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Introdução ao estudo do Joint Research Centre
O relatório técnico JRC144345, publicado em 2025 pelo Joint Research Centre (JRC), apresenta uma análise pioneira sobre a integração da inteligência artificial generativa (IA genérica) nos sistemas educativos europeus. O estudo procurou captar as perceções e práticas de “early adopters” (pioneiros) num momento de rápida difusão tecnológica, centrando-se no ensino secundário. A investigação baseou-se numa abordagem qualitativa que envolveu 121 participantes — entre decisores políticos, educadores, diretores escolares e alunos — provenientes de cinco Estados-Membros da União Europeia: Finlândia, Alemanha, Irlanda, Luxemburgo e Espanha. O objetivo central foi compreender como esta tecnologia está a redefinir a agência humana e as competências digitais na sala de aula.
O panorama político europeu e a literacia em IA
A adoção da IA genérica no contexto escolar está ancorada num quadro regulamentar e estratégico robusto, onde a União Europeia assume um papel de liderança global. Este ecossistema político visa garantir que a transformação digital seja ética, segura e centrada no desenvolvimento humano. Segundo a definição da OCDE adotada no relatório, a literacia em IA compreende o conjunto de conhecimentos técnicos, competências duradouras e atitudes preparadas para o futuro que permitem aos aprendizes criar, gerir e avaliar criticamente os benefícios, riscos e implicações éticas desta tecnologia.
Os principais instrumentos políticos que sustentam este desenvolvimento incluem:
• AI Act (Regulamento da IA): O primeiro quadro jurídico abrangente do mundo para a IA, que estabelece normas para uma utilização responsável e impõe requisitos de literacia para trabalhadores e cidadãos.
• Plano de Ação para a Educação Digital (2021-2027): Uma iniciativa estratégica da Comissão Europeia para apoiar a adaptação sustentável e eficaz dos sistemas de educação à era digital.
• DigComp 3.0 (Quadro Europeu de Competências Digitais): Atualizado para incluir competências específicas sobre a utilização eficiente e ética da IA genérica.
• AILit (Quadro de Literacia em IA): Um projeto desenvolvido em parceria com a OCDE focado especificamente no ensino primário e secundário.
• Orientações éticas para educadores: Um guia prático para auxiliar os docentes na navegação pelos riscos e potencialidades dos dados e da IA no ensino.
Alunos vs. Professores: quem está a liderar a adoção?
Os resultados do estudo revelam uma assimetria na liderança da adoção tecnológica: os alunos estão a integrar a IA genérica nas suas rotinas diárias com maior intensidade do que os professores. Enquanto os educadores reconhecem o potencial mas apontam a falta de diretrizes institucionais e formação especializada, os alunos já utilizam estas ferramentas como um “assistente pessoal” para simplificar conceitos complexos, praticar línguas e superar bloqueios intelectuais.
“A ajuda dos resumos, esquemas e tudo o resto ajuda-me a digerir toda a informação muito mais facilmente… ajuda-me a analisar e a sintetizar melhor um texto.” (Aluno, Espanha)
Embora otimistas, os alunos manifestam preocupação com a sobre-dependência, temendo que o uso excessivo da IA possa comprometer o pensamento independente e o desempenho em exames de elevada exigência, onde o apoio tecnológico não é permitido.
Implicações nas práticas de ensino: Humanidades vs. STEM
A IA genérica impacta as disciplinas de formas distintas, exigindo adaptações pedagógicas específicas para cada área disciplinar.
| Área disciplinar | Principais aplicações da IA genérica |
|---|---|
| Humanidades (Artes e Línguas) | Superação do “medo da página em branco”, inspiração criativa, prática de conversação em tempo real e personalização do feedback textual. |
| STEM (Ciências, Tecnologias, Engenharia e Matemática) | Resolução de problemas técnicos, geração de conjuntos de dados para análise, simulação de experiências científicas e apoio à estruturação de código de programação. |
Nas Humanidades, o foco recai na exploração artística e na superação de bloqueios, enquanto nas áreas STEM, a tecnologia é valorizada pela capacidade de tornar conceitos abstratos tangíveis através de visualizações e simulações complexas.
O grande desafio: repensar a avaliação
A ascensão da IA genérica está a tornar ineficazes os métodos tradicionais de avaliação sumativa, especialmente os que testam meramente o conhecimento declarativo (como ensaios escritos em casa). O relatório JRC144345 sublinha a necessidade urgente de uma transição da “orientação para o produto” para a “orientação para o processo”.
Participantes da Alemanha e do Luxemburgo destacaram que a avaliação deve agora focar-se na demonstração de competências durante a execução das tarefas, e não apenas no resultado final. O conceito de agência humana torna-se central: a IA deve ser utilizada como um apoio à aprendizagem, mas o controlo crítico e o esforço intelectual devem permanecer sob a responsabilidade do aluno. O potencial para feedback em tempo real e autoavaliação é vasto, desde que a integridade académica seja preservada através de novos designs pedagógicos.
Desafios éticos e o papel do educador
Apesar do entusiasmo dos pioneiros, o relatório identifica “pontos cegos” críticos. Embora os participantes se preocupem com a proteção de dados e enviesamentos algorítmicos, temas como o impacto ambiental (consumo de energia e água), a violação de direitos de autor e a soberania digital (incluindo o trabalho precário de anotação de dados no Sul Global) são frequentemente ignorados.
Neste cenário, o papel do professor evolui de um transmissor de informação para um designer de ambientes de aprendizagem. Para tal, os educadores devem desenvolver competências para:
• Avaliar criticamente os outputs das ferramentas de IA para mitigar erros e preconceitos.
• Desenhar avaliações resistentes à IA, priorizando o pensamento crítico e a discussão em sala de aula.
• Promover a agência humana, garantindo que a tecnologia serve o propósito pedagógico e não o contrário.
Conclusão e considerações políticas
Com base nas evidências recolhidas, o JRC apresenta recomendações fundamentais para os decisores políticos da União Europeia:
1. Capacitação institucional e técnica: Reforçar a formação contínua de professores e diretores através de instrumentos como o AILit e o DigComp 3.0, fornecendo orientações claras sobre o uso ético da IA.
2. Investigação e coordenação europeia: Promover estudos conjuntos e a partilha de boas práticas entre Estados-Membros para reduzir o fosso digital e monitorizar o impacto da IA na aprendizagem.
3. Atualização curricular transversa: Integrar a literacia em IA no currículo formal como uma competência fundamental, assegurando que o acesso a estas tecnologias seja equitativo e não agrave as desigualdades existentes.
O futuro do ensino secundário na União Europeia depende de uma integração ética da IA que potencie a agência individual, garantindo que a Europa permanece na vanguarda global da educação digital humanista e responsável.
