Estudantes recorrem cada vez mais ao ChatGPT para aprender física

Os estudantes universitários estão a mudar a forma como procuram informação sobre física. Um estudo realizado por investigadores de três instituições académicas, com dados de mais de 20 países entre 2022 e 2025, mostra um aumento do recurso a ferramentas de IA conversacional, como o ChatGPT, acompanhado por uma diminuição das pesquisas no Google e das consultas à Wikipedia. A tendência sugere uma preferência crescente por respostas diretas, explicativas e adaptadas ao idioma do utilizador..

O estudo, publicado na Physical Review Physics Education Research, é assinado por Yossi Ben-Zion e Omer Michaeli, do Departamento de Física da Universidade Bar-Ilan, em Israel, em parceria com Noah Finkelstein, da Universidade do Colorado em Boulder. A equipa recorreu ao Google Trends para medir a procura relativa ao longo do tempo e cruzou esses dados com estatísticas de acesso à Wikipedia em sete línguas, confirmando que a tendência não se restringe a um único motor de busca.

Os números revelam um contraste acentuado entre países de língua inglesa e os restantes. Nos Estados Unidos, no Reino Unido e na Austrália, a procura por tópicos de física no Google manteve-se relativamente estável no período analisado. Já em nações onde o inglês não é a língua materna predominante, a quebra foi muito mais pronunciada. Para os autores, esse padrão sugere que a IA generativa está a atenuar o que chamam de “imposto linguístico” – o custo cognitivo e temporal de aceder a materiais científicos redigidos originalmente em inglês, muitas vezes com jargão técnico e estruturas frásicas complexas.

“Não interpretamos os dados como uma redução na aprendizagem”, sublinha Ben-Zion, acrescentando que “antes, indicam que muitos estudantes estão a substituir a navegação por múltiplas fontes pela interação direta com sistemas de IA, que oferecem explicações numa conversa mais natural.” O argumento é reforçado pela observação de que a mudança é maior em matérias com forte componente textual e lógica – como mecânica clássica ou termodinâmica – do que naquelas que dependem de diagramas, gráficos e representações visuais intrincadas, como ótica geométrica ou circuitos elétricos.

Esta assimetria, segundo os investigadores, reflete as virtudes e as limitações atuais dos grandes modelos de linguagem. Embora sejam hábeis a gerar discurso claro e articulado sobre princípios abstratos, continuam frágeis quando o entendimento exige percepção espacial ou interpretação de imagens. Ainda assim, o balanço provisório é otimista: a IA pode funcionar como um nivelador educacional, democratizando o acesso a conteúdos científicos de qualidade em idiomas que, até há pouco, dispunham de menos recursos didáticos de alto nível.

O estudo levanta também questões sobre o impacto da IA no ensino da física e no papel dos recursos educativos tradicionais. A crescente preferência dos estudantes por assistentes digitais poderá obrigar universidades e docentes a repensar currículos, manuais e métodos de aprendizagem, bem como a forma como bibliotecas e outras fontes de referência se articulam com ferramentas capazes de gerar respostas personalizadas em tempo real.