O matemático Richard Borcherds, professor da Universidade da Califórnia em Berkeley, nos Estados Unidos, decidiu parar de corrigir os erros e acertos das tarefas de casa dos alunos por causa do uso crescente de inteligência artificial (IA). Agora, os estudantes recebem a pontuação prevista pela entrega do trabalho, sem que cada resposta seja avaliada pela precisão. A mudança foi adotada depois que o professor percebeu que ferramentas de IA estavam ajudando alunos a conseguir notas altas sem necessariamente demonstrar domínio do conteúdo.
Borcherds é vencedor da Medalha Fields de 1998, uma das principais honrarias internacionais da matemática. Em entrevista ao jornal universitário The Daily Californian, publicada em outubro, ele afirmou que a popularização da inteligência artificial tornou cada vez mais difícil distinguir o raciocínio desenvolvido pelo estudante das soluções produzidas automaticamente. Embora reconheça que o novo sistema está longe de ser ideal, o matemático considera que continuar corrigindo cada resposta pode deixar de cumprir o objetivo pedagógico da atividade.
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Por que o professor deixou de corrigir as tarefas?
A decisão de Richard Borcherds surgiu de uma preocupação com a maneira como os estudantes utilizam ferramentas de inteligência artificial para resolver exercícios de matemática.
Segundo o professor, muitos alunos passaram a apresentar respostas corretas com frequência, mas isso não significa necessariamente que tenham desenvolvido o raciocínio necessário para resolver os problemas.
Com a facilidade de enviar uma questão para um chatbot e receber uma solução detalhada, a nota obtida em uma tarefa feita fora da sala de aula deixou de ser, na avaliação dele, um indicador confiável de aprendizagem.
Borcherds também considera que exigir respostas corretas pode incentivar ainda mais o uso da tecnologia, prejudicando estudantes que tentam realizar os exercícios por conta própria.
Diante desse cenário, passou a atribuir pontos pela conclusão e entrega das atividades, sem avaliar individualmente se as soluções estão certas ou erradas.
A mudança se refere à correção das tarefas e não significa que os alunos tenham deixado de ser avaliados na disciplina.
Provas presenciais continuam sendo importantes
O novo método não representa o fim das avaliações tradicionais.
Borcherds continua utilizando outros instrumentos para verificar o conhecimento dos estudantes, incluindo provas presenciais realizadas sem acesso a aparelhos eletrônicos.
Nessas condições, os alunos precisam demonstrar que conseguem compreender os conceitos matemáticos e resolver problemas sem depender de respostas geradas automaticamente.
A diferença está na função atribuída às tarefas de casa.
Em vez de determinar a nota com base na precisão das soluções, os exercícios passam a servir principalmente como atividades de prática e participação.
A estratégia, entretanto, apresenta limitações reconhecidas pelo próprio professor.
Um estudante pode entregar uma tarefa sem compreender o conteúdo, enquanto outro pode dedicar mais tempo ao exercício e receber a mesma pontuação.
Por isso, Borcherds não considera o sistema uma solução definitiva para os desafios criados pela inteligência artificial.
Quem é Richard Borcherds?
Richard Borcherds é um matemático britânico que atua como professor na Universidade da Califórnia em Berkeley, uma das instituições de ensino superior mais conhecidas dos Estados Unidos.
Em 1998, recebeu a Medalha Fields por contribuições importantes à matemática, especialmente em áreas relacionadas à álgebra e à teoria dos números.
A premiação é concedida pela União Matemática Internacional e reconhece realizações de destaque de pesquisadores da área.
Por sua relevância, a Medalha Fields costuma ser comparada ao Prêmio Nobel, embora as duas honrarias tenham regras e objetivos diferentes.
A trajetória de Borcherds na pesquisa matemática ajuda a explicar a repercussão de suas declarações.
A preocupação com a inteligência artificial não parte apenas de um professor que enfrenta dificuldades na correção de tarefas, mas de um pesquisador reconhecido internacionalmente que também acompanha os possíveis impactos da tecnologia na própria profissão.
Professor também demonstra preocupação com o futuro da matemática
As inquietações de Borcherds vão além da utilização de chatbots por estudantes universitários.
O matemático afirma que os avanços recentes da inteligência artificial tornaram mais difícil prever como será o trabalho dos pesquisadores nos próximos anos.
Segundo ele, há pouco tempo a matemática parecia estar entre as profissões menos vulneráveis à automação, principalmente por exigir raciocínio abstrato e capacidade de desenvolver novas demonstrações.
Agora, o avanço de sistemas capazes de auxiliar na resolução de problemas complexos levou o professor a reconsiderar essa avaliação.
A preocupação ganhou força diante de anúncios recentes sobre o uso de agentes de inteligência artificial em desafios matemáticos de alta complexidade.
Entretanto, avanços anunciados por empresas de tecnologia precisam ser avaliados e confirmados pela comunidade científica antes de serem tratados como soluções definitivas.
Borcherds também reconheceu que não sabe qual orientação oferecer aos jovens que pretendem seguir carreira na matemática.
A incerteza está relacionada à velocidade das mudanças tecnológicas e à dificuldade de prever quais atividades continuarão dependendo principalmente do trabalho humano.
Universidade ainda discute regras para o uso de IA
A Universidade da Califórnia em Berkeley enfrenta um desafio semelhante ao de outras instituições de ensino superior: estabelecer critérios para o uso de ferramentas de inteligência artificial nas atividades acadêmicas.
Segundo informações divulgadas pelo jornal universitário The Daily Californian, os professores são orientados a informar nos planos de ensino quais práticas envolvendo IA são permitidas em suas disciplinas.
As regras podem variar de acordo com o curso, o nível de formação e os objetivos de cada atividade.
A universidade também avaliou ferramentas capazes de identificar conteúdos possivelmente produzidos por inteligência artificial.
Entre os sistemas considerados estão plataformas como Turnitin e Rumi.
No entanto, a instituição não encontrou confiabilidade suficiente para adotar uma ferramenta única de detecção em todo o campus.
Isso ocorre porque sistemas de identificação de textos gerados por IA podem produzir resultados incorretos, inclusive apontando como artificiais trabalhos escritos por pessoas.
A dificuldade de comprovar o uso indevido da tecnologia torna mais complexa a aplicação de punições e reforça a necessidade de regras claras.
Uso da inteligência artificial também cresce entre estudantes brasileiros
O debate sobre inteligência artificial na educação não está restrito às universidades americanas.
No Brasil, ferramentas capazes de responder perguntas, produzir textos e resolver exercícios também passaram a fazer parte da rotina de estudantes.
Uma reportagem publicada pelo NC News em setembro mostrou dados do Pisa 2025 segundo os quais 48% dos estudantes brasileiros de 15 anos utilizavam chatbots de inteligência artificial pelo menos uma vez por semana para aprender.
O percentual ficou acima da média de 46% registrada entre os países da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE).
O levantamento também mostrou que os jovens brasileiros utilizam essas ferramentas para pesquisar assuntos novos, resumir conteúdos e produzir trabalhos escolares.
Essas atividades não representam necessariamente uso indevido da tecnologia.
A IA pode auxiliar na explicação de conceitos e na organização dos estudos, desde que não substitua o desenvolvimento das habilidades que a atividade pretende avaliar.
O problema aparece quando o estudante utiliza respostas prontas sem compreender como foram produzidas.
Nesses casos, uma tarefa aparentemente correta pode esconder dificuldades que só se tornam evidentes em provas ou situações nas quais o aluno precisa resolver problemas sozinho.
Como a inteligência artificial pode mudar as avaliações?
O caso de Borcherds evidencia uma questão que vem ganhando espaço nas instituições de ensino: como verificar a aprendizagem quando os estudantes têm acesso a ferramentas capazes de produzir respostas completas em poucos segundos?
Uma das possibilidades é ampliar o uso de avaliações presenciais, nas quais os alunos precisam demonstrar o raciocínio utilizado para chegar às soluções.
Outra alternativa é valorizar etapas intermediárias das atividades, incluindo explicações orais, discussões em sala e apresentação dos procedimentos adotados.
Também é possível desenvolver exercícios nos quais a inteligência artificial seja utilizada de forma autorizada, exigindo que os estudantes analisem criticamente as respostas, identifiquem erros e justifiquem suas conclusões.
Essas estratégias, porém, não eliminam os desafios.
As instituições precisam considerar diferenças de acesso à tecnologia, formação dos professores e os objetivos de aprendizagem de cada disciplina.
Também não existe evidência de que uma única mudança no sistema de notas resolva todos os problemas relacionados ao uso de IA.
O que muda a partir da decisão do professor?
Por enquanto, a mudança anunciada por Richard Borcherds diz respeito à maneira como ele avalia as tarefas de seus alunos. Não se trata de uma determinação para todos os cursos da Universidade da Califórnia em Berkeley.
A instituição mantém a orientação para que cada professor estabeleça regras claras sobre o uso da inteligência artificial.
O episódio, entretanto, reforça um debate que tende a continuar nas escolas e universidades: a necessidade de avaliar não apenas a resposta apresentada, mas também a compreensão e o raciocínio desenvolvidos pelo estudante.
Para Borcherds, a entrega das tarefas passou a ser o critério utilizado enquanto ele não encontra um método que considere mais adequado.
A experiência mostra como o avanço da IA está levando professores a reconsiderar práticas tradicionais de avaliação, sem que exista, até o momento, uma solução única para todas as disciplinas.
