Um estudo qualitativo com 25 estudantes de engenharia em uma universidade técnica na Suécia analisou como o uso informal de IA generativa, como o ChatGPT, vem redefinindo normas acadêmicas, do jeito “aceitável” de estudar até a relação com professores e os limites entre apoio e cola. Ao aplicar a Cultural-Historical Activity Theory (CHAT), os autores descrevem contradições que aceleram mudanças nas práticas, com implicações diretas para políticas institucionais, desenho de avaliações e formação em letramento em IA.
O QUE HÁ DE NOVO: A pesquisa investiga, por meio de entrevistas, como estudantes de engenharia descrevem seu uso de ferramentas de IA generativa e como esses relatos expressam normas emergentes sobre legitimidade, desejo e possibilidade de uso. O trabalho se concentra em um contexto pouco explorado na literatura, engenharia em uma instituição do Norte da Europa, e traz evidências de quatro frentes de transformação: mais auto-direcionamento e busca por eficiência, mudança nos objetivos do que conta como “aprender”, reconfiguração do papel do professor e renegociação das fronteiras éticas do que é trapaça.
COMO FUNCIONA: O estudo realizou 11 entrevistas individuais e 6 entrevistas em grupo com 25 estudantes de diferentes cursos de engenharia (incluindo arquitetura, conforme a classificação da instituição) e níveis (da graduação ao mestrado). As conversas foram semiestruturadas e abordaram três eixos: como e por que usam GenAI, quais vantagens e desvantagens percebem e como entendem (ou desconhecem) regras formais sobre IA. As transcrições foram produzidas com o Whisper e revisadas manualmente; a análise combinou tematização reflexiva com codificação indutiva e, em seguida, uma leitura dedutiva alinhada aos componentes do sistema de atividade da CHAT (ferramentas, regras, divisão do trabalho, comunidade, objeto e sujeitos), identificando “contradições” como motor das mudanças.
PRINCIPAIS RESULTADOS: O primeiro achado descreve a GenAI como ferramenta para ampliar auto-direcionamento e eficiência: estudantes relatam usar IA para melhorar escrita, compreender conceitos com “entradas humanas” (em contraste com buscas tradicionais) e lidar com demandas de análise e produção em alta velocidade. O segundo resultado mostra uma mudança no “objeto” do aprendizado: para parte dos estudantes, dominar a IA passa a ser encarado como competência profissional tão relevante quanto programação ou matemática, ainda que acompanhado por insegurança sobre dependência e sobre expectativas de produtividade no mercado. O terceiro aponta reconfiguração do papel docente: muitos preferem respostas imediatas da IA para dúvidas gerais e, em alguns casos, isso reduz presença em atividades e interação com docentes/monitores; ao mesmo tempo, reconhecem que professores seguem mais valiosos para problemas situados e discussões complexas. O quarto trata de ética: há normas explícitas entre pares contra “copiar e colar” e a favor de checagem de respostas, mas pressão de tempo, fadiga e tarefas vistas como pouco significativas incentivam usos mais automatizados; regras institucionais vagas, inconsistentes ou excessivamente proibitivas tendem a aumentar frustração e a estimular uma lógica de “jogo” entre controle e contorno.
POR QUE ISSO IMPORTA PARA A EDUCAÇÃO: Para a sala de aula, o estudo sugere que a IA generativa já opera como suporte de aprendizagem on demand, deslocando parte do “tirar dúvidas” e do feedback inicial para fora do espaço institucional, com potencial de personalização, mas também com risco de superficialidade, dependência e consolidação de atalhos. Para o trabalho do professor, os relatos indicam uma mudança concreta na divisão de responsabilidades: estudantes passam a resolver dúvidas rotineiras com a IA e esperam suporte mais rápido e adaptativo, o que pressiona desenho de atividades, critérios de avaliação e clareza do que é permitido. No nível institucional, a pesquisa reforça que proibições totais tendem a ser frágeis quando o uso é difuso e informal, e que políticas ambíguas podem piorar a integridade acadêmica ao empurrar a discussão para normas subterrâneas em vez de acordos pedagógicos explícitos.
INSIGHT CENTRAL: O valor explicativo do estudo está em tratar “normas” não como opiniões individuais, mas como regras implícitas que se formam quando estudantes tentam resolver tensões reais do sistema educacional, especialmente entre objetivos de aprender com autonomia/eficiência e limites das ferramentas e rotinas tradicionais. Ao colocar as contradições no centro, a análise sugere que a disputa sobre IA não é apenas “usar ou não usar”, mas sobre quais atividades e avaliações continuam fazendo sentido quando uma nova ferramenta altera drasticamente velocidade, acesso a explicações e capacidade de gerar texto e código.
SIM, MAS…: Por ser uma investigação qualitativa e situada em uma universidade técnica sueca, os resultados não devem ser lidos como medida de ganho de aprendizagem nem generalizados automaticamente para outros países, cursos ou perfis estudantis. O próprio estudo enfatiza que os relatos capturam expectativas e justificativas em um cenário de uso informal, não o efeito real da IA em desempenho. Além disso, as mudanças descritas dependem de condições como infraestrutura digital, cultura institucional, pressão por notas e desenho de tarefas, o que pode produzir padrões diferentes em redes públicas, em cursos com menos familiaridade tecnológica ou em contextos com regras mais estáveis.
O QUE VEM DEPOIS: Para gestores e coordenadores de cursos, o trabalho aponta duas frentes de próximos passos: (1) construir orientações claras e negociadas sobre usos aceitáveis, reduzindo a zona cinzenta que incentiva “contorno” das regras, e (2) revisar práticas de avaliação e atividades para distinguir apoio legítimo (como ideação, explicação e revisão) de delegação indevida do trabalho intelectual. Para a pesquisa, fica a agenda de testar, em diferentes contextos e com métodos mistos, em que condições a IA melhora aprendizagem de fato, como afeta participação em aulas e quais formatos de tarefa e feedback preservam pensamento crítico e autoria sem ignorar que a ferramenta já está integrada ao cotidiano estudantil.
