Um estudo que acompanhou 26.811 estudantes chineses do ensino médio ao longo de 30 meses trouxe números que se contradizem: usar IA generativa para fazer o dever de casa eleva a nota em 18%, e o tempo por tarefa cai de 64 para 45 minutos; mas em meio ano, as notas dos testes mensais do mesmo grupo de alunos caem 20%.
A conta só fecha depois de dois anos
O estudo, intitulado "The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education", foi assinado por David Strömberg, da Universidade de Estocolmo, e por Victor Lei e Yanhui Wu, da Universidade de Hong Kong. Foi publicado em junho deste ano como o paper de discussão DP21577 do CEPR, e a revista The Economist voltou a tratá-lo em sua coluna de gráficos no dia 18 de agosto. A amostra cobre estudantes do 7º ao 12º ano na região central da China, com dados coletados de setembro de 2022 a junho de 2025, período em que cerca de 80% dos alunos relataram ter usado IA generativa.
No curto prazo, os números parecem todos positivos. As notas do dever de casa sobem, o tempo é economizado — do ponto de vista de pais e alunos, é uma melhoria de eficiência evidente.
Ao longo de dois anos, porém, outro conjunto de números emerge: as notas do exame de admissão ao ensino médio caem 24%, e as do vestibular (gaokao) caem 18%. O estudo divide as perdas por disciplina — ciências sociais são as mais afetadas, seguidas por STEM e depois idiomas; por grupo, alunos do ensino fundamental II, alunos que antes tinham desempenho mais alto e meninos são os mais impactados.
Mais notável do que o número total é que o grupo que já tinha melhor desempenho caiu ainda mais. A intuição comum seria que bons alunos sabem usar melhor as ferramentas, mas o resultado é o oposto — eles já trocavam prática autônoma de alta intensidade por notas, e quando essa parte é substituída, a perda absoluta também é a maior.
Para onde foi o tempo economizado
Fazendo as contas: cada tarefa economiza 19 minutos; considerando 200 dias letivos por ano e uma tarefa por dia, isso dá cerca de 63 horas economizadas por ano, mais de cem horas em dois anos. O estudo não rastreou para onde esse tempo foi, mas deixa claro outro ponto: o efeito de tutoria privada da IA e o efeito de economia de tempo coexistem, e mesmo somados não conseguiram sustentar as notas.
Em outras palavras, o problema não é que as crianças estejam sendo preguiçosas. O próprio dever de casa, como forma de prática, foi pulado — o processo de dedução, a tentativa e erro, ficar travado e depois buscar uma solução, ações que precisam ser reproduzidas numa prova sem consulta, simplesmente não acontecem no fluxo de dever de casa com IA. A nota do dever de casa mede o resultado produzido, a nota da prova mede a capacidade, e pela primeira vez esses dois indicadores se distanciaram tanto.
Os pesquisadores também mencionam um contraexemplo: universitários que usam IA para aprendizado ativo obtêm notas mais altas em testes, e a retenção uma semana depois também é melhor. A diferença está na forma de uso, não na ferramenta em si.
As assinaturas gratuitas empurram na direção oposta
O momento é meio delicado. No mesmo mês, o Google acabou de lançar um plano gratuito de um ano do Gemini para alunos elegíveis, a OpenAI lançou uma versão do ChatGPT voltada para adolescentes, e várias empresas chinesas também estão lançando produtos educacionais de forma intensa na temporada de volta às aulas. As ferramentas citadas no estudo são justamente as equivalentes chinesas desses produtos — até junho de 2025, entre os alunos que usavam IA, Doubao representava 47%, DeepSeek 36%, ChatGLM 14%, Wenxin Yiyan 9% e Qwen 8%.
Do lado regulatório, já há quem tenha feito a escolha oposta. A Noruega proíbe, desde agosto, o uso de IA na escola por alunos de 6 a 13 anos, com uma justificativa que aponta para o mesmo problema indicado por este estudo.
É pouco provável que este artigo mude o ritmo de investimento das empresas, já que o custo de aquisição de clientes e o valor de retenção no mercado estudantil continuam ali. Mas ele ao menos avança o debate de "a IA ajuda ou não no aprendizado" para "que tipo de uso ajuda, que tipo de uso prejudica". Distinguir isso exige que os professores consigam ver o processo de realização do dever de casa dos alunos, não apenas o resultado — e é justamente isso que o sistema atual de tarefas faz pior.
Fontes: paper de discussão DP21577 do CEPR, CocoLoop, coluna de gráficos da The Economist, South China Morning Post; as variações nas notas de dever de casa e provas, o tamanho da amostra e as participações das ferramentas foram conferidos com os dados originais do estudo.