A sala de aula deveria se parecer mais com uma academia de ginástica, onde o esforço faz parte do próprio objetivo. A comparação é de Dan Rockmore, professor universitário de matemática e ciência da computação, ao discutir como o ensino pode preservar a aprendizagem diante do avanço da inteligência artificial.

Quando estamos malhando, ninguém espera que uma máquina faça o esforço em seu lugar, porque o benefício está justamente em realizá-lo. Rockmore aplica essa lógica ao aprendizado: as atividades acadêmicas não servem apenas para chegar a uma resposta ou obter uma nota, mas para desenvolver capacidades durante o processo.

Ele cita cursos em que os alunos podem refazer provas até dominar os conceitos. A avaliação deixa de funcionar apenas como registro de desempenho e passa a integrar o aprendizado, permitindo novas tentativas até que o conteúdo seja compreendido.

Com a IA capaz de executar parte das tarefas tradicionalmente propostas aos estudantes, Rockmore defende que o ensino preserve o esforço intelectual envolvido na aprendizagem, assim como o exercício físico só produz seus efeitos quando é realizado pela própria pessoa.