Redistribuição da agência na escrita e pesquisa sobre produção textual com IA Gen: uma perspectiva pós-digitalRESUMO
A incorporação de sistemas de inteligência artificial generativa (IA Gen) às práticas de produção textual escrita em contextos escolares tem sido frequentemente compreendida/analisada por meio de categorizações ligadas a uso, proibição, detecção e autoria, que pressupõem uma separação relativamente estável entre sujeito humano e tecnologia. Este artigo problematiza essa ontologia instrumental e propõe-se a compreender a produção textual com IA Gen a partir de uma perspectiva pós-digital, relacional e processual. Argumentamos que a novidade analiticamente relevante do uso de IA Gen em práticas escolares de produção de texto não reside em inaugurar uma escrita mediada ou distribuída, mas em reconfigurar as possibilidades de ação ao longo da trajetória de produção textual. Propomos a noção de redistribuição da agência, definida como a reconfiguração situada das possibilidades, posições e condições de ação entre os participantes (humanos e não humanos) de uma prática de escrita no decurso de seu desenvolvimento, como chave interpretativa para o contexto pós-digital de produção textual. A pertinência desta proposição é examinada por meio de uma investigação empírica exploratória com dados de pesquisa-ação realizada com estudantes de Ensino Médio público brasileiro. Dois percursos de produção textual analisados contrastivamente evidenciam que uma mesma proposta didática pode produzir configurações distintas de participação da IA Gen no trabalho de escrita. Como resultado principal de nossa pesquisa, propomos as noções de trajetória sociotécnica de produção textual e episódio de agenciamento textual como unidades para investigar empiricamente a escrita com recurso à IA Gen em contextos escolares.
Palavras-chave
inteligência artificial generativa; produção textual; agência; pós-digitalidade
ABSTRACT
The incorporation of generative artificial intelligence (Gen AI) systems into written text production practices in school settings has often been understood and analyzed through categories such as use, prohibition, detection, and authorship, which presuppose a relatively stable separation between human subjects and technology. This article problematizes this instrumental ontology and proposes understanding text production with Gen AI from a post-digital, relational, and processual perspective. We argue that the analytically relevant novelty of Gen AI does not lie in inaugurating mediated or distributed writing, but in reconfiguring the possibilities for action throughout the trajectory of textual production. We propose the notion of redistribution of agency, defined as the situated reconfiguration of the possibilities, positions, and conditions of action among the participants (human and non-human) in a writing practice throughout its development as an interpretive key to the post-digital context of textual production. The relevance of this proposition is examined through an exploratory empirical investigation using data from action research conducted with students in Brazilian public high schools. Two contrasting paths of textual production analyzed side by side demonstrate that the same instructional proposal can produce distinct configurations of Gen AI participation in writing tasks. As the main result of our research, we propose the notions of sociotechnical trajectory of textual production and episode of textual agency as units for empirically investigating writing with the use of Gen AI in school contexts.
Keywords
generative artificial intelligence; textual production; agency; post-digitality
CONSIDERAÇÕES INICIAIS
A acelerada incorporação de sistemas de Inteligência Artificial Generativa (IA Gen) às práticas sociais de uso da linguagem tem produzido, especialmente no campo educacional, um conjunto de questões relacionadas às possibilidades, aos limites e às consequências de sua presença em práticas de educação linguística. Desde a popularização desses sistemas, capazes de gerar textos em linguagem natural, parte significativa das respostas institucionais à sua inserção em contextos escolares e/ou universitários tem sido organizada em torno de perguntas relativamente semelhantes: deve-se permitir ou proibir o uso de IA Gen? Em quais atividades? De que maneira identificar sua utilização? Como distinguir aquilo que foi produzido pelo estudante daquilo que foi produzido pela máquina? Em que circunstâncias o recurso a esses sistemas comprometeria a autoria e a integridade acadêmica?
Embora essas questões respondam a demandas concretas enfrentadas por professores e instituições educacionais, sua própria formulação parece compartilhar um pressuposto que merece ser examinado. Trata-se da compreensão segundo a qual seria possível delimitar, com relativa estabilidade, de um lado, um sujeito humano que escreve e, de outro, uma tecnologia que esse sujeito decide utilizar ou não utilizar durante a produção de um texto. Sob esse enquadramento, a IA Gen tende a ser concebida como ferramenta externa à atividade de escrita, cuja presença poderia ser identificada, autorizada, interditada ou mensurada. A própria expressão “uso de IA Gen”, nesse sentido, não é neutra: ela pressupõe determinada relação entre sujeito, tecnologia e ação, na qual o primeiro antecede a segunda e dela se serve para alcançar determinados fins.
Essa delimitação, contudo, torna-se cada vez mais difusa à medida que tais tecnologias são integradas nativamente às plataformas digitais que usamos em nosso dia a dia. Justus e Janos (2024), ao discutirem políticas universitárias destinadas a regulamentar a IA Gen, argumentam que normas formuladas em torno da possibilidade de proibir ou permitir seu uso tornam-se rapidamente obsoletas à medida que sistemas de IA Gen deixam de funcionar exclusivamente como aplicações autônomas e passam a integrar ambientes já naturalizados nas rotinas acadêmicas, como e-mail, editores eletrônicos de texto ou softwares empregados em pesquisa. O problema não reside apenas na velocidade vertiginosa das transformações tecnológicas no campo da IA Gen e sua popularização em aplicações comerciais. Reside também na dificuldade de sustentar uma fronteira inequívoca entre práticas realizadas “com” e “sem” IA Gen no campo da produção textual (e de seu ensino e da pesquisa em torno dela) quando grandes modelos de linguagem baseados em tecnologias generativas pré-treinadas passam a integrar os próprios ambientes nos quais se pesquisa, se lê, se revisa e se escreve.
Essa dificuldade nos permite formular uma questão que consideramos anterior à regulamentação que se insinua cada vez de forma mais categórica no meio escolar e acadêmico: seriam as categorias de que dispomos adequadas para compreender as transformações em curso? Talvez não estejamos simplesmente diante de novas tecnologias incorporadas a práticas de escrita previamente constituídas, mas diante de condições sociotécnicas que tornam visíveis relações entre sujeitos, tecnologias, textos, instituições e práticas que uma concepção instrumental tende a manter separadas. É nesse ponto que a discussão sobre pós-digitalidade desenvolvida por Fawns (2019) e Knox (2019) nos parece oferecer uma chave relevante para ampliar o debate em torno dessa questão. O termo “pós-digital”, na perspectiva dos autores, não designa simplesmente um momento posterior ao digital; constitui, isso sim, uma perspectiva crítica a partir da qual se interrogam distinções naturalizadas entre digital e não digital, tecnológico e social, material e imaterial.
Esse primeiro deslocamento conceitual pode ser colocado em relação à crítica ao antropocentrismo cognitivo desenvolvida por Hayles (2025) e com teorizações da agência que recusam compreendê-la como atributo soberano e descontextualizado do indivíduo em situação. Ahearn (2001) enfatiza seu caráter socioculturalmente mediado; Emirbayer e Mische (1998) a concebem como processo temporalmente situado; Barad (2003, 2007), em outro caminho onto-epistemológico, questiona sua localização prévia em entidades discretas. A aproximação entre essas perspectivas aqui rapidamente feita não implica supor que partilhem uma perspectiva teórica ou epistemológica comum, que fique claro. Interessa-nos mais construir, a partir de suas tensões e divergências potenciais, uma definição de agência que nos pareça adequada ao problema específico da produção de textos com IA Gen em contextos escolares, notadamente, no Ensino Médio, etapa da educação básica a que temos nos dedicado ultimamente em termos de pesquisa.
Ao mesmo tempo, reconhecer o caráter relacional dessas práticas não significa pressupor relações horizontais entre seus participantes. Knox (2019) evidencia as dimensões econômicas, materiais e políticas do digital; Signorini (2025), em contexto educacional brasileiro, mostra como configurações pós-digitais podem reforçar mecanismos de controle, restringir a ação pedagógica e produzir aquilo que denomina “postdigital entrapments” (ou “aprisionamentos digitais”, em tradução livre). Relação, portanto, não é sinônimo de simetria, e distribuição de possibilidades de ação não equivale a distribuição do poder (simbólico e material) envolvido na discussão quando se considera o monopólio exercido por grandes empresas de tecnologia no contexto atual.
Neste artigo, em específico, tencionamos colocar em discussão as implicações de uma perspectiva pós-digital, relacional e processual para a compreensão das práticas de produção textual mediadas por IA Gen em cenário escolar. Sustentamos que a incorporação desses sistemas não deve ser compreendida exclusivamente como automatização ou substituição da escrita humana, mas como reconfiguração das condições de produção textual pelas quais diferentes operações de planejamento, textualização, avaliação, revisão e reescrita podem ser realizadas. Nossa proposição central é que uma das transformações analiticamente relevantes introduzidas pela IA Gen pode ser descrita como redistribuição da agência no processo de produção textual.
Importa ressaltar que a noção de redistribuição da agência não é assumida aqui como conceito já formulado ou dado nas discussões teóricas anteriormente mencionadas. Trata-se de uma proposição construída no diálogo entre perspectivas pós-digitais (Fawns, 2019; Knox, 2019; Signorini, 2025), teorias relacionais da agência (Ahearn, 2001; Emirbayer; Mische, 1998; Barad, 2003; 2007), estudos em/da (didática da) escrita (Geraldi, 1984; 1991; Pereira, 2000; 2001; Schneuwly; Dolz, 2004; Marcuschi, 2008; Pereira; Cardoso; Graça, 2009) e análise de dados empíricos gerados em pesquisa com estudantes do Ensino Médio. Compreendemos redistribuição da agência como a reconfiguração situada das possibilidades, posições e condições de ação entre os participantes de uma prática de escrita ao longo de seu desenvolvimento. Essa definição pressupõe, então, compreender a agência como relacional, situada, processual, assimétrica e distingui-la de autoria, responsabilidade, cognição individual e poder de agir em termos de produção textual na escola.
Diferentemente de uma formulação exclusivamente heurística, entretanto, submetemos essa proposição a uma investigação empírica exploratória. Mobilizamos para isso dados gerados no ano de 2025 em uma pesquisa-ação realizada em escolas públicas de Ensino Médio, na qual estudantes produziram relatos pessoais em uma proposta didática que integrou, de forma orientada, um sistema de IA Gen a momentos de planejamento, revisão e reescrita. O corpus do projeto reúne versões inicial e final da produção dos alunos, registros de interação com o sistema de IA Gen, respostas a questionários online, material didático empregado e diários de campo. Para este artigo, examinamos contrastivamente dois percursos de produção escrita capazes de evidenciar como configurações distintas de participação da IA Gen no desenvolvimento textual podem ser apreendidas em dados dessa natureza.
Nosso texto passa, assim, por três movimentos. Primeiro, construímos o enquadramento pós-digital e relacional que nos permite problematizar a concepção de tecnologias digitais como ferramentas autônomas. Em seguida, delimitamos teoricamente a noção de agência já anunciada nestas considerações iniciais e formulamos, ainda que preliminarmente, o conceito de redistribuição da agência que advogamos a partir de nossos esforços de pesquisa. Por fim, confrontamos essa proposição com dados oriundos de proposta de produção textual realizada em contexto escolar e propomos duas unidades de análise — trajetória sociotécnica de produção textual e episódio de agenciamento textual — capazes de articular, a nosso ver, tanto o processo quanto o produto do trabalho de escrita em contexto escolar com uso(s) mediado(s) de sistema(s) de IA Gen.
DA FERRAMENTA À CONFIGURAÇÃO SOCIOTÉCNICA: UMA LEITURA PÓS-DIGITAL
Uma primeira condição para sustentar a reconfiguração terminológica e conceitual que intitula esta seção de nosso texto consiste em problematizar a compreensão das tecnologias digitais como elementos externos às práticas educacionais. Fawns (2019), ao discutir expressões recorrentes como digital education, e-learning, technology-enhanced learning, online learning e blended learning, observa que tais denominações podem tornar visíveis determinadas dimensões das práticas, mas se tornam problemáticas quando estabilizam fronteiras rígidas entre o digital e o não digital ou atribuem propriedades essenciais às tecnologias.
O argumento de Fawns (2019) movimenta o debate sobre a classificação dos artefatos para as relações em que eles participam. Uma tecnologia não produz, segundo o autor, por si mesma, colaboração, inovação, autonomia ou aprendizagem. Seus efeitos emergem das relações entre tecnologias, sujeitos, espaços, finalidades pedagógicas, formas de avaliação, instituições e condições materiais. A perspectiva pós-digital procura, dessa forma, considerar conjuntamente dimensões digitais e não digitais, materiais e sociais, tanto no design educacional quanto nas práticas efetivamente realizadas.
Nesse sentido, a articulação entre design e orquestração proposta pelo autor é produtiva para pensar atividades de escrita com IA Gen em contexto escolar. Aquilo que se projeta para uma situação pedagógica não determina integralmente aquilo que nela ocorre, como há muito já se sabe no campo das pesquisas empíricas sobre o trabalho do professor (Machado, 2004; Machado; Lousada, 2007, entre outras). Há uma diferença constitutiva entre as condições previstas e as formas concretas pelas quais professores, estudantes, objetos educacionais e tecnologias (digitais e não digitais) se articulam durante a atividade. Nesse cenário, a tecnologia não ocupa posição independente das finalidades pedagógicas, nem tampouco é inteiramente absorvida por elas. O acontecimento educacional emerge da configuração produzida na prática (Fawns, 2019).
Transposto para o trabalho com produção textual na escola pública brasileira, esse argumento permite interrogar com mais cautela a formulação “o estudante utilizou IA Gen para escrever o texto”. O verbo utilizar distribui previamente as posições: há um agente, o estudante; uma ferramenta exterior ao processo de escrita, a IA Gen; e uma finalidade, o texto. Entretanto, práticas de escrita (na escola e, eventualmente, fora dela) podem envolver editores digitais de texto, corretores e sugestões automáticas, mecanismos de busca, referência a textos-fonte, tradutores automatizados, materiais didáticos, rubricas, feedback docente ou de um leitor crítico, interlocução com colegas e também com sistemas de IA Gen. Nessas condições, pode ser mais produtivo compreender como essas mediações participam da trajetória de escrita do que procurar estabelecer uma fronteira ontológica rígida entre ação humana e atuação tecnológica.
Isso não significa que possamos colocar todas as tecnologias de IA (preditivas e generativas) no mesmo plano. A capacidade de um corretor ortográfico de sinalizar uma grafia incorreta e a capacidade de um modelo generativo de produzir uma sequência argumentativa não são funcional, cognitiva ou pedagogicamente equivalentes. O ganho que nos parece emergente da perspectiva pós-digital está justamente em permitir investigar essas diferenças sem tomar como ponto de partida a oposição entre uma escrita humana supostamente “pura” ou “autoral em sua gênese” e uma “escrita mediada pela tecnologia” ou “híbrida”, “distribuída” ou simplesmente “terceirizada”, delegada a um ente não humano como transferência de responsabilidade social e enunciativa dos textos produzidos.
Knox (2019) amplia essa discussão ao distinguir uma interpretação cronológica do pós-digital como aquilo que viria depois do digital de uma interpretação crítica interessada em reexaminar os pressupostos implicados na própria compreensão do digital. Em vez de anunciar a superação do digital, a perspectiva pós-digital permite perceber quão profundamente relações sociotécnicas participam da constituição da educação contemporânea.
As três perspectivas críticas desenvolvidas por Knox (2019) nos parecem igualmente relevantes para os fins deste texto e de nossa pesquisa. A primeira focaliza racionalidades econômicas e a lógica das plataformas; a segunda examina as relações entre digitalização, política educacional, vigilância e metrificação da qualidade; a terceira recupera a materialidade do digital, chamando atenção para trabalho, recursos naturais e infraestruturais. O digital deixa, assim, de corresponder apenas ao dispositivo visível e passa a incluir redes de dados, sistemas algorítmicos, decisões institucionais, relações econômicas e condições materiais que tornam a interação possível.
À luz de tais considerações, parece-nos que a expressão “uso de IA Gen” não pode mais ser tomada como descrição suficiente do fenômeno envolvido na produção de textos com recurso à IA Gen. Aquilo que se apresenta ao aluno/produtor de textos como interface conversacional em um dado sistema de IA Gen constitui a ponta visível de uma configuração que envolve modelos computacionais, dados, infraestrutura, trabalho humano, decisões de design, interesses econômicos e políticas corporativas muito complexas. A relação entre aluno/produtor de textos e esse(s) sistema(s) de IA Gen é atravessada por participantes (programadores, trabalhadores de plataforma, entre outros) que não aparecem necessariamente na tela, mas condicionam aquilo que o sistema pode fazer e aquilo que o sujeito pode fazer com ele. Nesse sentido, alguns autores e mesmo órgãos governamentais já vêm sinalizando a importância de se considerar o desenvolvimento de letramentos em IA Gen na educação básica (Buzato; Gonsales, 2025; Brasil, 2026a; 2026b) como forma de mitigar eventuais riscos associados a um uso menos informado de sistemas de IA Gen em práticas escolares (seja no campo da educação linguística ou para além dele).
Em vista disso, consideramos que a compreensão acerca da produção textual com IA Gen como configuração sociotécnica implica, portanto, deslocar o foco analítico de uma relação linear entre sujeito, sistema(s) de IA Gen e produto dessa interação para a rede de relações entre participantes humanos e não humanos, artefatos, orientações pedagógicas e condições institucionais que constituem a prática de escrita com recurso a sistema(s) de IA Gen em contextos educacionais.
PÓS-DIGITALIDADE EM PERSPECTIVA SITUADA: PODER, DESIGUALDADE(S) E APRISIONAMENTOS DIGITAIS
Como vimos discutindo, uma compreensão relacional das tecnologias de IA Gen torna-se insuficiente se a relação for confundida com horizontalidade. Assumir que diferentes participantes constituem uma prática não implica assumir que todos disponham da mesma capacidade de definir suas condições, objetivos ou consequências. É nesse ponto que as discussões de Knox (2019) mencionadas anteriormente podem ser colocadas em diálogo mais explícito com a análise desenvolvida por Signorini (2025) sobre o contexto educacional brasileiro, mais especificamente, no estado de São Paulo, após a instauração do que está sendo chamado de “plataformização da educação” (Barbosa; Alves, 2023; Reis, 2025).
A partir de relatórios de estágio produzidos por estudantes universitários entre 2021 e 2023, Signorini (2025) examina a realidade experimentada em salas de aula de escolas públicas paulistas como ambientes pós-digitais. Sua análise parece refutar a pretensa equivalência entre intensificação da digitalização e transformação pedagógica positiva ensejada pela modernização em práticas de trabalho com leitura e escrita na escola a partir de distintas plataformas digitais de cunho educacional. No contexto investigado pela autora, tecnologias digitais (não necessariamente de IA Gen, mas sempre ligadas a plataformas digitais) podem integrar arranjos orientados por padronização, eficiência, controle e mensuração de desempenho, restringindo práticas dialógicas e situadas e produzindo constrangimentos à ação docente.
A noção de postdigital entrapments (“aprisionamentos digitais”, em tradução livre) sugerida por Signorini (2025) procura colocar em evidência os arranjos sociotécnicos nos quais o potencial educacional das tecnologias digitais é capturado por racionalidades institucionais que subordinam a ação pedagógica a mecanismos de controle e desempenho. Em termos conceituais, a noção proposta pela autora nos parece muito relevante porque mostra que relações pós-digitais no contexto escolar não distribuem possibilidades de ação de forma neutra. Uma configuração pode habilitar determinadas ações e simultaneamente inviabilizar outras; oferecer recursos e produzir novas dependências; ampliar acesso e reforçar padronizações (Signorini, 2025).
Dessa aproximação entre a perspectiva pós-digital e o(s) contexto(s) escolar(es) brasileiro(s) derivam duas advertências que nos parecem fundamentais. A primeira é que a distribuição da agência (estudantil ou mesmo docente) no campo educacional não equivale à distribuição simétrica dessa agência. A segunda é que a redistribuição da agência tampouco equivale à distribuição do poder simbólico e material envolvidos no arranjo sociotécnico atual. No caso específico do uso de sistemas de IA Gen para a produção textual, um estudante pode alterar prompts, selecionar respostas, rejeitar sugestões e modificar textos, mas não controla o modelo, seus dados de treinamento, sua arquitetura, os mecanismos de filtragem ou as políticas corporativas que definem seu funcionamento. Estarmos conscientes disso nos parece essencial para que possamos, a partir dessa constatação, investir em formas outras de trabalho que potencializem a experiência educativa ao invés de aprisioná-la. Ainda, considerarmos que professores de língua portuguesa e seus alunos podem (co)construir propostas críticas e situadas de trabalho com sistemas de IA Gen mesmo sem controlar as infraestruturas, modelos econômicos e políticas institucionais que condicionam o acesso a esses sistemas nos parece condição sine qua non para seguirmos adiante no campo de uma educação linguística pós-digital.
DA COGNIÇÃO INDIVIDUAL ÀS CONFIGURAÇÕES HUMANO-NÃO HUMANAS
A crítica à exterioridade entre sujeitos e tecnologias parece nos conduzir a um segundo problema quando se situa a discussão em contextos educacionais: se a tecnologia não é apenas instrumento passivo ou externo ao processo educativo, como compreender sistemas capazes de produzir respostas linguisticamente estruturadas que retornam à atividade do sujeito e interferem no curso de sua ação? A reflexão de Hayles (2025) parece nos oferecer elementos importantes para esse deslocamento conceitual, desde que sejam preservadas as especificidades de sua proposta.
Em Bacteria to AI: Human Futures with our Nonhuman Symbionts, Hayles (2025) propõe, em tradução livre, uma “estrutura cognitiva integrada” (“Integrated Cognitive Framework”, no original) orientada pela crítica ao antropocentrismo que historicamente restringiu a cognição ao humano. No capítulo inicial dessa obra, a autora articula fenômenos quânticos, processos evolutivos e o desenvolvimento humano em relação com a técnica como formas de emergência de primeira ordem e discute emergências de segunda ordem produzidas pela interação entre domínios, como ocorre na edição genética, na computação quântica e na inteligência artificial.
Aspecto relevante dessa discussão para este artigo e para nossa pesquisa é a recusa de uma concepção de cognição integralmente localizada em um sujeito humano soberano e isolado. Essa recusa não implica afirmar indistintamente que qualquer artefato (tecnológico ou não) pensa. Hayles (2025) procura construir um enquadramento capaz de reconhecer diferentes processos cognitivos e formas de produção de sentido sem utilizar a cognição humana como medida exclusiva de todas as demais, o que nos parece, por ilação, ser uma perspectiva produtiva para a análise da produção de textos na escola com recurso à IA Gen.
Ao discutir inteligências coletivas e os papéis de humanos e inteligências artificiais, Hayles (2025) permite considerar que determinados resultados cognitivos podem emergir de relações entre capacidades heterogêneas. Para nosso propósito argumentativo, o ganho em assumir tal perspectiva não está em definir se um sistema de IA Gen é sujeito nos mesmos termos que um humano, mas em reconhecer que aquilo que um participante da interação faz pode modificar as condições de atuação dos demais em uma (re)configuração cognitiva.
Articulando essa discussão mais ampla da autora à produção textual em contextos escolares contemporâneos que vimos acompanhando, essa perspectiva de não soberania ou exclusividade da cognição humana no trabalho de escrita permite substituir/alterar uma representação linear, na qual um sujeito utiliza uma tecnologia digital (como os sistemas de IA Gen) para produzir um texto, por uma representação em que ações se tornam reciprocamente condicionantes. Nesse sentido, consideramos oportuno pensar que um estudante pode formular um prompt (ou empregar um formulado pelo docente); a resposta depende dessa formulação; a nova ação do estudante depende, por sua vez, da resposta recebida; a versão textual resultante redefine aquilo que pode ser percebido como problema e aquilo que pode tornar-se objeto de nova intervenção. Esse processo relacional e interacionalmente situado que reconfigura a relação humano-não humano na escrita tem chamado nossa atenção como pesquisadores, como discutiremos mais detidamente adiante. Antes, no entanto, ainda parece-nos necessário registrar algumas considerações em torno da noção de agência na pesquisa em Linguística Aplicada, especialmente no campo da produção textual em contextos escolares.
AGÊNCIA COMO PROBLEMA À PESQUISA SOBRE PRODUÇÃO TEXTUAL COM IA GEN: UMA CAPACIDADE RELACIONAL, SITUADA, PROCESSUAL E ASSIMÉTRICA
Como vimos demonstrando, a noção de agência ocupa posição central no argumento deste artigo e requer, por isso, uma delimitação mais precisa neste momento. Considerando que seu emprego nas Ciências Humanas é heterogêneo e pode remeter à autonomia, à intencionalidade individual, à capacidade de resistência, à ação social ou aos efeitos produzidos por participantes humanos e não humanos, não pretendemos resolver esse debate em toda a sua extensão. Interessa-nos construir uma compreensão de agência suficientemente delimitada para investigar práticas de produção textual no cenário escolar em perspectiva pós-digital, sem reduzi-la à vontade soberana de um indivíduo nem, no extremo oposto, diluí-la indistintamente entre todos os elementos presentes em uma situação de escrita.
Um primeiro ponto de apoio encontra-se em Ahearn (2001), cuja revisão das relações entre linguagem e agência chama atenção para a necessidade de compreender a ação em relação às condições socioculturais nas quais ela se torna possível. A autora propõe uma definição de agência como capacidade socioculturalmente mediada de agir. Para os estudos da linguagem, esse deslocamento conceitual nos parece central e incontornável: agência não corresponde a uma vontade individual que antecederia as práticas, mas se constitui em relações sociais, ideologias, discursos e condições historicamente produzidas.
Tal compreensão parece impossibilitar que a agência seja tomada como sinônimo de volição individual. A capacidade de agir não se realiza fora de condições sociais, históricas e sociossemióticas, mas justamente por meio delas. Para o trabalho com produção textual, isso significa reconhecer que aquilo que um aluno/produtor de textos pode fazer depende não apenas de conhecimentos ou intenções individuais, mas também de gêneros, repertórios linguísticos, interlocutores, condições de circulação, tecnologias disponíveis, práticas escolares consolidadas e formas institucionalizadas de avaliação.
Emirbayer e Mische (1998) acrescentam uma dimensão temporal e processual que nos parece produtiva à discussão em curso. Para os autores, agência constitui um processo de engajamento social temporalmente situado no qual se articulam orientações para o passado, para o futuro e para as contingências do presente. A proposta dos autores distingue analiticamente dimensões interacional, projetiva e prático-avaliativa da ação. Para fins de nossa pesquisa, isso acrescenta uma dimensão cronológica cuja observação analítica precisa ser adensada, e não apenas reduzida à compreensão de que toda prática de produção textual que envolve agência seja situada.
Há, entretanto, um limite em perspectivas que tomam atores humanos previamente constituídos como unidade privilegiada da agência. Práticas pós-digitais envolvem tecnologias, artefatos e infraestruturas que não apenas oferecem condições para a ação humana, mas podem produzir efeitos diretamente observáveis sobre seu desenvolvimento. É nesse ponto que a reflexão pós-humanista de Barad (2003; 2007) oferece uma inflexão importante ao questionar a agência como atributo previamente pertencente a entidades discretas.
No realismo agencial de Barad (2003, 2007), entidades não antecedem simplesmente as relações para depois interagir; constituem-se nas intra-ações material-discursivas. Não pretendemos importar integralmente essa perspectiva para a análise da produção textual em contextos escolares em nossa pesquisa. Recuperamos de sua proposta uma consequência mais circunscrita: a agência pode ser analiticamente compreendida não apenas como propriedade localizada em um ator, mas como realização relacional pela qual possibilidades de ação são produzidas e reconfiguradas.
Essa aproximação permite, a nosso ver, estabelecer uma ponte com Hayles (2025) sem assumir uma potencial transformação da noção de cognição em agência. Se diferentes capacidades humanas e não humanas podem participar de configurações cujos resultados dependem das relações entre seus componentes, torna-se insuficiente descrever a produção textual mediada por IA Gen exclusivamente como ação de um sujeito sobre uma ferramenta tecnológica. Ao mesmo tempo, essa perspectiva não exige afirmar que sistemas de IA Gen sejam agentes equivalentes aos humanos ou que possuam intencionalidade, consciência ou responsabilidade. O interesse dessa formulação para a pesquisa sobre a produção de textos em contexto pós-digital está em evidenciar que agência não corresponde a uma propriedade estática que um participante possui ou deixa de possuir. Ela se realiza no curso da ação, à medida que atores diversos mobilizam experiências anteriores, projetam possibilidades e avaliam alternativas diante de situações concretas. A partir disso, consideramos que um estudante que recebe de um sistema de IA Gen três propostas de reformulação para seu texto (ou partes dele) não pode ter sua agência reduzida pelo simples fato de ter recorrido a esse sistema. Agência, em nossa perspectiva, também se manifesta na maneira como esse aprendiz avalia as respostas fornecidas pela máquina a suas indagações ou pedidos, relaciona-as ao projeto de texto que tem (ou deveria ter), antecipa efeitos dessa interlocução em sua escrita e decide aceitar, combinar, transformar ou rejeitar alternativas ofertadas pela IA Gen.
Propomos, enfim, compreender agência como a capacidade relacional e situada de produzir efeitos sobre o desenvolvimento de uma prática de produção textual que utilize sistema(s) de IA Gen. Essa capacidade não constitui atributo soberano ou permanente de um participante de uma interação entre humano e máquina, mas realiza-se diferencialmente nas relações estabelecidas ao longo da ação e encontra-se condicionada por recursos sociossemióticos, materiais, tecnológicos, educacionais e institucionais.
Quatro propriedades dessa definição merecem ser explicitadas, à guisa de síntese do que vimos construindo em torno da noção de agência para nossas pesquisas sobre produção textual com IA Gen. A agência é relacional porque se realiza nas relações entre participantes e condições da prática; situada porque depende das circunstâncias concretas em que a ação ocorre; processual porque pode se reconfigurar ao longo da trajetória da atividade; e assimétrica porque possibilidades de ação, controle e poder não se distribuem igualmente entre os participantes da interação.
REDISTRIBUIÇÃO DA AGÊNCIA: UMA PROPOSIÇÃO PARA A PRODUÇÃO TEXTUAL COM IA GEN EM CONTEXTOS ESCOLARES
Se a produção textual sempre esteve atravessada por relações sociais, sociossemióticas e instrumentais, não seria adequado afirmar que a IA Gen inaugurou uma prática de escrita em que agência/autoria sejam compreendidas como distribuídas (entre máquina e humano). A condição distribuída da autoria e a redistribuição da agência provocada por uma nova configuração sociotécnica são, a nosso ver, problemas distintos. A primeira constitui uma afirmação mais geral sobre a natureza mediada da produção textual e a responsabilização social do sujeito que enuncia/produz o texto; a segunda constitui o objeto analítico que propomos para compreender mudanças introduzidas pela participação de sistemas de IA Gen nas práticas escolares de produção textual em perspectiva pós-digital.
Por redistribuição da agência entendemos a reconfiguração situada das possibilidades, posições e condições de ação entre os participantes de uma prática de escrita ao longo de seu desenvolvimento. O termo não designa a transferência de uma quantidade fixa de agência do humano para a máquina, como se fosse possível assim dividi-la. Refere-se aos deslocamentos pelos quais determinadas operações passam a poder ser iniciadas, delegadas, compartilhadas, avaliadas, recusadas, transformadas ou retomadas em diferentes pontos de uma trajetória de produção textual.
A escolha do termo redistribuição busca enfatizar o movimento envolvido. Distribuição poderia sugerir apenas que vários elementos participam de uma prática, o que não constitui novidade introduzida pela IA Gen. Redistribuição focaliza, a nosso ver, aquilo que se modifica quando operações que anteriormente dependiam de certas relações (como, no caso escolar, entre professor, aluno e objeto de conhecimento) passam a poder ser realizadas em outras configurações sociotécnicas.
Isso significa que a agência não deve ser representada como jogo de soma zero. Uma ação do sistema pode diminuir a participação do estudante em determinada operação e, simultaneamente, abrir novas possibilidades de avaliação, comparação ou reformulação. Inversamente, uma interação formalmente breve pode deslocar uma decisão central do percurso. A intensidade do uso, a quantidade de texto gerado ou o número de prompts não constituem, isoladamente, medidas adequadas da agência apenas porque revelam o trabalho humano face à IA Gen.
Nessa perspectiva, a redistribuição da agência, como já dito, não corresponde à transferência de uma quantidade fixa de agência entre o aluno/produtor de texto e o sistema de IA Gen, mas à reconfiguração das possibilidades de realização de diferentes operações ao longo da trajetória de produção textual.
Em formulação preliminar, derivada de pesquisa empírica que vimos realizando, distinguimos movimentos como delegação, apropriação transformativa, recusa, negociação, indução e retomada como parte do processo de escrita com recurso a um determinado sistema de IA Gen. A delegação ocorre quando uma operação é transferida ao sistema; a apropriação transformativa, quando uma proposição é incorporada depois de modificada pelo estudante; a recusa, quando uma resposta é deliberadamente não incorporada; a negociação, em sequências nas quais sucessivos prompts transformam aquilo que o sistema de IA Gen oferece; a indução, quando uma resposta introduz uma possibilidade não antecipada e redireciona ações posteriores; e a retomada, quando o estudante reassume uma operação anteriormente delegada.
Esses movimentos não constituem uma taxonomia fechada nem propriedades intrínsecas da IA Gen quando presente em práticas de produção textual na escola. Além disso, não correspondem diretamente às estratégias textual-discursivas que podem ser identificadas na interação com a IA Gen. Uma estratégia de reformulação, por exemplo, pode envolver delegação intensa, apropriação transformativa ou negociação, dependendo de como se organiza o episódio. Essa distinção entre estratégia observada e configuração agentiva será retomada na análise empírica que apresentaremos a seguir.
DA PROPOSIÇÃO TEÓRICA À PESQUISA EMPÍRICA NO ENSINO MÉDIO
A pertinência da noção de redistribuição da agência é examinada, neste artigo, a partir de dados produzidos no interior de uma agenda de pesquisa mais ampla sobre produção textual, ensino e IA Gen no Ensino Médio público brasileiro1. A pesquisa empírica é de natureza aplicada e qualitativo-interpretativa (Silverman, 2009) e vem sendo desenvolvida por meio de pesquisa-ação (Tripp, 2005), com elaboração e implementação de proposta didática que incorpora o uso orientado de sistema de IA Gen em diferentes etapas da produção textual escrita.
A primeira geração de dados foi realizada em 2025 com duas turmas de Ensino Médio de escolas públicas, uma localizada no estado de São Paulo e outra no Rio Grande do Sul. A proposta didática, intitulada Um dia para recordar: relato pessoal em cena2, orientou a produção do gênero relato pessoal e integrou um sistema de IA Gen a momentos de planejamento, produção inicial, revisão e reescrita. A configuração didática dessa proposta é relevante porque a incorporação de sistema de IA Gen no trabalho de produção textual não foi espontânea nem exterior ao projeto de ensino definido: determinados prompts e momentos de interação foram previstos no próprio desenho das atividades de produção inicial, revisão e reescrita, de modo que professor, proposta didática e sistema de IA Gen participaram da constituição das possibilidades de ação dos estudantes. Esse desenho permite articular aquilo que o estudante faz, aquilo que o sistema de IA Gen utilizado oferece como possibilidade e aquilo que se transforma — ou não se transforma — materialmente no texto produzido.
O conjunto de dados dessa primeira geração compreende diários de campo, questionários inicial e final, materiais didáticos, registros das interações dos estudantes com o sistema de IA Gen e produções textuais em diferentes versões. Foram gerados 82 textos válidos para a pesquisa: 26 produções iniciais e 19 versões finais reescritas na turma paulista; 19 produções iniciais e 18 versões finais na turma gaúcha.
A análise do processo de produção textual foi inicialmente organizada por meio de estratégias observadas nas relações entre estudantes, respostas geradas pelo sistema de IA Gen e versões textuais. Entre as estratégias mapeadas por Schmidt (2026) no corpus derivado da primeira geração de dados estão cópia, revisão linguística, complementação, expansão, reformulação, síntese, reorganização e rejeição. Essas categorias descrevem movimentos textual-interacionais: cópia refere-se à incorporação literal; revisão linguística à realização de ajustes localizados relacionados aos usos previstos pela norma-padrão; complementação, ao preenchimento de lacunas; expansão, ao desenvolvimento de ideias; reformulação, à substituição ou reelaboração de segmentos; síntese, à condensação; reorganização, à alteração da progressão ou estrutura; e rejeição, à não incorporação total ou parcial de sugestões.
Para os fins deste artigo, essas estratégias são colocadas em relação com a noção de redistribuição da agência, mas não são tomadas como sinônimas dela. Estratégia designa aquilo que se observa na relação entre estudante, resposta do sistema de IA Gen e produção textual; redistribuição da agência designa a reconfiguração das possibilidades de realizar uma operação ao longo da prática. Assim, uma mesma estratégia pode assumir configurações agentivas distintas, e uma redistribuição pode produzir efeitos processuais mesmo quando não deixa marcas imediatamente reconhecíveis no produto textual final.
Essa distinção leva-nos a propor uma primeira operacionalização do que chamaremos de episódio de agenciamento textual. Consideramos episódio uma sequência delimitável da trajetória de produção na qual a relação entre aluno/produtor de textos, sistema de IA Gen, texto, orientação didática e/ou outros participantes reconfigura as possibilidades de realização de determinada operação de escrita, produzindo ou não efeitos observáveis nas versões subsequentes. Analiticamente, cada episódio pode ser descrito por seis dimensões articuladas: condição desencadeadora, operação em jogo, iniciativa ou intervenção, uptake do aluno/produtor de textos, efeito processual e efeito textual.
A articulação dessas dimensões permite reconstruir o episódio não apenas a partir da transformação material observável entre versões, mas também das condições que tornam determinada intervenção possível e dos efeitos que ela produz sobre o desenvolvimento da atividade. A Figura 1 sistematiza essa proposta de unidade analítica e evidencia a distinção entre efeitos processuais e efeitos textuais, que podem ocorrer conjuntamente, mas não são necessariamente equivalentes.
A condição desencadeadora corresponde àquilo que torna uma nova ação pertinente ou possível, como uma orientação didática, um problema percebido no texto ou uma resposta do sistema. A operação em jogo identifica a dimensão da escrita envolvida: planejamento, textualização, revisão, reorganização, avaliação etc. A iniciativa ou intervenção indica quem ou o que introduz uma possibilidade de ação. O uptake descreve a resposta do aluno/produtor de textos — aceitação, transformação, negociação, recusa ou suspensão. O efeito processual diz respeito à mudança de decisão, orientação ou planejamento; o efeito textual, por sua vez, refere-se à presença, ausência ou transformação observável na versão seguinte do texto produzido.
CENAS DA INVESTIGAÇÃO EMPÍRICA EXPLORATÓRIA: DUAS TRAJETÓRIAS DE PRODUÇÃO TEXTUAL
Para a investigação empírica e exploratória que apresentaremos neste artigo, examinamos contrastivamente os percursos de duas estudantes, aqui denominadas ficticiamente de Laura (SP) e Katarina (RS). Os casos foram selecionados por amostragem teórica/contrastiva, após análise manual do corpus total de textos disponíveis para a pesquisa, buscando maximizar a variação na participação material da IA Gen e no tipo de uptake observado no produto final. A comparação não busca produzir generalizações sobre estudantes do Ensino Médio, mas verificar se a noção de redistribuição da agência permite descrever diferenças que uma classificação binária “com IA Gen/sem IA Gen” seria provavelmente incapaz de captar.
No percurso de Laura, a primeira interação com o sistema de IA Gen ocorre na etapa de planejamento e reproduz um comando previsto no material didático, solicitando apoio para recordar situações surpreendentes e organizar um possível relato pessoal. O sistema de IA Gen utilizado3 apresenta possibilidades temáticas e orientações composicionais à aluna. A estudante, entretanto, seleciona uma experiência própria — a adoção inesperada de um gato no Natal — e produz uma primeira versão extensa, ancorada em lembranças, diálogos e avaliações afetivas sobre o fato que quis narrativizar.
Esse primeiro episódio mostra que a condição desencadeadora não é apenas uma iniciativa individual da estudante: é a própria proposta didática que delimita o momento e a natureza da interação com o sistema de IA Gen. A operação em jogo é o planejamento; a intervenção do sistema amplia possibilidades temáticas e oferece um esquema de organização; o uptake de Laura consiste em selecionar uma experiência e produzir o texto a partir dela; o efeito processual é a disponibilização de alternativas e de uma estrutura possível; o efeito textual é indireto e apenas parcialmente inferível, pois as sugestões não aparecem como segmentos copiados.
Na etapa de reescrita, Laura volta ao sistema de IA Gen, a partir de outro prompt orientador apresentado na proposta didática, e recebe sugestões para ampliar descrições, explorar emoções, reorganizar passagens e corrigir aspectos linguísticos. A comparação entre a produção inicial e a final, contudo, evidencia poucas mudanças: a estudante realiza correções linguísticas pontuais e preserva a organização temática, os diálogos, o desenvolvimento narrativo e a maior parte das escolhas discursivas. Nesse episódio, portanto, a IA Gen introduz numerosas possibilidades de ação, mas o uptake é seletivo e inclui rejeição parcial.
O caso de Laura é particularmente importante porque nos demonstra que a participação do sistema de IA Gen e a transformação do texto não guardam relação direta. A IA Gen participa do processo, mas parte expressiva de suas sugestões não é incorporada pela aluna ao seu texto. A agência discente, nesse caso, não nos parece poder ser inferida nem pela mera presença do sistema de IA Gen empregado no trabalho de produção textual nem pela ausência de grandes alterações no produto textual analisado: torna-se observável justamente na relação entre situação/proposta didática, resposta da IA Gen, seleção, correção localizada e rejeição de sugestões fornecidas pela máquina em resposta ao(s) prompt(s) utilizado(s).
O percurso de Katarina apresenta configuração distinta. Na etapa inicial, a estudante também solicita sugestões temáticas conforme a orientação didática. Entretanto, rejeita as alternativas oferecidas e redireciona a interação para uma experiência específica: o nascimento de sua irmã. A rejeição, nesse caso, não é ausência de interação com o sistema de IA Gen, mas ação que modifica o curso da atividade. Ela emerge da relação entre a proposta didática, as possibilidades apresentadas pelo sistema de IA Gen e a decisão da estudante.
Após definir o tema, Katarina solicita ao sistema de IA Gen sugestões para a organização composicional do relato e recebe modelos de abertura, exemplos e um esquema narrativo. Algumas dessas orientações passam a compor o contexto discursivo da produção inicial sem que haja correspondência literal entre resposta e texto. Isso evidencia a necessidade de distinguir efeito processual de efeito textual: uma contribuição do sistema de IA Gen pode orientar uma decisão e reorganizar possibilidades sem produzir uma marca material facilmente rastreável no texto discente.
A diferença se intensifica na reescrita. Depois de receber uma análise do texto, Katarina aceita que o sistema de IA Gen produza exemplos de reescrita para diferentes parágrafos; posteriormente, essas versões são reunidas em um texto completo gerado pela IA Gen empregada. A versão final entregue pela estudante incorpora de maneira ampla essas formulações. Observam-se estratégias de expansão, reformulação, reorganização e cópia nesse processo de reescrita, com deslocamento para o sistema de IA Gen de operações de elaboração, desenvolvimento narrativo e textualização que, em outras configurações, poderiam ser realizadas de modos diferentes pela própria estudante.
Esse episódio constitui um caso que nos parece concretizar a noção de redistribuição da agência. A operação em jogo é a reescrita; a intervenção do sistema de IA Gen ultrapassa a sugestão e passa à geração de versões alternativas; o uptake da estudante é amplamente incorporativo; o efeito processual é o deslocamento de parte da elaboração e reorganização para a interação com o sistema; e o efeito textual é substantivo, observável na ampliação da narrativa, na introdução de novas descrições, conectivos e avaliações. O contraste entre os dois percursos evidencia que a participação da IA Gen não produz uma configuração agentiva uniforme, mesmo quando os estudantes realizam atividades estruturadas por uma mesma proposta didática. A Figura 2 reconstrói imageticamente as trajetórias de Laura e Katarina e permite observar como diferentes estratégias de seleção, recusa, delegação e incorporação se articulam a efeitos também distintos sobre o processo e sobre as versões textuais produzidas.
A comparação entre os percursos de Laura e Katarina permite extrair três consequências para os fins de nosso debate e pesquisa. Primeiramente, uma mesma proposta didática não produz uma única configuração de agência. Em segundo lugar, a intensidade material da participação da IA Gen varia por operação e por momento da trajetória. Por fim, não é possível reduzir agência discente a protagonismo versus passividade: Laura recusa grande parte das sugestões; Katarina rejeita inicialmente possibilidades temáticas, mas depois aceita formulações extensas de parágrafos; ambas tomam decisões, porém essas decisões redistribuem diferentemente as operações envolvidas na escrita.
Os casos sugerem, portanto, que o objeto relevante não é “quanto de IA Gen” há no texto, mas como se configuram sucessivamente as possibilidades de ação. A escrita com IA Gen deve ser reconstruída, na pesquisa sobre produção de textos na escola em perspectiva pós-digital, como trajetória, e não como estado. Nessa trajetória, um mesmo estudante pode assumir forte iniciativa em determinada operação, delegar outra, recuperar controle avaliativo em um momento posterior ou aceitar uma formulação gerada sem modificá-la. A agência, assim, varia internamente ao próprio processo de produção textual empreendido pelo aluno/produtor de textos.
DAS VERSÕES ÀS TRAJETÓRIAS SOCIOTÉCNICAS DE ESCRITA: DERIVAÇÕES À PESQUISA
A investigação empírica exploratória sucintamente apresentada na seção anterior nos sugere uma consequência metodológica central ao debate que vimos estabelecendo: se queremos compreender como as possibilidades de ação discente se deslocam ao longo do processo de produção textual com recurso à IA Gen, o produto final não nos parece constituir evidência suficiente. Dois textos finais semelhantes podem resultar de trajetórias profundamente distintas; uma interação com efeitos relevantes sobre planejamento ou decisão pode não deixar marca textual direta; uma grande transformação material pode decorrer de incorporação literal, apropriação transformativa ou sucessivas negociações.
Propomos, por isso, deslocar a unidade mais ampla de análise para a trajetória sociotécnica de produção textual. Essa trajetória compreende a sucessão, não necessariamente linear, de ações, versões, interações, intervenções e decisões pelas quais um texto se transforma ao longo do tempo. Dependendo do desenho de pesquisa, pode incluir versões intermediárias, histórico de edição, prompts, respostas do sistema, materiais consultados, feedback docente, registros audiovisuais e verbalizações ou justificativas do aluno/produtor de textos.
No interior da trajetória, o episódio de agenciamento textual funciona como unidade mesoanalítica. Sua identificação não depende da existência obrigatória de alteração textual, mas da ocorrência de uma reconfiguração relevante das possibilidades de ação em torno de uma operação de escrita. Isso permite reconhecer como empiricamente significativos tanto episódios de incorporação quanto episódios de recusa, negociação, reorientação ou manutenção deliberada de escolhas anteriores.
A análise pode ser organizada em dois planos articulados. No plano processual-agentivo, reconstruímos a condição desencadeadora, a operação, a intervenção, o uptake e o efeito textual. No plano textual-discursivo, examinamos as transformações efetivamente materializadas nas versões, recorrendo a categorias pertinentes ao gênero e à arquitetura textual (Bronckart, 1999; 2006; 2008). A articulação entre esses planos evita tanto uma leitura exclusivamente “forense” — centrada na origem dos segmentos de texto analisados — quanto uma leitura exclusivamente centrada no produto — incapaz de reconstruir as decisões e mediações que antecederam o texto que se apresenta como produção final do aprendiz.
Esse desenho também permite recolocar as estratégias identificadas a partir do primeiro conjunto de dados que dispomos, o qual deve ser expandido nos próximos anos. Cópia, revisão linguística, complementação, expansão, reformulação, síntese, reorganização e rejeição tornam-se indicadores possíveis de movimentos dentro de episódios de agenciamento textual, e não rótulos para caracterizar globalmente um estudante ou o produto de seu trabalho de escrita. O foco analítico, então, deverá ser deslocado de “que tipo de usuário de IA Gen é este aluno?” para “que configuração agentiva se produz neste momento da trajetória e com que efeitos?”. Embora ainda incipiente, essa mudança de lentes analíticas nos parece produtiva para repensarmos os modos como o trabalho com produção textual em tempos de IA Gen pode ser reconfigurado no Ensino Médio (e mesmo para além dele).
A contribuição metodológica à pesquisa em produção textual em perspectiva pós-digital que observamos até o momento consiste, portanto, em não tomar “uso de IA Gen” como variável binária nem como medida agregada de intensidade de uso em (con)textos escolares. O que nos interessa como objeto de investigação, vale salientar mais uma vez, é mapear, descrever e analisar as operações envolvidas na produção de textos com recurso à IA Gen. Isso pode criar condições para que observemos empiricamente uma questão que permanece em nosso horizonte de inquietação: em que condições determinadas redistribuições da agência favorecem, dificultam ou transformam de modos ainda não percebidos a aprendizagem da escrita em contexto escolar?
DAS VERSÕES ÀS TRAJETÓRIAS SOCIOTÉCNICAS DE ESCRITA: IMPLICAÇÕES PARA O ENSINO DA PRODUÇÃO TEXTUAL
Se a perspectiva conceitual-analítica aqui proposta tiver pertinência comprovada em estudos mais amplos, suas consequências não se restringem à pesquisa no campo da produção textual em contextos escolares. A primeira diz respeito à formulação das propostas escolares. Se sistemas de IA Gen podem realizar operações que tradicionalmente faziam parte da tarefa proposta ao estudante, não basta acrescentar ao enunciado uma autorização ou proibição genérica de seu uso. Torna-se necessário definir quais operações de produção textual constituem efetivamente objeto de aprendizagem em determinada aula/etapa da escolarização formal e que, por isso, podem ser mais (ou menos) produzidas em interação com sistemas de IA Gen.
Os dados empíricos analisados tornaram essa questão bastante concreta para nós. No caso de Laura, a proposta didática desencadeou uma interação com o sistema de IA Gen para o planejamento do relato pessoal a ser produzido, mas a estudante preserva a maior parte de suas escolhas na (re)escrita; no caso de Katarina, o mesmo desenho abriu espaço para uma interação que posteriormente desloca ao sistema parte significativa da elaboração textual. A proposta didática, portanto, não determina o percurso, mas participa ativamente da configuração das possibilidades de ação.
Isso, a nosso ver, também produz deslocamentos no trabalho docente. O professor não pode ser compreendido apenas como guardião da fronteira entre humano e tecnológico, mas como participante do design e da orquestração das condições em que a escrita ocorre. Saber selecionar criteriosamente em que momento a IA Gen será acionada, para realizar qual operação, com que prompt, sob quais critérios de avaliação e com que exigência de explicitação das decisões significa participar da própria redistribuição da agência no processo.
A segunda consequência diz respeito à revisão dos textos produzidos pelos alunos. A IA Gen oferece condições para ampliar enormemente a disponibilidade de feedback, mas receber uma sugestão de reformulação textual não equivale a saber julgá-la e incorporá-la (ou não) de modo consciente ao próprio texto. O contraste entre os dois casos anteriormente apresentados indica que respostas semelhantes em sua função pedagógica podem gerar uptakes distintos. Ensinar a revisar e a reescrever em condições pós-digitais envolve, portanto, ensinar também a avaliar intervenções produzidas por sistemas de IA Gen empregados com fins educacionais.
A terceira consequência relaciona-se à noção de autoria. Se a escrita contemporânea ocorre em ambientes densamente mediados por tecnologias digitais de distintas ordens, preservar a autoria não pode depender exclusivamente de eliminar mediações (tecnológicas ou não, mas especialmente quando se recorre a sistemas de IA Gen). O desafio imposto ao campo da (didática da) escrita passa a ser formar alunos/produtores de textos capazes de compreender essas mediações tecnológicas, tomar decisões diante delas e responsabilizar-se pelo percurso e pelo produto que colocam em circulação.
Por fim, reforçamos que a agência do estudante pode tornar-se visível quando ele consegue deliberar sobre a participação dos sistemas de IA Gen em seu texto: sabe por que solicita uma intervenção, avalia aquilo que recebe, recusa respostas inadequadas, identifica perdas produzidas por uma reformulação, transforma propostas e justifica suas escolhas. Uma didática da escrita em perspectiva pós-digital precisa, portanto, tornar essas operações ensináveis e observáveis.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
A vertiginosa popularização de sistemas de IA Gen em práticas educacionais tem sido frequentemente interpretada como ruptura produzida pela chegada de uma tecnologia capaz de realizar tarefas antes reservadas aos seres humanos. Sem negar a profundidade das transformações em curso, argumentamos que essa narrativa parece insuficiente porque preserva uma compreensão instrumental da relação entre sujeitos e tecnologias.
Fawns (2019) permite questionar a separação rígida entre dimensões digitais e não digitais e recusar a atribuição de propriedades pedagógicas essenciais às tecnologias. Knox (2019) amplia essa crítica ao mostrar que o digital participa de relações econômicas, materiais e políticas. Signorini (2025), examinando o contexto de escolas públicas brasileiras, demonstra que essas relações sociotécnicas podem produzir aprisionamentos e restringir formas de ação ao mesmo tempo que intensificam a digitalização das práticas de ensino.
Hayles (2025), por outro caminho, questiona o antropocentrismo de concepções de cognição integralmente localizadas no indivíduo humano e permite reconhecer a produtividade de compreender configurações cognitivas compostas por capacidades heterogêneas. Ahearn (2001), Emirbayer e Mische (1998) e Barad (2003, 2007) oferecem elementos distintos para construir uma concepção de agência socialmente mediada, temporalmente processual e relacional.
Ao aproximar essas perspectivas à tradição processual dos estudos da (didática da) escrita e confrontá-las com dados oriundos de pesquisa empírica no contexto do Ensino Médio público brasileiro, procuramos evitar a ideia de que a IA Gen inaugura uma escrita mediada ou distribuída. A escrita já era recursiva, socialmente situada e atravessada por múltiplas intervenções muito antes da popularização de sistemas de IA Gen. O que tais sistemas parecem alterar de maneira relevante é a possibilidade de que determinadas operações implicadas no processo de produção textual sejam realizadas, negociadas ou delegadas em novas configurações sociotécnicas.
É para descrever analiticamente esse movimento que propusemos a noção de redistribuição da agência. A agência, nas práticas de produção textual com recurso à sistemas de IA Gen, é compreendida como relacional porque emerge nas relações entre participantes; situada porque depende das condições concretas da atividade; processual porque se reconfigura ao longo da trajetória da escrita; e assimétrica porque possibilidades de ação e posições de poder não se distribuem igualmente entre os participantes do processo.
A investigação empírica exploratória com textos de Laura e Katarina mostrou que essa redistribuição pode ser empiricamente observada. Uma mesma proposta didática gerou trajetórias distintas; a participação da IA Gen variou conforme as operações e os momentos da escrita; respostas geradas foram selecionadas, rejeitadas ou amplamente incorporadas; efeitos sobre o processo nem sempre coincidiram com efeitos nos textos; e a intensidade material da participação do sistema de IA Gen não determina automaticamente a configuração da responsabilização enunciativa que se marca nos textos.
Esses resultados preliminares reforçam a necessidade de distinguir a condição distribuída da escrita em tempos de uso massivo de IA Gen e redistribuição da agência (especialmente em contextos escolares). A primeira reconhece que escrever sempre envolveu sujeitos, instrumentos, textos, interlocutores e instituições. A segunda descreve reconfigurações específicas das possibilidades de ação quando determinadas operações passam a ser realizadas em novas relações com sistemas de IA Gen.
Também sustentamos que agência, autoria e poder não podem ser tratados como categorias equivalentes. Sistemas de IA Gen podem produzir efeitos sobre o percurso textual sem que isso lhes confira automaticamente a mesma posição na autoria do texto ou o mesmo estatuto ético e institucional atribuído a humanos. Da mesma forma, a distribuição de possibilidades de ação não elimina as assimetrias econômicas, institucionais e políticas que estruturam as configurações sociotécnicas dispostas atualmente pelos sistemas de IA Gen mais populares.
Do enquadramento proposto decorre uma consequência metodológica: compreender a produção textual com IA Gen em perspectiva pós-digital exige reconstruir as trajetórias pelas quais o texto se transforma ao longo do seu processo de produção. As noções de trajetória sociotécnica de produção textual e de episódio de agenciamento textual procuram oferecer instrumentos analíticos para identificar momentos nos quais relações entre aluno/produtor de textos, sistema de IA Gen, proposta didática, professor, as diferentes versões do texto e outros participantes modificam as possibilidades subsequentes de ação.
Desse modo, entendemos que a pergunta “este texto foi escrito pelo estudante ou pela IA Gen?” poderá ser substituída por uma questão que nos parece mais produtiva para a Linguística Aplicada contemporânea: como se configuraram as relações entre sujeitos, sistemas, textos, instrumentos, propostas didáticas e instituições que tornaram possível determinada trajetória de produção textual e que efeitos essa configuração produziu sobre a agência, a autoria e a aprendizagem do aluno/produtor de textos?
A continuidade de nossa pesquisa deverá submeter a proposta teórico-analítica aqui apresentada a um corpus mais amplo de textos discentes, a fim de verificar se as categorias delineadas confirmam-se como produtivas à pesquisa sobre produção textual e em que medida precisam ser revistas para perceber com mais acurácia as novas configurações sociotécnicas que o trabalho de produzir textos vem assumindo. Nesse sentido, consideramos que a noção de redistribuição da agência proposta deve ser tomada menos como resposta conclusiva do que como hipótese teórico-metodológica aberta à transformação pelos próprios dados em análise. É nessa relação entre teoria e empiria que o uso de IA Gen na produção de textos em espaços escolares se apresenta não apenas como novo objeto para a pesquisa sobre escrita (e seu ensino), mas como ocasião para reconsiderarmos a própria maneira pela qual concebemos a atividade de produzir textos — na escola e além dela.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem o apoio institucional e financeiro concedido aos projetos de pesquisa coordenados pelo primeiro autor deste artigo. Destacamos, em particular, o apoio ao projeto Produção de Textos na Escola em Tempos de Inteligência Artificial Generativa: uma pesquisa-ação no contexto do Ensino Médio público brasileiro, concedido pela Fundação Itaú (2024–2026), e ao projeto Escrita Algorítmica e Sistemas de Inteligência Artificial Generativa no Trabalho com Produção Textual no Ensino Médio: implicações e aplicações, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), processo nº 2025/16649-3 (2026-2029). Os autores registram seu agradecimento também à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior — Brasil (CAPES) — Código de Financiamento 001 à bolsa de estudos concedida ao segundo autor.
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Fonte: Representação gráfica produzida com auxílio da ferramenta de IA generativa ChatGPT versão GPT-5.6 Sol., a partir de prompts elaborados pelos autores.
Fonte: Representação gráfica produzida com auxílio da ferramenta de IA generativa ChatGPT versão GPT-5.6 Sol., a partir de prompts elaborados pelos autores.