{"id":25308,"date":"2026-09-12T09:00:31","date_gmt":"2026-09-12T12:00:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/?p=25308"},"modified":"2026-09-11T11:11:41","modified_gmt":"2026-09-11T14:11:41","slug":"teaching-kids-to-use-ai-in-school","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/teaching-kids-to-use-ai-in-school\/25308\/","title":{"rendered":"IA para estudantes: 25 prompts \u00fateis + dicas de uso"},"content":{"rendered":"

A intelig\u00eancia artificial deixou de ser uma novidade tecnol\u00f3gica e se tornou uma ferramenta t\u00e3o comum que at\u00e9 crian\u00e7as do ensino fundamental j\u00e1 a utilizam. Tentar proibir as crian\u00e7as de usar IA hoje faz tanto sentido quanto teria feito, no passado, proibir sites de pesquisa ou a Wikipedia.<\/p>\n

Hoje, vamos explicar como os chatbots realmente funcionam e como ensinar as crian\u00e7as a usar a IA como ferramenta de apoio aos estudos, e n\u00e3o como substituto do pr\u00f3prio racioc\u00ednio.<\/p>\n

Explique \u00e0s crian\u00e7as (e tamb\u00e9m aprenda) como a IA funciona<\/h2>\n

Antes de explicar qualquer coisa sobre intelig\u00eancia artificial para crian\u00e7as, \u00e9 importante entender como essa tecnologia realmente funciona e quais s\u00e3o as limita\u00e7\u00f5es dela.<\/p>\n

A maioria dos chatbots populares usados por crian\u00e7as (e tamb\u00e9m por adultos) \u00e9 do tipo conhecido como grandes modelos de linguagem, ou LLMs. Para criar esse tipo de modelo, os pesquisadores o treinam para identificar padr\u00f5es em enormes quantidades de texto. O modelo divide o texto em pequenas unidades chamadas tokens<\/em> (que podem ser uma sequ\u00eancia de palavras, um sinal de pontua\u00e7\u00e3o, uma \u00fanica palavra ou caractere ou at\u00e9 uma frase inteira) e, em seguida, prev\u00ea qual token tem maior probabilidade de aparecer a seguir.<\/p>\n

\"Exemplo<\/a>

Este exemplo mostra como os modelos GPT-3.5 e GPT-4 dividem as mensagens em tokens. Fonte<\/a><\/p><\/div>\n

O mesmo acontece quando um chatbot conversa com uma pessoa. O modelo de linguagem n\u00e3o raciocina de fato por conta pr\u00f3pria. Ele calcula quais palavras e frases t\u00eam maior probabilidade de aparecer em sequ\u00eancia para produzir uma resposta adequada \u00e0 sua pergunta. Isso significa que os chatbots podem dar respostas incompletas ou simplesmente erradas, independentemente da frequ\u00eancia com que sejam atualizados ou treinados novamente. Um exemplo marcante: apenas dois anos atr\u00e1s, chatbots populares afirmavam<\/a> aos usu\u00e1rios, com toda a confian\u00e7a, que a palavra \u201cstrawberry\u201d tinha duas letras \u201cr\u201d, quando na verdade tinha tr\u00eas. Erros desse tipo s\u00e3o comumente chamados de alucina\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Muitos chatbots tamb\u00e9m podem pesquisar informa\u00e7\u00f5es na Internet. Nesse caso, a IA obt\u00e9m dados de uma fonte externa, mas ainda usa seus pr\u00f3prios algoritmos internos para montar a resposta. Al\u00e9m disso, os pr\u00f3prios resultados de busca podem incluir publica\u00e7\u00f5es desatualizadas, conte\u00fado publicit\u00e1rio, tabloides e outras fontes question\u00e1veis.<\/p>\n

Como ajudar as crian\u00e7as a usar a IA com bom senso<\/h2>\n

Converse com elas sobre como a IA pode cometer erros<\/h3>\n

J\u00e1 vimos que a intelig\u00eancia artificial n\u00e3o est\u00e1 livre de erros. Infelizmente, as alucina\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o o \u00fanico problema. Mesmo quando um chatbot usa informa\u00e7\u00f5es corretas, ele ainda pode apresent\u00e1-las de forma enganosa ao omitir algo, dar \u00eanfase ao aspecto errado ou chegar a uma conclus\u00e3o question\u00e1vel. \u00c0s vezes, o resultado depende de fatores que o usu\u00e1rio jamais pensaria em levar em conta ao fazer uma pergunta.<\/p>\n

Um desses fatores surpreendentes \u00e9 simplesmente o idioma que voc\u00ea est\u00e1 usando. A maior parte dos dados usados para treinar os principais modelos est\u00e1 em ingl\u00eas, por isso esses sistemas tendem a apresentar resultados melhores nesse idioma. O mesmo modelo de IA pode responder corretamente a uma pergunta em ingl\u00eas, mas errar ao receber exatamente a mesma pergunta em, por exemplo, em s\u00e9rvio. Essa diferen\u00e7a \u00e9 mais evidente em \u00e1reas como ci\u00eancia, medicina, tecnologia e direito, nas quais h\u00e1 muito mais material de alta qualidade dispon\u00edvel em ingl\u00eas para o modelo usar como refer\u00eancia.<\/p>\n

Outra peculiaridade dos chatbots \u00e9 que eles podem apresentar resultados piores \u00e0 medida que recebem mais informa\u00e7\u00f5es. Estudos mostram<\/a> que, quanto mais texto e dados um modelo precisa processar, mais dif\u00edcil fica para ele acompanhar os detalhes, relacionar informa\u00e7\u00f5es de diferentes partes de uma conversa e responder a perguntas que exigem uma compreens\u00e3o realmente aprofundada. Por isso, enviar um livro inteiro para um chatbot e fazer perguntas detalhadas sobre ele \u00e9 uma maneira quase certa de desencadear alucina\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Tamb\u00e9m vale a pena questionar n\u00e3o apenas o que a IA diz, mas tamb\u00e9m a forma como voc\u00ea faz suas perguntas. Os chatbots costumam tentar agradar ao usu\u00e1rio e podem moldar a resposta para se alinhar ao ponto de vista sugerido pela pergunta. Por exemplo, o mesmo chatbot pode dar respostas opostas a \u201cPor que a Terra est\u00e1 superpovoada?\u201d e \u201cPor que a Terra n\u00e3o est\u00e1 superpovoada?\u201d, construindo a resposta, em cada caso, com base na premissa embutida na pergunta. Um estudo recente constatou<\/a> que at\u00e9 os modelos de linguagem mais avan\u00e7ados n\u00e3o conseguiram contestar premissas falsas em 26% a 42% dos casos.<\/p>\n

Use a IA para ajudar no aprendizado, n\u00e3o para aprender por voc\u00ea<\/h3>\n

Qualquer ex-estudante sabe que copiar o trabalho dos outros \u00e9 uma arte por si s\u00f3, algo que exige uma habilidade consider\u00e1vel e pelo menos algum envolvimento com o material (\u00e0s vezes, at\u00e9 bastante). Hoje, infelizmente, at\u00e9 essa habilidade corre o risco de desaparecer: a tenta\u00e7\u00e3o de copiar uma resposta que levou apenas alguns segundos para ser gerada \u00e9 forte demais. Mas os pr\u00f3prios chatbots est\u00e3o longe de ser alunos nota dez.<\/p>\n

Em um estudo, pesquisadores submeteram tr\u00eas chatbots populares a uma prova de qu\u00edmica e compararam suas notas com as de estudantes reais entre 2009 e 2023. Os estudantes tiveram um desempenho melhor<\/a>. \u00c0s vezes, os chatbots chegam \u00e0 resposta correta, mas por meio de uma cadeia de racioc\u00ednio falho<\/a>, de modo que as respostas poderiam muito bem estar erradas.<\/p>\n

Por isso, vale explicar \u00e0 crian\u00e7a que pedir \u00e0 IA para escrever reda\u00e7\u00f5es do zero ou resolver equa\u00e7\u00f5es sem conferir o resultado depois n\u00e3o \u00e9 um bom caminho. Al\u00e9m disso, no mundo profissional, eles ser\u00e3o avaliados por suas habilidades e conhecimentos reais, e os chatbots n\u00e3o poder\u00e3o ajud\u00e1-los a fingir que dominam algo que n\u00e3o sabem. O que a IA pode fazer de forma realmente \u00fatil, sem atrapalhar o aprendizado, \u00e9 explicar assuntos dif\u00edceis e ajudar a entender os erros. Veja alguns exemplos:<\/p>\n

Se um assunto for dif\u00edcil de entender<\/h4>\n