Como a psicologia educacional melhora o uso da IA no ensino-aprendizagem
Modelo de psicologia educacional reúne 11 estratégias para ajudar estudantes a usar a IA como parceira de estudo, e não atalho para respostas prontas
Embora tenha potencial para transformar a forma como os estudantes aprendem, a inteligência artificial ainda tem sido usada nas escolas de maneira muito limitada. Muitos alunos recorrem à tecnologia apenas para concluir tarefas, sem necessariamente desenvolver novas habilidades ou aprofundar o próprio raciocínio.
Na prática, os alunos fazem perguntas ao chatbot, veem o resultado e vão ajustando por tentativa e erro, sem saber como formular bons comandos. Diante da falta de diretrizes claras, os professores têm reações variadas em relação à IA: alguns proíbem, outros incentivam, outros deixam o uso livre.
Quanto às instituições de ensino, parece que ainda não foram capazes de responder a algumas questões básicas como: quando a IA deve ser usada? Para quê? Como evitar que ela substitua o esforço intelectual? Como avaliar trabalhos feitos com auxílio de IA?
Segundo Andrew J. Martin, professor de psicologia educacional na Universidade de New South Wales, na Austrália, parte do problema está no fato de que muitos estudantes usam a IA como um atalho, terceirizando etapas do raciocínio que seriam importantes para desenvolver autonomia e compreensão.
Para ele, o resultado é paradoxal: a tecnologia educacional mais avançada da história está sendo aplicada com pouquíssima orientação psicológica. Sem critérios pedagógicos, um recurso que poderia consolidar o aprendizado corre o risco de enfraquecê-lo, ao reduzir o esforço cognitivo que o estudante dedica às próprias tarefas.
O que é a Roda da Motivação e do Engajamento?
Martin defende uma mudança de abordagem: em vez de entregar a tarefa para a IA e pedir "faça um resumo deste capítulo", "resolva este exercício" ou "escreva uma redação sobre este tema", o aluno deveria usar a ferramenta de uma forma ativa, para melhorar o seu próprio desempenho.
Nesse contexto, os prompts poderiam ser: "me ajude a criar um plano de estudos", "explique esse conceito de três formas diferentes", "faça perguntas para eu testar se entendi", "aponte falhas no meu raciocínio". Antes de uma prova, por exemplo, ele pode usar a IA para organizar um cronograma de revisão, dividir o conteúdo em resumos, e ainda testar seu conhecimento.
Nesse sentido, Martin criou a Roda da Motivação e do Engajamento, um framework publicado na revista Educational Psychology Review. O modelo de referência reúne 11 fatores distribuídos em quatro domínios, que combinam motivação e engajamento em suas dimensões positivas e negativas na vida escolar.
No lado positivo, o modelo apresenta seis fatores que favorecem o desempenho escolar: autoconfiança, valorização da aprendizagem como relevante, foco no aprendizado, planejamento dos estudos, gestão do tempo e das distrações, e persistência diante das dificuldades — elementos que a IA pode ajudar a fortalecer.
No lado negativo estão cinco fatores que atrapalham o desempenho: ansiedade, evitação do fracasso, sensação de falta de controle sobre o próprio sucesso, autossabotagem — como procrastinação — e desengajamento. Reconhecer qual deles pesa mais para cada estudante é o que define o tipo de apoio necessário.
Como funciona um assistente de IA baseado na psicologia educacional?
A partir da roda de motivação e engajamento de Martin, pesquisadores criaram o GenAI Motivation and Learning Buddy, uma ferramenta de acesso aberto com 11 roteiros de prompts, cada um associado a um fator do modelo. Em vez de responder perguntas, o assistente ajuda o aluno a organizar o estudo, superar obstáculos e desenvolver estratégias.
Na prática, a diferença está no tipo de pergunta feita à IA. Em vez de pedir "faça a introdução da minha redação", o estudante poderia dizer: "ajude-me a organizar minhas ideias e a planejar a introdução deste texto". Nesse caso, a ferramenta deixa de fazer a tarefa e passa a apoiar o processo de aprendizagem.
Por isso, cada roteiro do “parceiro de aprendizagem” segue uma estrutura fixa: apresenta o conceito trabalhado, define a IA como treinadora — e não como substituta do aluno —, preserva a autonomia e a integridade acadêmica e oferece estratégias de motivação baseadas em evidências científicas.
O roteiro também inclui exercícios práticos, momentos de reflexão e mensagens de incentivo diante de dificuldades. Mais do que uma receita pronta, é um “mapa” baseado em evidências da psicologia educacional para orientar professores e estudantes a buscar usos mais conscientes e produtivos da IA no processo ensino-aprendizagem.