(untitled) (Anais do Salão Inovação, Ensino, Pesquisa e Extensão, 2025)
A democratização do acesso a ferramentas de Inteligência Artificial (IA) generativa tem revolucionado diversos setores, incluindo a educação, criando tanto oportunidades quanto desafios únicos. A incorporação dessas tecnologias desafia métodos tradicionais, estabelecidos muito antes do surgimento dessas tecnologias, promovendo mudanças significativas no ensino de programação. Durante minha experiência como monitor do componente curricular de Algoritmos e Programação no primeiro semestre de 2025, observei mudanças comportamentais preocupantes nos estudantes. A disciplina é obrigatória para todos os cursos do campus Alegrete da Universidade Federal do Pampa e tem como objetivo desenvolver o raciocínio lógico e os conceitos fundamentais de algoritmos e programação, como estruturas de controle, laços iterativos, operadores lógicos, condicionais e manipulação de variáveis. Nesse contexto, muitos alunos passaram a depender excessivamente de IAs, como ChatGPT, Claude e Gemini, para resolver exercícios e trabalhos. Este fenômeno levanta questionamentos fundamentais sobre como preservar o desenvolvimento de habilidades essenciais de programação em um contexto onde as soluções podem ser obtidas instantaneamente através de prompts. A investigação baseou-se na observação direta do comportamento estudantil durante as atividades práticas em sala de aula e sessões de monitoria extraclasse ao longo do semestre letivo. Foram analisados padrões de solicitação de ajuda, tipos de dúvidas apresentadas, qualidade das entregas de trabalhos e desempenho em apresentações orais. Durante as sessões de monitoria, foi possível observar diretamente que diversos alunos utilizavam abertamente ferramentas de IA durante o tempo destinado à resolução de exercícios, ao invés de buscarem orientação para construírem o raciocínio lógico necessário. As evidências demonstraram uma dependência crítica das ferramentas de IA através de um padrão específico de comportamento. Os alunos buscavam esclarecimentos principalmente antes das apresentações de trabalhos para as professoras, trazendo códigos já tecnicamente corretos e funcionais. Estes códigos apresentavam características que evidenciavam claramente o uso de IA: soluções elaboradas que excediam o conhecimento esperado, comentários excessivos e desnecessários, explicando aspectos óbvios do código, característica típica das IAs que tendem a sobre-comentar soluções, e implementação de algoritmos não abordados em aula. Os comentários gerados por IA descreviam linha por linha o que o código fazia, ao invés de explicar a lógica, resultando em documentação verbosa que contrasta com práticas eficientes de programação. Observou-se que estudantes com trabalhos tecnicamente impecáveis demonstravam incapacidade de explicar a lógica implementada, justificar escolhas algorítmicas ou modificar códigos. Durante os esclarecimentos, muitos não compreendiam conceitos fundamentais como estruturas de controle, manipulação de variáveis, estruturas de dados básicas ou sequência lógica de execução. A discrepância entre qualidade técnica dos códigos e nível de compreensão demonstrado tornou-se indicador confiável do uso de IA generativa. A integração das ferramentas de IA no ensino de programação apresenta um complexo paradoxo educacional: oferece soluções eficientes e tecnicamente adequadas, mas pode comprometer o desenvolvimento de competências cognitivas essenciais dos futuros programadores. É necessário repensar fundamentalmente as metodologias de ensino para incorporar essas tecnologias de forma pedagógica, estabelecendo diretrizes que promovam o uso consciente da IA como ferramenta de apoio ao aprendizado, não como substituta do processo de construção do conhecimento. O desafio consiste em equilibrar inovação tecnológica com preservação dos fundamentos educacionais que garantam formação sólida de profissionais capazes de pensar criticamente sobre problemas computacionais. A educação em programação deve evoluir para preparar profissionais que utilizem IA mantendo capacidade de inovar e resolver problemas independentemente.