Um levantamento com mais de 1.100 estudantes nos EUA indica que a IA já virou prática majoritária no ensino superior, com 90% relatando uso em atividades acadêmicas e aumento recente de adoção. O dado, reforçado por pesquisas internacionais e de instituições de elite, desloca o debate de “proibir ou permitir” para a necessidade de fluência em IA, com mudanças curriculares, formação docente, governança e medidas de equidade para garantir acesso e uso responsável.

O QUE HÁ DE NOVO: O AI in Education Trends Report 2025, conduzido pela Copyleaks a partir de uma pesquisa com mais de 1.100 estudantes nos Estados Unidos (community colleges, universidades de quatro anos e pós-graduação), encontrou que 90% já usaram IA para fins acadêmicos e que quase três em cada quatro aumentaram esse uso no último ano. Um aspecto relevante do perfil da amostra é a presença expressiva de adultos: 43,9% dos respondentes tinham entre 45 e 60 anos, sugerindo que a adoção não está restrita a estudantes mais jovens e se estende a trajetórias de requalificação e aprendizagem ao longo da vida.

COMO FUNCIONA: O uso descrito pelos estudantes se concentra em tarefas típicas de estudo e produção acadêmica: geração de ideias, criação de estruturas e roteiros, rascunhos iniciais e esclarecimento de conceitos complexos, com motivações ligadas a economizar tempo, melhorar a qualidade do trabalho e compreender melhor os conteúdos. Em paralelo, outras pesquisas citadas no mesmo conjunto de evidências apontam para uma normalização do uso: um estudo do Digital Education Council, com estudantes de 16 países, reportou 86% de adoção e mais da metade usando semanalmente; e um levantamento com graduandos de Harvard indicou que quase nove em cada dez já recorreram a IA em algum momento do curso.

POR QUE ISSO IMPORTA PARA A EDUCAÇÃO: Para o ensino superior, o principal efeito imediato é a defasagem entre o que as atividades acadêmicas pressupõem e como os estudantes de fato estudam e produzem. Quando tarefas e critérios são desenhados como se “IA não existisse”, cresce o risco de avaliações pouco válidas (medindo acesso a ferramentas, e não aprendizagem) e de uso desassistido, estudantes avançando por tentativa e erro, sem orientação sobre limites, integridade acadêmica, vieses, privacidade ou qualidade das respostas. Ao mesmo tempo, há uma oportunidade concreta: se a IA já é parte do cotidiano, incorporá-la de forma explícita pode deslocar o foco para competências de mais alto nível (argumentação, verificação, autoria, reflexão e julgamento).

O impacto também é institucional e estratégico. Uma pesquisa da SHRM citada no material aponta que 83% dos profissionais consideram a IA fundamental para a preparação para o mercado de trabalho; somado à referência a um “skills gap” anual de US$ 1,1 trilhão, o recado é que universidades podem sofrer desalinhamento com expectativas de empregadores e com a demanda por requalificação. Nesse cenário, “fluência em IA” passa a ser tratada como uma nova alfabetização: não apenas saber usar ferramentas, mas usá-las de modo crítico, responsável e eficaz, em qualquer área de formação.

INSIGHT CENTRAL: O salto conceitual proposto é que a resposta universitária não deve ser centrada em policiamento do uso, e sim em desenho educacional e governança. A ideia é criar “pontos de entrada” comuns, como seminários de primeiro ano ou disciplinas curtas abertas a todos os cursos, que combinem fundamentos técnicos com implicações éticas e sociais, e depois permitir que cada área defina o que significa fluência em seu contexto (por exemplo, usos criativos em artes, ou avaliação responsável de modelos em engenharia). Em vez de tratar a IA como atalho, a instituição passaria a enquadrá-la como objeto de letramento e prática supervisionada.

EXEMPLOS NA PRÁTICA EDUCACIONAL: O texto cita caminhos já em implementação. A University of Texas at Austin é mencionada por oferecer um curso transversal, “The Essentials of AI for Life and Society”, voltado a preparar inclusive estudantes não técnicos para discutir potencial e riscos. Na frente de formação docente, a Ohio State University aparece com uma iniciativa de AI Fluency que estabelece a meta de que todos os graduandos se formem “AI-fluent” até 2029, apoiada por investimento em desenvolvimento de professores para desenhar tarefas que assumem a presença de IA e valorizam pensamento de ordem superior.

SIM, MAS…: A adoção acelerada também expõe riscos de implementação: sem políticas claras e coordenação, estudantes recebem orientações contraditórias, enquanto docentes improvisam critérios e regras disciplina a disciplina. Outro ponto é a desigualdade: se a IA se tornar habilidade básica, o acesso desigual a ferramentas pagas, infraestrutura e orientação pode ampliar disparidades entre estudantes. O próprio material sugere medidas como licenças institucionais, laboratórios de IA no campus e módulos de apoio em centros de sucesso estudantil para que “fluência” não vire privilégio.

O QUE VEM DEPOIS: A agenda proposta se organiza em quatro frentes: currículo (componentes comuns de letramento), capacitação docente (para redesenhar avaliações e práticas), governança (estruturas interfuncionais entre área acadêmica, TI, serviços ao estudante e pesquisa institucional) e equidade (garantir acesso e suporte). Iniciativas como o RAISE, do MIT, são citadas como exemplo de articulação interna para orientar diretrizes, enquanto o MIT Open Learning anuncia para o início de 2026 o “Universal AI”, uma experiência online que pretende ensinar fluência em IA usando a própria IA para personalizar a aprendizagem.

Fonte: 90% Of College Students Use AI: Higher Ed Needs AI Fluency Support Now