De Alunos a Engenheiros de Prompt: Caracterizando o Comportamento Estudantil na Era da IA Generativa

Pesquisa com mais de 12 mil alunos revela que estudantes estão aprendendo a interagir com IA generativa como “engenheiros de prompts” — e que padrões de uso podem antecipar dificuldades acadêmicas e engajamento reduzido.

🔍 Objetivo do estudo Publicado no arXiv em junho de 2025, o estudo investigou como estudantes universitários usam IA generativa em ambientes educacionais reais. A pesquisa analisou 12.408 usuários que utilizaram o assistente virtual AIx, integrado ao sistema da universidade. A proposta foi identificar padrões de uso, frequência, tipos de perguntas feitas e correlação com desempenho acadêmico.

📊 Três perfis principais de uso entre os estudantes Os dados mostraram três grupos distintos:

• Usuários estratégicos: usavam a IA de forma pontual e objetiva, geralmente antes de prazos importantes.
• Usuários exploradores: faziam múltiplos testes com diferentes formas de pedir ajuda, ajustando os prompts como “engenheiros de comando”.
• Usuários dependentes: utilizavam a IA com frequência elevada, geralmente com perguntas básicas e repetitivas.

Os dois primeiros grupos apresentaram melhores notas e maior engajamento. Já os dependentes da IA apresentaram pior desempenho acadêmico, demonstrando que o uso excessivo e pouco crítico da tecnologia pode ser prejudicial ao aprendizado.

🧠 IA como espelho do comportamento estudantil Os pesquisadores observaram que os padrões de uso da IA podem prever dificuldades acadêmicas antes mesmo das provas. Alunos com notas mais baixas tendem a usar a IA para tarefas simples e sem aprofundamento. A pesquisa sugere que o uso da IA deve ser monitorado pedagogicamente, e não apenas liberado ou vetado, pois oferece sinais importantes sobre o comportamento de aprendizagem dos estudantes.

📈 Oportunidades e limites da IA como ferramenta educacional Quando usada com intenção pedagógica clara, a IA se mostra útil como parceira na aprendizagem — estimulando a formulação de hipóteses, revisão de conteúdos e melhoria na escrita. Porém, a ausência de orientação sobre como usar os prompts transforma a IA em uma muleta. O estudo propõe que instituições de ensino superior ensinem práticas de engenharia de prompts, ao mesmo tempo em que desenvolvam formas de acompanhamento ético e pedagógico do uso da IA.

🚀 O que acompanhar Nos próximos meses, vale observar como universidades brasileiras irão reagir à tendência do uso da IA como tutor pessoal. Iniciativas que ensinem prompt engineering, combinem IA com feedback docente e promovam a metacognição podem se destacar. Também será importante acompanhar o desenvolvimento de ferramentas de monitoramento ético do uso da IA, com respeito à privacidade dos estudantes.

🔍 Conclusão Estudantes estão deixando de ser apenas usuários e passando a atuar como engenheiros de prompts. Essa mudança demanda novas competências educacionais e um olhar mais atento das instituições sobre como orientar, acompanhar e avaliar o uso da IA no processo formativo.