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Em fevereiro de 2026, o European Schoolnet publicou um relatório que vai direto ao coração de uma das questões mais prementes da educação contemporânea: como avaliar o que os professores aprendem, quando a própria inteligência artificial (IA) está a transformar aquilo que precisam de saber — e as ferramentas com que aprendem?
O documento — Assessing Teacher Learning in the Age of AI — resulta do 6.º Seminário Temático da European Schoolnet Academy e foi elaborado por investigadores da UCL Institute of Education e da equipa pedagógica do European Schoolnet. As suas conclusões são simultaneamente um diagnóstico e um guia de ação para educadores, formadores e decisores políticos.
O que está realmente em causa?
A IA não está apenas a entrar nas salas de aula como ferramenta. Está a pôr em causa os próprios instrumentos que usamos para avaliar se um professor aprendeu ou cresceu profissionalmente.
Imaginemos um cenário simples: pedimos a um professor em formação que escreva uma reflexão sobre a sua prática letiva. Se essa reflexão puder ser gerada por um modelo de linguagem em segundos, o que é que estamos realmente a avaliar — o pensamento crítico do professor ou a capacidade da IA de imitar esse pensamento?
O mesmo se aplica a planos de aula, análises de casos pedagógicos ou portefólios digitais. Os métodos tradicionais de avaliação focados no produto final tornaram-se insuficientes — ou mesmo enganadores.
O que precisam os professores de aprender sobre IA?
O relatório identifica quatro grandes áreas de competência que os professores devem desenvolver neste novo contexto:
- Literacia básica em IA — compreender como funcionam os modelos de machine learning, os seus limites, os vieses algorítmicos e as implicações para a privacidade dos dados
- Integração pedagógica da IA — saber usar ferramentas de IA no planeamento, na diferenciação e na avaliação, mantendo sempre a agência humana no centro das decisões educativas
- Uso ético e responsável — identificar riscos de parcialidade, proteger a privacidade dos alunos, prevenir plágio com IA generativa e promover a integridade digital
- Aprendizagem contínua e adaptabilidade — dado o ritmo acelerado de mudança tecnológica, os professores precisam de cultivar uma atitude de atualização permanente
Da avaliação do produto à avaliação do processo
A resposta mais eficaz ao desafio da IA não é proibir o seu uso nas avaliações — essa opção empobrece a avaliação e ignora a realidade das salas de aula. A solução apontada pelo relatório passa por uma mudança de foco: do produto para o processo.
Em vez de avaliar apenas o artefacto final, avalia-se o percurso: como o professor tomou decisões, que ferramentas usou, como refletiu sobre os resultados, como adaptou as sugestões da IA ao contexto real.
A European Schoolnet Academy já implementou esta abordagem em 2025: os participantes passaram a documentar os seus passos, a refletir sobre as suas escolhas e a declarar como utilizaram ferramentas de IA. O resultado é que a IA deixa de ser um atalho para se tornar parte integrante do processo de aprendizagem — algo que se usa conscientemente, e sobre o qual se reflete.
Estratégias dialogantes — discussões socráticas, apresentações orais, podcasts, análise de vídeos de aula — reforçam igualmente a autenticidade da avaliação, tornando-a mais resistente à delegação acrítica na IA.
O que a IA pode oferecer à avaliação docente
Paradoxalmente, a mesma IA que ameaça os métodos tradicionais também abre oportunidades para uma avaliação mais rica, contínua e personalizada. O relatório destaca três áreas promissoras:
1. Observação de aulas com suporte de IA
Sistemas de visão computacional e processamento de linguagem natural podem analisar vídeos de aulas, detetar padrões de interação, medir o tipo de perguntas colocadas, monitorizar a distribuição da atenção pelos alunos ou identificar momentos-chave da dinâmica de sala de aula — com uma consistência que um observador humano dificilmente consegue manter ao longo do tempo.
Um exemplo concreto é o projeto M-Powering Teachers da Universidade de Stanford, que desenvolveu um sistema de feedback automático baseado em transcrições de aula. Os professores que receberam esse feedback melhoraram significativamente a forma como valorizavam e desenvolviam as contribuições dos alunos. Vários docentes descreveram a ferramenta como um “fitness tracker” para a prática pedagógica — um apoio discreto para a automelhoria, não um instrumento de vigilância.
2. Simulações com alunos virtuais
Professores em formação podem praticar situações complexas — gerir conflitos, diferenciar o ensino, responder a comportamentos disruptivos — em ambientes virtuais com alunos gerados por IA, recebendo feedback imediato e podendo repetir cenários sem os riscos de uma turma real.
3. Coaching reflexivo com IA
Ferramentas como o Iris Connect, o Riffbot ou o Edthena AI Coach funcionam como tutores reflexivos: não apenas registam pensamentos, mas fazem perguntas orientadoras — “O que te levou a escolher essa estratégia? Como reagiram os alunos? O que farias diferente?” — transformando o diário reflexivo num espaço de diálogo ativo.
Riscos que não podemos ignorar
O entusiasmo com estas possibilidades não pode fazer-nos baixar a guarda. O relatório é claro na identificação dos riscos:
- Privacidade dos dados: qualquer sistema que analise vídeos, áudio ou comportamentos em sala de aula exige consentimento informado e protocolos rigorosos de proteção de dados
- Viés algorítmico: um modelo de IA treinado em contextos homogéneos pode penalizar estilos de ensino culturalmente diferentes, sotaques regionais ou práticas pedagógicas multilingues
- Erosão das relações humanas: estudos citados no relatório mostram que, embora os alunos e professores interajam com chatbots, a necessidade de diálogo profundo e de feedback relacional faz com que o papel do mentor humano continue a ser insubstituível
A IA deve complementar — nunca substituir — o julgamento humano e as relações de confiança que estão no centro do desenvolvimento profissional docente.
Recomendações para agir já
O relatório encerra com sete recomendações práticas, dirigidas a formadores, escolas e decisores políticos:
- Atualizar os referenciais de competências docentes para incluir literacia em IA, integração pedagógica e ética
- Redesenhar as abordagens de avaliação — privilegiar métodos orientados para o processo, com portefólios e tarefas de desempenho autêntico
- Avaliar dimensões éticas e atitudinais através de debates, análise de casos e diários reflexivos
- Usar a IA para avaliação formativa — ferramentas de observação, coaching virtual e simulações como fontes de feedback contínuo
- Garantir privacidade, equidade e supervisão humana em todos os sistemas de avaliação com IA
- Promover a aprendizagem ao longo da vida, com sistemas de acreditação periódica de competências digitais
- Preservar as relações humanas na avaliação — a IA deve reforçar, não substituir, o diálogo e a confiança entre mentor e formando
Uma oportunidade para repensar o essencial
Este relatório não é apenas sobre IA. É sobre o que realmente queremos avaliar quando formamos professores: a capacidade de pensar, de refletir, de tomar decisões pedagógicas fundamentadas — e de o fazer com ética, mesmo (ou especialmente) quando se dispõe de ferramentas poderosas ao alcance de um clique.
A IA está a forçar-nos a ser mais honestos sobre o que as nossas avaliações realmente medem. E isso, no fundo, é uma oportunidade.
Referência: Richardson, M., Abbott, E., Hertz, B. & Saltidou, E. (2026). Assessing Teacher Learning in the Age of AI. European Schoolnet, Brussels, Belgium. Disponível em: www.eunacademy.org
