Estudo revela impacto da IA na melhoria de textos após o primeiro rascunho
A introdução de chatbots de inteligência artificial no processo de escrita continua a gerar debate entre investigadores. Um conjunto de estudos recentes aponta vantagens claras quando a assistência digital surge apenas depois de o autor concluir o primeiro rascunho.
Experiência em liceus alemães
Jennifer Meyer, professora-assistente na Universidade de Viena, analisou 450 alunos do ensino secundário na Alemanha. Após redigirem um ensaio em inglês, 200 estudantes receberam comentários gerados por IA; os restantes 250 apenas foram instruídos a rever o texto por conta própria. As versões revistas com apoio automatizado apresentaram qualidade superior e os participantes declararam maior motivação para reescrever.
Contudo, o efeito foi limitado. Quando confrontados com um novo tema, os mesmos estudantes não mostraram desempenho melhor do que o grupo sem ajuda prévia da IA, sugerindo que uma única ronda de feedback não basta para consolidar competências.
Resultados neurológicos no MIT
Outro estudo, conduzido pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts, mediu a atividade cerebral de universitários durante a redação. Os voluntários que escreveram sem ferramentas online registaram ligações neuronais mais fortes do que aqueles que recorreram imediatamente a ChatGPT ou pesquisas Google. Porém, quando a IA foi utilizada apenas para rever um texto já concluído, a atividade cerebral aumentou, reforçando a tese de Meyer.
Imagem: ww2.kqed.org
Recomendações e cautelas
A investigadora defende que o chatbot seja introduzido na fase de revisão, oferecendo críticas objectivas sobre estrutura, vocabulário ou extensão de frases. Para evitar falsas percepções de qualidade, Meyer instruiu o modelo a omitir elogios genéricos e focar-se em sugestões concretas, prática que incentivou os alunos a realizar alterações substanciais.
Apesar dos benefícios, Meyer avisa que a aplicação prematura da IA em escritores inexperientes pode comprometer o desenvolvimento de bases fundamentais. A frequência ideal de sessões de feedback ainda carece de validação, tal como a disposição dos estudantes em manter interacções prolongadas com bots quando a novidade desaparecer.
