{"id":25379,"date":"2026-08-20T05:59:36","date_gmt":"2026-08-20T08:59:36","guid":{"rendered":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/08\/20\/inteligencia-artificial-para-ensinar-a-pensar-melhor\/"},"modified":"2026-08-20T05:59:36","modified_gmt":"2026-08-20T08:59:36","slug":"inteligencia-artificial-para-ensinar-a-pensar-melhor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/08\/20\/inteligencia-artificial-para-ensinar-a-pensar-melhor\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial para ensinar a pensar melhor"},"content":{"rendered":"<p>O advento da intelig\u00eancia artificial provocou uma verdadeira revolu\u00e7\u00e3o no \u00e2mbito educacional em todas as \u00e1reas e, por consequ\u00eancia, tamb\u00e9m no ensino jur\u00eddico. Como ocorre com toda inova\u00e7\u00e3o disruptiva, h\u00e1 diverg\u00eancias de opini\u00f5es, incertezas quanto \u00e0s formas e \u00e0 intensidade de seu uso, bem como resultados positivos e negativos, tanto esperados quanto j\u00e1 verificados.<\/p>\n<p>Hoje, talvez a \u00fanica certeza seja justamente a de que ainda h\u00e1 muitas incertezas. Trata-se, portanto, de momento adequado e oportuno para fomentar a troca de ideias e experi\u00eancias em busca dos melhores resultados.<\/p>\n<p class=\"jota-cta\"><a href=\"https:\/\/conteudo.jota.info\/marketing-lp-newsletter-ultimas-noticias?utm_source=jota&amp;utm_medium=lp&amp;utm_campaign=23-09-2024-jota-lp-eleicoes-2024-eleicoes-2024-none-audiencias-none&amp;utm_content=eleicoes-2024&amp;utm_term=none\"><span>Assine gratuitamente a newsletter \u00daltimas Not\u00edcias do <span class=\"jota\">JOTA<\/span> e receba as principais not\u00edcias jur\u00eddicas e pol\u00edticas do dia no seu email<\/span><\/a><\/p>\n<p>Constatam-se comportamentos dos mais diversos e, por vezes, antag\u00f4nicos. H\u00e1 desde aqueles que rejeitam completamente o uso da IA e o pro\u00edbem terminantemente at\u00e9 aqueles que o incentivam e o incorporam \u00e0s metodologias de ensino.<\/p>\n<p>\u00c9 nesse contexto que escrevemos este texto, com o prop\u00f3sito de compartilhar uma experi\u00eancia inicial no \u00e2mbito do ensino jur\u00eddico em n\u00edvel de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o, na \u00e1rea do Direito Financeiro, e, com isso, colher sugest\u00f5es e compartilhar reflex\u00f5es que contribuam para o aperfei\u00e7oamento da experi\u00eancia e para a obten\u00e7\u00e3o de melhores resultados.<\/p>\n<p>De in\u00edcio, partimos da premissa de que as inova\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas no \u00e2mbito da IA s\u00e3o inafast\u00e1veis e constituem instrumentos que inevitavelmente ser\u00e3o incorporados ao ensino em todas as \u00e1reas. A restri\u00e7\u00e3o ao seu uso mostra-se um caminho fadado ao insucesso, ao passo que sua incorpora\u00e7\u00e3o, acompanhada do incentivo a uma utiliza\u00e7\u00e3o produtiva e racional, apresenta-se como a alternativa mais vi\u00e1vel.<\/p>\n<p>As formas, os instrumentos, as ferramentas e os meios pelos quais se pode avan\u00e7ar na constru\u00e7\u00e3o de uma metodologia moderna passam, assim, a constituir as quest\u00f5es relevantes a serem discutidas para alcan\u00e7ar esse objetivo e obter os melhores resultados no ensino jur\u00eddico do Direito Financeiro, com experi\u00eancias que poder\u00e3o facilmente ser estendidas \u00e0s demais \u00e1reas do ensino.<\/p>\n<p>A elevada qualifica\u00e7\u00e3o dos integrantes do programa de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o <em>stricto sensu<\/em> da Faculdade de Direito da USP oferece uma oportunidade \u00edmpar para o desenvolvimento dessa experi\u00eancia.<\/p>\n<p>Em 2025, foi ministrada a disciplina Direito Financeiro, Gest\u00e3o P\u00fablica, Inova\u00e7\u00e3o e Intelig\u00eancia Artificial (DEF 5920), com a participa\u00e7\u00e3o dos professores Jos\u00e9 Mauricio Conti (Direito-USP), Juliano Maranh\u00e3o (Direito-USP), Estev\u00e3o Horvath (Direito-USP), Andr\u00e9 Castro Carvalho (Direito-Insper), Diogo Cordeiro Rodrigues (Direito-UFPR) e Rafael Fassio (Direito \u2013 Escola da PGE-SP). A experi\u00eancia proporcionou estudos e debates extremamente ricos e produtivos, que permitiram a sistematiza\u00e7\u00e3o e o aprofundamento dos diversos temas envolvidos.<\/p>\n<p>Na semana passada, iniciamos a segunda edi\u00e7\u00e3o da disciplina. Desta vez, al\u00e9m do aperfei\u00e7oamento te\u00f3rico e organizacional, o principal destaque concentrou-se no avan\u00e7o metodol\u00f3gico, com a intensifica\u00e7\u00e3o da incorpora\u00e7\u00e3o da IA na concep\u00e7\u00e3o, no desenvolvimento, na participa\u00e7\u00e3o dos alunos e nos processos de avalia\u00e7\u00e3o da disciplina.<\/p>\n<p>O prop\u00f3sito foi construir um laborat\u00f3rio de experimenta\u00e7\u00e3o pedag\u00f3gica com IA para testar diferentes formas de integrar modelos de IA generativa e ag\u00eantica no processo de aprendizagem. Geralmente, o uso de IA no ensino acaba ficando restrito \u00e0 produ\u00e7\u00e3o de textos, resumos ou apresenta\u00e7\u00f5es. Nessa disciplina, a proposta \u00e9 experimentar como ela pode participar do pr\u00f3prio desenho pedag\u00f3gico, sempre se valendo da supervis\u00e3o humana efetiva. E todo esse uso parte de uma regra transversal de transpar\u00eancia: a IA deve aparecer como interlocutora do processo intelectual, e n\u00e3o como autora invis\u00edvel do trabalho do aluno.<\/p>\n<p>A experi\u00eancia dialoga com movimentos que j\u00e1 aparecem em universidades como NUS e NTU, em Singapura, que v\u00eam desenvolvendo tutores de IA espec\u00edficos para disciplinas e infraestruturas de personaliza\u00e7\u00e3o da aprendizagem. O experimento aqui acrescenta uma camada particular: combinar o agente da disciplina com uma mem\u00f3ria longitudinal constru\u00edda a partir do pr\u00f3prio percurso intelectual do aluno.<\/p>\n<p>Entre os experimentos previstos, vale destacar:<\/p>\n<p><strong> Mem\u00f3ria longitudinal do aluno.<\/strong> Cada estudante possui uma mem\u00f3ria acad\u00eamica individual, atualizada ao longo da disciplina por meio de uma arquitetura de mem\u00f3ria longitudinal. Ao colaborar com um agente, ele registra interesses, problemas de pesquisa, experi\u00eancias relevantes e conex\u00f5es constru\u00eddas ao longo do semestre.<br \/>\n<strong> Agente acad\u00eamico individual.<\/strong> Em vez de intera\u00e7\u00f5es pontuais com modelos de IA, existe um tutor \u201cancorado\u201d nos materiais da disciplina e que acompanha cada aluno ao longo do semestre. A proposta \u00e9 que ele funcione como interlocutor: fa\u00e7a recupera\u00e7\u00e3o ativa, teste argumentos, apresente obje\u00e7\u00f5es e contraexemplos e ajude o aluno a conectar as leituras da disciplina com seus pr\u00f3prios problemas de pesquisa e experi\u00eancia profissional.<br \/>\n<strong> RAG da disciplina.<\/strong> Uma base de conhecimento acad\u00eamica, composta por normas, papers, policy papers e outros materiais utilizados no curso, serve como reposit\u00f3rio para um sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Al\u00e9m de melhorar o grounding das respostas do agente, essa estrutura permite explorar formas de visualizar o conhecimento por meio de grafos de rela\u00e7\u00f5es entre autores, conceitos, normas, pol\u00edticas p\u00fablicas e temas das aulas.<br \/>\n<strong> Forma\u00e7\u00e3o de grupos com apoio de IA.<\/strong> As mem\u00f3rias individualizadas permitem identificar afinidades tem\u00e1ticas entre os alunos. Essas informa\u00e7\u00f5es podem apoiar decis\u00f5es de organiza\u00e7\u00e3o acad\u00eamica, como a distribui\u00e7\u00e3o dos semin\u00e1rios, combinando interesses, experi\u00eancias profissionais, complementaridade dos perfis e equil\u00edbrio entre os grupos.<br \/>\n<strong> Fichas de rea\u00e7\u00e3o mediadas por di\u00e1logo.<\/strong> Em vez de utilizar a IA apenas para redigir uma ficha ap\u00f3s a leitura, adota-se uma din\u00e2mica inspirada em flipped classroom e aprendizagem ativa: o aluno l\u00ea, conversa com o agente, \u00e9 provocado a reconstruir a tese do texto, defender uma interpreta\u00e7\u00e3o, enfrentar obje\u00e7\u00f5es e formular uma pergunta. O registro da intera\u00e7\u00e3o passa a constituir parte da evid\u00eancia do processo de aprendizagem.<br \/>\n<strong> Mem\u00f3ria de curto prazo.<\/strong> Ao final de determinados encontros, o agente ajuda o aluno a registrar o que aprendeu, o que mudou em sua compreens\u00e3o, quais d\u00favidas permaneceram e quais conex\u00f5es surgiram com outras aulas. Essas informa\u00e7\u00f5es alimentam novamente sua mem\u00f3ria longitudinal.<br \/>\n<strong> Projetos finais AI-native.<\/strong> A disciplina admite tanto trabalhos acad\u00eamicos tradicionais quanto produtos aplicados, como prot\u00f3tipos, an\u00e1lises de dados, ferramentas e arquiteturas de governan\u00e7a para o uso de IA.<\/p>\n<p>Uma observa\u00e7\u00e3o nesse desenho \u00e9 que o objetivo do curso n\u00e3o \u00e9 terceirizar o racioc\u00ednio para a IA. \u00c9 justamente tentar descobrir como utilizar a capacidade dos modelos para <strong>exigir mais racioc\u00ednio do aluno<\/strong>, em vez de concentrar a discuss\u00e3o em proibir ou n\u00e3o o uso da tecnologia. Essa preocupa\u00e7\u00e3o com o processo, e n\u00e3o apenas com o produto final entregue pelo aluno, tamb\u00e9m aparece em experi\u00eancias recentes de redesenho da avalia\u00e7\u00e3o em universidades como Harvard.<\/p>\n<p>O experimento que mais chama aten\u00e7\u00e3o talvez seja o <strong>agente longitudinal<\/strong>. Um mesmo sistema passa a acompanhar o percurso intelectual do estudante, recuperar discuss\u00f5es anteriores e questionar inconsist\u00eancias, mudan\u00e7as de posi\u00e7\u00e3o e conex\u00f5es que poderiam desaparecer entre uma aula e outra.<\/p>\n<p>A hip\u00f3tese a ser testada ao longo do semestre \u00e9 se a combina\u00e7\u00e3o entre <strong>mem\u00f3ria longitudinal, RAG, grafos de conhecimento, agentes, recupera\u00e7\u00e3o ativa e avalia\u00e7\u00e3o do processo<\/strong> pode produzir algo diferente de uma disciplina tradicional simplesmente \u201ccom IA\u201d.<\/p>\n<p>E, como se trata de um laborat\u00f3rio, ser\u00e1 igualmente importante avaliar o pr\u00f3prio experimento: observar se esse desenho melhora a qualidade das perguntas formuladas pelos alunos, sua capacidade de detectar erros da IA, construir contra-argumentos, conectar diferentes textos e explicitar como o pr\u00f3prio entendimento evoluiu ao longo do semestre.<\/p>\n<p class=\"jota-cta\"><a href=\"https:\/\/www.google.com\/preferences\/source?q=jota.info\">Quer receber reportagens do <span class=\"jota\">JOTA<\/span> com mais frequ\u00eancia? 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Inovar e aperfei\u00e7oar continuamente as metodologias de aprendizagem \u00e9 indispens\u00e1vel, e a incorpora\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel, cr\u00edtica e transparente das novas tecnologias constitui um caminho necess\u00e1rio.<\/p>\n<p>O desafio n\u00e3o \u00e9 substituir o racioc\u00ednio humano pela IA, mas utiliz\u00e1-la para formar profissionais capazes de pensar melhor, questionar mais e produzir conhecimento com maior autonomia e qualidade.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O advento da intelig\u00eancia artificial provocou uma verdadeira revolu\u00e7\u00e3o no \u00e2mbito educacional em todas as \u00e1reas e, por consequ\u00eancia, tamb\u00e9m no ensino jur\u00eddico. Como ocorre com toda inova\u00e7\u00e3o disruptiva, h\u00e1 diverg\u00eancias de opini\u00f5es, incertezas quanto \u00e0s formas e \u00e0 intensidade de seu uso, bem como resultados positivos e negativos, tanto esperados quanto j\u00e1 verificados. 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