Fabrício Mainenti
RedatorUm professor de matemática da Universidade da Califórnia, em Berkeley, parou de avaliar a precisão das tarefas dos alunos após observar um número crescente de estudantes utilizando inteligência artificial (IA) para obter notas altas. Em vez de verificar se uma solução está correta ou incorreta, ele agora atribui notas com base apenas na entrega do trabalho pelo aluno.
A decisão foi tomada pelo professor Richard Borcherds, ganhador da Medalha Fields — uma das honrarias mais prestigiosas da matemática. Ele argumenta que os métodos tradicionais de avaliação perderam o sentido, agora que a IA se tornou uma ferramenta amplamente acessível aos estudantes.
Embora reconheça que sua abordagem atual de avaliação está longe de ser ideal, o professor Borcherds ainda não encontrou uma alternativa adequada. Quando os alunos podem recorrer à IA para resolver problemas e obter, consistentemente, as notas máximas, a prática de contratar auxiliares para verificar a precisão de cada solução perde, na verdade, o seu propósito original.
A IA torna o futuro da profissão de matemático cada vez mais imprevisível
As preocupações do professor Borcherds vão além da questão das avaliações. Ele alerta que, se a IA continuar avançando no ritmo atual, em breve poderá não restar nenhuma tarefa que os matemáticos consigam realizar melhor do que a própria IA.
Essa observação surge após um anúncio da OpenAI sobre agentes de IA que parecem ter avançado em um dos desafios matemáticos mais antigos e ainda não resolvidos: o problema da existência e suavidade das soluções para as equações de Navier-Stokes.
O professor Borcherds admite que já não tem certeza se deve aconselhar os alunos a seguirem carreira na matemática. Há apenas cinco anos, ele via a área como uma das profissões menos suscetíveis a serem impactadas pela ascensão da IA. Hoje, nem mesmo ele consegue oferecer uma perspectiva definitiva sobre o futuro da disciplina.
“Não sei o que aconselhar. Cheguei a fazer essa mesma pergunta ao ChatGPT, e até ele respondeu que não sabia o que aconteceria”, relatou.
No entanto, Borcherds sugere que o sistema acadêmico possui uma inércia significativa. Mesmo com a evolução contínua da IA, ele não se surpreenderia se os métodos de ensino e avaliação nos departamentos de matemática permanecessem praticamente inalterados nos próximos anos.
Ele traça um paralelo com os periódicos impressos, que continuam sendo publicados, apesar de, em sua visão, terem perdido a relevância há duas décadas. O professor também aponta exemplos históricos em que novas tecnologias substituíram formas tradicionais de trabalho — como o tear mecânico substituindo a tecelagem manual, ou o automóvel deslocando gradualmente o cavalo.
Contudo, ele argumenta que a matemática enfrenta, atualmente, uma situação sem precedentes.
As universidades ainda não encontraram uma forma de lidar com a IA
A situação vivenciada por Borcherds reflete um desafio mais amplo enfrentado pelas universidades: como avaliar com precisão a competência dos estudantes quando a IA pode auxiliar na realização de tarefas.
Em Berkeley, espera-se que os docentes definam claramente as expectativas da disciplina — incluindo políticas sobre o uso de ferramentas de IA — em seus planos de ensino. No entanto, segundo Anne Marie Richard, vice-reitora assistente para a graduação e diretora de tecnologia acadêmica, as políticas específicas permanecem a critério de cada docente, variando conforme o nível da disciplina e a área de estudo.
A universidade também tem experimentado ferramentas projetadas para detectar conteúdo gerado por IA, como o Turnitin e o Rumi. Até o momento, contudo, essas ferramentas não se mostraram confiáveis o suficiente para uma implementação consistente em todo o campus.
Atualmente, Berkeley disponibiliza uma base de dados com exemplos de políticas de uso de IA para que os docentes possam consultá-las ao elaborar seus planos de ensino. Ainda assim, essas diretrizes não abordam a questão fundamental que Borcherds enfrenta: quando os estudantes podem utilizar a IA para gerar soluções corretas, como determinar até que ponto eles realmente compreendem a matemática?
Para o professor, a resposta atual resume-se, na prática, a avaliar apenas a conclusão de uma tarefa. Ele próprio reconhece que essa não é uma solução ideal — um reflexo de como a IA impõe ao ensino superior um desafio ao qual os métodos tradicionais de avaliação ainda não conseguiram se adaptar.
Texto traduzido e adaptado do portal Genk
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