68% dos professores de ciência da computação mudaram as provas por causa da IA — pesquisa da ACM em 49 países

A Association for Computing Machinery (ACM) publicou em julho de 2026 uma pesquisa com 763 professores de ciência da computação de 49 países: 68% deles já mudaram o formato das provas por causa da IA generativa, migrando para respostas orais, proctoring (supervisão das provas) e trabalhos em projeto.

O que a pesquisa da ACM mostrou

A pesquisa da ACM registrou uma revisão em massa da forma de avaliar o aprendizado: mais de dois terços dos professores de ciência da computação reformularam as provas diante da disponibilidade generalizada de assistentes de IA. Trata-se de uma mudança de ênfase fundamental — da capacidade de escrever código para a capacidade de lê-lo, entendê-lo e explicá-lo.

• 763 professores de ciência da computação de 49 países
• 68% já mudaram o formato das provas por causa da IA
• Novos formatos: provas orais, proctoring e trabalhos em projeto
• Quase metade dos entrevistados não tem exemplos comprovados de integração da IA aos cursos
• O foco do ensino sai da escrita de código e vai para a sua compreensão

Por que os professores estão mudando as provas

Os professores estão mudando as provas porque as tarefas escritas clássicas de programação agora são resolvidas pela IA em segundos. Lições de casa e testes padronizados deixaram de refletir o nível real do aluno: ferramentas como ChatGPT, Claude e Copilot geram funções que funcionam a partir de um pedido curto, e copiar uma solução ficou mais fácil do que escrevê-la por conta própria.

Em resposta, 68% dos entrevistados passaram a adotar formatos mais difíceis de delegar a um modelo. A prova oral mostra se o aluno entende a própria solução; o proctoring restringe o acesso à IA durante a avaliação; a defesa de projeto verifica se o aluno consegue levar um sistema até o resultado final e explicar cada decisão tomada. Na prática, as universidades voltam ao diálogo direto com o aluno onde antes bastava a correção automática do código.

Qual é o paradoxo do tutor de IA

O paradoxo é que a mesma IA que desvaloriza as provas antigas se revela o melhor tutor particular de programação de toda a história. Ela explica erros, analisa algoritmos e orienta passo a passo — mas, ao mesmo tempo, permite concluir um curso sem nunca ter aprendido a escrever código sozinho.

É por isso que os professores correm para repensar como verificar habilidades reais. E aí surge o principal problema: quase metade dos participantes da pesquisa da ACM admite que não tem exemplos comprovados de como incorporar a IA corretamente ao processo de ensino. Cada universidade e cada curso estão, na prática, experimentando por conta própria, sem uma base metodológica comum.

O ensino está migrando da escrita de código para a sua compreensão. —

conclusão da pesquisa da ACM com 763 professores de 49 países

O que isso significa

O ensino superior de ciência da computação está se reorganizando mais rápido do que surgem os guias didáticos: dois terços dos professores já mudaram as provas, mas ainda não existe uma receita consensual de como ensinar programação na era da IA. Nos próximos anos, as universidades vão procurar formatos em que a IA ajude a aprender, em vez de substituir o próprio aprendizado, e a pesquisa da ACM é a primeira medição em larga escala da velocidade dessa transição.

Perguntas frequentes

Quantos professores participaram da pesquisa da ACM?

A pesquisa da ACM reuniu 763 professores de ciência da computação de 49 países. É um dos maiores recortes internacionais de opinião sobre o impacto da IA no ensino de programação.

Como as universidades estão mudando as provas por causa da IA?

Segundo a ACM, 68% dos professores adotaram provas orais, proctoring e trabalhos em projeto. Esses formatos são mais difíceis de cumprir com a ajuda de IA e avaliam melhor a compreensão do código, e não a capacidade de gerá-lo.

O que impede a integração da IA aos cursos?

Quase metade dos professores afirmou que não tem exemplos comprovados de integração da IA ao ensino. Ainda não surgiram metodologias e padrões prontos para usar os modelos sem prejudicar o desenvolvimento das habilidades.