Guia de literacia em IA para professores

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Um guia escocês para professores coloca os direitos das crianças no centro do currículo de inteligência artificial — e traz lições que vale a pena ouvir deste lado do Atlântico.

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Há uma frase no prefácio do Teach AI Literacy: A Guide for Teachers que merece ser lida com calma. Ollie Bray, director estratégico da Education Scotland, compara a IA generativa à electricidade: presente, omnipresente e, muitas vezes, invisível. A analogia não é nova, mas Bray acrescenta-lhe um matiz importante — tal como aconteceu nos primeiros anos da electricidade, continua a ser essencial perceber como usá-la com responsabilidade e segurança. Não porque a tecnologia seja boa ou má em si mesma, mas porque as escolhas que fizermos agora vão moldar o que ela se torna e, mais importante, o que a educação se torna.

Foi exactamente com este espírito que Judy Robertson, professora da Universidade de Edimburgo, desenvolveu entre maio de 2024 e maio de 2025 um referencial curricular para o ensino da IA nas escolas escocesas. O documento, publicado em acesso aberto e licenciado sob CC BY-NC-SA 4.0, não é apenas mais um guia técnico. É uma proposta pedagógica com quatro pilares, pensada para professores de todas as disciplinas, e que coloca uma pergunta fundamental antes de qualquer outra: que tipo de aprendizagem queremos para as nossas crianças?

Um referencial com quatro pilares — e um coração

O modelo proposto por Robertson organiza-se em torno de quatro dimensões, representadas num diagrama triangular onde os direitos e a ética das crianças ocupam o centro:

Direitos das crianças e ética — o núcleo de tudo. A incorporação da Convenção das Nações Unidas sobre os Direitos da Criança na legislação escocesa obriga a que qualquer decisão sobre tecnologia em contexto escolar respeite o direito das crianças a serem ouvidas, à privacidade, à protecção contra a exploração e à não-discriminação.

Literacia em IA — compreender, a um nível conceptual (e não matemático), como funcionam a aprendizagem automática e a IA generativa. A ideia central é que estes sistemas são treinados com quantidades enormes de dados digitais e que o seu funcionamento se baseia em probabilidades estatísticas, não em bases de dados de factos verificados.

Pensamento crítico — uma competência que sempre ensinámos, mas que ganha urgência renovada. Se a IA generativa pode produzir texto convincente mas factualmente errado, os alunos precisam de ferramentas mentais para distinguir factos de opinião, avaliar fontes e detectar enviesamentos — venham eles de humanos ou de máquinas.

Uso responsável da IA para apoiar a aprendizagem — a dimensão mais prática, que aborda quando e como usar ferramentas de IA generativa nas diferentes fases do processo de aprendizagem, desde a pesquisa até à revisão.

O que torna este modelo interessante não é apenas a sua estrutura, mas a insistência em que nenhum dos pilares funciona isoladamente. Sem literacia em IA, o pensamento crítico fica cego — o aluno não sabe porquê o resultado pode estar errado. Sem ética, o uso responsável fica vazio de sentido.

O que dizem as crianças (e devíamos ouvir)

Uma das secções mais valiosas do guia é a que documenta a voz das próprias crianças e jovens escoceses. Vários estudos foram conduzidos nos últimos dois anos, incluindo um projecto de dois anos do Children’s Parliament com crianças do ensino básico, um estudo da Association of Directors of Education in Scotland com mais de 200 jovens e 100 professores, e um projecto artístico da Universidade de Edimburgo com alunos do secundário e de uma escola de educação especial.

As conclusões têm uma coerência notável. As crianças e os jovens valorizam o esforço que a aprendizagem exige e não querem que uma ferramenta de IA substitua esse esforço. Apreciam as relações humanas com os seus professores e consideram que a IA não os deve substituir. Querem aprender sobre IA — como funciona, quais são os riscos, qual o impacto ambiental — antes de crescerem. E pedem algo que parece óbvio mas raramente acontece: coerência. Diferentes professores com diferentes regras sobre o uso de IA geram confusão e um estigma associado à “batota” que os próprios jovens consideram injusto.

Há uma reivindicação particularmente importante para quem pensa em políticas de escola: os jovens querem que se distinga claramente entre usar IA para aprender e usar IA em avaliações. Misturar as duas coisas leva a que alguns professores proíbam qualquer utilização, privando os alunos de uma ferramenta que pode genuinamente ajudá-los a aprender.

Clicar na imagem para ver a apresentação…

Forças e fraquezas: o diabo mora nos detalhes

Robertson não é ingénua quanto às limitações actuais da IA generativa e dedica-lhes páginas generosas. Vale a pena reter os pontos mais relevantes para o contexto escolar.

Quanto às forças, uma meta-análise de 26 estudos publicada em 2025 encontrou um efeito positivo, embora pequeno, da IA generativa nos resultados de aprendizagem no ensino básico, secundário e superior. O maior impacto foi registado no ensino básico. Importa notar que todos os estudos com crianças em idade escolar utilizaram ferramentas de IA concebidas especificamente para educação — não produtos genéricos como o ChatGPT. As áreas cobertas incluíam aprendizagem de línguas, computação, matemática e física.

Quanto às fraquezas, o guia apresenta uma lista que qualquer professor deveria ter presente. As ferramentas de IA generativa não possuem bases de dados de factos verificados — prevêem a próxima palavra mais provável numa frase com base em padrões estatísticos. Um estudo de 2024 estimou que mesmo os melhores modelos só conseguem gerar parágrafos totalmente livres de alucinações cerca de 35% das vezes. A IA generativa não tem formação pedagógica: não fez um estágio, não passou anos numa sala de aula, não compreende nem monitoriza o conhecimento dos alunos. Dá respostas diferentes de cada vez que é interrogada, o que torna impossível verificar a informação como se faz com uma fonte tradicional. E, talvez o mais preocupante, não é possível distinguir de forma fiável se um texto foi escrito por um humano ou por IA — nenhuma das ferramentas de detecção analisadas num estudo de 2024 ultrapassou os 74% de precisão, e essa taxa baixa mais 22 pontos percentuais quando o texto é deliberadamente disfarçado.

Quando não usar IA generativa na escola

Esta é, talvez, a contribuição mais corajosa do guia — definir fronteiras claras. Robertson identifica cinco situações em que o uso de IA generativa deve ser evitado ou cuidadosamente supervisionado:

Na educação pré-escolar e nos primeiros anos, porque grande parte da aprendizagem acontece através do jogo e da exploração do mundo físico. No ensino de conceitos fundamentais sobre os quais os alunos vão construir o resto do seu conhecimento numa disciplina, porque mal-entendidos a este nível terão efeitos em cascata. Antes de as crianças desenvolverem as competências metacognitivas necessárias para verificar e avaliar criticamente o que a IA produz — o professor deve primeiro modelar como se avalia o resultado de uma ferramenta de IA. Nas áreas do currículo que visam ajudar o aluno a gerir emoções, desenvolver valores e relacionar-se respeitosamente com os outros. E, claro, em tudo o que envolva actividade física, desporto, música ou criação de objectos — experiências do mundo real para as quais a IA simplesmente não serve.

Esta lista não pretende ser um muro, mas um mapa. E tem um pressuposto pedagógico forte: primeiro o professor ajuda a construir a compreensão profunda; só depois a IA entra como uma ferramenta entre várias.

A IA como ferramenta para pensar — não como substituto do pensamento

O guia propõe uma metáfora útil para o papel da IA generativa no processo de aprendizagem autodirigida: trate-a como um estagiário entusiasta, trabalhador e prestável, mas que por vezes se perde. Sob supervisão crítica, a IA pode desempenhar papéis concretos — assistente de leitura (para resumir textos e esclarecer vocabulário), co-editor (para rever e melhorar a escrita), investigador júnior (para pesquisar e sintetizar informação), parceiro de debate (para praticar argumentação) ou auxiliar de revisão (para gerar questionários e organizar apontamentos).

O que muda verdadeiramente é a relação entre o aluno e a ferramenta. O guia apresenta um ciclo de aprendizagem autodirigida com IA que tem quatro fases: planear (que ferramentas usar e para quê?), trabalhar (como construir um prompt eficaz?), monitorizar (este resultado é fiável? devo aceitar esta sugestão?) e avaliar (a IA ajudou ou prejudicou o meu trabalho? quero usá-la novamente?). É um modelo que exige metacognição — e é exactamente por isso que funciona como instrumento pedagógico.

Oito princípios que valem para qualquer escola

Embora o guia tenha sido concebido para o contexto escocês, os seus princípios gerais têm alcance universal. Robertson enumera oito, dos quais destaco os que me parecem mais transferíveis para a nossa realidade:

Os professores devem ajudar os alunos a desenvolver uma compreensão profunda de cada tema antes de introduzir ferramentas de IA. As preocupações com a avaliação não devem guiar a aprendizagem — as avaliações devem centrar-se nos objectivos de aprendizagem, não no que é mensurável em condições livres de IA. Os alunos não devem ser obrigados a usar ferramentas de IA se tiverem objecções fundamentadas, como preocupações com privacidade, ambiente ou direitos de autor. As ferramentas de IA não devem ser usadas em vez do professor — isto é particularmente importante para as crianças, que valorizam as relações humanas com os seus docentes. E as escolas devem procurar disponibilizar ferramentas de IA generativa adequadas à idade que respeitem os direitos das crianças.

IA e necessidades educativas especiais: potencial com cautela

O guia dedica uma secção à IA generativa como tecnologia de apoio para alunos com necessidades educativas especiais. A investigação disponível, ainda maioritariamente em contexto universitário, sugere que estas ferramentas podem ser úteis para personalizar a aprendizagem segundo as necessidades de processamento de informação de cada aluno, poupar tempo e esforço cognitivo excessivo, e até reduzir a necessidade de extensões de prazos — libertando tempo para actividades sociais e de lazer.

No entanto, Robertson sublinha que as ferramentas de IA não devem substituir os apoios humanos e que os professores devem supervisionar de perto o seu uso por alunos particularmente vulneráveis a confusão com desinformação ou conteúdos inadequados. As escolas devem definir políticas claras para que os alunos com necessidades especiais não tenham de recear que o seu uso de IA seja considerado “batota”.

O que isto significa para nós

O guia de Robertson é um documento de trabalho — a própria autora faz questão de o dizer. Está em consulta pública e convida educadores, especialistas em IA e decisores políticos a contribuírem para uma versão actualizada. Mas, mesmo nesta primeira versão, oferece algo raro: uma visão integrada e fundamentada de como ensinar com e sobre IA, sem ceder ao entusiasmo acrítico nem ao medo paralisante.

Para as escolas portuguesas, há pelo menos três lições a reter. Primeira: qualquer estratégia de IA em educação que não comece pelos direitos das crianças está a começar pelo sítio errado. Segunda: os alunos têm opiniões informadas e construtivas sobre como a IA deve ser usada na sua educação — precisamos de lhes perguntar. Terceira: a literacia em IA não é um tema de informática; é uma competência transversal que exige o contributo de professores de todas as disciplinas, desde a matemática à educação moral.

A IA generativa, como a electricidade, já faz parte do quotidiano. A questão não é se devemos integrá-la na escola, mas como — com que princípios, que limites, que ambições. O guia escocês mostra um caminho possível. Cabe-nos decidir se queremos traçar o nosso.

Referência bibliográfica

Robertson, J. (2025). Teach AI literacy: A guide for teachers. University of Edinburgh. https://trails.scot

Recursos mencionados no guia

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