
Foto: Lina Trochez / Unsplash
Publicado originalmente em IAEdPraxis: Caminhos Inteligentes para a Educação, em 6 de maio de 2025
Afinal, é preciso ser educado com o ChatGPT ou qualquer outro chatbot de IA? Esta é uma dúvida comum entre usuários, que revela uma curiosidade maior sobre como nos comunicamos de forma eficaz com a Inteligência Artificial.
Em nossa série sobre o uso da IA na educação, exploramos justamente este tema fundamental: a arte (e ciência) de elaborar prompts. Na primeira parte, mergulhamos nos tipos de prompts e seus componentes, apresentando formas básicas de utilização e o uso de parâmetros técnicos.
Em seguida, nos dedicamos à técnicas mais avançadas, como o treinamento e a cadeia de pensamento (chain of thought), que transformam a interação com a IA em um processo de cocriação, aproveitando o domínio do conteúdo e das metodologias pela parte humana.
Agora, nesta terceira e última parte, consolidamos recomendações práticas para um uso mais estratégico e organizado dos prompts, abordando desde orientações de escrita claras e eficazes, a necessidade de se adaptar às atualizações dos modelos, até a importância da documentação e do compartilhamento de aprendizados.
E começamos com uma dúvida comum aos usuários, afinal, é preciso ser educado com o ChatGPT ou qualquer outro chatbot de IA?
Cortesia
Bom dia senhor ChatGPT! Poderia me ajudar…
Muito obrigado, Claude, você me ajudou muito!
Embora seja prática recorrente, muitas pessoas ficam incertas sobre necessidade de ser educado ou não com um chat de IA.
Há algum tempo perguntei a um dos modelo se a cortesia afetava ou não o resultado. Sua resposta?
Embora o modelo compreenda comandos diretos, o uso de formas educadas pode influenciar positivamente a interação. Isso ocorre porque a cortesia geralmente vem acompanhada de maior clareza, estrutura e contexto, elementos que ajudam o modelo a interpretar melhor a solicitação. Portanto, mesmo que a linguagem educada não altere diretamente a capacidade do modelo de processar o pedido, ela costuma contribuir para respostas mais alinhadas às expectativas.
Ou seja, a resposta aponta para os fatores associados à cortesia (clareza, estrutura) ajudarem e não à boa educação em si.
É claro que a resposta da IA, como um texto probabilístico, pode não ser uma verdade empírica absoluta, mas a explicação sobre clareza e estrutura faz sentido.
Recentemente, um argumento prático adicional surgiu. Sam Altman, CEO da OpenAI, indicou que a “boa educação” implica mais uso computacional. Com isso, há maiores gastos, inclusive energéticos.
Simplicidade
Um prompt deve ser conciso, claro e de fácil entendimento, tanto para o usuário quanto para o modelo. Como regra geral, se o texto for confuso para você, também será para a IA.
Dessa forma, evite utilizar linguagem complexa, redundante, bem como evitar informações desnecessárias.
Exemplos
✅ Positivo
Explique a fotossíntese para alunos do 6º ano”.
❌ Negativo
Considerando os processos metabólicos das plantas que envolvem a conversão de energia luminosa em energia química, com especial atenção ao ciclo de Calvin e à fase luminosa, descreva, de forma detalhada e utilizando terminologia apropriada para um público de 11 a 12 anos de idade, o fenômeno bioenergético conhecido como fotossíntese”.
Verbos de ação
Assim como os verbos utilizados para a redação de objetivos de aprendizagem no planejamento didático, a instrução de um prompt também deve direcionar a uma ação.
Alguns verbos que podem ser utilizados, já na voz imperativa:
- Analise
- Categorize
- Classifique
- Contraste
- Compare
- Crie
- Descreva
- Defina
- Avalie
- Extraia
- Encontre
- Gere
- Identifique
- Liste
- Meça
- Organize
- Escolha
- Preveja
- Ranqueie
- Recomende
- Reescreva
- Selecione
- Resuma
- Traduza
- Escreva
A analogia com objetivos de aprendizagem não é ao acaso. A Taxonomia de Bloom, uma proposta teórica de caracterização de objetivos cognitivos amplamente utilizada no campo educacional, serviu de base para um estudo da Anthropic que investigou como universitários utilizam o Claude.
Os resultados apontaram que os estudantes usam a IA para realizar habilidades cognitivas situadas nos níveis superiores da Taxonomia: “criar” e “analisar”. Por sua vez lidar com informação através de habilidades inferiores como “lembrar” e “compreender” foram bem menos prevalentes.
Dessa forma, os alunos estão utilizando a tecnologia para algo mais que consultar informação. Por outro lado, ao delegarem à máquina estas habilidades cognitivas, eles podem não estar praticando-as suficientemente.
Especificidade
Quanto mais específico for a tarefa e o resultado desejado, mais o modelo será direcionado para uma resposta eficaz, evitando respostas demasiado genéricas. Dito de outra forma, detalhes ajudam a IA a focar no que é mais relevante.
Exemplos:
✅ Positivo
Crie um plano de aula sobre fotossíntese para alunos do 6o ano, destacando sua importância para a vida do planeta.
❌ Negativo
Crie um plano de aula sobre fotossíntese.
Instruções, mais que restrições
Instruções, expressas em verbos de ação e detalhes, guiam o modelo para o formato, estilo e conteúdo desejados. Já as restrições indicam o que ele deve evitar.
Estudos recentes mostraram que o foco em instruções, de caráter positivo, leva a melhores resultados. Dito de outra forma, diga à IA o que ela deve fazer, em contraposição ao que ela não deve fazer.
Curiosamente, esta abordagem está alinhada à forma como nós humanos agimos. Enquanto uma instrução abre espaço para a flexibilidade e criatividade, restrições limitam nosso potencial de ação.
✅ Exemplo positivo (foco em instruções):
Explique o ciclo da água para alunos do 7º ano, focando nas etapas de evaporação, condensação e precipitação, usando uma linguagem simples e sem termos técnicos avançados.”
Instrui: explique X, para público Y, foque em Z, use estilo A.
❌ Exemplo negativo (foco em restrições)
Fale sobre a água. Não use termos científicos. Não fale sobre poluição. Não use gráficos. Não fale sobre o oceano.”
Restringe, mas não guia positivamente sobre como falar sobre a água ou qual aspecto abordar de forma útil.
Apesar do foco em instruções, as restrições ainda são necessárias para evitar conteúdo enviesado ou potencialmente danoso.
Variáveis
Prompts que são utilizados frequentemente, com pequenas variações de contexto podem fazer uso de variáveis, economizando tempo em seu acionamento.
Isso é particularmente útil para tarefas repetitivas, como gerar explicações sobre diferentes tópicos para o mesmo público, ou sobre o mesmo tópico para públicos diferentes. Em vez de reescrever o prompt completo a cada vez, você usa um modelo onde apenas as partes que mudam são facilmente substituídas.
Uma variável, neste contexto, é um espaço reservado dentro do seu prompt que será preenchido com a informação específica daquela solicitação. Essa abordagem otimiza o tempo de interação, além de consistência nas respostas, concentrando o esforço apenas nas informações que precisam ser atualizadas.
Exemplo
Imagine que você precise criar breves explicações de diferentes conceitos de Ciências. Em vez de reescrever o prompt a cada utilização, o uso de uma variável facilitaria o procedimento.
Explique brevemente [CONCEITO] para alunos do 6o Ano do Ensino Fundamental, focando nos pontos essenciais de forma simples e clara. Estabeleça analogias e explore aplicações práticas na vida cotidiana. Eu vou apenas escrever o conceito e você executará o comando. Aguarde pelo primeiro conceito.
Formatos de entrada
Embora geralmente pensemos em prompts como perguntas ou instruções, eles podem assumir diferentes formatos, com resultados também distintos.
O formato de declaração, deixada incompleta para que o modelo desenvolva o resto é uma possibilidade.
Já o uso de uma frase ou expressão solta, estimula a criatividade das respostas.
Exemplos
As principais causas da Segunda Guerra Mundial foram…”
(esperando que a IA complete a lista/explicação)
O universo
(esperando que a IA gere um texto criativo, poético, ou descritivo sobre o tema)
Adaptação e atualização
Conforme evoluem tecnologicamente, os prompts também precisam ser adaptados às atualizações dos modelos conversacionais.
Por exemplo, a capacidade de se utilizar imagens ou áudio como base para um prompt é um desenvolvimento surpreendente, se comparado com o ChatGPT 3.5.
Mas mesmo detalhes na escrita e estratégias precisam ser ajustadas. Para modelos de raciocínio, abordados como estratégia avançada, na segunda parte de nossa série, a recomendação é deixar que eles “pensem” sozinhos, não necessitando acionar a cadeia de pensamento.
Documentação
Assim, uma camada de análise, com o registro do que funciona bem e de quais alterações precisaram ser feitas, possui grande utilidade.
Não somente para aprimorar continuamente os prompts, mas também para adaptá-los a diferentes fontes de entrada, modelos e suas versões.

Modelo de ficha para documentação de prompts, como encontrado no guia de “Prompt Engineering”, de Lee Boonstra.
Geradores de prompts
Por que me enrolar com estas técnicas e truques, se uma máquina pode fazer por mim? Efetivamente, algumas aplicações bem específicas, que exigem parâmetros técnicos, são beneficiadas pela própria tecnologia. É o caso, por exemplo, de geradores de prompts para a plataforma de imagens Midjourney.
Além disso, também há aplicativos como o AIIMPR que contam com uma grande biblioteca de prompts, categorizados segundo os mais diversos usos. Como recurso, permitem o uso personalizado, diretamente em seu agente conversacional de preferência.
Finalmente, também temos uma ocorrência da série “empresas colocando IA, onde IA não é necessária”. A Logitech, fabricante de mouses e teclados, desenvolveu um software de construção de prompts que pode ser acionado diretamente através destes dispositivos. Finalmente, também temos uma ocorrência da série “empresas colocando IA, onde IA não é necessária”. A Logitech, fabricante de mouses e teclados, desenvolveu um software de construção de prompts que pode ser acionado diretamente através destes dispositivos.
O AI Prompt Builder é anunciado como “uma solução de economia de cliques” e promete “aumentar eficiência e criatividade”. Tanto prompts padrão (reescrita, resumo) quanto personalizados podem ser utilizados para evitar uma “disrupção em seu fluxo de trabalho”.
Compartilhamento
Muito do que sabemos hoje sobre LLMs e prompts se deve ao uso e experimentação, pela imensa comunidade de usuários. Dessa forma, o ato de compartilhar prompts para os mais diversos usos, assim como recomendações de como colocá-los em prática, é uma contribuição para todos. Um ato de altruísmo, que recupera os princípios sobre os quais a internet foi fundada.
Aqui mesmo, em nossa newsletter, dispomos de um repositório de prompts, disponibilizados sob licença aberta. Em resumo, é permitido usar, copiar, alterar e até mesmo comercializar, desde que atribuindo o crédito ao criador original.
Finalizando
Ao longo desta série, mergulhamos no universo da interação com a Inteligência Artificial, explorando desde os fundamentos da escrita de prompts até técnicas mais refinadas e dicas de organização prática.
Dialogar com a IA, especialmente no contexto educacional, vai além de simplesmente fazer perguntas; trata-se de, em primeiro lugar, saber o que a tecnologia pode ou não realizar. E, partir daí, aplicar os conhecimentos teóricos e metodológicos da prática docente que dominamos.
Esperamos que as orientações sejam úteis e a nossa seção de prompts fica aberta a todos que queiram colaborar e compartilhar suas criações!