Imagine um estudante de 13 anos, sentado diante de um computador, conversando com um tutor virtual sobre equações de segundo grau. A cena poderia soar futurista, mas já é rotina em escolas que adotaram sistemas de tutoria inteligente. Pesquisas mostram que essas plataformas funcionam: uma meta-análise envolvendo mais de 14 mil alunos revelou que tutores inteligentes conseguem melhorar o desempenho acadêmico de forma significativa, chegando perto dos resultados de um professor particular humano.

Mas a mesma ciência que celebra esses ganhos lança um alerta. Um estudo recente acompanhou estudantes que usaram IA para resolver exercícios e descobriu que eles acertavam mais nas práticas, mas, quando a máquina era retirada da jogada, se saíam pior nas provas conceituais. O aprendizado procedimental acontecia, mas a compreensão profunda ficava pelo caminho.

Nos idiomas, a IA também já deixou sua marca. Em 2024, um estudo publicado na revista Language Learning & Technology mostrou que universitários que usaram o Duolingo de forma consistente por três meses tiveram ganhos claros de proficiência — tanto em habilidades de compreensão quanto de produção. É uma prova de que algoritmos adaptativos conseguem entregar progresso real em pouco tempo.

Só que esse mesmo design, pensado para manter o aluno engajado, pode induzir um efeito colateral: a busca constante por recompensas rápidas. A literatura sobre atenção já vinha mostrando que conteúdos ultracurtos, como os vídeos de TikTok, estão associados a memória mais frágil e dificuldade em sustentar foco. Se em línguas funciona como incentivo, em outras áreas pode virar armadilha para a paciência cognitiva.

Há também boas notícias no campo da equidade. Em Stanford, um experimento com quase 2 mil estudantes mostrou que o Tutor CoPilot ajudou professores menos experientes a oferecerem suporte de qualidade em matemática. O resultado foi uma redução nas lacunas de aprendizagem — e um custo acessível para escolas públicas.

Mas quando a avaliação é deixada apenas para os algoritmos, os riscos se multiplicam. Em 2020, o Reino Unido viveu a polêmica do algoritmo das A-levels: milhares de estudantes tiveram suas notas rebaixadas de forma automática, com viés especialmente contra alunos de escolas públicas. A revolta foi tamanha que o governo precisou voltar atrás. O episódio virou um caso emblemático de como a IA, sem governança, pode escalar injustiças em vez de corrigi-las.

E o que dizer das crianças pequenas? Um estudo japonês publicado no JAMA Pediatrics mostrou que bebês expostos a muito tempo de tela aos 12 meses apresentaram atrasos de comunicação e resolução de problemas aos 2 e 4 anos. Outra revisão científica encontrou associações consistentes entre tempo excessivo de tela e pior desenvolvimento motor, tanto em habilidades grossas quanto finas. Esses dados acendem o alerta: a tecnologia pode ensinar, mas também pode roubar experiências físicas e sociais essenciais nos primeiros anos de vida.

Ao mesmo tempo, quando usada de forma intencional, a IA pode democratizar o acesso. Ferramentas de leitura automática, tradução em Libras ou legendas instantâneas abrem portas para alunos com deficiência. A ciência já documentou casos em que a inclusão escolar avançou com essas tecnologias.

Por trás de cada ganho, aparece uma interrogação. A IA pode devolver 5 a 6 horas semanais aos professores, liberando-os para tarefas mais humanas. Mas também pode criar dependência de atalhos, reduzindo o esforço mental necessário para construir raciocínio crítico. Ela é capaz de personalizar rotas de aprendizado para milhões; mas, ao mesmo tempo, pode ampliar desigualdades quando só parte das escolas tem acesso.

O dilema que fica

A educação com IA não é um conto de fadas nem um filme de terror. É um campo de tensão. As pesquisas já mostraram que ela pode elevar resultados acadêmicos, reduzir lacunas e economizar tempo precioso. Também já provaram que pode fragilizar a atenção, atrasar o desenvolvimento motor e criar zonas de injustiça algorítmica.