Desinformação nas notícias: por que saber do problema não basta

É comum pensar que, se os estudantes já sabem que circulam notícias falsas, vão naturalmente conferir uma informação antes de compartilhá-la. As pesquisas recentes sugerem um quadro menos simples: reconhecer o problema não basta para fazer a checagem acontecer. Confiança, preocupação com a verdade, prática e orientação também entram nessa decisão.

Para o professor, essa diferença importa. Uma conversa sobre “fake news” pode despertar atenção, mas não necessariamente ensina o que fazer diante de uma publicação duvidosa, de uma imagem fora de contexto ou de uma afirmação científica convincente. Os estudos reunidos aqui investigam caminhos distintos — jogos, produção de mídia, orientação virtual e estratégias de avaliação — e ajudam a transformar o tema em trabalho concreto de sala de aula.

O que são engano, desinformação e cobertura jornalística e por que isso importa para o professor?

Engano é a tentativa de levar alguém a acreditar em algo incorreto; desinformação costuma designar conteúdo falso ou enganoso, que pode ser difundido de propósito ou sem intenção. Já a cobertura jornalística é a maneira como acontecimentos e afirmações são selecionados, verificados e apresentados como notícia. Na rotina escolar, o assunto aparece quando estudantes trazem uma publicação vista nas redes, discutem uma alegação sobre saúde ou precisam comparar versões de um fato.

Os termos não são intercambiáveis em todos os estudos. Siani e colegas distinguem informações falsas deliberadas de informações factualmente incorretas não intencionais. Herrick e colegas tratam de informação, desinformação e desinformação intencional ao discutir alegações científicas on-line. Essa distinção ajuda a evitar que toda informação errada seja tratada como mentira planejada e permite perguntar tanto “isso está correto?” quanto “como essa afirmação chegou até nós?”. (Siani, 2024; Herrick, 2023)

A cobertura jornalística também não deve ser reduzida a uma disputa de opiniões. Para avaliar uma notícia, é útil observar a afirmação central, a evidência apresentada, a origem da informação e se outras fontes confiáveis a confirmam. Esse trabalho não exige que o professor transforme a aula em treinamento profissional de checagem. Exige, antes, que a turma pratique perguntas que suspendam a reação imediata e conduzam a uma avaliação mais cuidadosa.

O que a pesquisa recente mostra sobre desinformação e notícias?

Saber que há notícias falsas não garante que os jovens façam a checagem

Uma das conclusões mais úteis para o planejamento vem de uma pesquisa com 2.112 estudantes do ensino médio de 21 escolas parceiras em Hong Kong. Os dados foram coletados no fim de 2019, em um contexto de notícias falsas prevalentes durante os protestos contra o projeto de lei de extradição. A pesquisa examinou fatores relacionados às formas como os jovens enfrentavam a desinformação. A consciência do problema, por si só, teve influência limitada na adoção de estratégias de enfrentamento. (Chu, 2024)

O estudo encontrou uma combinação mais complexa: consciência cívica e interação com as mídias sociais foram indicadores úteis de comportamentos internos e externos de enfrentamento, respectivamente. A confiança do estudante na própria capacidade de detectar notícias falsas também foi importante. Ainda assim, o indicador mais forte dos comportamentos de enfrentamento foi a preocupação com o valor da verdade. Isso sugere que uma aula não deve parar em “notícias falsas existem”; precisa abrir espaço para praticar ações e conversar sobre por que vale a pena verificar. (Chu, 2024)

Esse resultado conversa com a pesquisa de Siani e colegas, feita com 776 estudantes de uma escola secundária na Inglaterra. O estudo avaliou separadamente a suscetibilidade à desinformação científica deliberada e à informação incorreta não intencional. As duas medidas diminuíram significativamente ao longo dos cinco anos do ensino secundário. Os estudantes indicaram professores como a fonte de notícias científicas que consultavam com maior frequência; também apontaram as redes sociais como fontes comuns, embora demonstrassem consciência da falta de confiabilidade dos conteúdos disponíveis nelas. (Siani, 2024)

Na pesquisa inglesa, os estudantes identificaram a BBC como a fonte mais confiável de informação científica e o TikTok como a menos confiável. Esse achado não deve ser lido como uma lista universal de fontes certas e erradas. Ele descreve respostas daquele grupo e daquele cenário. Para a prática docente, vale como um convite a perguntar quais fontes os estudantes usam, por que confiam nelas e que evidências sustentam essa confiança. (Siani, 2024)

Ensinar um procedimento pode tornar a avaliação mais concreta

Herrick e colegas apresentam um conjunto de seis etapas para apoiar a avaliação de afirmações científicas on-line, especialmente aquelas que podem influenciar a compreensão ou o comportamento relacionado à prevenção e à transmissão de doenças. As etapas incentivam os estudantes a avaliar criticamente afirmações, considerar alternativas e raciocinar cientificamente a partir das evidências apresentadas. Uma pergunta orientadora atravessa o processo: “É plausível?”. (Herrick, 2023)

A pergunta não significa decidir se uma alegação parece familiar ou combina com a intuição de cada pessoa. No resumo do estudo, plausibilidade é considerada ao avaliar afirmações concorrentes e as conexões entre fontes de informação e alegações de conhecimento. Em sala, isso pode ajudar a deslocar a conversa de “eu acredito” ou “não acredito” para “que evidências sustentam esta explicação e que outras explicações precisam ser consideradas?”. A proposta é voltada a alegações científicas, não a uma receita única para qualquer notícia. (Herrick, 2023)

Outra abordagem estruturada aparece no conceito de Ciência Ficcional, ou FiSci, apresentado por Schicker e colegas. O trabalho articula educação midiática e educação linguística para estudantes do ensino secundário e organiza a proposta em três cursos: ativar o radar para notícias falsas, verificar informações e refutar informações falsas. O estudo apresenta fundamentos e um conceito didático; seu resumo não relata uma avaliação de resultados de aprendizagem. Portanto, é apropriado tratá-lo como uma proposta de ensino, não como prova de que uma sequência específica já produziu determinado efeito. (Schicker, 2025)

A combinação entre perceber, verificar e refutar oferece uma sequência clara para o professor. Primeiro, a turma nota sinais que pedem atenção; depois, aprende a buscar e comparar informações; por fim, pratica como responder a uma alegação enganosa sem apenas repetir o conteúdo que pretende corrigir. A etapa de refutação merece cuidado: comunicar uma correção exige apresentar a informação correta e as razões que a sustentam, em vez de somente exibir o conteúdo falso como curiosidade.

Prática guiada, jogos e produção de mídia podem aproximar a aprendizagem do cotidiano

O JEDi é um jogo digital educacional concebido para treinar a identificação de notícias falsas escritas em português. Ele adapta o formato do Jogo da Trilha: os participantes avançam distinguindo notícias verdadeiras de falsas. O estudo relata três estudos de caso, com 43 estudantes do ensino médio, 29 de graduação e 33 de pós-graduação. Os resultados quantitativos e qualitativos indicaram eficácia do jogo como instrumento de formação para detectar notícias falsas. (Moreira, 2024)

Um detalhe importante é que a pesquisa encontrou possibilidades de aprimoramento mesmo entre estudantes que se consideravam especialistas: algumas regras de associação identificadas apontaram que esses participantes também poderiam melhorar jogando várias rodadas. O estudo não diz que um jogo, sozinho, resolve o problema da desinformação. Ele oferece evidência de que uma atividade repetida e voltada a conteúdos em português pode apoiar a formação, inclusive para quem já se sente seguro. (Moreira, 2024)

Abimbade investigou um campo de treinamento de produção midiática crítica realizado no contraturno com estudantes do ensino fundamental II. O trabalho examinou como a experiência poderia influenciar a compreensão de informações falsas e o comportamento dos estudantes ao criar e compartilhar conteúdo. Com métodos qualitativos e quantitativos, o estudo relata melhorias significativas na capacidade de identificar e mitigar informações falsas, além de um senso de responsabilidade social nas práticas de mídia dos participantes. (Abimbade, 2025)

Esse estudo parte da ideia de que adolescentes não são apenas consumidores de mídia: também criam vídeos, designs, narrativas digitais e outros conteúdos. A produção pode, portanto, servir como objeto de análise e como prática responsável. O resumo não especifica quais atividades exatas levaram a cada resultado, mas sustenta que um trabalho de produção midiática crítica pode estar associado ao desenvolvimento de capacidade de identificação e mitigação. (Abimbade, 2025)

Outra forma de prática guiada é um ambiente controlado que simula o Instagram e combina imagens reais e manipuladas. Aprin e colegas avaliaram um companheiro virtual chamado Courage, que conversa com estudantes, faz perguntas para ativar conhecimentos e fornece links para imagens semelhantes localizadas por busca reversa. Em uma avaliação em sala de aula com 22 estudantes do ensino médio na Alemanha, realizada em agosto de 2022, foram registradas 95 conversas sobre cinco imagens e seus textos. Os resultados indicaram que a orientação do companheiro, junto das fontes adicionais e de sua explicação, melhorou o julgamento dos estudantes. (Aprin, 2024)

O exemplo mostra a importância da mediação: a ferramenta não apenas apresenta uma imagem e pede um palpite; ela conduz perguntas e aponta caminhos para encontrar material comparável. O contexto é uma experiência controlada e pequena, não uma garantia de que qualquer aplicativo de checagem terá o mesmo efeito. Ainda assim, oferece uma ideia pedagógica aproveitável: ensinar os passos do julgamento, não apenas pedir que os estudantes deem um veredito. (Aprin, 2024)

Novas formas de conteúdo ampliam o que significa avaliar uma notícia

Gerstl-Pepin argumenta que a inteligência artificial generativa facilita reproduzir vozes, imagens e estilos de escrita, aumentando a importância de distinguir conteúdo autêntico e confiável de deepfakes e desinformação. O artigo conceitua uma alfabetização em inteligência artificial com foco na cidadania, integrada à educação midiática, para apoiar a avaliação crítica de conteúdos. Também argumenta que padrões e políticas de alfabetização midiática devem incorporar essa dimensão. Trata-se de um argumento conceitual sobre a necessidade de formação, não de um ensaio que apresente um teste de sala de aula. (Gerstl-Pepin, 2026)

A preocupação não se limita a reconhecer uma imagem falsa pelo aspecto visual. O estudo chama atenção para conteúdos gerados ou reproduzidos com IA e para a participação cidadã em um ambiente informacional em transformação. Para o professor, a consequência prática é ampliar as perguntas: além de “quem publicou?” e “qual é a fonte?”, também cabe investigar se imagem, voz ou texto podem ter sido gerados ou alterados e que confirmação independente existe. (Gerstl-Pepin, 2026)

Os estudos cobrem situações diferentes. A pesquisa de Siani trata da suscetibilidade à desinformação científica e da confiança em fontes; Moreira avalia um jogo em português; Chu investiga comportamentos em um contexto de conflito social; e Gerstl-Pepin apresenta um argumento sobre alfabetização em IA. Não há uma intervenção única comparada em todas essas pesquisas. O ponto comum é mais modesto e útil: reconhecer uma notícia falsa é apenas parte de um conjunto de práticas que inclui verificar, avaliar evidências e decidir como agir. (Chu, 2024; Siani, 2024; Moreira, 2024; Gerstl-Pepin, 2026)

O que os estudos sobre desinformação investigaram lado a lado?

A tabela resume a pergunta ou proposta de cada estudo citado, o que o resumo relata e o contexto que foi informado. Ela também ajuda a distinguir pesquisas com participantes de textos conceituais ou propostas didáticas.

Quais pontos em comum e divergências aparecem entre os estudos?

Os estudos convergem na ideia de que o julgamento sobre notícias precisa ser ensinado e praticado. Não basta supor que os jovens, por usarem mídias sociais ou conhecerem a expressão “fake news”, já saibam investigar uma afirmação. Chu encontrou influência limitada da consciência do problema, enquanto os trabalhos sobre jogos, etapas de avaliação e orientação virtual descrevem caminhos para praticar habilidades de análise. (Chu, 2024; Moreira, 2024; Herrick, 2023; Aprin, 2024)

Há também uma atenção compartilhada às fontes e às evidências. Siani investigou como estudantes percebiam a confiabilidade de fontes; Herrick propõe avaliar a relação entre fontes, afirmações e evidências; e Aprin relata o uso de fontes adicionais para comparar imagens. A diferença é que esses estudos não medem exatamente a mesma habilidade nem usam o mesmo tipo de conteúdo. Uma opinião sobre a confiabilidade de uma fonte, uma busca reversa de imagem e a avaliação de uma afirmação científica são tarefas relacionadas, mas não idênticas. (Siani, 2024; Herrick, 2023; Aprin, 2024)

Os formatos também divergem. Há pesquisa quantitativa e qualitativa com estudantes, como nos estudos de Chu, Siani, Moreira e Abimbade; uma avaliação de ferramenta em sala, em Aprin; uma sequência conceitual e didática, em Schicker; e argumentos sobre alfabetização em IA, em Gerstl-Pepin. Por isso, não cabe dizer que todos comprovam a mesma intervenção ou que seus resultados são diretamente comparáveis. A evidência mais concreta de mudança de desempenho vem de intervenções específicas; textos conceituais ajudam a organizar perguntas e prioridades, mas não oferecem o mesmo tipo de avaliação. (Chu, 2024; Siani, 2024; Moreira, 2024; Abimbade, 2025; Aprin, 2024; Schicker, 2025; Gerstl-Pepin, 2026)

Continuam em aberto questões importantes: quais práticas funcionam melhor para diferentes idades, por quanto tempo as aprendizagens permanecem e como transferir uma habilidade praticada num jogo ou ambiente simulado para a notícia que aparece no cotidiano? Os resumos disponíveis não permitem responder a essas perguntas em conjunto. Também não mostram um método único que resolva a checagem de textos, imagens, vídeos e conteúdos gerados por IA.

O que isso significa para a sala de aula?

Uma aplicação pedagógica coerente com os estudos é tratar a checagem como uma sequência de ações observáveis, e não como um palpite sobre se algo “parece falso”. Abaixo estão sugestões de aplicação inspiradas nos temas pesquisados; os exemplos são hipotéticos e não representam resultados relatados por esses estudos.

1. Comece pela afirmação, não pelo rótulo

Como aplicação, peça que a turma reescreva uma publicação duvidosa em uma frase verificável: qual é exatamente a afirmação? Imagine um 8º ano diante de um vídeo que diz que determinado alimento previne uma doença. Antes de discutir se o vídeo é “fake”, os grupos isolam a alegação, anotam o que precisaria ser verdadeiro para sustentá-la e identificam que tipo de evidência seria relevante. Isso aproxima a atividade da avaliação de afirmações científicas proposta por Herrick e colegas. (Herrick, 2023)

2. Ensine a distinguir erro de falsidade deliberada

Como aplicação, apresente duas afirmações incorretas hipotéticas: uma compartilhada por engano e outra criada para enganar. Pergunte o que é possível avaliar sobre o conteúdo e o que não é possível concluir sobre a intenção de quem publicou. A distinção usada por Siani e colegas ajuda a turma a evitar acusações automáticas e a separar a correção factual da investigação sobre motivação. O professor pode avaliar a qualidade da justificativa sem pedir que estudantes adivinhem intenções. (Siani, 2024)

3. Transforme confiança em uma pergunta investigável

Como aplicação, convide os estudantes a dizer quais fontes costumam consultar e o que os leva a confiar nelas. Imagine uma turma comparando uma publicação de rede social com uma matéria jornalística e uma página institucional sobre o mesmo tema. Em vez de entregar uma lista fechada de fontes “boas” e “ruins”, peça evidências para justificar a avaliação: autoria identificável, origem dos dados, confirmação independente e clareza sobre o que é fato e o que é interpretação. A pesquisa inglesa mostra que os estudantes têm percepções próprias sobre confiabilidade, que podem ser ponto de partida para o diálogo. (Siani, 2024)

4. Pratique a checagem em mais de uma rodada

Como aplicação, organize pequenas rodadas com exemplos variados e permita que os estudantes revisem suas respostas depois de consultar evidências. Uma turma pode comparar uma notícia verdadeira, uma informação incorreta sem intenção demonstrada e uma alegação deliberadamente enganosa, sempre com material adequado à idade. O JEDi oferece uma referência de prática em formato de jogo, e seu estudo relata que até participantes que se consideravam especialistas poderiam aprimorar habilidades em várias rodadas. A repetição deve vir acompanhada de conversa sobre o raciocínio, não apenas da contagem de acertos. (Moreira, 2024)

5. Peça que os estudantes produzam uma resposta responsável

Como aplicação, depois de verificar uma alegação, cada grupo pode criar uma breve correção que inclua a afirmação avaliada, a informação sustentada por evidências e a origem da confirmação. Por exemplo, numa turma hipotética, os estudantes poderiam preparar um áudio curto explicando por que uma imagem não prova o que a legenda afirma. A produção não deve reproduzir material enganoso como se fosse verdadeiro; o objetivo é praticar comunicação responsável. Essa sugestão dialoga com a pesquisa sobre produção midiática crítica, sem afirmar que a atividade proposta reproduz o campo de treinamento estudado. (Abimbade, 2025)

6. Use perguntas guiadas para analisar imagens

Como aplicação, apresente uma imagem hipotética junto de duas legendas diferentes e peça que os grupos investiguem o contexto: onde mais a imagem aparece, que fonte a publicou e se há sinais de que a legenda descreve a cena corretamente. A experiência de Aprin e colegas usou um ambiente controlado, um companheiro virtual, perguntas e resultados de busca por imagens semelhantes. Mesmo sem essa tecnologia, o professor pode adaptar o princípio de orientar o processo com perguntas e fontes adicionais. (Aprin, 2024)

7. Inclua a etapa de refutação sem amplificar o boato

Como aplicação, após checar uma alegação, peça uma resposta que explique o que a evidência sustenta e por que a afirmação concorrente não é plausível. Uma turma hipotética pode receber duas explicações para um fenômeno científico e organizar quais fontes e evidências apoiam cada uma. A sequência de ativação, verificação e refutação apresentada pela FiSci ajuda a planejar esse percurso. É importante que o grupo não apenas repita a alegação enganosa em destaque: deve oferecer contexto e uma explicação sustentada. (Schicker, 2025; Herrick, 2023)

8. Trate conteúdos gerados por IA como uma pergunta adicional

Como aplicação, ao analisar um áudio ou uma imagem de origem incerta, acrescente perguntas sobre autenticidade e confirmação independente: o conteúdo aparece em outras fontes? Há uma versão original? O que permite afirmar que a voz ou a imagem foi alterada? Não é preciso ensinar que toda imagem estranha é um deepfake, nem depender de ferramentas automáticas como veredito final. A proposta de alfabetização em IA com foco na cidadania aponta para a necessidade de ampliar a educação midiática, especialmente diante da facilidade de reproduzir vozes, imagens e estilos de escrita. (Gerstl-Pepin, 2026)

O que muda ao trabalhar desinformação no contexto brasileiro?

O primeiro cuidado é reconhecer que parte das pesquisas foi realizada fora do Brasil. Chu estudou jovens em Hong Kong durante um contexto político específico; Siani pesquisou uma escola secundária na Inglaterra; Aprin avaliou uma ferramenta com 22 estudantes na Alemanha. Esses cenários não descrevem automaticamente as práticas, fontes de confiança ou experiências de estudantes brasileiros. As pesquisas podem oferecer perguntas e princípios de trabalho, mas não autorizam transportar seus resultados como se fossem retratos do Brasil. (Chu, 2024; Siani, 2024; Aprin, 2024)

O trabalho de Moreira é particularmente pertinente para a língua, pois apresenta um jogo voltado a notícias escritas em português. Ainda assim, o resumo não informa o país dos participantes. O idioma compartilhado não garante que os contextos de circulação, as referências culturais ou os repertórios de notícias sejam os mesmos. Uma adaptação brasileira precisa selecionar exemplos compreensíveis e apropriados à comunidade escolar, evitando expor estudantes a conteúdo nocivo ou transformar a atividade em disputa partidária. (Moreira, 2024)

Também importa o tema da informação científica. Siani estudou fontes percebidas por adolescentes ingleses, e suas respostas sobre a BBC e o TikTok não devem ser convertidas numa classificação automática de veículos ou plataformas para o Brasil. Uma aplicação local pode investigar que fontes os estudantes consultam, comparar afirmações com evidências e discutir critérios de confiabilidade, sem assumir que uma marca considerada confiável em outro país terá o mesmo papel aqui. (Siani, 2024)

Por fim, a recomendação de incluir alfabetização em IA é apresentada por Gerstl-Pepin como argumento conceitual para a educação midiática e a cidadania. No Brasil, o professor pode traduzir essa preocupação em perguntas adequadas à idade e aos recursos disponíveis: como confirmar a origem de um vídeo, que outras fontes sustentam a informação e quais sinais não bastam para provar autenticidade? Isso é uma adaptação pedagógica, não uma política brasileira descrita pelo estudo. O foco pode permanecer no raciocínio verificável, sem prometer que uma única ferramenta detectará todo conteúdo manipulado. (Gerstl-Pepin, 2026)

Quais são os limites desta leitura?

Este artigo se baseia nos resumos de estudos recentes disponíveis na fonte indicada, não na leitura integral dos trabalhos. Os resumos permitem identificar objetivos, alguns contextos e resultados principais, mas não oferecem todos os detalhes necessários para comparar instrumentos, duração das atividades, critérios de avaliação ou limites metodológicos. Por isso, as conclusões foram mantidas dentro do que cada resumo relata, e propostas de sala foram sinalizadas como aplicações.

Ficam em aberto perguntas relevantes para a decisão docente: quais atividades se sustentam ao longo do tempo, como adaptar materiais a diferentes idades e como medir se uma habilidade praticada em ambiente controlado é usada espontaneamente diante de uma publicação real? Também seria preciso conhecer melhor as condições de implementação e os materiais completos para reproduzir qualquer intervenção com fidelidade. Os resumos não permitem afirmar que uma abordagem seja superior às demais.

Vale ler o estudo completo quando a escola pretende adotar uma ferramenta, replicar uma sequência, avaliar resultados de aprendizagem ou decidir se uma prática é adequada a determinada turma. No caso de pesquisas com participantes de outros países, a leitura integral ajuda a entender o cenário e a forma como os resultados foram produzidos; ainda assim, a adaptação ao contexto brasileiro exigirá julgamento pedagógico local.

Como o GeraProva ajuda com este assunto?

O GeraProva pode apoiar o professor na criação de provas e atividades sobre leitura crítica, avaliação de fontes e análise de afirmações, com questões adaptadas aos objetivos da turma; ele não substitui a checagem das fontes nem garante, por si só, o desenvolvimento do pensamento crítico. Conheça o gerador de provas do GeraProva e faça seu cadastro grátis.

Perguntas frequentes sobre desinformação e notícias

Falar sobre notícias falsas já ajuda os estudantes a checar informações?

Falar do problema pode ser um começo, mas não garante que os estudantes adotem estratégias de checagem. Na pesquisa realizada em Hong Kong, a consciência da existência de notícias falsas teve influência limitada nos comportamentos de enfrentamento. A confiança na própria capacidade de detectar conteúdos e a preocupação com o valor da verdade também apareceram como fatores importantes, sendo esta última o indicador mais forte. Uma aplicação possível é combinar conversa com prática: identificar uma afirmação, buscar evidências, comparar fontes e explicar a conclusão. (Chu, 2024)

Como ensinar estudantes a avaliar uma notícia científica?

Uma forma é separar a afirmação da evidência e investigar se as fontes sustentam o que está sendo dito. Herrick e colegas apresentam seis etapas para avaliar alegações científicas on-line, considerar afirmações alternativas e raciocinar a partir das evidências. A pergunta “É plausível?” ajuda a comparar explicações concorrentes, mas não deve virar um teste baseado apenas na intuição. Em sala, o professor pode pedir aos estudantes que indiquem quais evidências apoiam cada alegação e que fontes seriam necessárias para avaliar a questão com mais segurança. (Herrick, 2023)

É melhor ensinar checagem com jogos ou com notícias reais?

Os estudos não comparam diretamente jogos com notícias reais, portanto não permitem declarar uma opção vencedora. Moreira relata resultados favoráveis para o JEDi, um jogo voltado à identificação de notícias em português, enquanto outras pesquisas investigam produção midiática e orientação em ambientes controlados. Como aplicação, o professor pode combinar uma rodada de prática estruturada com a análise orientada de um exemplo apropriado à turma. O mais importante é tornar visível o raciocínio: que pista foi observada, que fonte foi consultada e como a evidência alterou ou confirmou a conclusão. (Moreira, 2024; Aprin, 2024)

Como trabalhar imagens ou vídeos possivelmente manipulados?

Comece perguntando pela origem e pelo contexto, sem concluir que o material é falso apenas porque parece estranho. Uma atividade pode comparar legendas, buscar versões semelhantes da imagem e verificar se fontes independentes confirmam a interpretação. Aprin e colegas avaliaram uma ferramenta que oferecia perguntas guiadas e links para imagens semelhantes; o estudo relata melhora no julgamento dos estudantes naquele ambiente controlado. Diante de conteúdos gerados por IA, também vale perguntar se voz, imagem ou texto podem ter sido alterados e que confirmação adicional existe. (Aprin, 2024; Gerstl-Pepin, 2026)

Como falar de desinformação sem acusar um estudante de mentir?

Separe a avaliação do conteúdo da avaliação da intenção. Uma informação pode estar incorreta sem que quem a compartilhou tenha pretendido enganar. Siani e colegas mediram separadamente a suscetibilidade à desinformação deliberada e à informação factualmente incorreta não intencional. Na prática, o professor pode perguntar “que evidência temos?” e “o que nos faria revisar essa conclusão?” em vez de atribuir motivos. Essa abordagem mantém a conversa centrada na informação e favorece a possibilidade de corrigir um erro sem transformar a discussão em julgamento pessoal. (Siani, 2024)

Esses resultados valem diretamente para estudantes brasileiros?

Não de forma automática. Os estudos citados incluem contextos de Hong Kong, Inglaterra e Alemanha, além de pesquisas cujo país não é informado nos resumos. A pesquisa de Moreira trata de notícias em português, mas o resumo não especifica o país dos participantes. Os resultados ajudam a levantar questões e a planejar atividades, mas não descrevem necessariamente as fontes, plataformas e experiências dos estudantes no Brasil. Uma aplicação local pode ouvir a turma, selecionar materiais adequados e discutir critérios de verificação sem importar classificações de fontes de outros países. (Chu, 2024; Siani, 2024; Aprin, 2024; Moreira, 2024)

Referências

1. Chu, Donna; Wong, Frankie Ho Chun (2024). Checagem de fatos ou não? Comportamentos de verificação de notícias entre jovens de Hong Kong (Fact-Checking or Not? News Verification Behaviours of Young People in Hong Kong). Journal of Education. Link.
2. Siani, Alessandro; Joseph, Maria; Dacin, Claudiu (2024). Suscetibilidade à desinformação científica e percepção da confiabilidade das fontes de notícias entre estudantes do ensino secundário (Susceptibility to Scientific Misinformation and Perception of News Source Reliability in Secondary School Students). Discover Education. Link.
3. Herrick, Imogen R.; Sinatra, Gale M.; Lombardi, Doug (2023). Isso É Plausível? Como Avaliar Evidências e Afirmações Científicas em um Mundo Pós-Verdade (Is That Plausible? How to Evaluate Scientific Evidence and Claims in a Post-Truth World). Science Teacher. Link.
4. Schicker, Stephan; Ehrenmüller, Jürgen; Hendler, Melanie; Reinsperger, Victoria; Kubai, Natalia; Miškulin Saletovic, Lucia; Steinbauer, Bettina; Schmölzer-Eibinger, Sabine (2025). Educação midiática e educação linguística: a Ciência Ficcional (FiSci) promove habilidades para identificar e refutar notícias falsas (Media Literacy Meets Language Education: Fictional Science (FiSci) Promotes Skills to Identify and Refute Fake News). Journal of Media Literacy Education. Link.
5. Moreira, Treice de Oliveira; Passos, Cláudio Azevedo; Silva, Flávio Roberto Matias da; Freire, Paulo Márcio Souza; Sales da Silva, Cláudia Rödel Bosaipo; Goldschmidt, Ronaldo Ribeiro (2024). JEDi — Um jogo digital educacional para apoiar a formação de estudantes na identificação de “fake news” escritas em português: estudos de caso no ensino médio, na graduação e na pós-graduação (JEDi -- A Digital Educational Game to Support Student Training in Identifying Portuguese-Written "Fake News": Case Studies in High School, Undergraduate and Graduate Scenarios). Education and Information Technologies. Link.
6. Abimbade, Oluwadara (2025). De criadores a pensadores críticos: como estudantes do ensino fundamental II aprendem a identificar e interromper a desinformação por meio da produção midiática (From Creators to Critical Thinkers: How Middle Schoolers Learn to Spot and Stop False Information through Media Production). Journal of Digital Learning in Teacher Education. Link.
7. Aprin, Farbod; Peters, Pascal; Hoppe, H. Ulrich (2024). A eficácia de um companheiro virtual de aprendizagem no apoio ao julgamento crítico de conteúdos das mídias sociais (The Effectiveness of a Virtual Learning Companion for Supporting the Critical Judgment of Social Media Content). Education and Information Technologies. Link.
8. Gerstl-Pepin, Cynthia (2026). Inteligência artificial generativa, deepfakes e desinformação: em defesa do desenvolvimento de uma alfabetização em inteligência artificial com foco na cidadania (Generative AI, Deepfakes, & Disinformation: A Case for Fostering Civic-Minded AI Literacy). Thresholds in Education. Link.

Escolha uma notícia que faça sentido para sua turma e transforme a dúvida em investigação: uma boa pergunta pode ser o primeiro passo para uma leitura mais crítica.