Introdução: Com o avanço digital e o surgimento dos sistemas de Inteligência Artificial (IA), levantou-se no ambiente escolar a dúvida se essas tecnologias pensam de forma autônoma ou apenas mimetizam o comportamento humano. A pesquisa aborda essa questão investigando quanto o avanço tecnológico em IA baseada em Deep Learning e Redes Neurais Artificiais pode se parear aos humanos. Objetivos: O objetivo geral consiste em analisar a similaridade entre as respostas textuais geradas por IA e o comportamento cognitivo humano, identificando os limites conceituais e práticos da simulação tecnológica. Especificamente, busca-se mapear a arquitetura neural do modelo, submetê-lo a protocolos de teste sob pressão argumentativa, avaliar a percepção de humanidade via comitê cego e propor refinamentos em engenharia de prompts. Materiais e Método: Estudo de caráter qualitativo e quantitativo, com abordagem exploratório-experimental. A metodologia divide-se em três etapas: mapeamento técnico de modelos de linguagem gratuitos; submissão do sistema a 15 perguntas sobre lógica, ética e linguagem/ironia com introdução de feedbacks falsos para testar a consistência lógica sob pressão; e experimentação cega em que 10 alunos do 9º ano do Ensino Fundamental atribuirão notas de 1 a 5 para mensurar o nível de “humanidade” percebido nas respostas. A variável dependente é o índice de pareamento humano, calculado pela média das notas. Resultados: Espera-se demonstrar que, embora as IAs exibam fluidez textual avançada, elas carecem de consciência, intencionalidade e senciência, falhando em ironias e contradições. Almeja-se identificar os blocos de maior distanciamento cognitivo e evidenciar que, sob pressão de feedbacks falsos, o algoritmo tende a ceder à indução humana, comprovando que opera por conformidade estatística e não por autonomia existencial. Considerações Finais: Conclui-se preliminarmente que, apesar do avanço para uma humanização funcional, as IAs permanecem como assistentes dependentes de dados e da mediação humana. O trabalho contribui para a alfabetização digital e científica escolar, mitigando a antropomorfização cega e reforçando que a sensibilidade moral, a interpretação contextual e o pensamento crítico são competências estritamente humanas.
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Engenharia de prompts; Redes neurais; Alfabetização digital.
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