Inteligência Artificial no ensino superior: o caso de Métodos Quantitativos I

A discussão sobre a Inteligência Artificial no ensino superior tem sido marcada por extremos, desde a proibição apressada ao entusiasmo pouco refletido. Entre ambos, há uma questão essencial que continua pouco debatida — a pedagogia. 

A crescente utilização da Inteligência Artificial (IA) no ensino superior tem gerado um debate polarizado, marcado por posições que oscilam entre a aceitação pouco refletida, a integração crítica e orientada, e a rejeição absoluta. 

Tal como aconteceu com a emergência da Internet, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma tecnologia disruptiva que expõe fragilidades estruturais do sistema educativo, mais do que criar problemas inteiramente novos. O verdadeiro desafio não reside na tecnologia em si, mas na forma como o ensino continua a ser concebido, praticado e avaliado. 

Enquanto docente e investigadora na área dos Sistemas de Informação e do Conhecimento, considero que negar ou proibir a IA não constitui uma resposta pedagógica adequada. Pelo contrário, é fundamental compreender como esta tecnologia está a ser utilizada pelos estudantes e de que modo pode ser integrada de forma crítica e orientada no processo de aprendizagem. Foi com esse objetivo que desenvolvi um estudo exploratório na unidade curricular de Métodos Quantitativos I (MQI), procurando articular dados empíricos com uma reflexão didática sustentada. 

O estudo baseou-se na aplicação de um questionário a estudantes dos cursos de Licenciaturas em Gestão do Imobiliário (LGI) e Gestão da Edificação e Obras (LGEO), tendo sido recolhidas 24 respostas num universo de 89 estudantes. A amostra é de auto-seleção (responde quem quer) e o estudo assume um carácter exploratório, não inferencial, isto é, sem pretensão de generalização dos resultados. O seu valor reside na identificação de tendências e perceções relevantes para informar a prática pedagógica. 

Os resultados mostram que a utilização da IA no estudo de MQI é moderada e contextualizada. A maioria dos estudantes refere utilizá-la “algumas vezes”, sobretudo como apoio à resolução de exercícios e à compreensão de conceitos. Não se observa um uso indiscriminado nem sistemático, contrariando a ideia de dependência generalizada. Importa ainda salientar que uma parte significativa dos estudantes distingue claramente entre compreender os conteúdos e obter respostas prontas, valorizando a primeira dimensão.

Outro aspeto relevante prende-se com a consciência crítica demonstrada pelos estudantes. A maioria reconhece que a IA pode induzir em erro, seja por respostas incorretas, seja por explicações confusas, o que revela uma utilização cautelosa e reflexiva da tecnologia. Paralelamente, os estudantes sublinham a importância da orientação docente no uso ético e pedagógico da IA, reforçando o papel do professor enquanto mediador do conhecimento.

Estes resultados apontam para uma questão central: a IA surge frequentemente como resposta a limitações do modelo pedagógico dominante. Em MQI, muitos estudantes apresentam dificuldades de base em matemática e necessitam de mais tempo e de diferentes percursos explicativos para compreender conceitos e interpretar resultados. Num contexto ainda muito marcado pelo ensino transmissivo e pela avaliação centrada no produto final, a IA funciona como um apoio compensatório, oferecendo explicações adicionais e promovendo alguma autonomia no estudo.

Do ponto de vista da Didática da Matemática, estes dados reforçam a necessidade de recentrar o ensino na construção de significado, na interpretação e na aplicação contextualizada do conhecimento. A matemática aplicada ao imobiliário só ganha sentido quando associada a dados reais, problemas concretos e decisões informadas. Metodologias baseadas em projetos, trabalho de campo e análise de dados em contexto, permitem integrar a IA como ferramenta de apoio à reflexão, e não como substituto do raciocínio.

A unidade curricular de MQI desempenha um papel estruturante nas licenciaturas de LGI e LGEO, ao fornecer fundamentos essenciais ao suporte do conhecimento, da análise e da tomada de decisão informada no contexto profissional. Num setor como o imobiliário, cada vez mais orientado por dados, modelos de análise e ferramentas digitais, a literacia quantitativa constitui um elemento central para a utilização crítica e  responsável de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial. A integração de MQI nestes ciclos de estudos permite que os estudantes compreendam os princípios subjacentes aos dados, aos indicadores e aos modelos que alimentam sistemas de apoio à decisão, evitando a utilização não fundamentada de resultados gerados automaticamente.

Desta forma, MQI contribui para a formação de profissionais capazes de articular métodos quantitativos e ferramentas de IA de forma consciente, fundamentada e contextualizada, promovendo percursos formativos mais completos e eficazes. Esta articulação reforça a valorização do percurso académico dos estudantes, ao capacitá-los para decisões mais informadas, responsáveis e credíveis no exercício da atividade profissional no setor imobiliário.

A integração da IA no ensino superior deve, assim, ser assumida de forma explícita, crítica e orientada. Isso implica definir de forma explícita e conjunta, as regras, expectativas e responsabilidades mútuas entre professor, alunos e o conhecimento, alinhar metodologias e avaliação com os objetivos de aprendizagem e promover a transparência no uso da tecnologia. A proibição generalizada não resolve os problemas existentes e ignora a maturidade crítica demonstrada por muitos estudantes.

Em conclusão, a Inteligência Artificial pode constituir um apoio relevante ao estudo em MQI, desde que integrada num modelo pedagógico coerente, centrado na compreensão e na prática contextualizada. O verdadeiro desafio não é tecnológico, mas pedagógico e institucional. A IA não resolve, por si só, os problemas do ensino superior, mas obriga-nos a enfrentá-los. Cabe-nos decidir se a utilizamos como instrumento de superficialidade ou como catalisador de uma transformação educativa mais profunda e intelectualmente exigente. 

Nota: A autora recorreu pontualmente à ferramenta de Inteligência Artificial, ChatGPT, para apoio à revisão e melhoria da clareza textual, mantendo total responsabilidade pelo conteúdo do artigo

Teresa Florentino 

PhD Gestão da Informação e Conhecimento 

Escola Superior de Actividades Imobiliárias - ESAI

*Texto escrito com novo Acordo Ortográfico