Estudo Revela Principais Motivações Para a Adoção de IA Entre Estudantes Universitários

Um estudo recente publicado na BMC Psychology lança luz sobre os principais fatores que influenciam a adoção de tecnologias de IA por estudantes universitários.

A pesquisa identifica três principais impulsionadores da adoção da IA: utilidade percebida, influência social e a confiança dos estudantes em sua capacidade de aprender e usar a IA. O estudo entrevistou 482 estudantes de universidades públicas e privadas, analisando como diferentes fatores moldaram a sua vontade de usar ferramentas de IA.

A utilidade percebida emergiu como um motivador significativo, já que os alunos eram mais propensos a adotar a IA quando acreditavam que ela poderia melhorar seu desempenho acadêmico. Muitos viram benefícios práticos, como completar tarefas de maneira mais eficiente ou entender melhor tópicos complexos.

A influência social também desempenhou um papel crucial. Os alunos eram mais propensos a experimentar ferramentas de IA quando incentivados por seus colegas, colegas de classe ou educadores, indicando que recomendações de fontes confiáveis tiveram grande impacto em suas decisões.

A confiança no aprendizado de IA, referida como autoeficácia, foi outro fator-chave. Aqueles que se sentiam capazes de dominar as tecnologias de IA estavam mais inclinados a usá-las, enfatizando a necessidade de apoio educacional e treinamento para aumentar a confiança.

Curiosamente, o estudo descobriu que algumas influências esperadas tiveram pouco efeito nas decisões dos estudantes. Preocupações éticas sobre a IA, por exemplo, não impactaram significativamente a disposição deles em adotar a tecnologia.

Da mesma forma, a ideia de usar a IA para diversão ou o nível de prontidão e ansiedade sobre seu uso não parecia importar tanto. Os pesquisadores argumentam que isso sugere que fatores práticos e sociais superam considerações éticas ou emocionais neste contexto.

Os pesquisadores ressaltam que o estudo tem algumas limitações, como o uso de pesquisas únicas, amostragem apenas de estudantes peruanos e a exclusão das perspectivas dos educadores.

Elas sugerem que pesquisas futuras poderiam acompanhar o uso de IA ao longo do tempo, comparar entre culturas e incluir educadores. Também deveria explorar como fatores como formação, sistemas de apoio e benefícios acadêmicos afetam a adoção da IA na educação.

No entanto, as pesquisadoras sugerem que as descobertas sobre a consciência ética destacam a importância de criar diretrizes detalhadas e programas educacionais para promover o uso responsável da IA. Isso é particularmente relevante dado um recente estudo do MIT que alerta sobre a dependência de IA.

Adicionalmente, as autoras enfatizam a importância de programas de treinamento direcionados para ajudar os alunos a usar com confiança as ferramentas de IA. Isso é especialmente verdade considerando que os grandes modelos de linguagem (LLMs) podem ser pouco confiáveis em contextos científicos.

Além disso, estudos recentes destacam os problemas do ChatGPT com citações precisas, frequentemente fabricando ou deturpando fontes, minando a confiança. Adicionalmente, o ChatGPT citou fontes plagiadas, favorecendo conteúdo não licenciado em detrimento do jornalismo original.

Além disso, a IA Generativa também possibilita a rápida criação de dados e imagens científicas realistas, porém falsas, que os pesquisadores têm dificuldade em detectar devido à falta de sinais claros de manipulação. As figuras geradas por IA podem já estar presentes em revistas científicas.

À medida que a IA continua a moldar o futuro da educação, este estudo destaca a importância de adaptar estratégias a contextos culturais e sociais específicos. Ao abordar o que realmente motiva os alunos, as universidades podem integrar efetivamente a IA em ambientes de aprendizado e promover práticas educacionais inovadoras.