A questão objetiva é o principal pedido ao assistente
O Radar classifica a intenção de cada solicitação enviada ao PasseIA, assistente de estudo da Passei Direto. Entre 29 de agosto e 30 de setembro de 2026, período em que o classificador rotulou todo o tráfego, 29.775 solicitações de estudantes de graduação e pós puderam ser classificadas.
| Intenção | % das classificáveis | Solicitações |
|---|---|---|
| Resolver questão objetiva (de múltipla escolha) | 80,5% | 23.981 |
| Entender um conceito | 7,1% | 2.109 |
| Resolver questão aberta (dissertativa ou de cálculo) | 5,5% | 1.632 |
| Praticar com novas questões | 2,9% | 854 |
| Produzir ou revisar texto | 2,5% | 757 |
| Resumir, planejar estudo ou buscar fontes | 1,5% | 442 |
- Em todas as áreas. A proporção vai de 78,2% (Agrárias e veterinária) a 85,5% (Educação e licenciaturas). Engenharias e produção: 79,5%; Saúde: 78,5%; Negócios, gestão e direito: 78,4%. Graduação e pós têm o mesmo perfil: 80,5% e 80,8%.
- Fora do atalho. Parte dos estudantes chega ao assistente por um botão ao lado de uma questão na Passei Direto. Excluindo essas entradas, a resolução de questão objetiva ainda é 76,5% de 18.358 solicitações classificáveis.
- No texto. 31,6% de todas as solicitações de ago–set trazem alternativas no formato a), b), c), e 41,4% dos estudantes enviaram ao menos uma assim.
Limites: a intenção é inferida pelo texto; o classificador não sabe se a questão vale nota, se é de prova, lista de exercícios ou simulado. 18,9% das solicitações do período não receberam rótulo e ficam fora do denominador. Computação e TI e Agrárias têm bases menores (menos de 1.000 solicitações).
O que se repete entre áreas tão diferentes não é o conteúdo do curso; é o formato da tarefa que o estudante tem nas mãos.
As mesmas questões aparecem em instituições diferentes
O Radar comparou os primeiros 300 caracteres de cada solicitação com 200 caracteres ou mais, depois de padronizar maiúsculas, pontuação e espaços. Um enunciado igual enviado por estudantes diferentes indica a mesma questão.
- 13,3% das 48.001 solicitações longas trazem um enunciado que pelo menos outro estudante também enviou.
- 2.175 enunciados distintos foram enviados por dois ou mais estudantes.
- 54,7% desses enunciados (1.189) vieram de estudantes de duas ou mais instituições. É um piso: quem não informou a instituição não conta como “outra”.
Limite: a comparação exige texto idêntico no início do enunciado. Versões com uma palavra trocada ou enviadas como imagem ou PDF não entram; o número real de repetições tende a ser maior.
Hipótese do Radar, não testada: uma questão idêntica em instituições diferentes sugere material didático ou banco de questões compartilhado, como livros e trilhas de editoras, conteúdo licenciado ou provas reaproveitadas. O dado mostra o que circula, não de onde veio.
O que isso significa para a avaliação
Vale separar o que foi medido do que é contexto e do que é inferência.
- Medido: nesta amostra de 7.727 estudantes, pedir a resposta de questões objetivas domina o uso do assistente, e parte dessas questões é a mesma em instituições diferentes.
- Contexto externo: 50,7% das matrículas de graduação do país estão no ensino a distância (INEP, Censo da Educação Superior 2024). No Reino Unido, 94% dos graduandos em tempo integral dizem usar IA em trabalhos avaliados (HEPI e Kortext, 2026); é outro país e outro método, citado como referência, não como estimativa para o Brasil.
- Inferência: quando a avaliação é objetiva, assíncrona e aplicada no ambiente virtual sem supervisão, um assistente de IA responde a ela em segundos. Nessas condições, a nota passa a refletir, em parte, o acesso à ferramenta.
- O que os dados não dizem: o Radar não mede quantas solicitações vieram de avaliações que valem nota, nem efeito sobre aprendizagem, desempenho ou evasão. A amostra se concentra em grandes redes privadas e não representa os universitários brasileiros.
O que muda no desenho das questões objetivas
As opções abaixo são editoriais e não foram testadas pelo Radar. A escolha depende do objetivo de cada avaliação: certificar o que o estudante sabe ou ajudá-lo a estudar.
| Decisão | O que fazer | Quando faz sentido |
|---|---|---|
| Peso na nota | Reduzir a parte da nota que vem de objetivas sem supervisão e deslocá-la para avaliações supervisionadas, presenciais ou síncronas. | Disciplinas em que a objetiva online é a maior parte da nota. |
| Uso formativo | Usar as objetivas do AVA como prática com feedback imediato e peso baixo. A explicação, inclusive a de um assistente, passa a fazer parte do estudo. | Revisão de conteúdo e preparação para uma prova supervisionada. |
| Contexto próprio | Ligar o enunciado a um caso, dado, material ou exemplo trabalhado na disciplina, em vez de um enunciado genérico. | Bancos com conteúdo licenciado ou compartilhado. |
| Renovação do banco | Saber quais questões vêm de conteúdo licenciado ou compartilhado, trocar e variar itens a cada oferta. | Bancos reaproveitados entre turmas, semestres ou instituições. |
| Justificativa | Pedir, junto com a alternativa, uma justificativa curta ou o passo que levou a ela, e corrigir uma amostra. | Turmas em que a correção manual de parte das respostas é viável. |
| Itens de interpretação | Pedir leitura de um gráfico, tabela ou situação apresentada na própria prova, em vez da recuperação de um fato. | Quando o objetivo é aplicar o conteúdo. Não é barreira à IA: no Radar, 5,0% das solicitações levam imagem, 8,5% nas Engenharias. |
Nenhuma dessas opções torna imune à IA uma prova sem supervisão. Uma combinação possível é separar o que certifica, com supervisão, do que é prática, que pode ser aberta. A regra escrita para cada caso entra na política da instituição; o guia de política de uso de IA traz modelos de cláusula para provas no AVA, trabalhos e TCC.
Perguntas para a coordenação
- Peso. Que parte da nota das disciplinas vem de questões objetivas respondidas sem supervisão no ambiente virtual?
- Origem do banco. As avaliações usam conteúdo licenciado ou compartilhado com outras instituições? Com que frequência as questões são renovadas?
- Regra visível. O enunciado de cada avaliação diz se o uso de IA é permitido?
- Avaliações com IA. Existe alguma atividade em que usar IA faz parte da tarefa, com critério de correção próprio?
- Acompanhamento. Depois de uma mudança, como a coordenação vai comparar notas de avaliações supervisionadas e não supervisionadas da mesma disciplina?
Fontes e escopo
Dados observados: Radar de IA no Ensino Superior, edição de outubro de 2026, capítulos 01, 02 e 04; período, base e limites na metodologia. Contexto externo, conforme citado no Radar: INEP, Censo da Educação Superior 2024; HEPI e Kortext, Student Generative AI Survey 2026. As opções de desenho são uma aplicação editorial desses dados; não foram testadas em instituições.