Tipos, games e áudios
Como o uso de IA para gerar materiais didáticos foi recebido pela minha turma de Tipografia
Uma atividade sem nota, sem obrigação. Mesmo assim, numa turma grande de 62 alunos, a maioria compareceu e participou.
Em 2025 fechei a disciplina de Tipografia com essa grata surpresa: meu alunos, que já sabiam por nossas conversas em sala das minhas experimentações com IA e com o que hoje chamo de curadoria gerativa, demonstravam uma adesão aos materiais didáticos que gerei e um engajamento que foi além das minhas expectativas. Não por imposição ou por "ter que ter a nota”, mas pelo prazer de aprender. Uma ideia ousada em tempos de telas e distrações a granel.
O desafio
Tipografia é uma disciplina pesada na parte teórica — história, classificação de tipos, anatomia, repertório visual — para sustentar a prática que a acompanha. Difícil tornar atraentes essas informações sem apelar para algum recurso. Aulas que antigamente chamavam de “cuspe e giz” (hoje seria “cuspe e slide”) seguem o formato esperado pelos alunos, mas o quanto disso eles conseguem de fato conectar e absorver?
Não tenho a destreza de tipógrafos e calígrafos excepcionais, como o Claudio Gil, em cuja aula assistia embasbacada enquanto ele discorria sobre a história do tipo desenhando as letras num imenso painel de papel Kraft. Eu mesma, vinda da arquitetura, fui me aprofundar nos conhecimentos sobre tipos ao montar materiais para aulas e lecionar sobre o tema em anos anteriores. Por isso sei que mesmo minha fala entusiasmada e as conexões que faço em sala de aula para apelar para o meu estimado público não são suficientes muitas das vezes. A dificuldade estava em fazer a turma querer aprender tipografia, no curto tempo dos encontros semanais — dois períodos de 50 minutos. Um tour de force para a professora-atriz.
Nesse cenário, comecei a testar um novo processo de construção de material didático, usando IA generativa não como atalho para o conteúdo final, mas como ponto de partida para uma revisão e síntese que aprofundavam e tornavam mais acessíveis os conhecimentos ali explanados. Um processo de reescrita assistido, para dali gerar outras ramificações e alternativas para o mesmo material.
E há uma razão pedagógica para essa multiplicação de formatos, independente da IA: cada registro — visual, sonoro, lúdico — alcança de um jeito diferente quem está na sala. É um caminho de inclusão que a velocidade da IA me permitiu trilhar com mais facilidade, ajudando inclusive com o acesso de alunos neurodivergentes ou PCD ao conteúdo.
O caminho trilhado
Na prática, funcionou assim: os slides de cada tema, desenhados no Plano de Ensino da disciplina, partiam de um prompt detalhado e da revisão minuciosa do output gerado. No prompt já entravam referencias bibliográficas, direcionamento acadêmico (evitando fontes pouco confiáveis), regulagem de discurso e abordagem. O output então era revisado, eventualmente recebendo novos comandos, até ficar como imaginava, e só então passado para o Gamma, onde uma primeira versão dos slides era gerada. Exportados para o Google Slides eles eram então revisados novamente, no conteúdo e principalmente nas imagens, pois o Gamma costuma devolver imagens muito genéricas ou mesmo erradas para ilustrar os conceitos e principalmente a história da tipografia.
A partir desses slides já revisados — e só deles — surgiram dois outros materiais: resumos em áudio, disponibilizados no Spotify, e as perguntas de um jogo de tabuleiro que criei para o encerramento do semestre, o Tipogame. Ou seja: tudo partia da mesma fonte, já filtrada pelo meu critério. Os slides eram as aulas. Os áudios eram os slides em forma de resumo falado. O jogo era os slides em forma de pergunta. Três formatos, uma origem.
O Tipogame
O Tipogame é um jogo de trívia com cartas e tabuleiro, inspirado no jogo Master, produzido com auxílio da IA, diagramado no InDesign e impresso em gráfica rápida. Teve duas etapas: uma fase classificatória, com roleta temática e cartas e uma fase final entre as equipes vencedoras, com dados, tabuleiro e peças. O prêmio para a equipe vencedora foi um pacote de snacks, sketchbooks e instrumentos de desenho.
Apresentei o jogo como atividade voluntária, sem peso na nota — e a adesão foi a maior surpresa do semestre. Fiz uma pesquisa este ano com a mesma turma sobre os resultados dessa disciplina e entre quem respondeu, mais de 80% participou de alguma forma, e a experiência recebeu a nota mais alta de avaliação da atividade: 4,78 de 5. Um aluno escreveu que “queria ter jogado mais, foi bem interessante” — e que, como gosta de história, a forma como o conteúdo apareceu no jogo “fixou bem na cabeça”. Um êxito.
Os áudios
Inicialmente fiz os resumos em áudio da disciplina já esperando uma baixa adesão. A Tipografia é uma disciplina de avaliação por projeto, e o estudo dos resumos tinha mais o perfil de matérias com conteúdo teórico e avaliação por prova. Inesperadamente, por conta do Tipogame, alguns alunos vieram comentar comigo que estavam usando os áudios para estudar para o jogo, que, reafirmo, não tinha peso avaliativo no período.
Da pesquisa que realizei vieram as seguintes informações: cerca de 82% ouviu algum áudio, principalmente em contextos informais: no transporte, em momentos livres, fora do estudo dirigido. A ajuda percebida foi moderada (3,56 de 5) — para alguns, o recurso mais útil do semestre; para outros, o menos. E a única crítica explícita ao uso de IA em toda a pesquisa foi sobre os áudios: um aluno descreveu a voz sintética como algo que “caiu naquele vale do estranhamento”.
Hoje, em um novo ciclo de disciplinas, esse problema específico já tem resposta. Avancei no domínio da ferramenta de geração de voz (ElevenLabs) e consigo treinar um modelo a partir da minha própria voz — não mais as vozes genéricas oferecidas pela plataforma, que foram exatamente a origem do estranhamento relatado. Os áudios atualmente gerados já são narrados por uma versão sintética da minha própria voz, não por uma voz qualquer escolhida num catálogo. Não sei se isso resolve por completo a sensação descrita pela aluna — talvez nunca resolva por completo —, mas é uma resposta direta a uma crítica que a própria pesquisa trouxe à luz. Mais um giro do ciclo.
O que os números começam a mostrar
Olhando os três materiais de origem em IA lado a lado, aparece um padrão que não esperava de forma tão clara.
Os áudios — a camada com menos reescrita minha, mais próxima do material “bruto” — tiveram a recepção mais modesta e a única crítica direta relacionada à IA. Os slides — totalmente revisados e reescritos por mim — tiveram a maior nota de utilidade (4,75) e uma das melhores posições no ranking de “o que mais ajudou a aprender”. E o Tipogame, que nasceu desses slides já curados mas passou por uma transposição inteira para uma dinâmica própria, ficou empatado com os slides no topo do ranking, com a maior aprovação de toda a pesquisa.
Quanto mais distante do output original de IA — quanto mais passou pela minha mão, pelo meu critério, pela minha leitura da turma — melhor foi a recepção. Não é uma conclusão definitiva: o formulário recebeu onze respostas, de uma turma de sessenta e dois. Mas é um padrão que vale verificar em outras turmas.
O que fica
Tem algo de irônico em fechar um ciclo pensado para multiplicar a partir de uma fonte curada, e descobrir que o público sente justamente a distância — maior ou menor — entre o que eu fiz e o que a IA originalmente sugeriu. Talvez seja isso, no fim, o que esse experimento todo está testando: não se a IA pode gerar bons materiais, mas o que muda quando alguém os atravessa antes de chegar à sala de aula.
A pesquisa continua, com outras turmas e outras disciplinas. Mas o desenho do ciclo, esse, aponta para uma trajetória interessante: o que volta para a sala de aula não é o que a IA gerou. É o que sobrou depois que eu passei por ele.
O discurso de que o professor pode se tornar dispensável com o uso de IA existe: há casos internacionais reais, como o de uma escola particular em Londres que delegou a um sistema de IA a avaliação dos seus alunos, ou pilotos britânicos de turmas inteiras conduzidas sem professores, só com plataformas. Mas os números deste texto apontam para outra direção. Quanto mais perto da curadoria humana, melhor a recepção; quanto mais distante, pior — e a única crítica relacionada à IA em toda a pesquisa recaiu justamente sobre o material com menos intervenção minha. Não é a IA que ensina. É o professor, imprimindo sua voz e seu conhecimento auxiliado por uma ferramenta tecnológica, quem promove o aprendizado. Num mundo onde a disputa por atenção é desleal, e o professor é quase sempre a ponta mais fraca dessa equação, a resposta não é eliminar essa ponta — é dar a ela armas melhores. A IA pode ser uma delas.
Em julho volto a falar desse caso, que é, também, o centro de uma apresentação que vou levar ao Congreso Latinoamericano de Enseñanza del Diseño, na Universidad de Palermo. Meu próximo texto será escrito de lá, nas férias entre os períodos, e devo relatar em tempo real minhas impressões do congresso.