a capacidade que o trabalho deveria estar construindo foi embora.
Os dados vêm de “The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education”, assinado pelo economista sueco David Strömberg, da Universidade de Estocolmo, com Victor Lei e Yanhui Wu, da Universidade de Hong Kong. Saiu como Discussion Paper 21577 do CEPR em junho deste ano e chegou ao Brasil pela Folha de S.Paulo no começo de agosto.
São 30 meses de dados de painel sobre 26.811 estudantes chineses do 7º ao 12º ano, cruzando provas mensais sem consulta, exames de acesso ao ensino médio e à universidade, e notas e tempo de conclusão do dever de casa em nove disciplinas.
Mas antes de mais nada, três ressalvas:
Não passou por revisão por pares. Discussion Paper do CEPR é working paper. Circula entre economistas para ser criticado, e ainda não foi.
O desenho é quase experimental. Cada estudante é comparado com ele mesmo antes e depois de começar a usar IA, e com colegas que ainda não tinham começado. Isso resolve a objeção mais óbvia: a de que quem delega já seria o pior aluno de saída. O que não resolve é o momento da adoção: se alguém começa a usar IA justamente quando começa a desandar por outro motivo, a data carrega informação, mas o estudo não separa. É uma preocupação menor do que parece, mas não é nula.
O contexto é o ensino médio chinês, com uma cultura de preparação para exames sem um paralelo direto no Brasil.
Mas mesmo com essas ressalvas, o achado continua incômodo o suficiente para ser levado a sério.
O efeito não foi uniforme e isso deixou o estudo mais interessante.
As perdas foram maiores em ciências humanas, depois exatas, depois línguas. As disciplinas que mais sofreram são aquelas em que escrever é o próprio ato de pensar. Fazer a redação é o exercício. Se a redação sai pronta, o exercício que deveria ter sido feito não aconteceu, mas a nota acaba boa e dá uma falsa impressão de aprendizado.
Nos exames de acesso, o Zhongkao ao fim do 9º ano e o Gaokao ao fim do 12º, a queda foi de 18% e 24%. E a penalidade completa só aparece cerca de dois anos depois da adoção. O dano é cumulativo e proporcional ao tempo de exposição. Dois anos de dever comprimido pesam mais que um semestre, e quem começou a usar perto da data da prova quase não foi afetado.
Só que há um dado que derruba o modelo mental que a escola tem sobre o tema.
As perdas foram maiores entre os alunos mais novos e entre os alunos de melhor desempenho.
A escola pensa em cola com IA como problema de aluno desinteressado. Mas o estudo diz que quem mais perde é quem chegou mais cedo e quem já ia bem. Faz sentido: o bom aluno é justamente o que tem mais tarefa acumulada, mais pressão por nota alta, e mais capacidade de usar a ferramenta com competência. Ele delega melhor, e delega mais cedo.
Aqui está a parte que quase toda a cobertura do estudo deixou passar, e que é a mais útil de todas.
Os autores separaram os usuários de IA em dois grupos. Cerca de 80% deles apresentam um padrão de comportamento que os autores chamam de terceirização do dever de casa, identificado por uma assinatura muito específica: tempo de conclusão excepcionalmente curto combinado com nota alta. É nesse grupo que as perdas de aprendizado estão concentradas.
O outro grupo, o dos alunos que usaram IA mas mantiveram um tempo de dever de casa parecido com o de quem não usava, teve perdas pequenas.
Leia de novo, porque isso reorganiza o debate inteiro.
A variável que separa quem aprendeu de quem não aprendeu não é o uso da ferramenta, e sim quanto tempo a pessoa permaneceu dentro do processo.
A variável que separa quem aprendeu de quem não aprendeu não é o uso da ferramenta, e sim quanto tempo a pessoa permaneceu dentro do processo.
Mesma tecnologia, mesma disciplina, mesma escola. Quem usou IA e continuou passando uma hora no dever seguiu aprendendo. Quem usou IA e passou a resolver em vinte minutos, não. O estudo é sobre compressão de processo e não diretamente sobre o uso de inteligência artificial. A IA entra como o instrumento de compressão mais eficiente já colocado na mão de um adolescente.
Isso conversa com o que já se documentou em adultos.
Em 2025, pesquisadores da Microsoft Research e da Carnegie Mellon publicaram no CHI um levantamento com 319 profissionais e 936 casos reais de uso de IA no trabalho. O achado: para praticamente todas as atividades cognitivas avaliadas, os participantes relataram que a IA reduziu o esforço envolvido. E apareceu uma relação de confiança que vale registrar: quanto mais a pessoa confiava na capacidade da ferramenta, menos ela verificava criticamente o que a ferramenta entregava. Quem tinha mais confiança na própria competência engajava mais, e com mais esforço.
A diferença entre o adulto e o adolescente é que no adolescente é pior.
O profissional que delega perde uma capacidade que já estava instalada. Ele tem um ponto de referência, sabe o que era capaz de fazer antes e, com esforço, consegue voltar.
O estudante de 14 anos não está perdendo nada. Ele está deixando de instalar.
O estudante de 14 anos não está perdendo nada. Ele está deixando de instalar. Nunca teve o ponto de referência, então não tem como sentir falta dele. É por isso que o efeito é maior nos alunos mais novos. Eles têm menos coisa construída para servir como base.
A pergunta óbvia neste ponto é o que a escola faz, e a resposta óbvia é a errada.
Regra sem fiscalização possível é só encenação.
A resposta óbvia é proibir. Não funciona por um motivo prático: a adoção foi de praticamente zero em 2023 para 81% dos alunos pesquisados em meados de 2025. Quando uma escola termina de escrever a política de uso, a prática já está instalada em quatro de cada cinco carteiras. E a delegação acontece em casa, à noite, num aplicativo, sem testemunha. Regra sem fiscalização possível é só encenação. A escola gasta capital político para produzir um documento que todo mundo sabe que não vale.
A segunda resposta óbvia é detectar. Também não funciona, e além de não funcionar consome a energia inteira de professores que já não têm energia sobrando. É uma corrida armamentista contra um adversário que melhora mais rápido que o detector.
Vale dizer, aliás, o que o próprio estudo não diz. Ele não diz que IA prejudica o aprendizado. Ele aponta que a compressão do processo prejudica. Os autores registram que a IA melhorou a avaliação do dever de casa, e que o grupo que manteve o tempo de tarefa teve perda pequena. O aluno que estuda com a ferramenta aprende. O aluno que manda a ferramenta fazer, não.
Tem uma frase do Strömberg na entrevista à Folha que vale mais que os gráficos.
Ele diz que, para tarefas complexas, a IA funciona como assistente, enquanto o ser humano assume o papel de gerente: decide quais tarefas delegar, avalia se as respostas estão corretas, dirige o processo como um todo. E completa que isso exige um grau alto de expertise, e que parte dessa capacidade, que deveria estar sendo construída na escola, pode estar sendo perdida.
Um economista sueco acabou de escrever a função da escola dos próximos vinte anos, de passagem, numa entrevista de jornal.
Porque a habilidade de gerenciar uma ferramenta que produz respostas plausíveis depende inteiramente de já ter feito aquele tipo de trabalho sem ela. Você só sabe que uma resposta está errada se já errou nela. Só sabe o que delegar se já sabe quanto custa fazer. Só percebe que um texto está oco se já escreveu um texto cheio e sentiu a diferença de esforço entre os dois.
O próprio Strömberg dá o exemplo mais direto disso na entrevista: quem não sabe programar não consegue delegar programação para a IA de forma eficaz, nem avaliar se o código que voltou está correto.
Nenhuma escola tem uma aula de julgamento na grade. O julgamento se acumula como subproduto de ter feito a coisa inteira algumas vezes, incluindo as vezes em que deu errado. Quem só recebeu resultado pronto não tem com o que comparar quando a resposta chega errada. Então aceita.
Se a escola não controla o aplicativo às onze da noite, o que ela controla?
Controla as próprias horas. E é aí que o problema fica maior, porque quase toda tarefa que a escola passa hoje é comprimível. Se dá para chegar ao resultado sem atravessar o caminho, alguém vai chegar. Vale para a redação, para a lista de exercícios, para o trabalho em grupo, e vai valer para mais coisas a cada versão nova da ferramenta.
Com uma exceção, e ela já está na grade há décadas.
Ninguém nunca precisou escrever uma política para impedir que aluno terceirize a aula de educação física. Mandar outra pessoa correr no seu lugar é absurdo de um jeito tão evidente que a regra nunca foi necessária: o ganho fica no corpo de quem correu. Trinta agachamentos feitos por outro não desenvolvem nada em você. Uma versão comprimida do exercício é só um exercício menor. E o professor nunca teve que fiscalizar isso, porque a impossibilidade está na natureza da coisa e não no regulamento.
O estudo mede a mesma variável, aplicada ao trabalho intelectual: o tempo que a pessoa permanece dentro do processo. A diferença é que aqui a terceirização virou possível, invisível e gratuita, e a escola não tem mais nada na grade que resista a ela do jeito que o peso resiste ao braço.
Daí o que ainda dá para garantir: pelo menos um bloco por semana com a propriedade que a educação física sempre teve, em que atravessar o processo seja a única forma de chegar ao fim.
Isso tem três características práticas. O ciclo fecha inteiro, do começo ao fim, dentro do mesmo encontro, então não dá para empurrar a parte difícil para depois. O material resiste, no sentido literal da palavra: ele responde de volta e obriga a corrigir a rota no meio do caminho. E não existe etapa que possa ser pulada sem que a falta apareça no resultado.
Massa de pão não sova sozinha. Uma letra de caligrafia só sai boa por repetição de gesto. Uma foto composta com restrição deliberada exige uma decisão irreversível de quem está segurando a câmera. Nenhuma delas está ali para ser bonita no contraturno. São circunstâncias em que um adolescente de 2026 descobre empiricamente o que é levar uma coisa do zero até o fim sem atalho, porque o atalho não existe ali.
E o valor disso está em ter sentido, uma vez, na mão, quanto tempo um processo inteiro ocupa. O pão, a letra e a foto são só a prova de que aconteceu. Depois disso, a pessoa tem uma referência interna. Sabe o que está faltando quando o resultado aparece rápido demais.
É essa referência que o aluno da assinatura de vinte minutos nunca constrói.
Mas preciso ser honesto sobre o limite disso, porque a tentação de exagerar aqui é grande e destruiria o argumento.
Fazer pão não melhora a nota de matemática. Não há evidência sólida de que uma oficina semanal de atividade manual eleve o desempenho em provas, e quem vende isso para uma escola está vendendo ilusão. A literatura sobre atividades manuais e desempenho acadêmico é mais modesta e mais qualificada do que o marketing costuma sugerir: os efeitos existem, são mediados por funções executivas, dependem de planejamento pedagógico, e variam bastante por idade e tipo de atividade.
O argumento, na verdade, é mais estreito. Uma escola cujo currículo inteiro é composto por tarefas que a IA resolve em trinta segundos formou uma pessoa que nunca viu um processo inteiro de perto. A questão é de repertório.
Escrevi este texto sabendo que consigo distinguir, no meu trabalho, quando estou ampliando e quando estou comprimindo, porque tenho vinte anos de trabalho feito sem atalho para comparar. É privilégio de geração, não de mérito. Quem tem catorze anos hoje vai ter que construir esse critério em um ambiente que oferece o atalho antes de oferecer o caminho.
A pergunta que eu faria a uma escola não é quanta IA os alunos estão usando. A pergunta seria esta: existe, na semana desse aluno, alguma coisa que ele faça do começo ao fim e que ele não conseguiria encurtar nem se quisesse?
Se a resposta for não, o problema não é a IA.
Daniel Sollero escreve sobre tecnologia, comportamento e cultura. Publica no Medium (medium.com/@dsollero).
Fontes
Strömberg, D., Lei, V. e Wu, Y. (2026). “The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education”. CEPR Discussion Paper nº 21577, CEPR Press, Paris e Londres, 2 de junho de 2026. Working paper, sem revisão por pares. https://cepr.org/publications/dp21577
Cariello, Rafael. “IA prejudica aprendizado na escola e piora desempenho nas provas, diz estudo”. Folha de S.Paulo, Educação, 9 de agosto de 2026 (edição impressa de 10 de agosto, p. A26). https://www1.folha.uol.com.br/educacao/2026/08/ia-prejudica-aprendizado-na-escola-e-piora-desempenho-nas-provas-diz-estudo.shtml
Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R. e Wilson, N. (2025). “The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers”. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778