Os estudantes que contam com a IA para tornar a escrita mais simples acabam por esbarrar numa constatação desconfortável: na prática, isso não acontece.
Um novo estudo que acompanhou universitários a aprender a escrever com ferramentas de IA concluiu que esta tecnologia não diminui as exigências - apenas desloca onde elas se fazem sentir.
O raciocínio, o discernimento e as escolhas sobre o que é relevante continuam do lado humano. O que muda é tudo o que envolve esse trabalho.
A investigação foi conduzida por Abram Anders, professor associado de Inglês na Iowa State University, e por Emily Dux Speltz, professora auxiliar no Departamento de Humanidades e Comunicação da Embry-Riddle Aeronautical University.
Ao longo de dois semestres, os autores seguiram 38 estudantes de licenciatura, provenientes de 22 áreas diferentes.
Para isso, recorreram a uma unidade curricular experimental chamada “IA e Escrita”, na qual os alunos registaram de que forma as suas suposições sobre escrita e IA se iam transformando à medida que trabalhavam com ferramentas generativas.
As suposições com que os estudantes chegam
A maioria entrou com uma crença semelhante: ferramentas melhores significam menos esforço. A IA trataria da escrita.
Essa ideia, porém, não resistiu ao contacto com o trabalho real.
“Os estudantes costumam esperar que a IA funcione como um atalho, mas a verdade é que a escrita assistida por IA exige mais pensamento dos estudantes, não menos”, afirmou Anders.
“Enquanto ferramenta, a IA só lida com a escrita ao nível mais superficial, e o verdadeiro trabalho pesado - formação de ideias, julgamento, estratégia de revisão e controlo de qualidade - continua a caber ao estudante enquanto autor.”
No início, muitos alunos abordaram a IA como se fosse um motor de busca: escreviam algo vago e aceitavam o que aparecia.
O que rapidamente perceberam foi que, para obter resultados úteis, era preciso planear, ser preciso e ter uma noção clara daquilo que realmente queriam comunicar - isto é, as mesmas competências que a boa escrita sempre exigiu.
Escrever com IA continua a ser experimental
Os investigadores identificaram três “conceitos-limiar” - mudanças fundamentais de perspectiva que os estudantes tinham de fazer para conseguirem usar a IA de forma eficaz.
O primeiro consistia em aceitar que escrever com IA é, por natureza, um processo experimental. Não existe um prompt perfeito que, à primeira tentativa, produza o parágrafo certo.
O caminho passa por testar, ajustar e voltar a tentar. Quem esperava o contrário acumulava frustração; quando deixou de esperar, começou a avançar.
“A IA não vai fornecer uma resposta ‘perfeita’ nem cuspir automaticamente aquilo de que precisa”, disse Anders. “Exige tentativa e erro - tentar, testar, rever e tentar outra vez.”
A IA soa competente mesmo quando não é
O segundo conceito-limiar revelou-se mais exigente: compreender que a IA pode soar competente mesmo quando não o é.
As frases surgem bem construídas, o tom parece seguro e os parágrafos têm coesão. Ainda assim, nada disso garante que o conteúdo seja correcto, profundo ou sequer relevante para o argumento que o estudante procura defender.
Os autores chamam a isto a “armadilha da fluência” - o risco de confundir linguagem polida com compreensão genuína.
Os estudantes que aprenderam a ler criticamente o que a IA produzia, questionando afirmações em vez de se limitarem a melhorar a forma, deixaram de ser utilizadores passivos e passaram a actuar mais como editores com autoridade real sobre o próprio trabalho.
“É crucial que os estudantes aprendam a escrutinar o que a IA produz e não apenas a editá-lo”, afirmou Anders.
“Isto significa verificar afirmações, refinar a lógica e garantir que a escrita corresponde a diferentes expectativas associadas a diferentes disciplinas - um conjunto de tarefas que exige julgamento humano.”
Impossibilidade de gerar propósito
A terceira mudança estava ligada à autoria e à responsabilidade. A IA consegue gerar texto, mas não consegue gerar propósito.
Não sabe para que serve um argumento, o que o autor realmente acredita, nem por que razão aquilo importa. Quando os estudantes compreenderam isso, deixaram de terceirizar a escrita e passaram a conduzi-la.
“Os estudantes têm de reconhecer que, embora a IA possa gerar texto, não consegue gerar propósito - só o autor pode fazê-lo”, disse Anders.
“A IA generativa não consegue decidir o que está a defender, o que importa ou por que razão a escrita existe. É uma ferramenta que requer direcção humana, julgamento e limites.”
Uma mudança de atitude e de uso
No final da unidade curricular, os estudantes que tinham atravessado os três conceitos-limiar passaram a usar a IA de outra maneira.
Em vez de a tratarem como uma máquina que escreve por eles, passaram a encará-la como algo mais próximo de um parceiro de reflexão.
A IA estava a ser usada para explorar alternativas, colocar ideias à prova e levar argumentos mais longe do que talvez conseguissem sem apoio.
Uma estudante resumiu a aprendizagem de forma simples: “Tive de aprender a pensar sobre a minha forma de pensar.”
Trata-se de uma relação com a tecnologia diferente daquela que a maioria das pessoas desenvolve por conta própria.
“A IA muda o fluxo de trabalho, mas não muda o facto de que escrever é pensar”, disse Anders.
“Os estudantes continuam a ter de tomar decisões, definir direcção e dar forma ao significado. Quando aprendem a orientar a IA em vez de depender dela, tornam-se melhores escritores, e essa é a competência que continuará a importar muito depois de as ferramentas mudarem”, concluiu.
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