Este post foi publicado originalmente em 9 de Abril de 2024 e atualizado em 2 de Setembro de 2026.
Preciso fazer uma distinção antes de começar para não ocorrer nenhum mal-entendido. Aprender sobre inteligência artificial é diferente de utilizar a inteligência artificial para aprender.
No primeiro caso, a própria tecnologia é objeto de conhecimento; no segundo, ela passa a mediar o processo de aprendizagem. E é nessa mediação que devemos perguntar como e se a IA pode contribuir para a aprendizagem.
Antes de falarmos sobre princípios e sobre o uso responsável da inteligência artificial nas escolas, precisamos compreender o que essas palavras significam. Pode parecer óbvio. Mas, em um mundo em que pessoas contestam a ciência, afirmam que a Terra é plana e negam o aquecimento global, talvez seja necessário começar justamente pelo óbvio e compreender por que aquilo que deveria ser evidente deixou de ser.
O que é responsabilidade?
A palavra responsabilidade tem sua origem no latim responsus, que significa “responder” ou “prometer em troca”. Portanto, na origem da palavra, encontramos uma ideia importante para esta discussão. Ser responsável é estar em condições de responder por algo, por uma escolha, uma ação, uma atitude e suas consequências.
Quando introduzimos a inteligência artificial nessa relação, precisamos ter clareza de algumas coisas, por exemplo, o que acontece quando delegamos uma parte das nossas tarefas para uma máquina? Quando um estudante pede a uma IA que escreva um texto, resolva um problema, faça uma pesquisa ou formule um argumento, quem responde pelo resultado? O estudante que fez o pedido? O professor que autorizou seu uso? A escola que adotou a tecnologia? A empresa que desenvolveu o sistema? Ou a própria inteligência artificial?
Responsabilidade não pode significar apenas saber operar uma ferramenta, obedecer às regras da escola ou evitar determinados usos. Significa também compreender o que estamos delegando à tecnologia, por que estamos delegando e por quais consequências continuamos responsáveis depois de delegar.
Quando utilizamos um modelo de inteligência artificial, precisamos compreender que ele não é neutro e tecnologia não tem caráter. O objetivo é definido por empresas que possuem esse serviço. Os dados utilizados em seu desenvolvimento, os critérios definidos pelas empresas, as regras de funcionamento, os mecanismos de segurança e os objetivos para os quais o produto foi concebido.
Hoje os principais modelos não estão preocupados com o desenvolvimento da aprendizagem, mas sim com a automação de tarefas.
Por isso, falar em uso responsável da IA na escola exige ir além de uma lista de proibições e permissões. Precisamos fazer perguntas como: “Precisamos utilizar ferramentas de IA no processo de aprendizagem?”, “A IA contribui para o processo de aprendizagem?”, “Temos evidências de que a IA contribui neste processo?” Quais são os benefícios de utilizar a IA no processo de aprendizagem? Quais são os malefícios? Para que estamos usando?
A única pergunta da qual tenho resposta é que precisamos aprender sobre inteligência artificial.
A quem interessa que a IA seja utilizada nas escolas?
Essa parece uma pergunta simples de responder. Normalmente, interessa a quem tem alguma coisa a ganhar com isso. A questão é descobrir quem ganha, o que ganha e o que a escola entrega em troca.
De tempos em tempos, ouvimos que a educação está ultrapassada, que a escola não funciona, que tudo precisa mudar e que a tecnologia finalmente poderá resolver problemas que professores, gestores e políticas públicas não conseguiram solucionar. Mas há uma pergunta que raramente acompanha esse discurso. Por que tantas empresas estão interessadas justamente em um setor que é constantemente apresentado como ineficiente, atrasado e resistente à mudança?
Se a educação fosse apenas um problema do qual todos quisessem manter distância, seria estranho observar algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo disputando espaço dentro de escolas e universidades. Talvez seja necessário, então, olhar para a educação também por outro ângulo: são milhões de estudantes e professores utilizando diariamente plataformas digitais, produzindo textos, perguntas, respostas, imagens, pesquisas, avaliações e inúmeros registros sobre seus processos de aprendizagem.
Tornou-se comum dizer que “os dados são o novo petróleo”. A comparação tem seus limites, é claro, mas ajuda a lembrar que os dados possuem enorme valor econômico e estratégico. E, quando levamos sistemas de inteligência artificial e outras plataformas para dentro das escolas, não estamos apenas levando uma ferramenta. Estamos entregando os dados dos nossos estudantes, professores, instituições educacionais para que as empresas armazenem, processem e transformem essas informações em inteligência que será utilizada, sabe-se lá de que forma.
Se os dados possuem valor econômico, científico e estratégico, por que entregaríamos os dados educacionais de nossos estudantes sem antes discutir por que devemos entregar os nossos dados, quem se beneficia deles, quais direitos estão envolvidos e quais garantias estamos exigindo?
Além das questões acima, tem uma outra que é a mais importante, qual é o benefício pedagógico que justifica essa troca? Se é que tem alguma.
Se uma ferramenta coleta dados, cria dependência tecnológica, introduz interesses comerciais dentro da escola e modifica a maneira como estudantes realizam suas atividades, o mínimo que deveríamos exigir é evidência de que ela contribui para aquilo que justifica a existência da escola, a aprendizagem.
Por isso, antes de perguntar como colocar inteligência artificial nas escolas, talvez devêssemos começar por outra pergunta: qual problema educacional estamos tentando resolver com ela?
Educação básica e universidade não são a mesma coisa
Para tentar explicar uma diferença que me parece óbvia, vou recorrer ao discurso antivacina.
Muitas pessoas que hoje questionam a importância das vacinas cresceram em sociedades nas quais as doenças foram controladas justamente porque gerações anteriores foram amplamente vacinadas. Quando os efeitos de uma conquista se tornam parte do cotidiano, é fácil esquecer o processo que permitiu chegar até ela.
Com o uso indiscriminado da inteligência artificial na educação, podemos estar cometendo um erro parecido.
Grande parte dos adultos que hoje defendem que estudantes utilizem inteligência artificial para escrever, resumir, pesquisar, argumentar, programar ou resolver problemas, já passaram por anos de escolarização sem contar com uma máquina capaz de realizar essas tarefas por eles.
Foram obrigados, com maior ou menor sucesso, a ler, escrever, memorizar, errar, refazer, comparar informações, organizar argumentos e resolver problemas. Em outras palavras, passaram por um longo processo de formação antes de terem à disposição uma tecnologia capaz de assumir parte desse trabalho cognitivo.
Supostamente, chegaram à vida adulta com algum repertório de conhecimentos e desenvolveram certo grau de autonomia intelectual para decidir o que delegar, quando delegar e como avaliar se a resposta que receberam de volta está correta.
Uma criança ainda está construindo tudo isso. Esse é um ponto que costuma desaparecer quando falamos genericamente em “estudantes”.
Um aluno do Ensino Fundamental, um adolescente do Ensino Médio e um universitário não estão no mesmo momento de desenvolvimento e não deveriam ser tratados como se estivessem.
Na universidade, podemos discutir até que ponto a inteligência artificial pode aumentar a produtividade de um adulto que já possui conhecimentos prévios sobre determinado domínio. Um estudante universitário pode, por exemplo, utilizar IA para revisar um texto que escreveu, confrontar argumentos, organizar referências ou automatizar determinadas etapas de um trabalho. Ainda assim existem riscos e precisamos discutir seus limites, mas estamos falando de alguém que, em princípio, já percorreu uma parcela importante de sua formação básica.
Na Educação Básica, a situação é bem diferente. Não estamos apenas utilizando conhecimentos: estamos construindo os conhecimentos e as estruturas cognitivas que permitirão ao estudante pensar e agir com maior autonomia no futuro.
O que acontece quando uma tecnologia passa a realizar justamente os processos cognitivos que a criança ou o adolescente ainda está aprendendo a realizar?
Vejamos um exemplo. Vivemos em uma sociedade que valoriza muito o resultado, a resposta correta, o texto bem escrito, o problema resolvido, a tarefa concluída. Na educação, porém, o caminho percorrido para chegar ao resultado é mais importante que o próprio resultado, porque é durante esse processo que o estudante mobiliza conhecimentos, comete erros, testa hipóteses, estabelece relações e desenvolve novas formas de pensar. Se eliminamos parte desse percurso, podemos até melhorar a entrega final, mas isso não significa necessariamente que melhoramos a aprendizagem.
Se um estudante utiliza inteligência artificial para produzir um argumento melhor, isso demonstra que ele aprendeu a argumentar? Se produz um texto mais sofisticado, significa que desenvolveu sua capacidade de escrever? Se chega à resposta correta de um problema matemático, podemos concluir que aprendeu a resolvê-lo?
Pesquisas recentes sugerem que precisamos ter cuidado ao responder a essas perguntas. Um estudo que foi publicado em 2025 na Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Bastani e colaboradores realizaram um experimento randomizado com quase mil estudantes do Ensino Médio, comparando três situações no ensino de matemática: estudantes sem acesso à IA, estudantes utilizando uma versão baseada no GPT-4 semelhante ao ChatGPT e estudantes utilizando um tutor baseado no mesmo GPT-4, mas desenvolvido com salvaguardas pedagógicas e orientações dos professores.
Durante a realização dos exercícios, os resultados pareciam confirmar o enorme potencial da inteligência artificial. Os estudantes que utilizaram a versão semelhante ao ChatGPT tiveram desempenho 48% superior ao grupo sem IA. Com o tutor pedagogicamente estruturado, o desempenho durante a prática foi 127% superior.
O problema apareceu depois.
Quando a inteligência artificial foi retirada e os estudantes precisaram realizar uma avaliação sozinhos, aqueles que haviam utilizado a versão semelhante ao ChatGPT apresentaram desempenho 17% inferior ao grupo que nunca havia utilizado IA. Em outras palavras, a inteligência artificial havia ajudado os estudantes a resolver os exercícios, mas isso não significava que eles haviam aprendido mais. Pelo contrário: naquele experimento, o acesso sem as salvaguardas pedagógicas prejudicou a aquisição das habilidades que posteriormente precisaram demonstrar de forma autônoma.
Os pesquisadores encontraram ainda um comportamento particularmente importante para nossa discussão. Os estudantes frequentemente utilizavam a versão semelhante ao ChatGPT como uma espécie de “muleta”, pedindo e copiando soluções. No tutor pedagogicamente estruturado, que fornecia pistas elaboradas com participação dos professores em vez de simplesmente entregar as respostas, os efeitos negativos sobre a aprendizagem foram amplamente reduzidos.
Essa diferença ajuda a compreender por que não podemos tratar qualquer utilização de IA como uma utilização educacional da IA.
Terceirizar processos cognitivos não é necessariamente ruim. Fazemos isso há muito tempo. Anotamos um compromisso para não precisar memorizá-lo, utilizamos uma calculadora para não executar determinados cálculos mentalmente e consultamos um mapa para encontrar um caminho. O problema aparece quando terceirizamos justamente o processo que estamos tentando desenvolver.
Uma calculadora pode ser extremamente útil para alguém que já compreende as operações matemáticas. Mas entregar uma calculadora a uma criança não elimina a necessidade de aprender o que significa multiplicar. Da mesma maneira, uma inteligência artificial pode ser extraordinariamente útil para alguém que já sabe escrever, argumentar, pesquisar e avaliar informações. Isso não significa que devamos eliminar o processo pelo qual uma criança aprende a fazer essas coisas.
E existe ainda uma diferença importante em relação à calculadora. A IA generativa não terceiriza apenas operações mecânicas. Ela pode interpretar, sintetizar, formular hipóteses, produzir argumentos, escrever, revisar, comparar e sugerir decisões. Ou seja, alcança justamente algumas das atividades cognitivas que ocupam posição central na formação escolar.
Por isso, autonomia é uma palavra fundamental nessa discussão.
Panorama do uso da IA nas escolas brasileiras
Enquanto discutimos como a inteligência artificial deveria ser utilizada na educação, estudantes e professores brasileiros já estão utilizando essas ferramentas.
A TIC Educação 2024, realizada pelo Cetic.br|NIC.br, ajuda a dimensionar esse fenômeno. A pesquisa ouviu 7.476 estudantes, 1.462 professores, 864 coordenadores pedagógicos e 954 gestores de 1.023 escolas públicas e particulares de Ensino Fundamental e Médio de todo o país.
O primeiro dado que chama atenção é como o uso da IA generativa cresce ao longo da escolarização. Nos anos iniciais do Ensino Fundamental, sua utilização em pesquisas escolares ainda é relativamente pequena. Nos anos finais, já alcança uma parcela significativa dos estudantes. No Ensino Médio, porém, a situação muda completamente: sete em cada dez estudantes já utilizam IA generativa para realizar pesquisas relacionadas às atividades escolares.
Portanto, quando discutimos se estudantes deveriam ou não utilizar inteligência artificial, em parte estamos fazendo a pergunta errada. Principalmente no Ensino Médio, eles já estão utilizando.
A questão mais interessante aparece quando comparamos essa adoção com a orientação oferecida pela escola.
No conjunto dos estudantes, o percentual daqueles que utilizam IA generativa para pesquisas escolares é quase o dobro do percentual dos que disseram ter conversado com professores sobre como utilizar essas ferramentas nas atividades da escola. No Ensino Médio, a distância é ainda mais evidente.
Esse talvez seja um dos dados mais importantes para compreendermos o momento atual: a IA chegou aos estudantes mais rapidamente do que a escola conseguiu construir uma orientação para seu uso.
E não estamos falando apenas de aprender onde clicar ou como escrever um bom prompt. Estamos falando de desenvolver critérios para avaliar aquilo que a máquina produz. Apenas 33% dos estudantes afirmaram que seus professores haviam ensinado como verificar quando uma IA produz textos, imagens ou vídeos com erros, informações falsas ou preconceituosas.
Os professores também já incorporaram essas tecnologias ao seu trabalho. A TIC Educação identificou que 43% utilizavam IA generativa na preparação de conteúdos didáticos.
O cenário brasileiro, portanto, não é de ausência de inteligência artificial nas escolas. É justamente o contrário. A tecnologia está sendo incorporada às práticas de estudantes e professores enquanto ainda estamos construindo critérios pedagógicos, éticos e institucionais para sua utilização.
Nesse contexto, simplesmente proibir ou liberar o uso da IA parece insuficiente.
Precisamos estabelecer critérios que ajudem professores, estudantes, famílias e escolas a responder perguntas mais importantes, quando utilizar? Para quê? O que pode ser delegado? O que precisa continuar sendo feito pelo estudante? Quais dados podem ser compartilhados? E como saber se aquele uso está, de fato, contribuindo para a aprendizagem?
É a partir dessa pergunta que proponho analisar as melhores práticas e os sete princípios a seguir.
O que os principais documentos recomendam?
A análise dos principais documentos nacionais e internacionais mostra que existe uma preocupação comum: a adoção da inteligência artificial na escola NÃO deve ser orientada pelas possibilidades tecnológicas. O Ministério da Educação, UNESCO, OCDE e Comissão Europeia abordam o tema sob perspectivas diferentes, questões como autonomia e responsabilidade humana, finalidade pedagógica, desenvolvimento de competências em IA, proteção de dados, equidade, formação docente e necessidade de avaliar os impactos das ferramentas utilizadas. Em conjunto, esses documentos reforçam que a incorporação da IA ou qualquer outra ferramenta precisa estar subordinada diretamente aos objetivos pedagógicos e aos direitos de estudantes e professores.
A partir da comparação dessas recomendações, organizamos sete princípios para o uso responsável da IA na escola. A proposta não é reproduzir integralmente as orientações de uma única instituição, mas reunir os principais pontos de convergência e transformá-los em critérios claros para a Educação.
Documentos utilizados
Para apresentar os sete princípios neste artigo, foram analisados documentos publicados entre 2023 e 2026 por organismos internacionais e instituições brasileiras. Como eles possuem finalidades diferentes, foram organizados em três grupos: marcos de competências, que discutem o que estudantes e professores precisam compreender sobre inteligência artificial; guias e diretrizes de uso, voltados às condições para sua utilização em contextos educacionais; e documentos de currículo, política e governança, que tratam das respostas institucionais e sistêmicas à incorporação da IA na educação.
Marcos de competências
- UNESCO (2024) — AI Competency Framework for Students. Define competências para que estudantes compreendam, avaliem e utilizem criticamente sistemas de inteligência artificial.
- UNESCO (2024) — AI Competency Framework for Teachers. Estabelece competências relacionadas à compreensão da IA, ética, aplicações, pedagogia e desenvolvimento profissional docente.
Guias e diretrizes de uso
- UNESCO (2023) — Guidance for Generative AI in Education and Research. Apresenta orientações para políticas, regulamentação e utilização da IA generativa na educação e na pesquisa.
- Comissão Europeia (2026) — Guidelines on the Ethical Use of Artificial Intelligence and Data in Teaching and Learning for Educators. Orienta professores, gestores e sistemas educacionais sobre o uso ético, seguro e inclusivo de IA e dados.
- MEC/UNESCO (2026) — Inteligência Artificial na Educação Básica: documento orientador sobre caminhos curriculares e práticas éticas de uso de IA nas escolas. Discute especificamente a incorporação da IA na Educação Básica brasileira.
Currículo, política e governança
- OCDE (2025) — What Should Teachers Teach and Students Learn in a World of Powerful AI?. Discute quais conhecimentos, competências e atitudes permanecem fundamentais em um contexto de crescente capacidade da IA.
- MEC (2025) — Educação Digital e Midiática: como elaborar e implementar o currículo nas escolas. Orienta redes de ensino na implementação curricular da educação digital e midiática.
- MEC (2026) — Referencial para Desenvolvimento e Uso Responsáveis de Inteligência Artificial na Educação. Aborda governança e incorporação responsável da IA no ecossistema educacional brasileiro.
7 princípios para o uso responsável da IA na escola
| Nº | Princípio | Descrição |
|---|---|---|
| 1 | Priorizar a autonomia/agência e a responsabilidade humana | A IA deve apoiar e expandir as capacidades humanas, nunca substituí-las ou atrofiá-las. Exige supervisão pedagógica ativa do professor antes da entrega de conteúdos aos alunos e combate ativamente o "descarregamento cognitivo" (cognitive offloading), assegurando que decisões críticas (como notas e avaliações) permaneçam sob controle exclusivamente humano. |
| 2 | Intencionalidade pedagógica e redesenho curricular | A adoção de qualquer ferramenta algorítmica deve partir de objetivos pedagógicos claros e documentados, e não do apelo comercial ou do hábito de digitalização. Diante da automação de tarefas rotineiras, o currículo escolar deve focar no desenvolvimento de competências de ordem superior, criatividade e pensamento sistêmico. |
| 3 | Aprender sobre IA e aprender com IA | Para que estudantes e professores utilizem sistemas inteligentes com segurança e crítica (aprender com IA), é requisito básico compreender a engenharia de dados, os algoritmos de machine learning e o funcionamento técnico por trás deles (aprender sobre IA). Isso capacita a comunidade escolar a reconhecer erros e as limitações probabilísticas (estocásticas) das ferramentas. |
| 4 | Governança de dados, privacidade e não-vigilância | Garantia de conformidade estrita com leis de proteção de dados (LGPD e ECA Digital), aplicando a minimização de dados (coleta do mínimo indispensável). Proíbe-se o uso comercial de dados de menores, o perfilamento comportamental para publicidade e o uso escolar de sistemas de vigilância massiva, como reconhecimento facial ou detecção de emoções. |
| 5 | Promoção da equidade, acessibilidade e mitigação de vieses | A IA deve servir como um vetor para reduzir desigualdades socioeducativas e promover a inclusão. Exige processos ativos para auditar, detectar e denunciar preconceitos discriminatórios embutidos nos modelos (de gênero, raça ou classe), priorizando o design universal para atender estudantes com deficiência ou de grupos marginalizados. |
| 6 | Validação prévia, "Ética desde o Design" e avaliação de impacto | Realização de estudos de impacto sobre privacidade e direitos fundamentais antes de adotar qualquer sistema na escola, demandando transparência dos fornecedores. A ética e a segurança devem ser embutidas desde a concepção (ethics by design) das atividades, acompanhadas de monitoramento constante para avaliar se a tecnologia de fato melhorou a aprendizagem. |
| 7 | Centralidade, proteção e formação continuada docente | O professor é o principal mediador da relação de aprendizagem e sua autonomia profissional e didática para aceitar, adaptar ou recusar sistemas deve ser preservada. Exige oferta de capacitação continuada robusta, conceitual e isenta de interesses comerciais de fornecedores, dividindo de forma justa as responsabilidades com a gestão escolar. |
Checklist: sua escola está pronta para usar IA?
Antes de utilizar inteligência artificial na escola, é importante transformar princípios gerais em decisões concretas. Não basta saber que uma ferramenta é capaz de produzir textos, explicar conteúdos, corrigir atividades ou personalizar exercícios. A escola precisa perguntar por que pretende utilizá-la, quais processos de aprendizagem serão afetados, se ela é adequada à idade e à autonomia dos estudantes, quais dados serão coletados, quem continuará responsável pelas decisões e como será possível avaliar se seu uso realmente contribuiu para a aprendizagem. O checklist a seguir foi elaborado a partir dos sete princípios apresentados neste artigo e pode servir como um roteiro inicial para professores, gestores e redes de ensino antes, durante e depois da adoção de uma ferramenta de IA.
1. Aprendizagem
- Está claro qual problema pedagógico ou objetivo de aprendizagem queremos atender com a IA?
- A IA oferece alguma vantagem pedagógica relevante em relação a realizar a atividade sem ela?
- Está definido o que o estudante precisa continuar fazendo por conta própria para aprender?
- A IA apoia o processo cognitivo em vez de simplesmente realizar a tarefa pelo estudante?
- Conseguiremos distinguir melhor desempenho na tarefa de aprendizagem efetiva?
2. Idade, desenvolvimento e autonomia
- A ferramenta e a forma de utilização são adequadas à idade e à etapa escolar?
- Os estudantes possuem conhecimento prévio suficiente para avaliar criticamente as respostas da IA?
- O nível de autonomia concedido é compatível com o desenvolvimento dos estudantes?
- Está definido quando será necessária mediação ou supervisão do professor?
3. Compreensão da IA
- Professores e estudantes compreendem que uma IA generativa pode produzir informações incorretas?
- Sabem verificar informações e identificar possíveis vieses?
- Compreendem, em nível adequado à idade, como dados e modelos de IA influenciam os resultados?
- A escola diferencia aprender sobre IA de aprender com IA?
4. Dados e privacidade
- Sabemos quais dados dos estudantes serão coletados?
- Sabemos onde esses dados serão armazenados e quem poderá acessá-los?
- Sabemos se os dados poderão ser utilizados para treinamento de modelos, publicidade, perfilamento ou outras finalidades?
- Estamos coletando apenas os dados realmente necessários?
- O tratamento de dados de crianças e adolescentes está adequado à legislação e às políticas da escola?
5. Equidade, inclusão e acessibilidade
- Todos os estudantes terão condições adequadas de acesso?
- A ferramenta é acessível para estudantes com deficiência?
- Foram considerados possíveis vieses relacionados a gênero, raça, condição socioeconômica, idioma, cultura ou localização?
- A adoção da ferramenta pode aumentar alguma desigualdade já existente?
6. Avaliação da ferramenta
- Existem evidências independentes sobre os benefícios educacionais da ferramenta?
- Faremos um teste ou projeto-piloto antes de ampliar seu uso?
- Definimos como saberemos se houve melhora na aprendizagem?
- Vamos acompanhar possíveis efeitos negativos ou inesperados?
- Existe um procedimento para interromper o uso caso os benefícios não se confirmem?
- Conseguiremos recuperar ou excluir nossos dados se deixarmos de utilizar a plataforma?
7. Professor e responsabilidade humana
- Os professores receberam formação suficiente para utilizar e avaliar criticamente a ferramenta?
- Possuem tempo e suporte para realizar essa mediação?
- Está claro quem responde pelas decisões tomadas com auxílio da IA?
- Decisões pedagógicas importantes continuam sob controle humano?
- O professor possui autonomia para decidir quando usar, como usar e quando não usar IA?
- A tecnologia reduz trabalho repetitivo sem transferir novas responsabilidades institucionais para o professor?
Referências
COMISSÃO EUROPEIA. Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. Bruxelas: European Commission, 2026. Disponível em: European Education Area — Ethical guidelines for AI and data in education. Acesso em: 2 set. 2026.
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO (Brasil). Educação digital e midiática: como elaborar e implementar o currículo nas escolas. Brasília, DF: MEC, 2025. Disponível em: MEC — Educação Digital e Midiática. Acesso em: 2 set. 2026.
OECD. What should teachers teach and students learn in a future of powerful AI? OECD Education Spotlights, n. 20. Paris: OECD Publishing, 2025. DOI: 10.1787/ca56c7d6-en. Disponível em: OECD — What should teachers teach and students learn in a future of powerful AI?. Acesso em: 2 set. 2026.
UNESCO. AI competency framework for students. Paris: UNESCO, 2024. Autores: Fengchun Miao, Kelly Shiohira e Natalie Lao. Disponível em: UNESCO — AI Competency Framework for Students. Acesso em: 2 set. 2026.
UNESCO. AI competency framework for teachers. Paris: UNESCO, 2024. Autores: Fengchun Miao e Mutlu Cukurova. Disponível em: UNESCO — AI Competency Framework for Teachers. Acesso em: 2 set. 2026.
UNESCO. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023. Autores: Fengchun Miao e Wayne Holmes. Disponível em: UNESCO — Guidance for Generative AI in Education and Research. Acesso em: 2 set. 2026.
COMITÊ GESTOR DA INTERNET NO BRASIL (CGI.br). Pesquisa sobre o uso da Internet por crianças e adolescentes no Brasil: TIC Kids Online Brasil 2024. São Paulo: CGI.br, 2025. Disponível em: TIC Kids Online Brasil 2024. Acesso em: 2 set. 2026.
COMITÊ GESTOR DA INTERNET NO BRASIL (CGI.br). Pesquisa sobre o uso das tecnologias de informação e comunicação nas escolas brasileiras: TIC Educação 2024. 1. ed. São Paulo: CGI.br, 2025. ISBN 978-65-85417-93-8. Disponível em: TIC Educação 2024. Acesso em: 2 set. 2026.
Perguntas frequentes sobre o uso responsável da IA na escola
O que é o uso responsável da inteligência artificial na escola?
O uso responsável da IA significa priorizar a autonomia e a aprendizagem do que utilizar a tecnologia sem finalidade pedagógica, supervisão humana e proteção dos direitos dos estudantes. A IA deve contribuir para a aprendizagem sem substituir processos cognitivos que crianças e adolescentes precisam desenvolver, como escrever, argumentar, raciocinar, investigar e resolver problemas.
A inteligência artificial deve ser usada nas escolas?
A questão não deveria ser simplesmente permitir ou proibir a IA. Antes de utilizá-la, a escola precisa perguntar qual problema educacional pretende resolver e se a IA é realmente necessária para isso. A tecnologia deve ser um meio para alcançar um objetivo pedagógico, e não um objetivo em si mesma.
Qual é a diferença entre aprender sobre IA e aprender com IA?
Aprender sobre IA significa compreender como esses sistemas funcionam, seus dados, algoritmos, limitações, vieses, erros e implicações éticas. Aprender com IA significa utilizar a tecnologia como apoio para aprender Matemática, Ciências, Língua Portuguesa, História ou outros conhecimentos. São objetivos diferentes e ambos exigem planejamento pedagógico.
Crianças e adolescentes podem usar inteligência artificial?
Se o uso for para terceirizar o pensamento e as capacidades cognitivas, não devemos utilizar, é preciso considerar idade, desenvolvimento cognitivo, conhecimentos prévios e autonomia. Uma criança do Ensino Fundamental não deve ser tratada da mesma maneira que um universitário. Quanto menor a autonomia do estudante para compreender e avaliar criticamente as respostas da IA, maior deve ser a mediação de professores e responsáveis.
A IA pode prejudicar o desenvolvimento cognitivo dos estudantes?
Pode, dependendo da forma de utilização. Quando a IA assume sistematicamente atividades como escrever, formular argumentos, resolver problemas ou organizar o pensamento, existe o risco de o estudante deixar de realizar processos importantes para sua aprendizagem. O objetivo não deve ser impedir qualquer delegação à tecnologia, mas decidir o que pode ser delegado e o que o estudante precisa continuar fazendo para aprender.
A IA pode substituir o professor?
NÃO! O professor continua sendo responsável pela intencionalidade pedagógica, mediação, acompanhamento da aprendizagem e decisões educacionais. A IA pode apoiar determinadas atividades, mas não deve substituir a responsabilidade e a autonomia profissional do docente.
Quais são os principais riscos da IA na escola?
O principal risco está em terceirizar as capacidades cognitivas, existem outros como informações incorretas, vieses algorítmicos, dependência da tecnologia, redução do esforço cognitivo, exposição de dados pessoais, vigilância, desigualdade de acesso e utilização inadequada de informações de crianças e adolescentes. Esses riscos precisam ser avaliados antes e durante a adoção das ferramentas.
Quais são os 7 princípios para o uso responsável da IA na escola?
Os sete princípios propostos neste artigo são: preservar a autonomia e a responsabilidade humana; colocar a aprendizagem antes da tecnologia; compreender a IA para utilizá-la criticamente; proteger dados e privacidade; promover equidade, inclusão e acessibilidade; avaliar antes, durante e depois; e preparar e proteger o professor.
Autor: Fernando Giannini
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