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Há uma pergunta que me persegue há algum tempo e que cada vez mais aparece nas conversas entre professores: o que acontece ao pensamento dos alunos quando a inteligência artificial responde por eles?

Não é uma pergunta retórica. É uma preocupação real, sustentada por investigação recente — e que merece uma resposta honesta da nossa parte enquanto educadores.

O que a investigação está a dizer

Nos últimos dois anos, vários estudos foram publicados sobre o impacto cognitivo da IA generativa nos estudantes. Os resultados apontam todos na mesma direção: quando os alunos usam a IA como uma máquina de respostas, o pensamento crítico ressente-se.

Gerlich (2025) documentou o fenómeno do cognitive offloading — a tendência para delegar tarefas mentais à IA, enfraquecendo progressivamente a nossa capacidade de raciocinar de forma autónoma. Fan et al. (2025) descrevem aquilo a que chamam preguiça metacognitiva: os alunos aceitam os resultados da IA sem os questionar, sem refletirem sobre o próprio processo de aprendizagem. Ainda mais impressionante é o trabalho de Kosmyna et al. (2025), do MIT Media Lab, que recorreu a neuroimagem para medir o esforço cognitivo durante tarefas de escrita — e concluiu que o cérebro trabalha significativamente menos quando a IA está no loop.

E há mais. Sourati et al. (2026) mostram que os modelos de linguagem estão a homogeneizar a forma como escrevemos e pensamos, empurrando todos para os mesmos padrões, as mesmas estruturas, a mesma voz. Estamos, literalmente, a escrever de forma cada vez mais parecida uns com os outros.

Dito isto, há que ter cuidado com interpretações demasiado absolutas. A maioria destes estudos usa amostras estreitas, em contextos muito específicos, e o tempo de observação é ainda curto. Os estudos longitudinais que nos dariam respostas definitivas ainda não existem. Mas isso não é razão para esperar — é razão para agir com inteligência, já.

O verdadeiro problema não é a IA

Aqui chegamos ao ponto que mais me interessa. O problema não está na tecnologia em si. Está na forma como os alunos a usam: escrever um prompt, aguardar a resposta, copiar, seguir em frente. Esse ciclo — sem pausa, sem questionamento, sem pensamento próprio — é onde a aprendizagem se dissolve.

A questão relevante não é “os meus alunos usam IA?” mas sim “o que fazem eles com o que a IA lhes dá?”

Treze atividades para virar o jogo

O educador e investigador Dr. Med Kharbach compilou treze atividades práticas, baseadas no modelo de pensamento crítico de Robert Ennis (2015), que identificam seis competências fundamentais: analisar argumentos, avaliar a credibilidade das fontes, lidar com a ambiguidade, questionar pressupostos, reconhecer falácias e colocar perguntas de clarificação. A ideia central é simples e poderosa: usar a IA como campo de treino do pensamento crítico, e não como atalho para o contornar.

Estas são algumas das atividades que me parecem mais relevantes para o contexto das nossas aulas:

• Protocolo do Contra-Argumento — os alunos fazem uma pergunta à IA, leem a resposta e depois desafiam cada afirmação: onde estão as provas? Que pressupostos estão implícitos? Que perspetivas foram ignoradas?
• Detetive de Alucinações — é apresentado um texto gerado por IA com erros deliberados (citações falsas, estatísticas inventadas, datas erradas) e os alunos têm de os identificar e verificar, usando fontes fiáveis. Abre-se a discussão com o caso real do advogado americano que submeteu um processo judicial com referências legais completamente inventadas pela IA.
• Humano vs. IA — Comparação Cega — dois textos sobre o mesmo tema, um escrito por um humano e outro gerado por IA, são apresentados sem identificação. Os alunos leem, comparam e tentam distingui-los. O objetivo não é adivinhar: é observar o que a leitura atenta revela sobre os padrões de cada tipo de escrita.
• Espelho Deformante — cada aluno escolhe um tema que conhece bem e pede à IA para o explicar. Depois analisa o resultado: o que está correto, o que está distorcido, o que desapareceu completamente. Se a IA nos engana num tema que dominamos, o que fará com um tema que os alunos estão a descobrir pela primeira vez?
• A Grande Revelação — os alunos avaliam um texto que acreditam ser de um colega, usando uma grelha de critérios (lógica, fontes, rigor, viés). No final, revela-se que foi gerado por IA. A discussão que se segue — foste mais generoso por achares que era de um humano? — é, por si só, uma aula de pensamento crítico.

O que fica depois da atividade

Kharbach insiste num ponto que partilho inteiramente: a atividade é apenas metade do trabalho. O que transforma um bom momento de aula num hábito de pensamento é o que acontece depois — o momento de reflexão escrita em que cada aluno articula o que observou, o que o surpreendeu, o que mudaria da próxima vez.

Sem esse momento de pausa e escrita reflexiva, a atividade passa. Com ele, instala-se um modo de pensar.

Uma mudança de postura, não de ferramenta

Não se trata de proibir a IA. Nem de temê-la. Trata-se de recusar que os alunos a usem de forma sonâmbula — promovendo, em vez disso, um uso exigente, questionador e crítico.

A fluência não é sinónimo de rigor. Um parágrafo pode soar muito bem e não dizer absolutamente nada de substancial. Ensinar os alunos a reconhecer isso — em textos de IA e nos seus próprios textos — é talvez uma das competências mais importantes que podemos cultivar hoje.

E isso, no fundo, é o que sempre fizemos: ensinar a pensar.

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Inspirado no guia “Critical Thinking Activities for the Age of AI” de Med Kharbach, PhD (educatorstechnology.com, 2026).