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AI-Use Dependency and Career Search Self-Efficacy among University Students: Serial Mediation by Employment Anxiety and Generative AI Acceptance

Este estudo transversal com estudantes universitários chineses revela que a dependência do uso de IA influencia positivamente a autoeficácia na busca de carreira principalmente através da mediação serial da redução da ansiedade com o emprego futuro e do aumento da aceitação da IA generativa, sugerindo que a dependência tecnológica pode servir como um recurso positivo para o desenvolvimento de carreira quando acompanhada de amortecimento emocional e adoção tecnológica informada.

Autores originais: Zhenghao Zhao

Publicado 2026-08-28

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CC BY 4.0

Autores originais: Zhenghao Zhao

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

No mundo moderno, o caminho para o primeiro emprego mudou. Durante décadas, os estudantes que se preparavam para suas carreiras dependiam de livros didáticos, conselheiros de carreira e suas próprias redes para navegar pelo terreno incerto do mercado de trabalho. Hoje, uma nova força entrou na sala: a inteligência artificial generativa. Esta tecnologia pode escrever ensaios, elaborar currículos e simular entrevistas de emprego, atuando como um assistente poderoso para qualquer pessoa que esteja tentando entender seu futuro. Mas, à medida que os estudantes dependem mais pesadamente dessas ferramentas, surge uma questão: essa dependência os ajuda a se sentirem mais confiantes em sua capacidade de encontrar um emprego ou os faz se sentir mais ansiosos e menos capazes? A resposta não é simples. Depende de como os estudantes se sentem em relação ao futuro do trabalho e de como veem a própria tecnologia.

Um estudo recente conduzido por pesquisadores da Universidade Católica da Coreia buscou desvendar essa relação complexa. Os pesquisadores focaram em um grupo específico de pessoas: estudantes universitários na China que estão atualmente navegando na transição da escola para o trabalho. Eles queriam entender a conexão entre o quanto um estudante depende da IA para suas tarefas diárias e o quão confiante ele se sente em sua capacidade de buscar um emprego. O estudo analisou quatro ideias principais. Primeiro, a "dependência de uso de IA", que não é apenas sobre a frequência com que um estudante usa uma ferramenta, mas o quão profundamente ele depende dela para pensar, planejar e obter suporte emocional. Segundo, a "autoeficácia na busca de carreira", um termo psicológico que significa simplesmente a crença de uma pessoa em sua própria capacidade de concluir com sucesso as tarefas necessárias para encontrar um emprego, como escrever um currã ou se preparar para uma entrevista. Terceiro, a "ansiedade de emprego futuro", a preocupação que os estudantes sentem sobre se serão capazes de encontrar trabalho, acompanhar novas habilidades ou serem substituídos por máquinas. Finalmente, a "aceitação da IA generativa", que é o grau em que um estudante acredita que a tecnologia é útil, fácil de usar e vale a pena adotar.

Para encontrar as respostas, os pesquisadores entrevistaram 1.792 estudantes universitários. Esses participantes preencheram um questionário detalhado sobre seus hábitos, seus sentimentos e seus níveis de confiança. Os pesquisadores usaram métodos estatísticos para rastrear os caminhos invisíveis que conectam esses quatro conceitos. Eles buscavam ver se depender da IA tornava os estudantes mais confiantes diretamente, ou se a relação funcionava através de uma cadeia de outros sentimentos e crenças. Os resultados revelaram uma história surpreendente. Os dados mostraram que estudantes que relataram uma maior tendência a depender da IA também relataram maior confiança em suas habilidades de busca de emprego. No entanto, este não era um link direto. O estudo descobriu que a dependência em si não criava confiança instantaneamente. Em vez disso, a dependência da IA funcionava mudando como os estudantes se sentiam em relação ao futuro e como viam a tecnologia.

Os pesquisadores descobriram que, quando os estudantes dependiam da IA, isso ajudava a diminuir sua ansiedade sobre o futuro do trabalho. Ao usar a tecnologia para organizar informações, praticar entrevistas e esclarecer requisitos de cargos, os estudantes se sentiam menos impotentes diante de um mercado de trabalho incerto. Essa redução da ansiedade foi um passo crucial. Mas a história não terminou aí. O estudo mostrou que essa menor ansiedade levou os estudantes a aceitarem a tecnologia mais plenamente. Quando os estudantes estavam menos preocupados em serem substituídos por máquinas, eram mais propensos a ver a IA como uma ferramenta útil em vez de uma ameaça. Essa aceitação positiva da tecnologia foi o fator mais poderoso em toda a cadeia. Foi a ponte que transformou o ato de usar a IA em um verdadeiro impulso de confiança. De fato, o estudo descobriu que o link direto entre usar a IA e sentir-se confiante desapareceu uma vez que esses fatores emocionais e atitudinais foram levados em conta. Isso significa que simplesmente usar a ferramenta não é suficiente; a ferramenta deve primeiro acalmar os medos do estudante e depois ser abraçada como uma parte válida de sua estratégia.

Uma das descobertas mais significativas foi a força dessa reação em cadeia. O caminho da dependência da IA para a redução da ansiedade, depois para a aceitação da tecnologia e, finalmente, para o sentimento de confiança, explicou quase toda a relação observada. O estudo destacou que a "aceitação da IA generativa" era o elo mais forte nesta cadeia. Isso sugere que a chave para transformar a IA em um ativo de carreira não é apenas a frequência de uso, mas a mentalidade do usuário. Se um estudante usa a IA enquanto se sente aterrorizado com o futuro, a ferramenta pode não ajudar. Mas se a ferramenta ajuda a reduzir esse medo, e o estudante passa a acreditar em seu valor, então a dependência se transforma em uma fonte de força. Os pesquisadores observaram que isso desafia a visão comum de que depender da tecnologia é sempre um sinal de fraqueza ou de perda de independência. No contexto da busca de emprego, onde a informação é avassaladora e as regras são frequentemente obscuras, apoiar-se em um assistente confiável pode, na verdade, construir o senso de controle do estudante.

O estudo também esclareceu o que essa relação não é. Não é um caso simples de "mais uso igual a mais confiança". Os pesquisadores descobriram que a relação é condicional. Ela funciona apenas quando a dependência leva a uma redução da ansiedade e a um aumento da aceitação positiva. Se um estudante depende da IA, mas permanece convencido de que a tecnologia é uma ameaça ao seu futuro, os benefícios não aparecem. Além disso, os pesquisadores foram cuidadosos ao notar que suas descobertas são baseadas em um recorte temporal. Eles mediram esses sentimentos em um momento específico, portanto, não podem provar que o uso da IA causa essas mudanças no futuro. É possível que estudantes que já são confiantes sejam simplesmente mais propensos a usar a IA, ou que a relação flua em ambas as direções. No entanto, a força dos padrões estatísticos observados sugere uma conexão clara e significativa entre essas variáveis.

Para universidades e conselheiros de carreira, essas descobertas oferecem uma nova perspectiva. Em vez de tentar desencorajar os estudantes de usar a IA ou tratar sua dependência como um problema a ser corrigido, o estudo sugere que o foco deve estar em como essa dependência é gerenciada. O objetivo deve ser ajudar os estudantes a usar a IA de maneiras que diminuam sua ansiedade e os ajudem a ver a tecnologia como uma parceira, e não como uma competidora. Isso pode envolver ensinar os estudantes a usar a IA para tarefas específicas, como redação de currículos ou prática de entrevistas, enquanto também fornece suporte para lidar com seus medos sobre as mudanças no mercado de trabalho. Ao combinar treinamento prático de IA com suporte emocional, os educadores podem ajudar os estudantes a transformar sua dependência da tecnologia em um verdadeiro impulso de confiança profissional. O estudo conclui que, em uma era em que a inteligência artificial está remodelando a força de trabalho, a maneira como os estudantes se sentem em relação à tecnologia e ao seu futuro é tão importante quanto a própria tecnologia.

Resumo Técnico: Dependência de Uso de IA e Autoeficácia na Busca de Carreira entre Estudantes Universitários

Definição do Problema
À medida que a inteligência artificial generativa (IA) se integra profundamente no ensino superior e nos mercados de trabalho, os estudantes universitários enfrentam um cenário psicológico complexo em relação à preparação de carreira. Embora pesquisas existentes tenham examinado atitudes, literacia e ansiedade em relação à IA, há uma lacuna na compreensão de como a tendência de dependência de uso de IA — definida como uma dependência estável da IA envolvendo dependência emocional, funcional e cognitiva, juntamente com um senso de perda de controle — influencia especificamente a autoeficácia na busca de carreira (confiança para completar tarefas de busca de carreira). Além disso, os mecanismos através dos quais essa dependência se traduz em confiança profissional, particularmente por meio de respostas emocionais à incerteza do emprego e aceitação tecnológica, permanecem subexplorados. Este estudo aborda a questão de como a dependência de uso de IA se relaciona com a autoeficácia na busca de carreira e se essa relação opera através da mediação serial da ansiedade de emprego futuro e da aceitação de IA generativa.

Metodologia

Desenho: Um levantamento transversal, autoadministrado online.
Amostra: 1.792 respondentes válidos de instituições de ensino superior chinesas (de 2.258 coletados), compreendendo uma mistura heterogênea de gêneros, anos acadêmicos (1º a 4º) e níveis educacionais (curso técnico/nível júnior e graduação). A amostragem por conveniência foi utilizada via plataforma Wenjuanxing.
Instrumentos: Foram empregadas quatro escalas estabelecidas:
1. Escala de Dependência de IA (AIDep-22): Mede a dependência emocional, funcional e cognitiva, e a perda de controle (Cronbach's $\alpha$ = 0,975).
2. Escala de Ansiedade de Emprego Futuro (FEAS): Avalia a ansiedade antecipatória em relação à habilidade, aplicação de conhecimento, substituibilidade e relacionamentos sociais (Cronbach's $\alpha$ = 0,975).
3. Escala de Aceitação de IA Generativa (GAIAS): Baseada na Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT), medindo expectativa de desempenho, expectativa de esforço, condições facilitadoras e influência social (Cronbach's $\alpha$ = 0,971).
4. Escala de Eficácia na Busca de Carreira (CSES): Avalia a confiança na exploração de empregos, entrevistas, networking e exploração pessoal (adaptada para uma escala Likert de 5 pontos; Cronbach's $\alpha$ = 0,984).
Análise: Os dados foram analisados utilizando SPSSAU 26.0. O estudo empregou estatística descritiva, análise de correlação de Pearson, análise fatorial confirmatória (CFA) para ajuste e validade do modelo, e análise de mediação serial usando 5.000 reamostragens de bootstrap com intervalos de confiança de percentil de 95% para testar efeitos indiretos.

Principais Resultados
O estudo confirmou um modelo de mediação em cadeia hipotetizado onde a tendência de dependência de uso de IA influencia a autoeficácia na busca de carreira principalmente através de vias indiretas:

Relação Direta: A tendência de dependência de uso de IA foi positivamente associada à autoeficácia na busca de carreira ( $r = 0,551, p < 0,01$ ) e à aceitação de IA generativa ( $r = 0,656, p < 0,01$ ), mas negativamente associada à ansiedade de emprego futuro ( $r = -0,204, p < 0,01$ ).
Efeitos de Mediação:
- Ansiedade de Emprego Futuro: Serviu como um mediador significativo. A dependência de uso de IA previu negativamente a ansiedade, que, por sua vez, previu negativamente a autoeficácia. O efeito indireto foi significativo (95% CI [0,019, 0,048]).
- Aceitação de IA Generativa: Serviu como um mediador significativo. A dependência de uso de IA previu positivamente a aceitação, que previu fortemente a autoeficácia. Este caminho representou 88,46% do efeito total (Efeito indireto = 0,728, 95% CI [0,652, 0,803]).
- Mediação Serial: Uma via de mediação em cadeia significativa foi identificada: dependência de uso de IA $\rightarrow$ redução da ansiedade de emprego futuro $\rightarrow$ aumento da aceitação de IA generativa $\rightarrow$ aumento da autoeficácia na busca de carreira (Efeito indireto = 0,047, 95% CI [0,030, 0,066]).
Efeito Direto: Quando os mediadores foram incluídos, o efeito direto da dependência de uso de IA sobre a autoeficácia na busca de carreira tornou-se não significativo ( $\beta = 0,011, p = 0,529$ ), indicando um padrão de mediação apenas indireta. O efeito indireto total representou 98,06% do efeito total.
Ajuste do Modelo: O modelo de mensuração demonstrou excelente ajuste ( $\chi^2/df < 4$ , RMSEA < 0,05, CFI/NFI/NNFI > 0,90) com alta validade convergente (AVE > 0,50) e confiabilidade composta (CR > 0,80).

Principais Contribuições

Expansão Conceitual: O estudo reformula a dependência de uso de IA não apenas como um risco negativo (ex: substituição de capacidade ou perda de autonomia), mas como uma variável que, dentro de contextos específicos de preparação de carreira, pode funcionar como um recurso. Demonstra que a dependência pode estar positivamente ligada à confiança profissional quando mediada pelo processamento emocional e cognitivo.
Insight Mecanístico: Elucida o caminho psicológico que conecta o uso tecnológico aos resultados de carreira. Os achados sugerem que o impacto da dependência de IA não é linear, mas sequencial: primeiro altera a avaliação emocional da incerteza do emprego (ansiedade), que subsequentemente molda a aceitação da tecnologia, impulsionando, por fim, a autoeficácia na busca de carreira.
Integração de Variáveis: Ao integrar a dependência de uso de IA, a ansiedade de emprego e a aceitação tecnológica em um quadro unificado, o estudo fornece uma explicação mais matizada de como as experiências tecnológicas são transformadas em crenças de competência relacionada à carreira.

Significância e Alegações
O artigo afirma que a tendência de dependência de uso de IA não deve ser interpretada de forma simplista como um apego tecnológico negativo. Em vez disso, no contexto da exploração de carreira, ela pode funcionar como um recurso psicológico positivo quando acompanhada de amortecimento emocional (redução da ansiedade) e aceitação tecnológica informada.

O estudo argumenta que a formação da autoeficácia na busca de carreira na era da IA é um processo de construção psicológica moldado conjuntamente pela experiência tecnológica, avaliação emocional e aceitação da ferramenta. Consequentemente, o autor sugere que as instituições de ensino superior devem ir além de restringir o uso da IA ou de visualizar a dependência puramente como um déficit. Em vez disso, a orientação de carreira deve focar em:

Integrar a educação para o uso responsável da IA para ajudar os estudantes a transformar a dependência em suporte acionável (ex: para otimização de currículos e simulação de entrevistas).
Fornecer apoio psicológico relacionado ao emprego para mitigar a ansiedade, que o estudo identifica como uma barreira crítica para aceitar a IA como um recurso.
Promover uma aceitação regulada e positiva da IA generativa, que o estudo identifica como o mediador mais forte na relação entre dependência e autoeficácia.

O autor nota explicitamente as limitações, incluindo o desenho transversal que impede a inferência causal, a dependência de dados autorrelatados e o uso de amostragem por conveniência, alertando contra a generalização excessiva para todas as populações estudantis sem validação longitudinal ou experimental adicional.

Resumo Técnico: Dependência de Uso de IA e Autoeficácia na Busca de Carreira entre Estudantes Universitários

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