Ensinar para duvidar num mundo com IA parece exigir, talvez paradoxalmente, mais presença, mais debate direto entre alunos e professores, mais confronto de ide...

A inteligência artificial reduziu, em poucos anos, o esforço que um aluno precisa de fazer para escrever um texto, resolver um problema ou sintetizar um argumento. Talvez seja este o momento certo para perguntar se a universidade continua a ensinar aquilo que hoje mais importa, ou se ainda ensina para um mundo que já não existe.

Há quase um século, José Ortega y Gasset fez um diagnóstico que permanece atual. A universidade, dizia, concentrou-se na especialização científica e profissional e esqueceu a formação cultural. Assim, produziu profissionais competentes, mas sem o quadro de referência mais amplo que lhes permitisse compreender o mundo em que iriam atuar, como profissionais e como cidadãos, tornando-se mais vulneráveis à superficialidade da opinião pública do seu tempo.

A resposta de Ortega a este problema passava por devolver à cultura um lugar central na formação universitária, entendida como um sistema de ideias sobre o mundo, o ser humano e a época em que se vive, capaz de integrar saberes diversos. O método que propunha consistia em não impor conclusões ao aluno, mas guiá-lo para que as descobrisse por si, através da discussão e do confronto de ideias. Ensinar para duvidar.

É este método que a IA torna mais urgente e mais difícil de praticar. Um estudo recente da Anthropic mostra que, quando a IA produz um resultado bem escrito e aparentemente completo, os utilizadores tendem a questioná-lo menos, praticamente o oposto do que Ortega pedia. Entre alunos, o risco é ainda mais direto: quase metade das conversas com o Claude procura apenas uma resposta, sem diálogo nem revisão.

Ensinar para duvidar num mundo com IA parece exigir, talvez paradoxalmente, mais presença, mais debate direto entre alunos e professores, mais confronto de ideias ao vivo, mais tempo dedicado ao processo de aprendizagem. A IA pode ter aqui um papel importante, a completar uma pesquisa, a resumir textos, a testar um argumento, mas sempre como complemento da reflexão do aluno. A avaliação, que é parte desse processo, dificilmente se sustenta reduzida a um exame ou feita à distância, quando a IA permite produzir uma resposta sem se saber o que foi realmente aprendido.

A abertura da universidade ao seu ecossistema pode contribuir para este mesmo objetivo. Empresas que proponham problemas reais para os alunos trabalharem, onde a IA pode ajudar a mapear tensões, testar hipóteses ou comparar prós e contras de diferentes soluções, mas não a decidir qual delas escolher, estendem o confronto de ideias para lá da universidade. O mesmo fazem antigos alunos que assumam o papel de mentores, partilhando como se julga quando uma resposta parece certa mas não o é. As agências de acreditação, pelo seu lado, poderiam incentivar a experimentação pedagógica, validando experiências-piloto.

A pergunta hoje é: conseguirá a universidade, apoiada e ameaçada pela IA, continuar a formar pessoas capazes de duvidar?