Scaffolding and fading generative AI support shapes dependency and anxiety among undergraduate law students
Este estudo desafia a suposição de que restringir a IA generativa reduz a dependência ao demonstrar que, em uma coorte de direito do Sri Lanka, a redução gradual do suporte da IA aumentou a ansiedade acadêmica — particularmente entre estudantes com dependência pré-existente — sem reduzir significativamente a dependência, sugerindo que uma integração estruturada, em vez de uma restrição total, é necessária para apoiar a equidade e o bem-estar dos estudantes.
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
Na sala de aula moderna, um novo tipo de ajudante chegou: a inteligência artificial que pode escrever ensaios, resolver problemas e explicar ideias complexas em segundos. Para as universidades, esta ferramenta apresenta uma escolha difícil. Muitas instituições simplesmente a proibiram, temendo que, se os alunos conseguirem obter respostas com muita facilidade, eles deixarão de aprender a pensar por si mesmos. Esta abordagem assume que retirar a ferramenta forçará os alunos a tornarem-se independentes. No entanto, a ciência da aprendizagem sugere que a forma como uma ferramenta é usada importa mais do que o facto de ela estar presente ou não. Tal como uma criança que aprende a andar precisa de uma mão para segurar no início, mas deve eventualmente soltar-se para ganhar força, os alunos que utilizam a IA precisam de um tipo específico de orientação que comece com apoio e que diminua gradualmente. Se o apoio for removido de forma muito abrupta, ou se a ferramenta nunca for utilizada de forma estruturada, os alunos podem não aprender a andar sozinhos; eles podem simplesmente tornar-se ansiosos e sentir-se impotentes sem a máquina.
Esta questão de como guiar os alunos através do uso da inteligência artificial foi o foco de um estudo de cinco meses realizado com estudantes do primeiro ano de direito no Sri Lanka. Os investigadores queriam ver se restringir simplesmente o acesso à IA tornaria os alunos mais independentes, ou se uma sequência cuidadosamente desenhada de utilização da ferramenta funcionaria melhor. Eles trabalharam com um grupo de 126 estudantes num programa de Bacharelato em Direito, um campo onde aprender a raciocinar e a analisar argumentos é a competência central. O estudo não se limitou a perguntar aos alunos o que pensavam; observou como eles realmente se comportavam ao longo do tempo à medida que as regras para utilizar a IA mudavam. Os investigadores dividiram o semestre em três fases distintas para testar diferentes formas de interagir com a tecnologia.
No primeiro mês, os alunos puderam usar a IA como quisessem, sem regras especiais. Isto estabeleceu uma base de como eles utilizavam a ferramenta naturalmente. No terceiro mês, as regras mudaram. Os alunos foram obrigados a escrever as suas tarefas completamente sozinhos primeiro. Só depois de terminarem o seu trabalho é que podiam submetê-lo à IA, que foi programada para agir como uma revisora rigorosa. A IA não lhes daria respostas nem escreveria novos textos para eles; em vez disso, desafiaria o seu raciocínio, apontaria lacunas na sua lógica e os faria pensar mais profundamente. Esta fase foi desenhada para permitir que os alunos fizessem o trabalho árduo de pensar, utilizando a IA para verificar a sua compreensão. No último mês, o apoio foi retirado ainda mais. A IA era permitida apenas para sinalizar onde o raciocínio de um aluno estava incompleto, sem oferecer quaisquer explicações ou sugestões sobre como o corrigir. Esta fase final foi um teste de "desvanecimento" (fading), onde a rede de segurança foi removida para ver se os alunos ainda conseguiam funcionar.
Os resultados deste experimento desafiaram a crença comum de que proibir a IA é a melhor forma de construir a independência. Quando os investigadores mediram a confiança dos alunos nas suas próprias capacidades, descobriram que os alunos se sentiam mais capazes durante a fase intermédia, quando tinham de fazer o trabalho primeiro e depois usar a IA para o rever. Isto sugere que o ato de lutar com um problema antes de obter ajuda cria um sentido de mestria. No entanto, quando o apoio da IA foi reduzido na fase final, os níveis de ansiedade dos alunos aumentaram significativamente. O estudo descobriu que simplesmente retirar a ferramenta não os tornou mais confiantes; pelo contrário, fez com que se sentissem mais stressados e mais dependentes da ferramenta do que antes.
Talvez a descoberta mais importante tenha sido sobre quem mais sofreu quando o apoio foi removido. Os investigadores descobriram que os alunos que tinham dependido fortemente da IA no início do curso foram os que ficaram mais ansiosos quando a ferramenta foi retirada gradualmente. Para estes alunos, a IA tinha se tornado uma muleta, e retirá-la não os forçou a aprender a andar; apenas os deixou a sentir-se incapazes de se mover. O estudo mostrou que uma proibição generalizada da IA poderia, de facto, prejudicar precisamente os alunos que mais precisam de ajuda para desenvolver as suas próprias competências. Em vez de criar independência, uma restrição súbita pode aprofundar o fosso entre aqueles que estão prontos para trabalhar sozinhos e aqueles que não estão.
Os investigadores concluíram que o desenho da interação é muito mais importante do que a mera presença da ferramenta. Descobriram que utilizar a IA como revisora de um trabalho independente ajudou a construir uma confiança genuína, enquanto remover o apoio demasiado rapidamente causou ansiedade e um sentimento de impotência. O estudo sugere que as universidades não devem apenas decidir se permitem ou proíbem a IA, mas sim desenhar um percurso onde os alunos aprendam a usar a ferramenta para verificar o seu próprio pensamento antes que a ferramenta seja gradualmente retirada. Esta abordagem garante que os alunos construam as suas próprias competências de raciocínio primeiro, em vez de se tornarem dependentes de uma máquina que poderá um dia ser desligada. As conclusões oferecem um caminho claro para a educação: apoiar os alunos enquanto aprendem a pensar e, depois, recuar lentamente, em vez de simplesmente retirar a ferramenta e esperar que eles se orientem sozinhos.
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