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IA já virou ferramenta de estudo no Brasil: 48% dos alunos usam chatbots toda semana, mostra Pisa 2025
A inteligência artificial deixou de ser uma novidade observada à distância pelas escolas brasileiras. Ela já está sobre a mesa, dentro do celular, no computador de casa e, cada vez mais, entre o estudante e aquilo que ele precisa aprender.
O Pisa 2025 oferece uma das fotografias mais abrangentes até agora dessa mudança. Segundo os dados divulgados pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, 48% dos estudantes brasileiros de 15 anos afirmaram utilizar chatbots de inteligência artificial para ajudá-los a aprender pelo menos uma vez por semana. Na média dos países da OCDE, são 46%.
A diferença parece pequena. O significado, não.
O dado mostra que ferramentas capazes de explicar conceitos, resumir textos, responder perguntas e produzir redações foram incorporadas muito rapidamente à rotina de estudo no Brasil, inclusive antes que boa parte das escolas tivesse tempo para estabelecer métodos claros de uso, avaliação e acompanhamento.
E o resultado mais importante do levantamento talvez não seja simplesmente descobrir que os alunos brasileiros usam IA. É perceber **como eles já estão usando — e como o sistema educacional terá de reagir a isso**.
A IA virou uma espécie de primeira parada para pesquisar
O detalhamento do Pisa ajuda a desmontar a ideia de que o estudante usa inteligência artificial apenas para mandar um chatbot “fazer o dever”.
No Brasil, 40% dos participantes afirmaram recorrer à IA para realizar uma pesquisa preliminar sobre um tema novo. Na média da OCDE, são 31%.
Outros 31% dos brasileiros disseram utilizar essas ferramentas para resumir textos que precisavam ler, praticamente o mesmo índice de 30% observado no conjunto da organização.
Na produção de textos escolares, a relação se inverte ligeiramente: 27% dos estudantes brasileiros relataram usar IA para elaborar textos de atividades escritas, enquanto a média da OCDE chegou a 29%. Apenas 11% dos brasileiros disseram nunca ou quase nunca utilizar chatbots em nenhuma das tarefas escolares analisadas pelo Pisa, contra 14% na média internacional.
Há uma distinção importante nesses números.
Os 48% não representam todos os alunos que já experimentaram inteligência artificial para estudar. O índice mede aqueles que afirmaram utilizar chatbots **pelo menos semanalmente** para ajudá-los a aprender.
Quando se observa a parcela que declara nunca ou quase nunca recorrer a essas ferramentas nas atividades pesquisadas, percebe-se que o contato com IA já alcança uma fatia muito maior dos estudantes.
Ou seja: discutir se a inteligência artificial “deveria entrar na escola” começa a parecer uma pergunta atrasada. Ela já entrou.
A discussão agora é outra: **o que fazer com ela?**
O paradoxo brasileiro: muita IA não significa maturidade digital
O mesmo Pisa que revela a rápida adoção dos chatbots também impede uma conclusão simplista.
Não existe evidência nesses dados de que utilizar mais IA esteja automaticamente melhorando a aprendizagem brasileira.
Os estudantes do país continuam apresentando desempenho abaixo da média da OCDE em ciências, leitura e matemática. Em ciências, área principal da edição de 2025, 48% dos brasileiros alcançaram pelo menos o nível básico de proficiência definido pelo Pisa, diante de 74% na média da OCDE.
Em matemática, somente 28% atingiram ao menos o nível 2, contra 65% na média da organização. A OCDE informa ainda que os resultados brasileiros permaneceram aproximadamente estáveis em relação a 2022 e próximos dos níveis observados desde 2015.
Isso não significa que a IA esteja causando baixo desempenho.
O Pisa não oferece base para estabelecer essa relação causal.
Significa algo mais incômodo: **a velocidade de adoção de uma tecnologia não pode ser confundida com a capacidade de utilizá-la para aprender**.
Um adolescente pode produzir uma excelente explicação de fotossíntese com auxílio de um chatbot sem necessariamente conseguir explicar o fenômeno sozinho depois.
Pode obter uma resolução impecável de uma equação sem compreender os passos matemáticos utilizados.
Pode transformar vinte páginas de leitura em cinco parágrafos de resumo e, ainda assim, não desenvolver a capacidade de interpretar o texto original.
Esse é precisamente o ponto em que o debate sobre IA na educação começa a ficar mais sofisticado.
Fazer a tarefa melhor não é necessariamente aprender mais
A própria OCDE já vinha alertando para essa diferença antes da divulgação do novo Pisa.
No *Digital Education Outlook 2026*, publicado em janeiro, a organização reuniu pesquisas sobre inteligência artificial generativa no ensino e chegou a uma conclusão que merece atenção: ferramentas de IA de uso geral podem melhorar o desempenho imediato do estudante em determinadas tarefas sem produzir necessariamente ganhos equivalentes de aprendizagem.
Em alguns estudos analisados pela organização, estudantes com acesso à IA produziram trabalhos melhores enquanto podiam utilizá-la, mas parte dessa vantagem desapareceu — e em determinadas situações se inverteu — quando tiveram de realizar avaliações sem a ferramenta.
A OCDE descreve o risco de transferir excessivamente o esforço cognitivo para os sistemas de IA: o aluno deixa de utilizar determinadas etapas de raciocínio porque o software passou a executá-las por ele. Em contraste, ferramentas e estratégias desenvolvidas com propósito pedagógico explícito apresentaram resultados mais promissores.
Essa diferença é fundamental.
Uma calculadora elimina a necessidade de realizar determinadas operações manualmente, mas seu uso pode ser introduzido depois que o aluno compreende os fundamentos da aritmética.
Uma inteligência artificial generativa vai muito além.
Ela pode escrever, sintetizar, argumentar, programar, comparar alternativas, corrigir erros, elaborar hipóteses e estruturar praticamente todo o caminho intelectual entre uma pergunta e uma resposta.
Quando utilizada corretamente, isso pode criar um tutor extraordinariamente poderoso.
Quando utilizada como substituta permanente desse caminho, pode entregar justamente aquilo que a escola deveria exigir que o estudante desenvolvesse.
O problema não é perguntar à IA — é parar de perguntar a si mesmo
Há usos educacionais de chatbots que fazem bastante sentido.
Um aluno pode pedir uma explicação diferente de um conceito que não compreendeu.
Pode solicitar exercícios adicionais.
Pode responder a perguntas criadas pelo sistema e pedir que a IA identifique onde seu raciocínio falhou.
Pode comparar duas interpretações de um texto.
Pode utilizar o chatbot como interlocutor para defender uma hipótese e depois procurar evidências que a sustentem ou a refutem.
Nessas situações, a IA participa do processo cognitivo sem necessariamente tomar seu lugar.
O cenário muda quando a sequência passa a ser: receber tarefa, copiar enunciado, solicitar resposta, entregar resultado.
Nesse caso, a tecnologia reduz a distância entre problema e solução, mas também pode eliminar justamente a parte em que ocorre boa parte da aprendizagem.
A distinção é sutil porque o produto final pode parecer excelente.
Uma redação gramaticalmente perfeita não demonstra, sozinha, que o estudante aprendeu a escrever.
Uma resposta correta não comprova que ele sabe por que está correta.
E um resumo impecável não demonstra que o texto original foi compreendido.
A proibição do celular resolveu apenas uma parte do problema
O Pisa 2025 registra outro fenômeno particularmente interessante no Brasil.
Em 2022, 37% dos estudantes brasileiros estavam em escolas nas quais o uso de celulares era proibido nas dependências. Em 2025, depois da adoção de restrições nacionais ao aparelho no ambiente escolar, esse índice chegou a 81%.
Na média da OCDE, o percentual passou de 34% para 49%.
Segundo o levantamento, estudantes de escolas que proíbem celulares têm, em média, probabilidade aproximadamente 13% menor de relatar distração digital. No Brasil, 25% dos estudantes afirmaram que colegas frequentemente se distraíam com dispositivos durante a maior parte ou todas as aulas de ciências, abaixo dos 28% da média da OCDE.
Controlar a distração faz sentido.
Mas a inteligência artificial transforma o problema.
O mesmo computador ou tablet que pode desviar a atenção também pode ser necessário para pesquisa, programação, produção de conteúdo, simulações científicas e acesso às próprias ferramentas de IA que os alunos encontrarão na universidade e no mercado de trabalho.
A política educacional, portanto, começa a atravessar uma segunda fase.
A primeira perguntou quando o estudante pode usar um dispositivo.
A próxima precisará responder **o que ele deve saber fazer quando o dispositivo estiver disponível**.
Letramento em IA será uma habilidade educacional básica
Em junho de 2026, OCDE e Comissão Europeia apresentaram um marco de letramento em inteligência artificial voltado aos ensinos fundamental e médio.
A proposta trata esse conhecimento não como capacidade de escrever bons comandos para um chatbot, mas como um conjunto mais amplo de competências: compreender como sistemas de IA funcionam, avaliar criticamente seus resultados e utilizá-los de maneira ética e criativa.
Essa definição muda bastante o papel da escola.
O estudante precisa compreender que um modelo de linguagem não funciona como um banco de respostas verificadas.
Ele produz texto calculando relações estatísticas e contextuais entre unidades de linguagem, condicionado por treinamento, instruções, informações disponíveis e arquitetura do sistema.
Uma resposta convincente pode estar errada.
Uma referência pode não existir.
Uma explicação pode omitir contexto.
Um resumo pode alterar a interpretação de uma fonte.
Um chatbot pode apresentar viés, simplificar controvérsias ou responder com confiança maior do que a qualidade das evidências justificaria.
Por isso, saber utilizar IA passa necessariamente por aprender a desconfiar dela.
E também por aprender a desconfiar das próprias perguntas.
Quem souber questionar poderá aprender mais; quem apenas copiar poderá aprender menos
A chegada da IA pode ampliar uma desigualdade educacional menos óbvia do que a simples divisão entre quem tem ou não acesso à internet.
Dois estudantes podem utilizar exatamente o mesmo chatbot e obter benefícios radicalmente diferentes.
Um possui repertório para perceber uma resposta inconsistente, buscar fontes, solicitar explicações alternativas, testar argumentos e identificar onde o modelo está improvisando.
O outro não possui conhecimento suficiente para distinguir uma excelente explicação de um erro elegantemente escrito.
Nesse cenário, conhecimento prévio não perde valor com a IA.
Ele pode se tornar ainda mais importante.
É justamente quem conhece determinada área que possui melhores condições para avaliar aquilo que a máquina produz.
Isso cria um desafio para qualquer política que trate inteligência artificial apenas como democratização automática do conhecimento.
A ferramenta pode democratizar o acesso a explicações.
Mas acesso a explicações e capacidade de julgá-las não são a mesma coisa.
Professores deixam de ser menos importantes? Os dados apontam na direção oposta
Há uma tentação recorrente no discurso tecnológico de imaginar que um chatbot capaz de explicar qualquer assunto reduzirá a importância dos professores.
A realidade educacional é muito menos conveniente para essa narrativa.
O professor não existe apenas para transmitir respostas.
Ele identifica dificuldades que o aluno não percebe, seleciona problemas adequados ao estágio de aprendizagem, observa comportamento, adapta métodos, avalia evolução e, sobretudo, consegue decidir quando uma facilidade tecnológica está ajudando ou sabotando o processo.
No próprio Pisa 2025, 82% dos estudantes brasileiros disseram que, na maioria das aulas de ciências, seus professores demonstravam interesse pela aprendizagem de cada aluno, acima dos 69% registrados na média da OCDE. Outros 78% afirmaram que o professor continuava ensinando até que os estudantes compreendessem o conteúdo.
A IA pode ampliar esse trabalho.
Substituí-lo é uma afirmação completamente diferente.
Privacidade também precisa entrar na sala de aula
Existe ainda uma dimensão menos visível da adoção espontânea dos chatbots.
Estudantes podem enviar redações, trabalhos, documentos, fotografias, informações pessoais e conteúdos de terceiros a sistemas operados por empresas privadas sem compreender completamente como esses dados são processados.
Quanto mais a IA se torna parte do ambiente educacional, mais escolas e governos precisam discutir critérios de idade, proteção de dados, transparência, segurança e escolha das ferramentas utilizadas.
O *Digital Education Outlook 2026* recomenda justamente que políticas para IA educacional estabeleçam expectativas claras sobre privacidade, segurança, testes de vieses, adequação etária, transparência e alinhamento com objetivos pedagógicos.
Não basta ensinar o estudante a obter uma resposta melhor.
Ele precisa compreender o que está entregando em troca.
Análise da equipe
O número mais importante do Pisa talvez não seja o fato de 48% dos estudantes brasileiros usarem chatbots semanalmente.
É a velocidade com que chegamos a esse número.
O ChatGPT foi lançado publicamente no fim de 2022. Poucos anos depois, sistemas desse tipo já fazem parte da rotina de aprendizagem de praticamente uma geração inteira de adolescentes.
A escola não possui o luxo de esperar que a tecnologia amadureça para decidir o que fazer.
Também não faz sentido tentar reconstruir artificialmente um mundo no qual ela não existe.
Proibir indiscriminadamente a IA pode ensinar os alunos apenas a utilizá-la escondidos.
Liberá-la sem método corre o risco oposto: transformar uma poderosa ferramenta intelectual em máquina de terceirização do raciocínio.
O caminho mais defensável está entre esses extremos.
Alunos precisam aprender primeiro a construir competências fundamentais e, progressivamente, utilizar inteligência artificial para ampliá-las. Professores precisam conseguir determinar quando o uso do chatbot acrescenta dificuldade produtiva, quando oferece suporte legítimo e quando simplesmente remove do estudante a tarefa intelectual que deveria realizar.
Isso exige formação docente, desenho de avaliações diferente, regras transparentes e alfabetização em IA.
Exige também aceitar que algumas atividades escolares terão de mudar.
Pedir uma redação genérica para ser produzida em casa, por exemplo, já não mede necessariamente a habilidade de escrita de quem a entrega.
Avaliações orais, versões sucessivas de um mesmo texto, defesa de raciocínio, análise de fontes, solução presencial de problemas e explicação do processo podem ganhar importância justamente porque tornam o aprendizado observável.
A inteligência artificial não elimina a necessidade de saber.
Ela torna mais difícil descobrir quem realmente sabe.
O próximo desafio da escola brasileira
O Pisa 2025 envolveu mais de 760 mil estudantes em 91 países e economias. No Brasil, 30.140 alunos de 1.053 escolas participaram da avaliação, representando aproximadamente 2,185 milhões de estudantes de 15 anos. A OCDE informou que os dados brasileiros atenderam aos padrões de qualidade estabelecidos pelo programa.
Essa fotografia registra um momento de transição.
A geração que está atualmente no ensino médio provavelmente será a primeira a chegar à vida adulta tendo convivido com sistemas de IA generativa durante boa parte de sua formação.
Para esses estudantes, utilizar uma máquina capaz de escrever, explicar e pesquisar poderá parecer tão cotidiano quanto utilizar um navegador de internet parece para quem cresceu depois dos anos 2000.
Por isso, a questão decisiva para os próximos anos não será quantos estudantes usam inteligência artificial.
Será descobrir quantos deles conseguem utilizá-la sem abrir mão da própria capacidade de pensar.
E essa diferença provavelmente será muito mais importante do que qualquer percentual de adoção.
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