UnB cria regras para uso da IA generativa em aulas e provas

Inteligência Artificial

A UnB estabelece diretrizes para garantir o uso ético da IA generativa em atividades acadêmicas, preservando a aprendizagem.

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Ferramentas de inteligência artificial generativa já fazem parte da rotina de estudantes e professores da Universidade de Brasília (UnB) e, na Faculdade UnB de Planaltina, começam a mudar não só o jeito de aprender, mas também a forma de avaliar, com novas regras para tentar garantir ética e aprendizado real.

Desde que sistemas como o ChatGPT se popularizaram no fim de 2022, alunos passaram a produzir textos, imagens, códigos e até simuladores apenas com comandos em linguagem natural. O ganho de velocidade e de acesso é evidente, mas, sem critérios claros, o risco é minar princípios básicos da vida acadêmica, como originalidade, rigor epistemológico e inclusão.

Como a IA já entra em sala na UnB

Na Faculdade UnB de Planaltina, docentes vêm incorporando a IA diretamente nas atividades. Na licenciatura do professor Eduardo Bessa Pereira da Silva, os alunos usam ferramentas generativas para adaptar uma aula genérica às particularidades de uma turma fictícia. A dinâmica serve também para discutir, em tempo real, a chamada “engenharia de prompt” — a arte de formular comandos claros e críticos para a máquina.

Em disciplinas dadas pelo professor Bernhard Georg Enders Neto, a IA é convocada para ir além do texto. Estudantes programam simuladores de experimentos de física e modelos do sistema solar a partir de descrições em linguagem natural, com resultados considerados surpreendentes pelos próprios docentes, que veem a tecnologia encurtar o caminho entre a ideia e a prototipagem.

Esses usos mostram o lado mais visível da revolução em curso: a possibilidade de qualquer universitário criar conteúdos sofisticados, sem dominar, de antemão, linguagens de programação ou softwares específicos. Ao mesmo tempo, revelam um ponto sensível dessa nova etapa do ensino superior.

Entenda o contexto

A IA generativa derruba barreiras técnicas ao permitir que tarefas complexas sejam executadas por meio de descrições em linguagem comum. O que antes exigia anos de treino — da programação de um simulador à redação de um parecer técnico — hoje pode ser esboçado em poucos minutos.

Essa facilidade é bem-vinda quando auxilia processos que o estudante já domina, ajudando a ganhar escala e tempo. O problema, alertam os professores, é quando o atalho substitui o caminho de formação. “Talvez um dos principais riscos do uso da IA no ensino superior seja que o usuário delegue à IA uma habilidade que ele próprio ainda não desenvolveu”, afirma Eduardo Bessa.

Ele compara o fenômeno à introdução da calculadora nas escolas: a ferramenta é poderosa para agilizar operações, desde que o aluno saiba o que está fazendo. Sem isso, o recurso torna-se bengala permanente, e não apoio pontual ao raciocínio.

Declaração obrigatória e foco no processo

Para tentar equilibrar inovação e responsabilidade, professores da UnB defendem que o debate sobre IA comece já nas primeiras semanas de aula e conste explicitamente dos planos de ensino. A orientação é que cada disciplina deixe claro se, como e em que etapas a IA pode ser usada.

Uma das medidas práticas é exigir que os estudantes declarem, em todos os trabalhos, que tipo de apoio de IA utilizaram e quais prompts foram empregados. O compromisso é que conteúdos integralmente gerados por ferramentas automatizadas nunca sejam apresentados como produção própria, ainda que tenham sido revisados pelo aluno.

Outro eixo é a mudança das formas de avaliação. Em vez de depender de um único trabalho escrito, mais vulnerável ao uso irrestrito de IA, docentes têm distribuído o peso da nota entre diferentes instrumentos: atividades semanais acompanhadas de perto, entregas parciais, apresentações em sala e provas presenciais.

A ideia é deslocar o olhar do produto final para o processo de construção do conhecimento. Acompanhando passo a passo a evolução dos trabalhos, professores conseguem identificar quem está de fato se dedicando à tarefa e quem apenas terceiriza etapas inteiras para a máquina.

Provas presenciais e apresentações orais ganham espaço

Nesse cenário, reaparecem formatos que pareciam em declínio. Provas em papel, respondidas na sala de aula, e avaliações orais diante do professor ou da turma voltam a ser usadas como forma de aferir se o domínio do conteúdo está com o estudante ou “com o ChatGPT”.

Apresentações públicas também cumprem dupla função: além de avaliar a apropriação conceitual, ajudam a desenvolver habilidades de comunicação e argumentação, pouco impactadas pela automação. Em muitas disciplinas, o estudante precisa explicar o próprio trabalho, detalhar escolhas metodológicas e responder a perguntas sobre o tema.

Ao tornar visível o raciocínio por trás do texto ou do código, essas estratégias criam barreiras práticas ao plágio oculto, uma das maiores preocupações na era da IA generativa.

Desigualdade de acesso e ética docente

Outro ponto de atenção é a desigualdade de acesso. Nem todos os alunos dispõem de internet rápida, computadores pessoais ou versões pagas e mais potentes das plataformas de IA. Sem política institucional, isso pode ampliar disparidades já presentes entre estudantes de diferentes origens socioeconômicas.

Para reduzir esse abismo, a universidade discute formas de orientar o uso de ferramentas gratuitas e garantir infraestrutura mínima nos campi, de modo que o acesso à tecnologia não dependa apenas dos recursos individuais de cada aluno.

A responsabilidade, porém, não recai só sobre os estudantes. Professores são chamados a dar o exemplo. A recomendação é que docentes também declarem quando materiais de aula, listas de exercícios, descrições de atividades ou pareceres foram preparados com apoio de IA, explicando se o uso foi restrito a revisão textual ou se envolveu geração de conteúdo.

Ao assumir publicamente esse uso, a UnB busca evitar a apropriação indevida de textos automatizados como se fossem integralmente autorais, e reforça a ideia de que a ética digital vale para todos os atores do ambiente acadêmico.

Próximos passos e impacto no ensino superior

Na avaliação de Eduardo Bessa e Bernhard Enders, o movimento em curso na UnB pode se tornar referência para outras instituições que enfrentam desafios semelhantes. A expectativa é que orientações hoje praticadas em nível de disciplina sejam consolidadas em políticas mais amplas de uso ético da IA no ensino superior.

Estão no horizonte a padronização de declarações de uso de IA em trabalhos acadêmicos, a revisão de regulamentos de integridade científica para incluir ferramentas generativas e a promoção de formações específicas para docentes, voltadas à atualização de práticas pedagógicas e de avaliação.

Enquanto isso, o dia a dia em Planaltina segue em regime de laboratório vivo, com experimentação constante. Entre ganhos e riscos, a síntese de Bessa aponta o caminho da cautela responsável: “A inteligência artificial generativa nos confere um enorme poder, mas grandes poderes devem sempre vir acompanhados de grandes responsabilidades.”