RESUMO: Uma comparação entre dois modelos de formação em inteligência artificial (IA) para futuros professores mostrou que o treinamento exclusivamente prático ampliou mais depressa a confiança relatada para usar ferramentas, enquanto a versão que incorporou ética, reflexão pedagógica e valores humanos promoveu ganho específico em educação centrada no ser humano. A evidência sugere que programas de desenvolvimento profissional precisam equilibrar fluência técnica e julgamento crítico para que a IA generativa seja integrada às escolas com responsabilidade.

O QUE HÁ DE NOVO: Pesquisadores realizaram, no Vietnã, um experimento com 57 estudantes de licenciatura, com idade média de 21 anos, divididos aleatoriamente em dois grupos. Vinte e sete participantes fizeram uma oficina de um dia que combinava uso de ferramentas de IA generativa com conteúdos de ética e pedagogia; outros 30 receberam apenas o treinamento sobre ferramentas. Os dois grupos responderam questionários antes e depois da intervenção, e o segundo teve acesso ao módulo de mentalidade após a coleta final, para não ficar sem esse conteúdo.

COMO FUNCIONA: A formação ampliada foi organizada em duas etapas: primeiro, os licenciandos discutiram vieses algorítmicos, respostas inventadas por modelos, discriminação, dependência excessiva e critérios pedagógicos para decidir quando usar IA. Em seguida, praticaram a elaboração de comandos e a criação de planos de aula, vídeos, infográficos, canções, rubricas e apresentações. A condição focada em ferramentas realizou somente a parte prática. A avaliação reuniu escalas de ansiedade, motivação e autoeficácia em competências de IA, conhecimento, pedagogia, avaliação, ética, educação centrada no ser humano e engajamento profissional,, além de reflexões escritas dos participantes.

PRINCIPAIS RESULTADOS: A ansiedade diante da IA caiu no conjunto da amostra, mas a diferença de redução entre os dois formatos não foi estatisticamente significativa. O grupo treinado apenas em ferramentas registrou melhora antes e depois em sua autoeficácia geral e em cinco dimensões práticas, entre elas conhecimento, pedagogia, avaliação e engajamento profissional. Já o grupo que também discutiu mentalidade, ética e pedagogia apresentou avanço significativo apenas na dimensão de educação centrada no ser humano, que mede a capacidade de ponderar benefícios e riscos da IA. A motivação para adotar a tecnologia foi o fator mais consistentemente associado a maior confiança em todas as dimensões avaliadas.

O PULO DO GATO: A pesquisa separa um elemento que normalmente aparece diluído em programas de formação: a contribuição da reflexão ética e pedagógica, em vez de tratar toda capacitação como um pacote único. Nas respostas abertas, os participantes do percurso ampliado mencionaram com mais frequência supervisão humana, limites dos sistemas e riscos de uso inadequado; os do percurso técnico destacaram sobretudo a novidade e a utilidade para produzir materiais. Para os autores, a confiança mais moderada do primeiro grupo pode representar uma percepção mais realista da complexidade de ensinar com IA, e não simplesmente uma falha da formação.

POR QUE ISSO IMPORTA PARA A EDUCAÇÃO: Para professores, saber gerar materiais ou redigir bons comandos pode economizar tempo de planejamento e ampliar alternativas didáticas, mas não resolve decisões sobre precisão, vieses, privacidade, autoria ou adequação das atividades aos estudantes. A pesquisa aponta que a formação centrada apenas no uso pode produzir segurança operacional sem assegurar que docentes revisem respostas imprecisas, reconheçam desigualdades nos dados ou mantenham a responsabilidade humana sobre avaliação e ensino. Para redes e cursos de licenciatura, a implicação é incluir análise crítica, desenho pedagógico e protocolos de revisão ao lado da prática com ferramentas, em sintonia com o marco de competências em IA para professores da Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (Unesco).

LIMITES E PRÓXIMOS PASSOS: Os resultados se baseiam em autoavaliações e reflexões escritas, foram coletados logo após uma oficina de um dia e vêm de uma única instituição vietnamita; portanto, não demonstram ainda mudança efetiva em sala de aula nem podem ser generalizados automaticamente. Diferenças de infraestrutura, apoio institucional e acesso digital, inclusive entre regiões urbanas e rurais, podem alterar ansiedade, motivação e apropriação da IA. Estudos futuros precisam acompanhar docentes durante estágios e prática profissional, avaliar planos de aula e observações de ensino com critérios externos e testar adaptações do modelo em outros contextos, especialmente em sistemas marcados por desigualdade de conectividade e recursos.

Fonte: Mindset matters: Fostering teachers’ responsible AI use through professional development