Uma das descobertas mais surpreendentes das pesquisas sobre aprendizagem é que o desempenho durante a prática costuma ser um indicador ruim do quanto você realmente vai se lembrar depois. Às vezes, os dois resultados apontam até para direções opostas.
Grande parte dos estudos sobre essa diferença remonta a uma ideia chamada de “dificuldade desejável”, termo criado pelo psicólogo da UCLA Robert Bjork. O conceito indica que determinados tipos de esforço, justamente aqueles que fazem o aprendizado parecer mais lento e menos seguro, são os que ajudam a torná-lo duradouro. Quando é preciso se esforçar para lembrar de algo, a memória sobre aquilo se fortalece. Quando aprender é fácil demais, menos informações tendem a permanecer.
É uma ideia desconfortável porque a maioria de nós considera a facilidade o principal sinal de que tudo está indo bem. Também é por isso que as formas mais úteis de aprender costumam ser justamente aquelas que as pessoas evitam. Entender por que esse desconforto ajuda e quais são seus limites torna muito mais fácil usá-lo a seu favor. Essa inconveniência, ou seja, um aprendizado que parece mais difícil do que deveria, muitas vezes é o que separa o progresso real da simples sensação de estar avançando.
Por que a inconveniência supera a facilidade
A inteligência artificial generativa mostra como esse princípio funciona na prática. Um chatbot pode resolver um problema difícil em segundos, eliminando grande parte do esforço que seria necessário para aprender a solucioná-lo. Em um estudo de 2025 publicado na PNAS, estudantes do ensino médio que usaram uma versão convencional do ChatGPT durante os exercícios tiveram um desempenho melhor enquanto tinham acesso à ferramenta. Quando ela foi retirada, porém, os alunos tiveram resultados piores do que aqueles que nunca a haviam utilizado. No mesmo estudo, os estudantes que usaram a IA dessa maneira também tenderam a superestimar o quanto haviam aprendido.
Isso não significa que a IA seja ruim para a aprendizagem. No mesmo estudo, uma versão da ferramenta configurada para atuar como tutora, orientando os estudantes em vez de simplesmente fornecer as respostas, evitou em grande parte esse efeito negativo. O que importa é saber se a ferramenta está fazendo o trabalho intelectual por você ou se está deixando que você pense por conta própria.
O mesmo princípio se aplica aos atalhos em geral. Quando algo faz uma tarefa parecer fácil demais, vale perguntar se também eliminou justamente a parte da atividade que poderia ajudar você a melhorar.
Nem toda inconveniência ajuda
Uma dificuldade só é desejável se for possível superá-la com esforço. Quando o conteúdo está muito além do que você já sabe, ter dificuldade com ele não vai necessariamente aprofundar seu aprendizado. Na maioria das vezes, apenas deixará você confuso e desmotivado.
A teoria da carga cognitiva ajuda a explicar parte desse processo. A memória de trabalho, responsável por manter novas informações enquanto você tenta compreendê-las, consegue lidar apenas com uma quantidade limitada de conteúdo de cada vez. Quando o material já é complexo, acrescentar mais dificuldade pode sobrecarregar esse sistema em vez de fortalecer a memória.
Por isso, algumas técnicas têm limitações. Misturar diferentes tipos de problemas durante uma mesma sessão costuma funcionar bem com conteúdos mais simples, mas os benefícios parecem diminuir diante de materiais muito complexos. Um estudo de 2026 publicado na Learning and Instruction mostrou que, quando estudantes do ensino médio praticaram física complexa dessa maneira, os resultados foram melhores quando eles trabalharam o conteúdo em conjunto, e não sozinhos. Testar a própria memória também é mais confiável para memorizar fatos do que para desenvolver uma compreensão mais profunda de como as ideias se relacionam.
O objetivo é buscar um desafio que esteja ao seu alcance. Se você se sente completamente perdido, geralmente é mais útil começar com uma explicação clara ou acompanhar um exemplo. A prática mais difícil tende a funcionar melhor quando você já tem alguma base.
A inconveniência vale a pena
Mesmo quem sabe que esses métodos funcionam muitas vezes não os utiliza. A percepção sobre o quanto estamos aprendendo está intimamente ligada à facilidade com que estudar parece ser. Uma meta-análise de 2024, publicada na Educational Psychology Review, mostrou que, quanto mais esforço os alunos sentem que estão fazendo, menos eles tendem a acreditar que estão aprendendo.
A prática que exige mais esforço envolve mais erros e menor confiança no momento em que acontece. Por isso, pode parecer menos eficiente, mesmo quando produz resultados melhores.
Isso também explica por que simplesmente orientar as pessoas a espaçar os estudos ou a testar os próprios conhecimentos raramente é suficiente para mudar seus hábitos por muito tempo. Pesquisadores que estudam a aprendizagem autorregulada passaram a investigar o que ajuda as pessoas a começar a utilizar essas estratégias e, principalmente, a mantê-las.
Um artigo de 2023, publicado na Educational Psychology Review, propôs uma estrutura voltada justamente para isso: ajudar os estudantes a persistirem quando o aprendizado parece difícil, mas está funcionando. Dois fatores parecem contribuir:
- Entender que os erros são normais e fazem parte do aprendizado, em vez de interpretá-los como sinais de fracasso.
- Criar uma rotina em que a revisão de conteúdos antigos já esteja programada, sem depender da decisão de fazê-la a cada vez.
Uma mudança simples é alterar a pergunta feita depois de estudar. Em vez de avaliar se a sessão pareceu produtiva, pergunte a si mesmo se conseguiria repetir o exercício amanhã sem ajuda.
A dificuldade desejável não significa tornar as coisas difíceis sem motivo. Trata-se de aceitar que determinado nível de esforço faz parte do processo de aprendizagem e não interpretar esse esforço como sinal de que algo está dando errado. Na maioria dos casos, ele significa justamente que você está aprendendo.
Mark Travers é colaborador da Forbes USA. Ele é um psicólogo americano formado pela Cornell University e pela University of Colorado em Boulder.
*Reportagem publicada originalmente em Forbes.com
