Diferenças de gênero e necessidades na educação: quando os resultados não apontam na mesma direção

Ferramentas novas de avaliação, como a inteligência artificial generativa, e propostas de aprendizagem baseadas em design aparecem em pesquisas recentes sobre educação. Nesse cenário, a pergunta sobre diferenças de gênero não recebe uma resposta única: alguns estudos encontram diferenças em confiança, esforço escolar ou geração de ideias, enquanto outros não identificam diferenças em atitudes ou reconhecimento em STEM.

Para quem planeja atividades, avaliações e intervenções, essa variação importa. Um resultado observado em um país, disciplina ou grupo não descreve automaticamente os estudantes da sua turma. O conjunto de pesquisas ajuda mais quando funciona como um diagnóstico de perguntas a fazer — quem participa, quem se sente capaz, que apoio está disponível — do que como uma lista de características atribuídas a meninas ou meninos.

O que são diferenças de gênero e diagnóstico de necessidades na educação?

Em linguagem de sala de aula, diagnosticar necessidades é investigar quais condições, apoios e oportunidades ajudam os estudantes a aprender e participar. Observar diferenças de gênero significa verificar se determinados resultados variam entre grupos, sem presumir que a identidade de gênero explique tudo ou determine a capacidade de cada pessoa.

O tema aparece em situações corriqueiras: quem se oferece para resolver um problema de matemática, quem recebe incentivo para experimentar tecnologia, quem demonstra confiança ao responder e como as tarefas distribuem oportunidades de falar, criar e revisar ideias. Também aparece na formação de professores e na análise do clima da turma. Os estudos reunidos aqui abordam dimensões variadas: autoconfiança, reconhecimento em STEM, hábitos de jogo, avaliação com IA, esforço escolar e práticas docentes.

Esses conceitos não são intercambiáveis. Uma diferença de confiança não equivale a uma diferença de desempenho; uma pesquisa sobre futuros professores não descreve diretamente crianças; e ausência de diferença estatística em um estudo não prova que não existam desigualdades em qualquer contexto. Por isso, o diagnóstico útil começa com uma pergunta delimitada: qual resultado está sendo observado, em que grupo e sob quais condições?

O que as pesquisas recentes mostram sobre gênero e necessidades?

Os estudos internacionais apontam resultados variados. Alguns identificam diferenças entre grupos; outros relatam ausência de diferenças em medidas específicas. Em vez de procurar uma regra universal, vale olhar para as condições investigadas e para o tipo de resultado medido.

Necessidades de ensino e oportunidades para criar em STEM

Uma pesquisa com 1.727 professores de tecnologia dos anos iniciais do ensino fundamental que haviam participado de atividades de aprendizagem STEM analisou como avaliação das necessidades de ensino, reflexão individual e interação externa se relacionavam com a geração de ideias para o design instrucional. Os autores encontraram relações positivas entre essas dimensões e a geração de ideias. Também observaram diferenças de gênero no processo: professores homens tiveram melhor desempenho na avaliação das necessidades e maior motivação para buscar ideias por reflexão e interação; professoras tiveram maior probabilidade de obter ideias inovadoras por reflexão individual (Wang, 2025).

Esse resultado não equivale a dizer que um gênero seja mais criativo ou mais apto a ensinar STEM. O estudo investigou relações entre componentes de um processo de design em um grupo específico de professores, e as diferenças se manifestaram em partes distintas desse processo. Para a prática, o ponto interessante é que gerar boas propostas pode envolver caminhos diversos: identificar necessidades, refletir e conversar com outras pessoas.

Em outro estudo, 62 estudantes tailandeses do oitavo ano responderam sobre o reconhecimento de si e o reconhecimento social em STEM antes e depois de uma atividade de aprendizagem baseada em design. Em ambas as medições, o reconhecimento ficou abaixo da metade da pontuação máxima; o autorreconhecimento foi mais alto, e o reconhecimento vindo dos amigos, mais baixo. Não foram observadas diferenças de gênero no reconhecimento de si ou dos outros. A atividade não melhorou significativamente essas medidas, com exceção do reconhecimento que as meninas percebiam receber dos professores (Ladachart, 2026).

Os dois estudos tratam de STEM, mas não medem a mesma coisa: um examina como docentes geram ideias de design; o outro investiga como estudantes se reconhecem e são reconhecidos. A diferença entre seus resultados é um lembrete importante: não se pode transferir uma conclusão sobre professores para estudantes, nem transformar uma observação específica sobre reconhecimento em explicação geral sobre interesse ou desempenho.

Confiança, desempenho e esforço não seguem uma fórmula única

Com dados do TIMSS 2023 em Matemática e Ciências do oitavo ano, uma análise comparou desempenho e autoconfiança em diferentes países. Os estudantes com baixo desempenho geralmente relataram autoconfiança moderada e estável, enquanto, entre os de alto desempenho, havia associações positivas fortes entre desempenho e confiança. Os resultados desafiam a ideia de que estudantes com baixo desempenho necessariamente superestimam suas capacidades. Também apontaram variação cultural: estudantes do Leste Asiático relataram confiança modesta apesar do desempenho alto, enquanto sistemas europeus apresentaram inclinações de calibração acentuadas (Rutkowski, 2026).

Na Matemática, os meninos relataram autoconfiança maior do que as meninas mesmo quando se considerava o desempenho. Isso não significa que tenham necessariamente desempenho superior, nem que a autoconfiança determine o resultado. Os autores interpretam a confiança como algo estruturado social e culturalmente e destacam a importância de abordagens sensíveis ao contexto para motivação e feedback (Rutkowski, 2026).

Uma análise com dados da China Education Panel Survey, coletados entre 2013 e 2015, examinou esforços de estudantes, pais e escolas como preditores de resultados em exames. As exigências rigorosas dos pais foram o preditor individual mais significativo; quando diversas características de origem social eram controladas, a categoria de esforço da escola teve impacto maior do que os esforços dos pais e dos estudantes. Entre estudantes do ensino fundamental II na China, o esforço da escola teve maior impacto sobre o desempenho das meninas, enquanto o esforço dos pais teve maior impacto para os meninos (Jin, 2026).

Os estudos de confiança e esforço mostram que as diferenças dependem do resultado observado e do contexto. Um trata de autoconfiança em Matemática e Ciências em diversos países; o outro, de esforço e desempenho em exames na China. Nenhum autoriza transformar médias de grupos em expectativa sobre um estudante específico.

Quando não aparecem diferenças: atitudes, autonomia e reconhecimento

Uma pesquisa na Tailândia investigou percepções de 121 estudantes do 10º e do 12º ano sobre uma tarefa somativa de escrita em Estudos Sociais apoiada pelo ChatGPT. As atitudes foram geralmente positivas, sem diferenças significativas por gênero ou ano escolar. Os estudantes apontaram possibilidades de ampliar a compreensão e apoiar pensamento de ordem superior, mas também preocupações com precisão, confiabilidade, formação e orientação ética. As percepções favoreceram avaliações com análise, criatividade e personalização, em vez de memorização mecânica (Nantaburom, 2026).

Esse achado de ausência de diferença de gênero se refere às atitudes dos participantes naquela atividade, em condições controladas, e não a toda experiência estudantil com IA. O estudo também relata que os estudantes viram maior adequação da ferramenta para interpretação, explicação e síntese e reconheceram limites em disciplinas que exigem cálculo preciso, como Matemática e Física (Nantaburom, 2026).

Já uma pesquisa descritiva com 196 futuros professores de Língua Inglesa e Educação Infantil de uma universidade turca examinou níveis de aprendizagem autônoma segundo variáveis como gênero e ano do curso. O resumo relata que os níveis gerais de autonomia estavam acima da média, mas não apresenta um resultado específico sobre diferenças de gênero. Portanto, o que se pode afirmar é que o estudo investigou a questão, não que tenha encontrado uma diferença ou ausência dela entre grupos (Altunay, 2024).

Na Turquia, outra pesquisa de análise de necessidades ouviu professores de Matemática, Ciências e Tecnologia da Informação e investigou a conscientização de estudantes do sexto ao oitavo ano sobre igualdade de gênero. Os autores consideraram que uma educação interdisciplinar para a igualdade de gênero pode ser benéfica para aprimorar a conscientização dos estudantes. O estudo não oferece, no resumo, uma comparação de resultados por gênero que permita concluir que um grupo de estudantes tinha mais ou menos consciência do que outro (Turhan-Türkkan, 2024).

Clima, hábitos e práticas: o contexto também pesa

Um estudo longitudinal com 1.318 estudantes suecos acompanhou relações professor-aluno e clima de turma no quinto ano e a ocorrência de bullying tradicional e cyberbullying no sexto. Relações negativas entre professores e estudantes associaram-se a maior frequência das duas formas de bullying; clima positivo no nível da turma associou-se a níveis mais baixos de ambas. O estudo controlou, entre outros fatores, gênero, histórico migratório e comportamento prévio de bullying, mas seu resultado central diz respeito às relações e ao clima, não a uma diferença de gênero específica (Thornberg, 2026).

Outro experimento, com 198 estudantes de 9 a 11 anos, investigou se gênero e hábitos de jogo influenciavam o interesse por dança espanhola após o uso de um videogame. Os resultados indicaram aumento de interesse entre quem costumava jogar videogames com maior frequência. A relação observada entre gênero e hábitos de jogo sugeriu que o videogame poderia ser uma ferramenta eficaz para reduzir a lacuna de gênero no interesse pela dança (Romero-Herná, 2026).

Por fim, um questionário com 378 professores suecos do ensino fundamental II investigou tradições de ensino e práticas relatadas para tratar questões controversas de sustentabilidade. Foram identificadas quatro tradições, com associações distintas a modos de ensinar; o estudo também examinou diferenças entre tradições em relação ao gênero e à identificação com a disciplina. O resumo não detalha quais diferenças de gênero foram encontradas, então é mais fiel destacar o desenho da investigação e as associações entre tradições e práticas pedagógicas (Ojala, 2026).

O que os estudos investigaram e o que relatam?

A tabela reúne os estudos citados e separa o objeto investigado do resultado que o resumo permite afirmar. Os contextos internacionais estão identificados para evitar que sejam confundidos com regras ou retratos da escola brasileira.

Onde os estudos concordam e onde divergem?

Em conjunto, os estudos concordam que gênero não deve ser analisado isoladamente das condições de aprendizagem. O reconhecimento em STEM, a confiança, os hábitos de jogo, as relações com professores, o esforço escolar e as avaliações com IA são dimensões diferentes. Cada uma exige perguntas e instrumentos próprios. Os estudos sobre clima de turma e sobre tradições docentes reforçam, por caminhos distintos, que as práticas e o ambiente também fazem parte do cenário.

As divergências aparecem nos resultados específicos. Há diferenças de gênero em confiança matemática, em componentes da geração de ideias de professores e na associação entre esforços e desempenho na China. Não houve diferenças significativas por gênero nas atitudes diante da avaliação com IA na amostra tailandesa, nem no reconhecimento em STEM dos estudantes daquele estudo. Na investigação sobre aprendizagem autônoma, o resumo informa o nível geral, mas não permite dizer o que a comparação por gênero encontrou.

Também permanecem questões abertas. O conjunto reúne países, faixas etárias, áreas e métodos diferentes; não é uma comparação padronizada entre os mesmos grupos. Alguns resumos descrevem diferenças, mas não permitem identificar todas as condições que as produziram. Outros investigam gênero sem apresentar resultados detalhados dessa análise. Assim, ainda não se resolve como as diferenças se formam em cada escola, nem quais ações seriam eficazes em contextos brasileiros.

Como levar esses achados para a sala de aula?

Os estudos não oferecem uma receita única para turmas brasileiras. As ideias abaixo são aplicações possíveis inspiradas nas perguntas e nos resultados das pesquisas, não intervenções comprovadas por elas.

1. Observe participação sem presumir capacidades

Uma forma de usar isso em sala é registrar, por algumas atividades, quem costuma iniciar uma resposta, manipular materiais, explicar um raciocínio ou revisar uma ideia. Imagine uma turma de 7º ano em que poucas estudantes se voluntariam para demonstrar uma solução: o registro ajuda a verificar se o padrão se repete e em quais tarefas, sem concluir de antemão que elas têm menos interesse ou habilidade.

2. Combine reflexão individual e troca entre pares

Uma forma de aplicar a pesquisa sobre design em STEM é planejar momentos diferentes para produzir ideias: primeiro cada estudante pensa sozinho; depois compara caminhos com colegas. Em uma atividade hipotética de construção de uma ponte de papel, por exemplo, a turma pode desenhar uma proposta individual antes de conversar em pequenos grupos. Assim, a atividade oferece mais de uma via de elaboração, sem atribuir cada via a um gênero.

3. Dê feedback sobre evidências, estratégia e progresso

Uma forma de aplicar os resultados sobre confiança é evitar tratar autoconfiança como sinônimo de competência. Em uma atividade de Ciências, o professor pode comentar qual evidência sustenta uma conclusão e sugerir um próximo passo observável. Se um estudante demonstra pouca confiança apesar de resolver corretamente uma tarefa, o feedback pode tornar visível o raciocínio utilizado, em vez de apenas dizer que ele “é bom” ou “não é bom” na disciplina.

4. Faça o reconhecimento circular pela turma

Uma forma de usar o estudo sobre reconhecimento em STEM é variar quem apresenta, explica e recebe retorno sobre uma produção. Imagine um projeto em que cada grupo constrói um protótipo: os colegas podem identificar uma decisão bem justificada e o professor pode nomear a estratégia usada. Isso não garante que o reconhecimento aumente, mas cria oportunidades concretas para que contribuições diferentes sejam percebidas, em vez de depender apenas dos estudantes que já costumam falar.

5. Projete avaliações com propósito claro para a IA

Uma forma de aplicar o estudo tailandês é decidir se uma tarefa pede interpretação, síntese ou cálculo preciso e explicitar como a ferramenta pode ou não participar. Por exemplo, numa proposta hipotética de Estudos Sociais, os estudantes podem comparar uma explicação produzida por IA com fontes fornecidas pelo professor e justificar o que aceitam ou corrigem. A atividade deve manter atenção à precisão e à orientação ética, pontos levantados pelos estudantes pesquisados.

6. Observe o efeito das relações e do clima

Uma forma de traduzir o estudo sueco para uma rotina de acompanhamento é observar se conflitos, exclusão ou relações tensas persistem e como afetam a participação. Imagine um grupo de trabalho em que uma estudante raramente consegue concluir uma fala: o professor pode reorganizar turnos e acompanhar a interação, sem assumir que o episódio decorre do gênero. O estudo associa relações negativas e clima de turma a bullying; não testa diretamente essa estratégia específica.

7. Revise oportunidades e apoios antes de individualizar o problema

Uma forma de usar a pesquisa chinesa é examinar o que a escola oferece: tempo de orientação, acesso a materiais, devolutivas e oportunidades de refazer tarefas. Se uma avaliação mostra resultados diferentes entre grupos, o primeiro passo pode ser investigar se todos tiveram condições semelhantes de preparação. Isso é uma aplicação possível do achado sobre o papel do esforço escolar, não uma conclusão de que a mesma relação ocorrerá na escola brasileira.

O que muda quando aplicamos essas pesquisas ao contexto brasileiro?

O principal cuidado é não transportar diretamente conclusões da Suécia, Tailândia, Turquia, China ou de comparações internacionais para as escolas brasileiras. Os estudos foram feitos em sistemas educacionais, etapas e condições diferentes; por exemplo, uma tarefa de IA em Estudos Sociais na Tailândia não descreve automaticamente como estudantes brasileiros usarão a ferramenta.

O que pode ser aproveitado é a forma de perguntar. Em vez de afirmar que um grupo tem determinada característica, a equipe escolar pode verificar participação, confiança, acesso a recursos e resposta a diferentes formatos de atividade. Também é possível examinar se as avaliações valorizam apenas memorização ou se abrem espaço para interpretação, explicação e criatividade, temas mencionados no estudo de avaliação apoiada por IA.

É importante distinguir gênero de outras condições que podem se combinar com a experiência escolar. O estudo sueco sobre bullying considerou histórico migratório e comportamento prévio; a análise chinesa controlou características relacionadas à origem social. Isso mostra que pesquisas podem levar em conta mais de uma dimensão, mas não fornece, por si só, um modelo pronto para cada escola brasileira.

Na prática, convém evitar rótulos como “meninos são mais confiantes” ou “meninas precisam de mais incentivo” como explicações para indivíduos. Uma conclusão média de um estudo não prediz o que fará uma criança específica. O diagnóstico local deve considerar as condições concretas da turma, ouvir estudantes e revisar as oportunidades oferecidas, sem converter diferenças observadas em expectativas fixas.

Quais são os limites desta leitura?

Este artigo se baseia nos resumos de dez estudos recentes, não na leitura integral dos artigos. Os resumos permitem apresentar objetivos, contextos e resultados relatados, mas nem sempre trazem detalhes suficientes sobre instrumentos, análises, limites metodológicos ou magnitude das diferenças. Por isso, quando um resumo não informa um resultado específico por gênero, o texto não o completa por inferência.

Ficam em aberto perguntas importantes: como os resultados se reproduzem em escolas brasileiras? Que condições explicam as diferenças observadas em confiança, reconhecimento e esforço? Quais práticas de sala realmente mudam participação ou aprendizagem ao longo do tempo? Para respondê-las, seria necessário consultar os estudos completos e, em muitos casos, pesquisar diretamente em contextos brasileiros.

A leitura integral faz sentido especialmente quando o professor ou a equipe pretende adotar uma intervenção, construir um instrumento de diagnóstico, usar IA em avaliação ou apresentar os resultados em formação docente. Também é recomendável conferir métodos e contexto antes de transformar uma associação em recomendação. Um estudo que identifica relação entre variáveis não prova, por si só, que uma delas causou a outra.

Como o GeraProva ajuda com este assunto?

O GeraProva pode apoiar a elaboração de provas e atividades com diferentes tipos de questão, o que ajuda o professor a variar as formas de verificar compreensão e raciocínio; a ferramenta não substitui o diagnóstico da turma nem garante avaliações sem vieses. Conheça o gerador de provas do GeraProva e faça seu cadastro grátis para explorar a plataforma.

Perguntas frequentes sobre gênero e necessidades na educação

As pesquisas mostram que meninas e meninos aprendem de formas diferentes?

Não há uma conclusão única desse tipo nos estudos reunidos. Alguns encontraram diferenças em resultados específicos, como autoconfiança em Matemática, geração de ideias de professores ou associação entre esforço e desempenho. Outros não encontraram diferenças de gênero nas atitudes diante de avaliação com IA ou no reconhecimento em STEM. Essas medidas não são equivalentes a “formas de aprender”, e os resultados vêm de contextos distintos. Para uma turma, é mais seguro investigar necessidades e oportunidades concretas do que presumir um estilo de aprendizagem com base no gênero.

Se os meninos relataram mais confiança em Matemática, isso quer dizer que tiveram notas melhores?

Não. A pesquisa baseada no TIMSS 2023 relata que meninos apresentaram maior autoconfiança em Matemática mesmo descontado o desempenho. Isso descreve uma diferença de confiança, não uma conclusão de que os meninos tiveram desempenho superior. O mesmo estudo relata associações entre desempenho e confiança e variação entre contextos culturais. Na prática, o professor pode observar separadamente o que o estudante consegue resolver e como avalia a própria capacidade, usando feedback específico sobre raciocínio e progresso.

Uma atividade de STEM baseada em design reduz diferenças de gênero?

O estudo com estudantes tailandeses do oitavo ano não encontrou melhora significativa geral no autorreconhecimento e no reconhecimento social após a aprendizagem baseada em design, com exceção do reconhecimento que as meninas percebiam receber dos professores. Também não encontrou diferenças de gênero nas medidas de reconhecimento. Portanto, esse resultado não permite afirmar que a atividade reduza diferenças de gênero em STEM. Ele mostra que uma atividade, por si só, não produziu mudanças significativas na maior parte das medidas avaliadas naquele grupo.

Posso usar IA generativa em avaliações sem preocupação com gênero?

O estudo tailandês relatou atitudes geralmente positivas e nenhuma diferença significativa por gênero entre os 121 estudantes participantes. Isso não elimina preocupações com precisão, confiabilidade, dependência, equidade ou acesso, que também aparecem no resumo. A pesquisa investigou uma tarefa específica de escrita somativa em Estudos Sociais, em condições controladas; não representa todas as disciplinas nem todas as escolas. Uma aplicação cuidadosa pode definir o que a ferramenta pode fazer, pedir análise e justificativa dos estudantes e orientar o uso ético.

Como diagnosticar necessidades sem reforçar estereótipos?

Comece por comportamentos e condições observáveis, não por explicações prévias. Registre quem tem oportunidade de participar, que apoios recebeu e como responde a tarefas diferentes. Compare dimensões distintas, como confiança, desempenho e frequência de participação, sem tratá-las como sinônimos. Os estudos reunidos mostram que resultados variam conforme a medida e o contexto, e que algumas pesquisas nem sequer apresentam uma conclusão específica por gênero. Uma conversa com estudantes e a revisão das oportunidades oferecidas ajudam a formular perguntas mais precisas.

As conclusões desses estudos valem diretamente para escolas brasileiras?

Não automaticamente. Os estudos foram realizados em países e contextos diversos, como Tailândia, Suécia, Turquia e China, ou utilizaram comparações internacionais. Mudam as etapas, as práticas escolares e as condições de acesso. O que pode ser útil no Brasil são as perguntas e os cuidados: verificar se há diferenças locais, identificar quais oportunidades estão disponíveis e evitar transformar resultados de grupo em previsões sobre cada estudante. Para orientar mudanças maiores, vale consultar o texto integral e buscar evidências produzidas em contextos brasileiros.

Referências

1. Wang, Nan; Zhu, Yinkun; Hong, Jon-Chao; Zhao, Li (2025). Explorando a geração de ideias por professores dos anos iniciais do ensino fundamental durante o processo de design instrucional em STEM (Exploring Primary School Teachers' Idea Generation during the STEM Instructional Design Process). Research in Science & Technological Education. Link.
2. Turhan-Türkkan, Buket; Karaduman, Betül; Arslan-Namli, Nihan; Karakus, Memet (2024). Um Estudo de Análise de Necessidades sobre Educação Interdisciplinar para a Igualdade de Gênero: Contexto Turco (A Needs Analysis Study on Interdisciplinary Gender Equality Education: Turkish Context). International Journal of Contemporary Educational Research. Link.
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6. Ladachart, Luecha; Radchanet, Visit; Phothong, Wilawan; Ladachart, Ladapa (2026). Quem me reconhece melhor do que ninguém? O reconhecimento de estudantes tailandeses de si mesmos e pelos outros em STEM (Who Recognizes Me Better than Anyone? Thai Students' Self- and Social Recognition in STEM). Improving Schools. Link.
7. Rutkowski, David; Rutkowski, Leslie; Hastedt, Dirk (2026). Desempenho Discente e Autoconfiança em Matemática e Ciências: Evidências do TIMSS 2023 (Student Achievement and Self-Confidence in Mathematics and Science: Evidence from TIMSS 2023). Large-scale Assessments in Education. Link.
8. Romero-Hernández, Alejandro; Sagredo-Olivenza, Ismael; Gervás, Pablo; Manero, Borja (2026). Os hábitos de jogo ou o gênero influenciam o interesse de crianças em idade escolar pela dança espanhola após jogar um videogame? (Do Gaming Habits or Gender Influence the Interest of School-Age Children in Spanish Dance after Playing a Video Game?). International Journal of Game-Based Learning. Link.
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10. Jin, Xin (2026). Predizendo o Sucesso Acadêmico: Análise por Aprendizado de Máquina dos Esforços de Estudantes, Pais e Escolas (Predicting Academic Success: Machine Learning Analysis of Student, Parental, and School Efforts). Asia Pacific Education Review. Link.

Que tal escolher uma pergunta deste artigo e observá-la na sua próxima atividade? Pequenos registros podem ajudar a conhecer melhor as necessidades reais da turma.