As universidades devem avaliar a aprendizagem dos estudantes tanto com a ajuda da IA quanto sem ela, segundo um comentário publicado na Nature em 3 de novembro de 2026. O autor argumenta que o desempenho durante uma tarefa apoiada por IA não demonstra necessariamente o que o estudante aprendeu de forma independente.
O comentário responde ao argumento de Marc Schmitt de que as universidades devem ensinar os estudantes a questionar os modelos de IA e a avaliar a qualidade de suas respostas. Afirma que as avaliações também devem determinar o desempenho dos estudantes depois que a ferramenta de IA deixa de estar disponível.
O autor aponta para um ensaio randomizado que envolveu estudantes do ensino médio em matemática. O acesso irrestrito a um chatbot melhorou as notas durante a prática, mas, posteriormente, os estudantes tiveram um desempenho pior em uma prova feita sem a ferramenta. Avaliar apenas o trabalho realizado com ajuda da IA, alerta o comentário, poderia, portanto, fazer um tutor de IA parecer mais eficaz do que realmente é.
Fontes: Nature.