Em 2024, especialistas em políticas educacionais brasileiras, em debates frequentes promovidos por entidades como o CIEB (Centro de Inovação para a Educação Brasileira) e a Fundação Lemann, chamaram a atenção para o chamado “Problema dos 5%”, termo que sintetiza um dilema histórico das edtechs no país. O argumento central é que, ao mensurar os impactos de plataformas digitais nas redes públicas e privadas de ensino, os ganhos reais de aprendizagem costumam ficar restritos aos 5% de estudantes que utilizam as ferramentas rigorosamente conforme o planejado. Os outros 95% apresentam avanços residuais, quando não nulos.
O foco inicial dessas análises recaía sobre plataformas de matemática adaptativa e de reforço escolar online. A questão central sempre foi garantir que os alunos recebessem a “dosagem pedagógica recomendada”. No contexto brasileiro, marcado pelo abismo na conectividade escolar, pela falta de formação continuada para docentes e pela desmotivação dos alunos no contraturno, o gargalo clássico residia em fazer o estudante de fato abrir e utilizar a ferramenta indicada pela rede de ensino.
A inteligência artificial generativa contornou esse obstáculo por completo. Diferentemente das plataformas tradicionais, a IA foi adotada de forma orgânica e massiva pelos estudantes brasileiros, a ponto de a frase “a IA na escola é inevitável” ter virado lugar-comum em fóruns educacionais do MEC e do Conselho Nacional de Educação (CNE). Existem focos de resistência, discussões sobre o impacto ambiental dos data centers e debates sobre plágio, mas a adesão discente é um fato consumado. A questão da “dosagem” deixou de existir: os alunos usam, e usam muito.
Nos quase quatro anos desde o lançamento público do ChatGPT, a educação brasileira enfrentou uma escassez crônica de pesquisas empíricas rigorosas sobre os impactos causais dessa tecnologia em larga escala. Ao mesmo tempo em que levantamentos acadêmicos de centros como a USP e a Unicamp apontavam que centenas de artigos sobre IA na educação careciam de metodologia causal robusta, limitando-se a percepções subjetivas de professores ou a relatos de caso restritos, meta-análises internacionais frágeis que prometiam saltos milagrosos no aprendizado eram desmentidas.
Avaliar o impacto real da IA no cotidiano estudantil é complexo. As ferramentas são gratuitas, acessíveis na palma da mão, pelo celular, e amplamente acionadas fora do ambiente escolar, o que torna quase inviável cruzar dados domésticos de uso com microdados oficiais de desempenho, como as bases do Saeb ou do Censo Escolar. Por isso, a produção científica ficou por muito tempo confinada a pequenos experimentos controlados.
Esse cenário mudou com a publicação do estudo “A Penalidade da Aprendizagem da IA Generativa: Evidências do Ensino Médio Chinês” (David Strömberg, Victor Lei e Yanhui Wu, junho de 2026), que repercutiu internacionalmente na imprensa econômica. A pesquisa acompanhou cerca de 27.000 alunos do Ensino Fundamental II e do Ensino Médio para investigar os efeitos do uso autodirigido da IA generativa sobre a aprendizagem cumulativa em escolas regulares.
Os achados trazem alertas severos para a realidade educacional:
Terceirização das tarefas: Entre 2023 e 2025, aproximadamente 80% dos alunos passaram a usar IA generativa. Em apenas cinco meses de uso contínuo, cerca de metade desse grupo terceirizou integralmente a lição de casa, deixando de realizar o esforço intelectual independente.
Queda expressiva nas avaliações somativas: A terceirização gerou perdas acentuadas de aprendizado, detectadas em provas mensais presenciais e sem consulta, além dos exames unificados de seleção (equivalentes aos nossos processos seletivos e vestibulares). O desempenho caiu 24% nas avaliações de transição para o Ensino Médio e 18% nos exames vestibulares de acesso ao ensino superior.
Ausência de ganhos colaterais: Os dados não registraram nenhum benefício de aprendizagem decorrente do uso da ferramenta. Os pesquisadores concluem de forma categórica: a IA generativa impõe um impacto negativo substancial sobre o aprendizado dos alunos.
Se no modelo tradicional tínhamos o “Problema dos 5%” pela subutilização, agora enfrentamos o “Problema dos 50%”: metade dos estudantes que utilizam a IA de maneira rotineira terceiriza por completo o trabalho cognitivo. Em casa, o raciocínio é desligado. Como a literatura de neurociência e de psicologia cognitiva aponta há anos, a IA generativa funciona primariamente como automação do pensamento, e a atrofia do esforço intelectual produz um declínio mensurável no domínio de competências básicas.
Quando se analisam as trajetórias dos grupos estudados, a dinâmica fica evidente:
Alunos que nunca usaram IA (19%): Mantiveram trajetórias regulares e sólidas de desempenho acadêmico ao longo dos anos avaliados.
Alunos antes da adoção: Apresentavam dedicação habitual de tempo às tarefas e notas proporcionais à sua dedicação individual.
Alunos após a adoção da IA: Passaram a dedicar às tarefas de casa menos tempo do que até mesmo o aluno mais rápido do grupo sem IA. Recebiam notas máximas nas lições de casa, refletindo a competência dos modelos de linguagem, mas despencavam nas provas presenciais e sem consulta.
Assim como as redes de ensino brasileiras ainda lidam com as sequelas da defasagem de aprendizagem deixadas pelo fechamento das escolas na pandemia, a perda causada pelo uso indiscriminado de IA generativa já se manifesta e tende a ser ainda mais persistente se for ignorada pelos gestores das redes estaduais, pelas secretarias municipais e pelos formuladores de políticas públicas.
O princípio pedagógico essencial permanece o mesmo já destacado por teóricos da cognição humana: o propósito de uma atividade escolar não é a entrega do produto final, mas o esforço mental exigido para realizá-la. A aprendizagem reside no atrito cognitivo. Ferramentas de inteligência artificial não deveriam substituir processos em que o estudante se beneficia do ato de pensar por si mesmo; no máximo, cabem como instrumentos de produtividade para etapas e conceitos que o aluno já domina com autonomia.
Uma ferramenta que só não prejudica o indivíduo quando ele já detém o conhecimento prévio não pode ser rotulada como instrumento fundamental de ensino. O foco das redes e dos educadores precisa migrar do fascínio pelo potencial abstrato da tecnologia para a contenção urgente dos danos causados pela automação precoce do raciocínio discente.
