Do giz ao prompt: o que o professor universitário não pode terceirizar   Recently updated !

IA na universidade: apoio ao pensamento, não substituição da leitura, crítica e autoria humana real

Aldemar Araujo Castro
Criação: 25/05/2026
Atualização: 25/05/2026
Palavras: 2.996
Tempo de leitura: 15 minutos

Resumo

O texto analisa o dilema do professor universitário diante da inteligência artificial, mostrando que o problema central não é usar ou rejeitar a tecnologia, mas definir o que não pode ser terceirizado. A IA pode apoiar buscas, organizar leituras, sugerir estruturas, revisar linguagem e acelerar materiais didáticos. Porém, torna-se perigosa quando substitui leitura crítica, autoria, julgamento pedagógico e responsabilidade intelectual. O artigo propõe critérios para uso acadêmico responsável, incluindo verificação de fontes, compreensão, crítica, transparência e autoria humana. Defende uma universidade que incorpore a IA com método, sem perder seu compromisso formativo com a formação crítica de professores e estudantes.

O professor chega em casa depois de uma mesa-redonda. Havia respondido com segurança a uma pergunta difícil, mas ficou incomodado. Sabia a resposta, mas não lembrava exatamente de onde vinha aquela certeza. Em outro tempo, talvez abrisse livros, procurasse artigos impressos, revisse anotações antigas, códigos de marcação, estrelas, grifos e observações acumuladas ao longo da vida acadêmica. Desta vez, abriu uma ferramenta de inteligência artificial.

A cena narrada por Hugo Tourinho Filho, no artigo “O giz e o prompt: o dilema de um professor universitário de meia-idade”, publicado no Jornal da USP, é poderosa porque não descreve apenas uma experiência individual. Ela expõe uma passagem histórica da universidade. O professor consulta o Gemini, pede evidências científicas, solicita as referências usadas, confere os artigos no Google Acadêmico e depois utiliza o NotebookLM para resumir textos e gerar materiais de apoio. O episódio termina com espanto, fascínio e desconforto. O velho professor do giz percebe que entrou no mundo do prompt. (Jornal da USP)

O problema, entretanto, não é apenas tecnológico. É intelectual, pedagógico e ético. A pergunta decisiva não é se o professor universitário deve ou não usar inteligência artificial. Essa pergunta já chega atrasada. A IA já entrou na universidade, nas salas de aula, nos trabalhos dos estudantes, nos planejamentos de aula, nas revisões bibliográficas, nas apresentações, nas bancas e nos textos acadêmicos. A pergunta mais importante agora é outra: o que o professor não pode terceirizar sem comprometer a própria função docente?

1. O falso dilema entre o giz e o prompt

A oposição entre giz e prompt é sedutora, mas insuficiente. De um lado estaria o professor tradicional, formado pela leitura lenta, pela aula expositiva, pelo artigo impresso, pela biblioteca física e pela memória construída ao longo de décadas. De outro estaria o professor tecnológico, que consulta modelos de linguagem, gera resumos, cria slides, transforma artigos em podcasts e organiza conteúdos com velocidade inédita.

Mas essa oposição é pobre. O verdadeiro dilema não está entre usar ou não usar IA. Está em distinguir quando a IA amplia o trabalho intelectual e quando ela substitui esse trabalho.

A inteligência artificial pode ser uma ferramenta legítima de apoio acadêmico. Pode ajudar a formular perguntas, mapear conceitos, organizar leituras, sugerir termos de busca, comparar argumentos, identificar lacunas, revisar clareza textual e transformar conteúdos em materiais didáticos. Nesse sentido, ela funciona como extensão cognitiva do professor.

Mas a mesma ferramenta pode produzir um efeito inverso. Pode substituir a leitura, simular compreensão, gerar textos sem apropriação crítica, produzir aulas que o docente não domina, oferecer referências não verificadas e criar uma aparência de competência onde existe apenas fluência automatizada.

A distinção central é esta: a IA é academicamente legítima quando apoia a elaboração intelectual. Torna-se problemática quando ocupa o lugar da elaboração intelectual.

2. O uso acadêmico da IA não é uma coisa só

Uma das dificuldades do debate atual é tratar “usar IA” como se fosse uma prática única. Não é. Há usos muito diferentes, com implicações pedagógicas distintas.

O primeiro uso é o da IA como bússola bibliográfica. Nesse caso, a ferramenta ajuda o professor ou o estudante a encontrar caminhos. Sugere autores, termos de busca, conceitos relacionados, controvérsias, linhas de pesquisa e possíveis fontes. Esse uso é valioso, desde que a IA não seja confundida com base de dados nem com autoridade científica final.

O segundo uso é o da IA como organizadora de leitura. Aqui, a ferramenta ajuda a resumir textos, comparar argumentos, extrair conceitos centrais, montar quadros, identificar convergências e divergências, transformar artigos em mapas mentais ou perguntas para discussão. É um uso produtivo, desde que o resumo não substitua a leitura dos documentos relevantes.

O terceiro uso é o da IA como aceleradora didática. O professor pode transformar um artigo validado em roteiro de aula, caso clínico, quiz, estudo dirigido, rubrica avaliativa, infográfico ou sequência de aprendizagem. Esse uso pode melhorar o ensino, especialmente quando reduz tarefas mecânicas e libera tempo para o planejamento pedagógico.

O quarto uso é o da IA como interlocutora crítica. Talvez este seja um dos usos mais interessantes. A ferramenta pode ser provocada a encontrar fragilidades em um argumento, apontar inconsistências, formular objeções, sugerir perguntas difíceis e simular o olhar de um avaliador externo. Nesse caso, a IA não substitui o pensamento. Ela tensiona o pensamento.

O quinto uso é o da IA como substituta indevida. Esse é o ponto perigoso. Ocorre quando o professor ou estudante entrega à máquina aquilo que deveria constituir sua própria formação: ler, compreender, selecionar, julgar, escrever, ensinar, defender e responder pelo conteúdo produzido.

Portanto, o debate não pode ser reduzido à pergunta “pode usar IA?”. A pergunta correta é: para qual etapa, com qual finalidade, sob qual grau de verificação e com qual responsabilidade humana?

3. O perigo da resposta bonita

A inteligência artificial escreve bem. Esse é um dos seus maiores poderes e também um dos seus maiores riscos. Ela organiza frases com clareza, produz sínteses convincentes, constrói títulos atraentes, elabora listas, cria argumentos com aparência lógica e entrega rapidamente aquilo que parece pronto.

Mas a universidade não pode confundir forma com verdade. Um texto fluente pode estar errado. Uma explicação clara pode omitir exceções. Uma referência real pode não sustentar a afirmação feita. Um resumo elegante pode esconder controvérsias importantes. Um slide visualmente competente pode conter uma compreensão superficial.

Esse é o perigo da resposta bonita.

Na vida acadêmica, clareza formal não é sinônimo de validade. Velocidade não é sinônimo de compreensão. Organização visual não é sinônimo de pensamento crítico. A IA pode produzir um resultado que parece maduro antes que o usuário tenha passado pelo processo necessário para amadurecer intelectualmente.

O risco maior, portanto, não é apenas o erro factual. O risco maior é a ilusão de competência. O professor pode sentir que domina um tema porque recebeu um bom resumo. O estudante pode sentir que aprendeu porque obteve uma resposta organizada. A instituição pode acreditar que inovou porque disponibilizou ferramentas, mesmo sem formar sua comunidade para usá-las criticamente.

A universidade sempre ensinou que o conhecimento exige mediação. Agora precisa ensinar que a mediação tecnológica também precisa ser mediada por método, crítica e responsabilidade.

4. Terceirização cognitiva

O conceito central para compreender esse problema é a terceirização cognitiva.

Terceirização cognitiva ocorre quando o usuário transfere para a IA tarefas que deveriam fazer parte do seu próprio processo formativo. Não se trata de delegar tarefas operacionais. Delegar pode ser legítimo. O problema aparece quando se delega aquilo que forma o pensamento.

• A IA pode ajudar a encontrar artigos. Mas não pode substituir a leitura crítica.
• A IA pode sugerir uma estrutura de aula. Mas não pode substituir o juízo pedagógico.
• A IA pode revisar linguagem. Mas não pode assumir autoria.
• A IA pode gerar perguntas. Mas não pode substituir a capacidade humana de problematizar.
• A IA pode resumir um texto. Mas não pode se apropriar intelectualmente dele no lugar do professor ou do estudante.

Essa distinção é decisiva. O professor usa IA quando formula a pergunta, escolhe as fontes, verifica as respostas, corrige os desvios, adapta o material, compreende o conteúdo e responde pelo resultado final. O professor é usado pela IA quando aceita a resposta pronta, confunde fluência com verdade e transforma produtos automatizados em aula, texto ou avaliação sem domínio real do processo.

5. Uma matriz para julgar o uso acadêmico da IA

Se a IA já está presente na universidade, não basta proibir nem celebrar. É preciso criar critérios. Um uso acadêmico responsável da IA deveria ser julgado por pelo menos seis dimensões:

1. Fonte. A informação foi conferida em fonte confiável? O artigo existe? A referência é real? O conteúdo citado corresponde ao que a fonte afirma?

2. Compreensão. O professor ou estudante consegue explicar o conteúdo com suas próprias palavras? Consegue defender a escolha das fontes? Consegue responder a perguntas sobre o tema sem depender da saída da IA?

3. Crítica. Houve avaliação da qualidade da evidência, dos limites do estudo, das contradições, das lacunas e do contexto? A IA ajudou a pensar ou apenas produziu uma síntese confortável?

4. Autoria. O produto final expressa decisão intelectual humana? Houve seleção, reorganização, julgamento e reescrita autoral? Ou o texto apenas reproduz uma resposta automatizada?

5. Finalidade pedagógica. O uso da IA melhora a aprendizagem, amplia a reflexão e qualifica a docência? Ou apenas reduz o esforço necessário para aparentar domínio?

6. Transparência. O uso da IA foi declarado quando relevante? Em produção científica, editorial ou avaliativa, a participação da ferramenta foi informada de modo adequado?

Essa última dimensão é particularmente importante. O ICMJE recomenda que autores declarem se usaram tecnologias assistidas por IA na produção de trabalhos submetidos, descrevendo como foram usadas. Também afirma que chatbots e outras ferramentas de IA não devem ser listados como autores, porque não podem responder pela acurácia, integridade e originalidade do trabalho. A responsabilidade permanece humana. (ICMJE)

6. Um protocolo mínimo para o professor universitário

A universidade precisa sair da improvisação. O professor não precisa abandonar a IA, mas deve usá-la com método. Um protocolo mínimo poderia seguir oito passos:

1. Começar com uma pergunta bem formulada. Não pedir apenas “fale sobre este tema”. Formular uma dúvida precisa, com contexto, objetivo e tipo de resposta esperada.

2. Usar a IA para mapear, não para concluir. A ferramenta pode sugerir caminhos, autores, conceitos, termos de busca e controvérsias. A conclusão deve depender da verificação humana.

3. Conferir fontes fora da IA. Referências devem ser verificadas em bases, periódicos, livros, documentos institucionais ou repositórios confiáveis.

4. Ler os textos principais. A IA pode ajudar a resumir, mas os documentos centrais precisam ser lidos. Não há docência consistente sem apropriação intelectual.

5. Solicitar sínteses comparativas. Depois da seleção das fontes, a IA pode ser usada para comparar métodos, argumentos, achados, limitações e implicações.

6. Produzir material próprio. Slides, aulas, textos, avaliações e casos devem ser reorganizados pelo professor, com sua linguagem, seus objetivos e seu juízo pedagógico.

7. Registrar o uso da IA. Quando o contexto exigir, o uso deve ser declarado. Isso é especialmente relevante em manuscritos científicos, materiais institucionais, avaliações e produtos editoriais.

8. Revisar criticamente antes de publicar, ensinar ou avaliar. Nada que venha da IA deve ser usado sem revisão humana qualificada. A máquina pode acelerar. Não pode responder academicamente pelo produto final.

7. O estudante também está no centro do problema

Embora o artigo do Jornal da USP tenha como personagem principal o professor, o dilema envolve também o estudante. Aliás, talvez seja no estudante que os efeitos sejam mais profundos. O estudante pode usar IA para aprender melhor. Pode pedir explicações graduais, exemplos, analogias, perguntas de revisão, correção de raciocínio e simulações de prova oral. Esse uso pode democratizar o acesso ao apoio acadêmico. Mas o estudante também pode usar IA para evitar exatamente aquilo que deveria formá-lo. Pode deixar de ler, deixar de escrever, deixar de errar, deixar de revisar, deixar de construir uma voz própria. Pode entregar um texto correto, mas não habitado por pensamento próprio. Por isso, a universidade precisa abandonar uma avaliação centrada apenas no produto final. Em tempos de IA, avaliar apenas o texto entregue é insuficiente. Será cada vez mais necessário avaliar o processo.

Isso pode incluir defesa oral, diário de uso da IA, fontes comentadas, versões sucessivas do trabalho, justificativa das escolhas, comparação entre resposta automatizada e revisão crítica, rubricas que valorizem raciocínio e não apenas apresentação formal. A pergunta avaliativa muda. Não basta perguntar: “o trabalho ficou bom?”. Será necessário perguntar: o estudante compreendeu, julgou, transformou e assumiu intelectualmente aquilo que entregou?

8. A responsabilidade institucional

Também seria injusto colocar toda a responsabilidade sobre professores e estudantes individualmente. Se a universidade oferece ferramentas de IA, precisa oferecer formação para seu uso. Disponibilizar acesso sem estabelecer critérios é transferir o problema para a consciência isolada de cada usuário.

A instituição precisa definir orientações claras sobre uso de IA em aulas, avaliações, trabalhos, TCCs, dissertações, teses, artigos, pareceres, processos administrativos e materiais didáticos. Precisa formar professores. Precisa orientar estudantes. Precisa revisar modelos de avaliação. Precisa discutir privacidade, segurança de dados, autoria, transparência e integridade acadêmica.

Não basta dizer que a IA está disponível. A universidade precisa ensinar o que significa usá-la academicamente. Esse é um ponto essencial. A inovação sem governança produz entusiasmo, mas também confusão. A proibição sem formação produz hipocrisia. O caminho mais maduro é reconhecer a presença da IA e construir uma cultura acadêmica capaz de diferenciar apoio legítimo, aceleração útil e substituição indevida.

9. Da culpa à governança

O desconforto do professor diante da IA é compreensível. Muitos docentes vivem hoje uma sequência semelhante.

• Primeiro vem o contato. A ferramenta é testada quase por curiosidade.
• Depois vem o encantamento. A resposta é rápida, clara, organizada.
• Em seguida vem a culpa. Surge a sensação de estar colando, pegando atalho, fazendo algo intelectualmente suspeito.
• Depois vem a verificação. O professor confere fontes, compara respostas, testa a confiabilidade.
• Em seguida vem a apropriação. Ele lê, corrige, adapta, reorganiza e assume o conteúdo.
• Depois vem a integração. A IA passa a fazer parte do trabalho docente, mas subordinada ao método.
• Por fim, deve vir a governança. O professor estabelece critérios para si, para seus alunos e para sua instituição.

Esse percurso é talvez a transição mais importante da universidade contemporânea: sair da culpa individual e chegar à responsabilidade compartilhada.

10. O que o prompt não pode assumir

O professor universitário não precisa escolher entre o giz e o prompt. Essa escolha seria falsa. O giz representa uma tradição de presença, elaboração, marcação, memória e responsabilidade. O prompt representa uma nova infraestrutura de acesso, organização, síntese e produção. O problema não é substituir um objeto por outro. O problema é saber o que permanece inegociável.

• O prompt pode ajudar a encontrar caminhos. Mas não pode assumir o compromisso formativo.
• Pode sugerir títulos. Mas não pode responder pela autoria.
• Pode resumir textos. Mas não pode viver o processo de leitura pelo professor.
• Pode gerar slides. Mas não pode ocupar a presença pedagógica diante dos alunos.
• Pode organizar argumentos. Mas não pode substituir o julgamento intelectual.

O futuro da universidade não será decidido pela existência da inteligência artificial. Será decidido pela capacidade de preservar, dentro dela, aquilo que a máquina não pode assumir: responsabilidade, crítica, autoria, presença, prudência e compromisso com a formação humana.

O giz pode sair da mão. A responsabilidade intelectual, não.