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Boa prática Importada

A IA Generativa Pode Prejudicar o Ensino — Um Ensaio Aleatorizado em 14 Escolas Turcas com um Assistente de Ensino ChatGPT

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Evidência: Ensaio controlado aleatorizado Top 77% 40/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

Um ensaio aleatorizado com 193 professores e 2.816 alunos em 14 escolas turcas concluiu que um assistente de ensino baseado em GPT-4o não alterou o desempenho médio, mas reduziu significativamente o desempenho e a confiança dos alunos de professores já com pior desempenho, tornando as aulas menos agradáveis.

14 schools
Escolas no ensaio
2816 students
Alunos no ensaio
-0,129 SD
Variação no desempenho dos alunos de professores com desempenho mais baixo
-0,11 SD
Variação geral na motivação intrínseca dos alunos

Detalhes

Promotor
University of Pennsylvania (Wharton School / Duckworth Lab)
Período
Spring 2025 (10-week RCT); preprint released June 2026
Palavras-chave
K-12 education, generative AI, teacher tools, randomized controlled trial

Contexto

Investigadores da Wharton School da Universidade da Pensilvânia (Alp Sungu, Benjamin Lira e Angela Duckworth) realizaram um ensaio controlado e aleatorizado numa rede privada de escolas K-12 na Turquia, na primavera de 2025, testando um assistente de ensino personalizado baseado em GPT-4o, construído sobre o currículo do Ministério da Educação turco.

Objetivos

O ensaio visava medir o efeito causal de dar aos professores acesso a um assistente de ensino de IA generativa alinhado com o currículo sobre o desempenho académico, a confiança e a motivação dos alunos.

Atividades

193 professores e 2.816 alunos (14.198 observações aluno-disciplina em 14 escolas) foram distribuídos aleatoriamente por ensino habitual, acesso à ferramenta de IA, ou acesso à ferramenta de IA com lembretes semanais de utilização. Os professores utilizaram o assistente sobretudo para materiais de aula, avaliações e comunicação administrativa, ao longo de um período de 10 semanas.

Resultados

O desempenho académico médio manteve-se inalterado, mas entre os alunos de professores já com desempenho mais baixo, tanto o desempenho (-0,129 DP) como a confiança caíram significativamente, e os alunos do grupo de tratamento classificaram as aulas como menos agradáveis, menos interessantes e menos importantes. A motivação intrínseca dos alunos caiu 0,11 DP em geral, cerca de três vezes mais entre professores que já eram utilizadores intensivos de IA antes do estudo.

Conclusões

O estudo conclui que o acesso à IA generativa pode prejudicar os resultados de ensino para alunos de professores já com desempenho mais baixo e reduzir a motivação dos alunos em geral, mesmo que o desempenho médio não tenha sido afetado; o estudo é um working paper (SSRN, publicado a 25 de junho de 2026) que ainda não concluiu revisão por pares.

Implementação
Custo indicativo
Médio (50 mil–500 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
University of Pennsylvania Wharton School / Duckworth Lab (Alp Sungu, Benjamin Lira, Angela Duckworth)

Condições de sucesso

  • AI tool built on the Turkish Ministry of Education curriculum
  • Random assignment across three arms: business-as-usual, AI access, and AI access plus weekly usage reminders

Modos de falha comuns

  • Unrestricted AI-tool access lowered achievement (-0.129 SD) and confidence among students of already lower-performing teachers
  • Overall student intrinsic motivation fell 0.11 SD, about three times more among teachers who were already heavy AI users pre-study
  • Treatment-group students rated classes as less enjoyable, less interesting and less important
  • Findings come from a working paper that has not yet completed peer review

Kit de replicação

Artefactos reutilizáveis desta prática — tal como publicados pelas suas fontes.

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Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

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