Experiência supervisionada do Middlebury College — permitir IA generativa aumentou as notas de teste em 0,27 DP, mas só o uso de aumento criou competências duradouras

Os economistas Zara Contractor e Germán Reyes (Middlebury College) realizaram uma experiência aleatorizada supervisionada com 211 estudantes de licenciatura em duas sessões com cerca de uma semana de intervalo (IZA Discussion Paper 18792, 2026). Na primeira sessão, os estudantes aprenderam um tema técnico desconhecido e escreveram um ensaio analítico com ou sem acesso a IA generativa comum (ChatGPT, com registo das conversas); na segunda, todos fizeram avaliações sem apoio.
Cerca de 68% dos estudantes na condição com IA usaram-na e 88% dos utilizadores consideraram-na útil. O acesso à IA aumentou em 0,27 desvios-padrão os resultados imediatos dos testes de conhecimento, e o ganho persistiu uma semana depois (cerca de 5,1 pontos percentuais no teste de retenção). A qualidade do ensaio mudou pouco enquanto a IA esteve disponível, mas melhorou em estilo e relevância uma semana depois, quando escreveram sem apoio.
O modo de uso importou: os ganhos tardios foram maiores nos utilizadores de «aumento», que usaram a IA para explicar conceitos (o uso mais comum, 57% dos tratados), enquanto os ganhos de curto prazo dos utilizadores de «automação» desapareceram quando a IA foi retirada. Os autores identificam dois mecanismos: os estudantes deslocaram tempo da redação para a leitura e pesquisa de informação e relataram maior prazer na aprendizagem.
Limites: um único colégio de elite, uma tarefa curta, horizonte de uma semana e contexto de tipo laboratorial; o artigo é um documento de discussão, ainda sem revisão por pares. O estudo foi aprovado pela comissão de ética de Middlebury. A lição prática para a literacia em IA é ensinar a usar a IA para compreender, não para externalizar a produção.