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O Conselho Nacional de Educação (CNE) publicou, em abril de 2026, o estudo Inteligência Artificial em Contexto Educativo, assinado por António Lopes, António Correia e Ricardo Oliveira. Trata-se de um documento que condensa mais de um ano de trabalho — audições a especialistas, um seminário aberto, um workshop com dezoito investigadores e decisores, e uma revisão de literatura centrada em publicações de 2023 a 2025. O resultado é um mapa de orientação para quem pensa a escola no tempo da inteligência artificial generativa.
Vale a pena olhar para ele com atenção.
Cinco áreas, um ecossistema
O estudo organiza as suas propostas em torno de cinco áreas de intervenção, que os autores apresentam como partes indissociáveis de um mesmo ecossistema: infraestrutura digital educativa, aplicação de ferramentas de IA e literacia específica, formação docente, proficiência em IA e currículo, e ética e responsabilidade.
A ideia de fundo é simples, ainda que a sua concretização não o seja: não basta distribuir tablets ou subscrever plataformas. Se a rede Wi-Fi de uma escola não suporta o uso simultâneo de trinta alunos, se o professor não sabe o que é um modelo de linguagem de grande escala, se não existe uma política clara de proteção de dados — então a tecnologia, por mais sofisticada que seja, não serve a aprendizagem.
A infraestrutura que falta
Uma das constatações mais diretas do estudo é que a infraestrutura física de muitas escolas portuguesas continua frágil. Cobertura Wi-Fi problemática, velocidade reduzida, hardware desatualizado e heterogéneo — são palavras do próprio documento.
O CNE propõe algo ambicioso: acesso universal a uma largura de banda mínima de 1 Gbps nas escolas, com a infraestrutura de backbone a operar a 300 Gbps. Sugere, além disso, a adoção de um modelo de edge computing, em que cada unidade orgânica disporia de um centro computacional local, ligado em rede a centros nacionais e a uma cloud soberana. A gestão técnica destes centros seria assegurada por acordos com instituições de ensino superior e centros de investigação, evitando a externalização de uma infraestrutura considerada crítica.
É uma visão estrutural. E é dispendiosa. Mas o argumento que a sustenta é difícil de contornar: sem condições de base equitativas, a IA arrisca aprofundar as desigualdades em vez de as atenuar. A exclusão digital e o uso acrítico de dispositivos comerciais constituem, nas palavras dos autores, ameaças que exigem uma abordagem consciente e consistente.
IA na sala de aula: entre a promessa e a cautela
O estudo distingue claramente dois planos de utilização pedagógica da IA. Do lado dos professores, as ferramentas podem apoiar a preparação de propostas educativas e a elaboração de instrumentos de avaliação — desde que a verificação e validação continuem a caber ao docente. Do lado dos alunos, o uso de modelos generativos deve salvaguardar a autonomia cognitiva, funcionando como auxiliar na pesquisa e na organização do estudo, e não como substituto do esforço de aprender.
Esta distinção não é retórica. O estudo cita um relatório da OCDE de 2026 que revela um dado perturbador: embora os chatbots generalistas acelerem a realização de tarefas, os alunos que os utilizam perdem a vantagem assim que são avaliados sem recurso a essas ferramentas. A dissociação entre fazer e aprender é real. O mesmo relatório indica, porém, que aplicações concebidas especificamente para o ensino tendem a atenuar este problema — o que reforça a importância de investir em modelos contextualizados e treinados para a realidade portuguesa.
Entre as medidas propostas, destaca-se a ideia de fomentar projetos-piloto em agrupamentos voluntários, com avaliação criteriosa do impacto pedagógico, antes de escalar soluções à escala nacional. E um princípio firme: decisões sobre retenções, colocações ou ação social devem exigir sempre a validação de um avaliador humano, nunca ficando na dependência exclusiva de algoritmos.
Literacia em IA: quatro eixos desde a educação básica
Uma das contribuições mais estruturadas do estudo é o modelo de literacia em IA que propõe, organizado em quatro eixos: literacia digital (pesquisar, selecionar, interagir com ferramentas de IA), pensamento computacional (raciocínio sistemático e resolução de problemas), literacia crítica de dados (compreender enviesamentos algorítmicos e questionar o impacto da IA nas decisões) e ética em IA (reconhecer os desafios éticos e orientar-se pelo bem comum).
Os autores sublinham uma lacuna preocupante: apesar de conviverem diariamente com assistentes virtuais como a Siri ou a Alexa, muitos jovens desconhecem os pressupostos algorítmicos subjacentes, a finalidade da recolha de dados e os riscos associados. A promoção desta literacia, defendem, deve começar logo nos primeiros ciclos do ensino básico — e ser tão fundamental quanto a leitura ou a numeracia.
Os professores no centro de tudo
Se há uma mensagem transversal no estudo, é esta: nada acontece sem os professores. E o panorama atual não é animador. Os autores citam Dias-Trindade et al. (2023) para referir que apenas 12% dos docentes portugueses tinham, à data, formação específica em IA — uma vulnerabilidade que consideram crítica.
O documento propõe a integração de módulos obrigatórios de literacia em IA na formação inicial de professores, abrangendo desde os conceitos básicos até aos limites, enviesamentos e enquadramento legal europeu. Defende, além disso, a criação de microcredenciais específicas para a IA na educação e a institucionalização de comunidades de prática a vários níveis, desde as universidades aos agrupamentos de escolas.
Há uma passagem particularmente ilustrativa no texto. Os autores pedem ao leitor que imagine um docente com trinta anos de carreira: o seu início profissional foi marcado pela reprodução de testes em stencil; hoje, esse mesmo profissional pode recorrer a um modelo de linguagem para elaborar recursos de avaliação a partir da sua planificação curricular. A descontinuidade é enorme — e torna a formação contínua um imperativo inadiável.
Mas o estudo vai mais longe: reconhece que a aceleração tecnológica não se acomoda nos planos de formação em vigor, nem na excessiva institucionalização central do processo. E abre a porta à autoformação enquadrada, aproveitando o facto de a IA generativa ser, pela sua natureza, uma tecnologia autoexplicativa, com a qual é possível aprender através do diálogo orientado pela curiosidade.
A avaliação tem de mudar
Uma consequência lógica da integração da IA é a necessidade de repensar a avaliação. O estudo é claro: o modo como os alunos vão ser avaliados tem de ser profundamente revisto. A avaliação deve assentar sobretudo no processo da aprendizagem e não apenas nos resultados. Os professores não avaliam documentos gerados — avaliam conhecimento e competências reais.
Isto implica valorizar o raciocínio hipotético, a construção de contrafactuais, a experimentação e o pensamento crítico, ultrapassando a tradicional classificação de resultados sumativos. É uma mudança de paradigma que já se discute há décadas, mas que a IA torna urgente.
Ética: o alicerce que falta a Portugal
No plano da ética, o estudo constata que, embora Portugal tenha uma Agenda Nacional de IA e regulamentação geral sobre cibersegurança e proteção de dados, não existe ainda uma visão ética operacional e específica para ambientes educativos. Países como a Estónia e a Finlândia já adotaram diretrizes nacionais centradas no ser humano e na transparência; o Reino Unido manifesta preocupações sobre os limites da substituição de docentes por chatbots.
Entre as medidas recomendadas, o CNE propõe a implementação de códigos de conduta escolar para a IA em todos os estabelecimentos de ensino, a exigência de transparência algorítmica mínima nos contratos com fornecedores, e a promoção de uma literacia ética envolvendo toda a comunidade educativa — pais incluídos.
A grande preocupação de fundo
As considerações finais do estudo revelam a sua verdadeira preocupação de fundo: o risco de dependência excessiva e de atrofia cognitiva. Os autores não hesitam em afirmar que o desenvolvimento da literacia em IA e computacional deve ser sempre acompanhado pelo reforço inegociável das literacias funcionais — nas ciências exatas, nas humanidades, nas ciências sociais e naturais.
Há uma frase que merece ser retida: não devemos correr o risco de formar apenas bons consumidores de conhecimento existente. Os LLMs são, na sua essência, um olhar sobre o passado. A compreensão das relações de causa e efeito permanece uma exigência insubstituível para a correta interpretação da nossa realidade.
O desafio, dizem os autores, é preservar e desenvolver as competências que nos fizeram evoluir até aqui. E apostar nas literacias como caminho para garantir massa crítica que faça do futuro algo de melhor que o passado.
Fonte: Lopes, A., Correia, A., & Oliveira, R. (2026). Inteligência artificial em contexto educativo. Conselho Nacional de Educação. https://www.cnedu.pt/pt/publicacoes/estudos
