A irrupção da inteligência artificial no ensino superior
A inteligência artificial generativa deixou de ser uma curiosidade tecnológica para se tornar uma ferramenta cotidiana no ensino superior. Plataformas como ChatGPT, Gemini ou Copilot são usadas para resumir textos, esclarecer conceitos complexos ou criar materiais visuais e multimídia. Essa expansão abre oportunidades evidentes, mas também levanta questões fundamentais: até que ponto podemos confiar no que a IA gera? Sabemos distinguir entre o que “soa bem” e o que realmente é respaldado por evidências científicas?
Um estudo recente desenvolvido na Universidade Miguel Hernández, publicado na revista Comunicar, oferece pistas interessantes para responder a essas questões no contexto universitário. A pesquisa se concentra no uso da inteligência artificial generativa na disciplina “Qualidade Assistencial” do curso de Terapia Ocupacional e propõe uma distinção fundamental: não é a mesma coisa que a informação seja credível e que seja confiável.
O que entendemos por informação credível e por informação confiável
O estudo diferencia claramente duas dimensões que muitas vezes são confundidas. A credibilidade tem a ver com a confiança subjetiva que o usuário deposita na informação gerada pela IA. Geralmente está associada à forma como o conteúdo é apresentado, à clareza da linguagem, à aparente coerência das explicações e à capacidade da ferramenta de se adaptar às necessidades de quem faz a pergunta. A confiabilidade, por outro lado, refere-se à adequação do conteúdo às evidências científicas disponíveis, à correspondência com o programa oficial e à qualidade das fontes em que se baseia.
Essa distinção é especialmente relevante em um momento em que os modelos de linguagem podem produzir textos muito bem redigidos, convincentes e personalizados, mas que nem sempre são precisos ou atuais do ponto de vista acadêmico. Organismos como a UNESCO alertam para a necessidade de fortalecer a alfabetização midiática e a avaliação crítica dos conteúdos gerados pela IA, justamente para evitar que a forma eclipse o conteúdo.
Uma experiência prática: glossário multimídia com inteligência artificial
A experiência analisada no artigo foi desenvolvida durante o curso 2024/2025 na disciplina “Qualidade Assistencial” do curso de Terapia Ocupacional. Os alunos trabalharam em equipes para criar um glossário multimídia de conceitos-chave, utilizando diferentes ferramentas de inteligência artificial generativa.
Em vez de se limitarem a definições textuais, os grupos elaboraram vídeos, imagens, apresentações e até músicas para explicar termos como “plano de melhoria”, “segurança do paciente” ou “paciente ativo-submisso-passivo”. Entre as ferramentas mais utilizadas destacaram-se o ChatGPT para o texto, o Canva para o design visual, o Suno para a geração de músicas e o Sora ou InVideo para a criação de vídeos.
O produto final foi compartilhado no Padlet, uma plataforma colaborativa onde o resto da turma podia visualizar, comentar e avaliar os materiais. Essa dinâmica gerou um ambiente de aprendizagem ativo, criativo e participativo, em linha com propostas de inovação docente que recomendam integrar a IA a partir de uma abordagem pedagógica e não meramente instrumental.
Como os alunos avaliaram a credibilidade e a confiabilidade da IA
A análise das respostas dos alunos mostra que a credibilidade da IA foi associada principalmente à clareza da linguagem, à possibilidade de receber exemplos adaptados à terapia ocupacional, à personalização das explicações e à rapidez com que as respostas eram obtidas.
Eles também avaliaram positivamente o fato de a IA permitir um aprendizado mais visual, musical e motivador, o que facilitava a compreensão e a memorização de conceitos abstratos.
No entanto, quando questionados sobre a confiabilidade, o critério mudou significativamente. Para considerar que as informações eram confiáveis, os alunos recorreram a estratégias de verificação ativa. A mais utilizada foi a comparação com o programa oficial e as anotações da aula. Eles também compararam respostas entre diferentes IAs, revisaram artigos científicos e páginas acadêmicas e, em alguns casos, carregaram seus próprios materiais didáticos na IA para que as respostas se ajustassem ao conteúdo validado. Além disso, eles usaram seu próprio julgamento e conhecimentos prévios para detectar possíveis incoerências ou erros, o que coincide com as advertências da literatura científica sobre as limitações dos modelos generativos, como apontam Holmes et al. em seus trabalhos para a UNESCO e análises críticas recentes sobre IA generativa no ensino superior.
O resultado é o uso da IA como uma ferramenta complementar, e não substituta, do corpo docente. O grupo reconhece a equipe docente como a principal referência de confiabilidade e recorre à IA como apoio para reforçar, esclarecer e apresentar de forma criativa o trabalho realizado em sala de aula. Essa combinação coincide com propostas internacionais de “complementaridade humano-IA” na educação, onde a tecnologia amplia as possibilidades, mas não substitui o julgamento profissional nem o pensamento crítico.
Rumo a uma alfabetização crítica em inteligência artificial
A experiência descrita reforça a ideia de que a chave não está em proibir ou aceitar acriticamente as ferramentas de IA, mas em integrá-las com critérios pedagógicos claros. Projetar atividades que obriguem os alunos a contrastar, analisar e justificar as informações geradas pela IA contribui para o desenvolvimento do pensamento crítico e de competências digitais avançadas. Além disso, abre as portas para modelos de aprendizagem mais ativos, nos quais os alunos criam, avaliam e revisam conteúdos, em vez de serem apenas receptores.
Para que essa abordagem seja sustentável, as instituições de ensino superior precisam de políticas claras sobre o uso responsável da IA e programas de formação que preparem professores e alunos para esse novo cenário, conforme recomendado por vários relatórios internacionais e revisões sistemáticas recentes. Nessa linha, programas acadêmicos como o Mestrado em Educação promovido pela FUNIBER oferecem um marco ideal para aprofundar o design de experiências didáticas inovadoras, a integração crítica de tecnologias emergentes e a construção de ambientes de aprendizagem que combinem criatividade, rigor científico e responsabilidade ética.
Fonte: Carrillo Murcia, I., Mateu Martínez, O., Sánchez García, A., Fernández Peris, C., Vicente Ripoll, M. A. e Guilabert Mora, M. (2025). Inteligências artificiais na sala de aula: visão crítica sobre confiabilidade e credibilidade. Comunicar, 82, XXXIII, 205-216. https://doi.org/10.5281/zenodo.16375672