TLDR;

A IA pode criar uma ilusão de competência em iniciantes, que copiam código gerado e passam testes sem entender os conceitos subjacentes. Isso piora especialmente quem não tem fundamentos prévios, ampliando a diferença entre estudantes experientes e iniciantes e aumentando taxas de falha em cursos. Para evitar isso, pratique escrever código sem IA até ganhar confiança, use a ferramenta só para pequenas sugestões e fique atento aos atalhos que está tomando.

Resumo

Pesquisadores observaram que ferramentas de IA afetam aprendizes de formas distintas: algumas mantêm a velocidade de aprendizagem ou se tornam levemente mais rápidas, enquanto outras passam a produzir desempenho pior, com uma ilusão de compreensão. Num experimento com alunos de um curso introdutório de programação (21 participantes observados com eyetracking), uma estudante sem experiência pediu ajuda ao LLM e acabou copiando código que passou nos testes mas sem entender o funcionamento; outra, com experiência prévia, planejou a solução, usou autocompletes apenas para pequenos trechos e compreendeu o que fez. Os autores concluem que a IA pode ampliar a disparidade entre quem já domina conceitos fundamentais e quem não, aumentando taxas de falha quando o suporte substitui a aprendizagem ativa. Recomenda-se que todo estudante aprenda a codar sem IA — tudo que pediria a um LLM deveria ser algo que você possa escrever — porque fazer as coisas devagar melhora retenção, confiança e sensação de autoria. Em projetos práticos onde o objetivo é produzir rápido, usar IA ocasionalmente é justificável, mas convém consciência sobre os trade-offs e evitar recorrer ao LLM por impulso até ganhar confiança. Recursos adicionais e cursos (JetBrains Academy) são oferecidos para aprofundar o pensamento computacional, agora disponíveis.