Tracey Tokuhama-Espinosa
PhD, Harvard University Extension School
O grupo que dependeu apenas do cérebro ativou muito mais redes neurais do que o grupo que utilizou mecanismos de busca, enquanto a menor conectividade neural foi observada no grupo que utilizou o ChatGPT.
Parecia não haver espaço para o “pensamento lateral e o julgamento independente” ao utilizar o ChatGPT. Isso contrastava com o grupo que dependia apenas do próprio raciocínio.
O trabalho de Kosmyna e colegas confirma que o cérebro se adapta àquilo que mais pratica. Sem uso, as redes neurais fundamentais deixam de ser exercitadas.
Tracey Tokuhama-Espinosa
PhD, Harvard University Extension School
AGOSTO/SETEMBRO 2026 | nº 8 | O esforço para aprender fortalece redes fundamentais e permite o pensamento complexo
ILUSTRAÇÃO: C. FLEURY COM FIREFLY
A relação entre IA e educação suscita controvérsias significativas e um debate mais amplo sobre os objetivos e as responsabilidades dos professores de redação em geral. A IA pode ser vista como uma salvadora para escolas carentes e com poucos recursos, mas também como uma vilã quando considerada responsável por eliminar habilidades cognitivas básicas — que deixam de ser exercitadas ao serem delegadas a dispositivos como celulares ou computadores. Desde o seu surgimento em novembro de 2022, o ChatGPT e outras ferramentas de IA generativa têm impulsionado uma discussão intensa sobre os desafios disruptivos que a IA impõe às práticas educacionais básicas.
Em 2025, foi publicado um artigo que rapidamente se tornou objeto de muitas discussões. Nataliya Kosmyna e seus colegas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) utilizaram eletroencefalograma (EEG) para monitorar a atividade cerebral de 54 participantes, divididos em três grupos, enquanto escreviam uma redação: (a) utilizando LLMs (grandes modelos de linguagem), como o ChatGPT; (b) utilizando um mecanismo de busca convencional, como o Google; e (c) utilizando apenas o próprio cérebro. O grupo que dependeu apenas do cérebro ativou muito mais redes neurais do que o grupo que utilizou mecanismos de busca, enquanto a menor conectividade neural foi observada no grupo que utilizou o ChatGPT.
O grupo que dependeu apenas do cérebro ativou muito mais redes neurais do que o grupo que utilizou mecanismos de busca, enquanto a menor conectividade neural foi observada no grupo que utilizou o ChatGPT.
Em outro estudo realizado na China, Jiaqi Yin e sua equipe analisaram tipos de feedback — neutro, afetivo e metacognitivo — gerados por chatbots e monitoraram a atividade cerebral de 93 estudantes universitários por meio de espectroscopia funcional no infravermelho próximo (fNIRS) para medir alterações na oxigenação sanguínea. Eles constataram que os chatbots eram, de fato, capazes de proporcionar apoio emocional e estimular a sensibilidade metacognitiva, conforme evidenciado pelos registros cerebrais obtidos. Ambos os estudos demonstraram tanto os riscos quanto as possibilidades do uso da IA generativa na educação.
A pesquisa de Kosmyna sobre a transferência de carga cognitiva revelou que, embora o grupo que utilizou LLMs tenha se beneficiado de conteúdos personalizados e adaptados, os resultados negativos pareceram superar em muito os positivos. Primeiramente, os pesquisadores identificaram uma “reduzida capacidade de pensamento crítico ”, um “declínio no pensamento analítico profundo” e uma possível “atrofia cognitiva” decorrente da menor utilização de redes neurais estabelecidas. Isso sugere que, ao não “exercitarem” essas capacidades, os estudantes acabaram por “perdê-las”.
A falta de estimulação de redes neurais fundamentais, causada pela transferência de tarefas para o LLM, reduziu a capacidade dos participantes de recorrer a essas redes no futuro. Em segundo lugar, e igualmente alarmante, estava a “redução das perspectivas de resolução independente de problemas”, à medida que os alunos se acostumavam ao fato de o ChatGPT oferecer uma única resposta correta, em vez de permitir que enfrentassem o desafio de uma questão e questionassem premissas enquanto exploravam diferentes perspectivas. Parecia não haver espaço para o “pensamento lateral e o julgamento independente” ao utilizar o ChatGPT. Isso contrastava com o grupo que dependia apenas do próprio raciocínio, cujos integrantes precisavam revisitar memórias e informações, combinar de forma criativa conceitos antigos e novos, considerar múltiplas abordagens possíveis, reformular ideias e buscar vocabulário e formatação adequados para construir argumentos coerentes — processos que resultavam em um pensamento mais complexo.
Parecia não haver espaço para o “pensamento lateral e o julgamento independente” ao utilizar o ChatGPT. Isso contrastava com o grupo que dependia apenas do próprio raciocínio.
Por outro lado, o estudo de Yin e seus colegas demonstrou que os alunos podem receber feedback essencial — e até mesmo incentivo —, bem como estímulo metacognitivo, por meio de chatbots. Ou seja, não era necessária a mediação humana nessa etapa crucial do aprendizado, e os chatbots podiam atuar como elementos motivadores. Como é praticamente impossível para todos os professores disporem de tempo para personalizar o feedback de cada aluno, os chatbots voltados para essa função poderiam liberar o tempo dos docentes, manter os estudantes motivados com comentários emocionalmente envolventes e personalizar as experiências de aprendizagem, segundo os autores. Essa nova ferramenta à disposição do professor torna turmas maiores mais fáceis de gerenciar e pode aumentar a motivação dos alunos para persistir diante das dificuldades de aprendizado.
Quatro Lições
Embora o equilíbrio entre resultados positivos e negativos da IA Generativa (GenAI) ainda seja objeto de debate, fica claro que, graças a esses artigos, pelo menos quatro ideias surgiram como contribuições significativas para as ciências da aprendizagem.
Primeiro, o trabalho de Kosmyna e colegas confirma que o cérebro se adapta àquilo que mais pratica. Sem uso, as redes neurais fundamentais deixam de ser exercitadas. Segundo, o princípio de “usar ou perder” permanece válido. Se essas redes não forem exercitadas, é possível que atrofiem e não estejam mais disponíveis quando necessário. Terceiro, esse experimento — combinado com outras evidências recentes sobre a neurociência da escrita (por exemplo, Tokuhama-Espinosa et al., 2024) — demonstra que escrever é pensar e pensar é escrever. A escrita aprimora o pensamento, e o pensamento aprimora a escrita, justamente porque o esforço mental envolvido fortalece as redes neurais responsáveis pela compreensão complexa. Quarto, o trabalho de Yin e colegas sugere que o uso de chatbots para oferecer feedback aos alunos — especialmente àqueles que, de outra forma, não receberiam nenhum retorno — pode ser uma ferramenta útil tanto para professores em sala de aula quanto para estudantes independentes que poderiam se beneficiar de estímulos motivacionais ou desafios metacognitivos.
O trabalho de Kosmyna e colegas confirma que o cérebro se adapta àquilo que mais pratica. Sem uso, as redes neurais fundamentais deixam de ser exercitadas.
No entanto, como o debate sobre IA e educação é recente, ainda não existem estudos de longo prazo nessa área, e as pesquisas aqui mencionadas baseiam-se em amostras pequenas. A maneira como as descobertas de Kosmyna e colegas sobre a transferência de carga cognitiva se integram, se sobrepõem ou contradizem o trabalho de Yin e colegas sobre feedback afetivo e metacognitivo via bots é um território ainda inexplorado pela pesquisa.
O Futuro?
É verdade que o ChatGPT pode escrever pelos humanos e, muitas vezes, faz isso muito melhor do que a maioria das pessoas, desde que receba comandos adequados. Também é verdade que muitas pessoas sofrem ao escrever e sentem que o esforço não compensa o resultado; nesse sentido, os chatbots podem ser úteis para manter os alunos motivados a superar as dificuldades do processo de escrita.
Esses artigos demonstraram, contudo, que o esforço para aprender é o que mantém as redes neurais em forma e permite que uma aprendizagem mais profunda seja construída sobre as redes fundamentais: sem esforço não há ganho — pelo menos no que diz respeito à aprendizagem cerebral. Se o pensamento crítico, a aprendizagem profunda, o pensamento lateral e o julgamento independente são desejáveis, e se uma maior qualidade e quantidade de feedback desempenham um papel nesse processo, então ensinar a escrever à moda antiga — sem depender da IA, mas complementando o ensino com feedback de chatbots — pode ser a chave para uma educação aprimorada na era da IA.
