A inteligência artificial generativa já faz parte das práticas de estudo e pesquisa. Portanto, fingir que os estudantes não a utilizam não produz integridade acadêmica; produz apenas usos clandestinos, sem critérios e sem orientação. E, principalmente perde-se oportunidades de diálogo e aprendizagem reais sobre a questão.

Na direção oposta, normalizar qualquer uso sob o argumento de que “a IA é apenas uma ferramenta” também não resolve o problema. Será que quando uma ferramenta auxilia uma atividade, está abafando uma competência que aquela atividade justamente deveria desenvolver?

Dois documentos recentes oferecem referências importantes para essa discussão: os princípios da American Historical Association (AHA) para o ensino de História e a tabela da Society for Science, responsável pela Regeneron ISEF, sobre o uso de IA generativa em projetos científicos.

A IA produz respostas, não evidências

A AHA estabelece uma distinção fundamental: a inteligência artificial produz textos, imagens, áudios e vídeos, mas não produz verdades. Seus resultados são construídos pela identificação de padrões e podem conter erros, vieses, referências inexistentes e uma falsa aparência de certeza.

Isso é especialmente perigoso na pesquisa. Um texto bem escrito pode esconder uma afirmação sem evidência. Uma referência apresentada em formato acadêmico pode simplesmente não existir. Uma imagem historicamente convincente pode representar uma cena que nunca aconteceu.

Por isso, a IA não deve ser tratada como fonte. Ela pode:

• Ajudar a localizar possibilidades;
• Organizar perguntas;
• Apresentar caminhos iniciais.

Logo, cada informação precisa retornar às fontes originais, aos dados e à literatura científica.

A diferença entre apoiar e substituir

A tabela da Regeneron ISEF (baseada no texto da AHA) torna essa fronteira mais concreta.

Fonte: SOCIETY FOR SCIENCE. Use of Generative AI to Support a Research Project.

A IA pode ser utilizada para:

• Ajudar a desenvolver ideias;
• Aperfeiçoar gramática e sintaxe;
• Sugerir testes estatísticos;
• Auxiliar na produção inicial de código.

Entretanto, o estudante deve manter um registro dos prompts, declarar os trechos gerados e assumir pessoalmente a interpretação dos resultados.

Por outro lado, não é aceitável utilizar IA para escrever:

• Plano de pesquisa;
• Resumo;
• Partes do artigo;
• Conclusões;
• Trabalhos futuros;
• Mais argumentos ao texto;
• Resultados como produção própria.

O critério vai além da ferramenta utilizada, mas estabelece a função em que a IA foi aplicada, por exemplo, se IA:

• Melhora a expressão de uma ideia construída pelo pesquisador, temos uma forma de assistência;
• Formula a hipótese, interpreta os dados e escreve a conclusão, ela ocupou o lugar intelectual do estudante.

Leia também:

• A próxima desigualdade educacional será a desigualdade de perguntas
• Lei nº 15.436/2026: uma nova visão para estudantes com Altas Habilidades e Superdotação
• Quando o futuro ficou pequeno

Registrar o uso faz parte do método

Uma contribuição importante da orientação da ISEF é exigir que os prompts sejam mantidos no diário de bordo. Isso desloca a transparência de uma declaração genérica — “utilizei inteligência artificial” — para um registro verificável:

• Qual ferramenta foi utilizada;
• Em qual etapa;
• Quais perguntas foram feitas;
• Quais respostas foram aproveitadas;
• O que foi conferido, corrigido ou rejeitado;
• Quem tomou a decisão final.

Esse registro permite avaliar o processo, e não apenas o produto entregue. Em uma pesquisa científica, não basta apresentar uma resposta correta; é necessário demonstrar como ela foi construída.

As regras dependem do contexto

Os dois documentos não são idênticos. A AHA admite, sob verificação, o uso da IA para gerar uma bibliografia inicial. A ISEF proíbe essa prática em projetos estudantis. A diferença é reveladora: não existe uma autorização universal para usar IA. As regras precisam considerar a área, a idade dos pesquisadores, os objetivos formativos e aquilo que está sendo avaliado.

Em uma feira científica, o processo de aprendizagem e a independência intelectual do estudante são partes do próprio objeto de avaliação. Por isso, seus limites precisam ser mais rigorosos.

O estudante precisa continuar sendo o pesquisador

A pergunta decisiva não é “houve uso de IA?”, mas: o estudante ainda consegue explicar e defender cada decisão do trabalho?

Ele deve compreender o problema, ler as fontes, justificar o método, interpretar os dados, reconhecer limitações e sustentar as conclusões. A inteligência artificial pode ampliar sua capacidade de trabalhar, mas não pode substituir o percurso pelo qual ele se torna capaz de pensar cientificamente.

Proibir tudo não ensina a utilizar. Liberar tudo não ensina a pesquisar. Entre esses extremos, existe uma tarefa propriamente educacional: estabelecer limites claros, exigir transparência e garantir que a inteligência artificial permaneça como apoio — enquanto a autoria, o julgamento, a responsabilidade continuam e sempre serão humanos.

Sobre o autor:

*Este texto não reflete, necessariamente, a opinião da Bett Brasil.

Compartilhe nas redes sociais:

AMERICAN HISTORICAL ASSOCIATION. Guiding Principles for Artificial Intelligence in History Education. 2025.

SOCIETY FOR SCIENCE. Use of Generative AI to Support a Research Project. Regeneron ISEF, 2026.