20.07.2026 Ensino

Ensinar professores a usar ChatGPT não basta, alerta estudo

Pesquisa mostra que formação docente precisa ir além de tutoriais e incluir ética, metodologia e novas formas de avaliação com IA

Gabriela Monteiro

Fotografia em close-up de uma mão segurando um smartphone na vertical, com a tela mostrando uma pasta de aplicativos chamada "AI" que reúne os ícones do Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT e Auren. Ao fundo, ambiente interno desfocado em tons de rosa e verde.

A inteligência artificial (IA) generativa avança rapidamente como ferramenta de reconhecido potencial pedagógico, mas sua entrada nas salas de aula esbarra em um obstáculo estrutural: o despreparo de quem ensina.

O cenário atual revela um “apagão” institucional: professores e futuros docentes buscam usar a IA e tentam fazê-lo por conta própria, de forma limitada e sem suporte metodológico das universidades.

O alerta vem de um estudo publicado na revista científica Teaching and Teacher Education. O levantamento foi realizado em janeiro e fevereiro de 2024 em uma universidade do noroeste dos Estados Unidos e ouviu 52 licenciandos, com idade média de 20 anos, e 21 professores universitários responsáveis por sua formação, com idade média de 54 anos e cerca de duas décadas de experiência docente.

Os resultados foram reveladores: dos 52 futuros professores entrevistados, 49 declararam nunca ter recebido nenhum tipo de treinamento formal sobre como aplicar IA no ensino.

O desconforto não é exclusivo dos licenciandos. Entre os 21 formadores, 18 afirmaram não usar IA generativa em suas próprias aulas, 18 também relataram nunca ter recebido treinamento sobre o tema e apenas 9 permitem que os alunos utilizem a ferramenta em atividades, ainda que de forma restrita.

Essa ausência de diretrizes institucionais cria uma contradição: o estudo indica que licenciandos e docentes reconhecem vantagens da IA, como economia de tempo e suporte para planos de aula, mas a falta de orientação restringe o uso a experimentações informais e individuais.

Prova disso é a autoavaliação da própria alfabetização em IA: em uma escala de 0 a 10, a nota média dada pelos licenciandos foi de apenas 4,2, enquanto os formadores se avaliaram com 3,9.

“Nossos alunos e professores querem aprender sobre IA, mas não têm o apoio necessário para isso”, afirma Priya Panday-Shukla, autora da pesquisa

Sem o protagonismo das universidades na reformulação dos currículos de licenciatura, a IA corre o risco de permanecer em uma espécie de “clandestinidade acadêmica”, associada ao medo do plágio e da perda de integridade científica.

O que explica a resistência, apesar do interesse

Para entender por que professores e futuros docentes hesitam em adotar a IA mesmo reconhecendo seu potencial, a pesquisa recorre à teoria da difusão de inovações, formulada pelo sociólogo Everett Rogers em 2003.

O modelo usa cinco atributos para explicar como novas tecnologias se espalham (ou não) dentro de um grupo social, e ajuda a mapear os pontos de atrito na adoção da IA em sala de aula.

Cinco fatores que explicam a adoção (ou rejeição) da IA na formação docente

1. Vantagem relativa: o quanto a IA é percebida como melhor do que os métodos já existentes — licenciandos citam economia de tempo e apoio à geração de ideias como ganhos concretos.

2. Compatibilidade: o quanto a ferramenta se encaixa nos valores e nas práticas já estabelecidas na formação docente, incluindo preocupações éticas sobre plágio e integridade.

3. Complexidade: o grau de dificuldade percebido para aprender a usar a IA de forma pedagogicamente adequada, sem suporte institucional.

4. Testabilidade: a possibilidade de experimentar a ferramenta antes de incorporá-la de forma consistente ao ensino, hoje restrita a iniciativas informais e individuais.

5. Observabilidade: a facilidade de visualizar resultados concretos do uso da IA em sala de aula, ainda rara diante da falta de diretrizes e exemplos institucionais.

Formação continuada como caminho metodológico

Para superar essa barreira, especialistas apontam que o caminho não passa por oferecer meros tutoriais de softwares ou oficinas isoladas de “como usar o ChatGPT”.

O que a educação exige são políticas públicas de formação continuada focadas em letramento digital e metodologia.

A saída passa por debater o uso ético, os limites das respostas automatizadas e o desenho de dinâmicas avaliativas que incorporem ferramentas de IA de forma transparente.

Se as licenciaturas não assumirem a liderança desse processo agora, professores continuarão tateando no escuro, e alunos se formarão em desvantagem em um mundo já moldado pela tecnologia.

Para os dados detalhados da pesquisa e a análise teórica sobre a difusão da IA na educação, veja a matéria publicada anteriormente no Science Arena.

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