O que mede o PISA no mundo digital?
O PISA procura avaliar o que os alunos de 15 anos conseguem fazer com o que aprenderam durante o seu percurso escolar, e não apenas o que conseguem memorizar. Na edição de 2025, a avaliação, além dos três domínios clássicos (leitura, matemática e ciências), integrou um novo domínio, Learning in the Digital World (LDW), centrado na construção de conhecimento e na resolução de problemas com ferramentas computacionais. A figura 1 ilustra os três domínios clássicos e o quarto domínio inovador (LDW), bem como o que cada um avalia:
Figura 1 — Os três domínios clássicos de avaliação do PISA e o domínio inovador da edição de 2025
O domínio LDW põe os alunos perante ambientes digitais abertos, simulações e tarefas em que têm de explorar, testar soluções, interpretar dados e corrigir erros. O desempenho depende, por isso, tanto do raciocínio como da capacidade de planear, acompanhar o próprio progresso e ajustar a estratégia quando algo não resulta. A tecnologia é o contexto da tarefa; a aprendizagem continua a exigir trabalho intelectual. A escala avalia a resolução computacional de problemas (RCP), centrada numa média de 500 pontos e um desvio-padrão de 100 pontos. A figura 2 apresenta a distribuição das pontuações nos países participantes em 2025.
Figura 2 — Distribuição das pontuações em RCP nos países participantes no PISA 2025
Um resultado promissor, com uma ressalva
Nos dados do PISA 2025 para Portugal, a pontuação média em RCP é de 501 pontos, próxima dos 500 pontos da OCDE. Cerca de 24% dos alunos portugueses alcançam os níveis mais elevados, contra 26% na média da OCDE; 21% ficam abaixo do nível de proficiência mínima (nível 2), face a 23% no conjunto da OCDE.
A diferença entre os alunos do quartil socioeconómico mais elevado (Q4) e os do quartil mais baixo (Q1) na resolução de problemas computacionais é de 59 pontos, bem abaixo dos 99 pontos em matemática, e 92 pontos em ciências. A menor distância em RCP é compatível com um gradiente socioeconómico mais fraco, mas não permite concluir que a literacia digital elimine desigualdades.
À primeira vista, este retrato é favorável. Os valores do PISA 2025 indicam que o estatuto socioeconómico explica 6% da variação dos resultados portugueses em RCP e 17% em matemática. Em ciências, explica 13%. Para leitura, a OCDE reportou 13,5% em Portugal no PISA 2018. Como este último valor pertence a outro ciclo, não deve ser comparado diretamente com os dados de 2025. Estes dados apontam para uma oportunidade: certas competências digitais e computacionais podem ser aprendidas na escola e não dependem exclusivamente dos recursos disponíveis em casa.
Esta leitura deve, contudo, ser prudente. Uma associação mais fraca com o estatuto socioeconómico não significa que a desigualdade tenha desaparecido, nem demonstra que o domínio digital seja por si só responsável por uma redução da mesma. O PISA permite comparar desempenhos e identificar associações; por ser um estudo transversal, não permite estabelecer causalidade.
A inteligência artificial já chegou ao estudo
Quase metade dos alunos portugueses (48%) afirma utilizar chatbots de inteligência artificial (IA) em tarefas escolares pelo menos uma vez por semana, valor ligeiramente acima da média da OCDE (46%). A utilização difundiu-se antes de muitas escolas terem definido orientações curriculares e pedagógicas claras. Proibir ou ignorar a ferramenta não responde à pergunta essencial: o que fazem os alunos com as respostas que recebem da IA?
A frequência de utilização, isoladamente, diz pouco sobre a qualidade da aprendizagem. Nos dados do PISA 2025, os alunos que recorrem todos os dias à IA e avaliam frequentemente a informação obtêm, em ciências, mais 13 pontos do que aqueles que não verificam ou quase nunca verificam as respostas (figura 3). A diferença é equivalente a cerca de meio ano de escolaridade, segundo a métrica usada no PISA 2025. Esta associação é coerente com a evidência analisada pela Comissão Europeia: quando os alunos usam a IA para ampliar o próprio conhecimento e se envolvem ativamente com as respostas, os resultados de aprendizagem tendem a ser melhores; quando aceitam mecanicamente a informação gerada, sem a relacionar com o que sabem, podem aprender menos. Nenhum destes resultados demonstra, por si só, que verificar as respostas da IA cause melhores resultados.
Figura 3 — Pontuações médias em ciências por tipo e frequência de uso da IA
A verificação transforma a ferramenta num ponto de partida para o raciocínio: comparar fontes, procurar erros, pedir justificação e rever conclusões. Sem esse trabalho, a resposta automática pode criar uma ilusão de competência. O aluno pode concluir a tarefa sem consolidar o conhecimento nem aprender a resolver um problema semelhante sem ajuda. Ferramentas genéricas de IA podem ajudar a completar tarefas escolares sem garantir a aquisição e a transferência de conhecimento; em certos casos, o recurso mecânico às respostas pode até estar associado a piores resultados.
O custo do atalho cognitivo
Quando uma ferramenta passa a fazer sistematicamente aquilo que o aluno precisa de praticar — recordar, formular um argumento, interpretar dados ou detetar uma inconsistência —, há risco de delegação cognitiva excessiva, ou offloading. O problema não está em usar apoio digital, mas em substituir por ele o esforço necessário para aprender. A evidência sobre esta dependência cognitiva ainda não é conclusiva, mas identifica sinais de que alguns alunos podem apoiar-se nas respostas da IA em vez de aprenderem com elas. A IA pode ser recomendável como apoio ao esforço intelectual do aluno, mas não como seu substituto.
A distração digital também merece atenção. Nas aulas de ciências, 31% dos alunos em Portugal dizem que os colegas se distraem com dispositivos digitais em muitas ou em todas as aulas, contra 28% na média da OCDE. Por outro lado, os alunos que dizem distrair-se com dispositivos digitais nas aulas de ciências obtêm, em média, menos 12 pontos do que aqueles que dizem não se distrair; a diferença na OCDE é de 11 pontos. Esta comparação tem em conta o perfil socioeconómico dos alunos e das escolas. Trata-se de indicadores autorreportados e de uma mera associação: não demonstram que os dispositivos, por si só, causem resultados inferiores. A percentagem de alunos que dizem distrair-se com dispositivos digitais explica apenas 5% da variação das pontuações em ciências entre países (R2=0,05, figura 4). Já o uso de IA para trabalhos escolares explica apenas 16% da variação entre países (R2=0,16, figura 4). O painel dois, da figura 4, mostra o índice de utilização da IA para trabalhos escolares. O contraste é óbvio: o Japão tem dos menores índices de utilização e o segundo melhor resultado a ciências, só atrás de Singapura, onde os alunos reportam um dos maiores índices de utilização de IA.
É possível que a passagem da leitura aprofundada para a consulta rápida de conteúdos, associada aos dispositivos digitais, também dificulte a interpretação de textos complexos, quer no domínio da leitura quer no das ciências. Mas esta hipótese carece de verificação empírica que o PISA não permite fazer.
Figura 4 — Percentagem de alunos que dizem distrair-se com recursos digitais
A autorregulação e a ajuda dos outros contam
Os alunos portugueses reportam níveis de planeamento do estudo e de monitorização da compreensão superiores à média da OCDE: 40% dizem planear o estudo, face a 37% na OCDE, e 54% afirmam acompanhar a própria compreensão, contra 49% na OCDE. Também dizem pedir ajuda a professores e colegas mais habitualmente: 82% recorrem ao professor (77% na OCDE) e 85% aos colegas (82% na OCDE). Reconhecer que não se percebeu uma ideia, procurar uma explicação e voltar a tentar são parte do processo de aprendizagem, não sinais de fracasso.
No PISA 2025, pedir ajuda está associado a um ganho de 11 pontos em ciências em Portugal, face a seis pontos, em média, na OCDE. A análise da OCDE aponta também para uma relação entre autorregulação e desempenho: em Portugal, cada unidade adicional no índice de definição de objetivos corresponde a mais cinco pontos em ciências, enquanto no índice de procura de ajuda corresponde a mais 11 pontos. Na OCDE, os ganhos associados são de três e seis pontos, respetivamente. Estas associações não provam causalidade, mas sublinham a importância de escolas onde os alunos possam colocar dúvidas, receber feedback e aprender a usar a tecnologia sem perder a relação pedagógica.
Estes resultados ganham particular relevo por dizerem respeito a alunos que, durante os anos anteriores a 2025, vivenciaram um clima de contestação entre os professores e o Ministério da Educação, marcado por greves e protestos em torno da recuperação dos 6 anos, 6 meses e 23 dias de serviço congelado durante o período de intervenção da Troika. Ainda assim, os dados do PISA evidenciam o valor do apoio dos professores: auxiliar os alunos a definir objetivos, a procurar ajuda e a aprender num contexto desafiante.
Uma tarefa para as escolas
A inteligência artificial pode abrir novas possibilidades na escola: oferecer feedback rápido, adaptar explicações e apoiar a criação de materiais e tarefas. Ferramentas concebidas com objetivos pedagógicos podem também apoiar uma aprendizagem mais personalizada. Mas o seu potencial vem acompanhado de riscos: dependência, informação errada, enviesamentos e desigualdades no acesso e nos benefícios. Além disso, verificar os conteúdos gerados e acompanhar o uso da IA pode criar trabalho adicional para os professores. Para aproveitar os benefícios e reduzir esses perigos, a literacia digital tem de ir além de saber utilizar dispositivos.
Os alunos precisam de aprender a fazer boas perguntas, avaliar a fiabilidade da informação, reconhecer erros e limitações, preservar a própria autonomia e explicar o raciocínio por detrás das suas respostas. Cabe aos professores propor tarefas que tornem esse raciocínio visível: por exemplo, justificar decisões, comparar soluções, rever um texto ou defender uma interpretação. Assim, a IA pode enriquecer o trabalho e apoiar a aprendizagem sem substituir o pensamento dos alunos.
O desafio gerado pelo PISA não é apenas decidir se a tecnologia deve estar presente na escola, mas definir que conhecimentos, competências e valores os alunos precisam de desenvolver num mundo cada vez mais marcado pela tecnologia e pela IA. Para isso, será necessário compreender melhor as práticas digitais, distinguir os usos que promovem a aprendizagem da utilização passiva e estudar os seus efeitos em diferentes alunos e contextos. A Comissão Europeia salienta, aliás, que a evidência disponível continua fragmentada e que os efeitos a longo prazo sobre a aprendizagem e as competências básicas são ainda incertos. Recomenda, por isso, investigação longitudinal e mais dados representativos no contexto europeu. Os resultados do PISA ajudam a formular estas perguntas, mas não bastam para responder a todas elas.
João Marôco
Fonte: Iniciativa Educação
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