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Há relatórios que se leem para confirmar aquilo que já se suspeitava. O 2026 EDUCAUSE Horizon Report — Teaching and Learning Edition é desses, mas com uma diferença incómoda: o que confirma não é uma tendência tecnológica isolada, é uma erosão silenciosa daquilo que sustenta a relação educativa. A confiança. Entre quem ensina e quem aprende, e entre ambos e a informação que circula à volta deles.
O documento foi pensado para o ensino superior — universidades e colégios norte-americanos, sobretudo — e convém dizê-lo de início, para não forçar leituras. Mas quem trabalha numa escola reconhecerá, em quase todas as páginas, dilemas que já entraram pelas suas salas de aula. E o relatório, este ano, faz algo de novo: além das tendências consolidadas, passa a incluir sinais de mudança, indícios ainda incipientes, alguns deles vindos diretamente do mundo K–12, que valem a pena observar precisamente por ainda não terem nome certo.
Quando a confiança deixa de ter pistas visíveis
A tendência social que mais deve fazer parar um professor é também a mais discreta. Os autores observam que a IA está a alterar a forma como decidimos no que confiar, ao enfraquecer os sinais tradicionais de credibilidade: saber quem escreveu um texto, de onde veio a informação e se foi construída por etapas visíveis — rascunhar, citar, verificar fontes ao longo do tempo. A inteligência artificial produz hoje resultados seguros de si, bem estruturados e visualmente convincentes, sem revelar necessariamente autoria, origem ou raciocínio. O leitor fica sem as pistas que costumava usar para julgar a fiabilidade de relance.
Para a escola, isto não é uma abstração filosófica. É a constatação de que a literacia da informação deixou de ser um módulo opcional para se tornar uma competência de sobrevivência intelectual. O relatório é claro quanto ao caminho: importa ajudar os alunos a focarem-se nas competências que estão por baixo de qualquer ferramenta — avaliar afirmações, verificar evidências, explicar o seu raciocínio e confirmar a informação. Não é contra a máquina que se ensina; é por baixo dela.
A relação que se desgasta sem ninguém querer
O segundo aviso é mais humano. À medida que os alunos recorrem cada vez mais à IA para explicações, rascunhos e apoio nos trabalhos, alguns começam a sentir-se mais à vontade a pedir ajuda a um sistema do que a um professor. O relatório descreve um efeito de arrastamento que qualquer educador entende: se a IA se torna a forma principal de apoio, as interações informais e os momentos de proximidade podem diminuir, e com eles as oportunidades de mentoria e de construção de relação.
A isto soma-se uma suspeita mútua que se vai instalando. Há professores que aumentam a vigilância para proteger a equidade; há alunos que se sentem presumidos culpados, sobretudo quando o resultado de um detetor é tratado como prova. O documento sublinha um ponto que merece ser repetido em todas as salas de professores: tanto as pessoas como os detetores falham, muitas vezes, em identificar de forma fiável conteúdo escrito por IA — e esse problema só tende a agravar-se. A consequência prática é desconfortável mas honesta: a deteção não pode ser a muleta da integridade académica.
Avaliar o processo, não apenas o produto
É aqui que o relatório se torna mais útil para quem dá aulas. Com o uso de IA a tornar-se rotineiro, as avaliações tradicionais estão a ser questionadas quanto à sua capacidade de medir aprendizagem real. A resposta que os autores documentam não é tecnológica — é pedagógica. Trata-se de redesenhar as avaliações para valorizar demonstrações mais autênticas de aprendizagem: o processo, o raciocínio, a colaboração, a explicação oral e a avaliação crítica daquilo que a própria IA produz.
Curiosamente, o caminho não passa só por mais tecnologia. O relatório regista que alguns docentes regressam a formatos mais antigos — provas em papel, exames presenciais — enquanto outros redesenham os trabalhos para pedir reflexão e justificação. Um dos exemplos descritos, da Grand Canyon University, abandona a lógica de provar que houve uso indevido de IA e adota uma abordagem de verificação: o professor confirma o domínio do aluno através do seu juízo profissional e de pequenas verificações de aprendizagem estruturadas. A pergunta deixa de ser «foi feito por IA?» e passa a ser «este aluno consegue explicar, aplicar e defender o que entregou?».
Apoio para todos, mas não a duas velocidades
O relatório olha também para os assistentes e tutores de IA com um otimismo cauteloso. Tornam o apoio mais acessível e mais proativo, antecipando a ajuda em vez de esperar que o aluno a peça quando o problema já cresceu. Mas levanta um risco de equidade que as escolas conhecem bem por outras vias: se alguns alunos interagem sobretudo com apoio automatizado e outros recebem apoio humano, as experiências podem tornar-se desiguais. A recomendação é manter regras claras sobre o que as ferramentas fazem e não fazem, sobre como os dados são usados, e sobre quando e como se passa o apoio da máquina para uma pessoa — sobretudo em situações sensíveis ou de maior risco.
O custo que não aparece no ecrã
Há ainda uma dimensão que raramente entra na conversa escolar: a ambiental. O relatório nota que cresce a atenção ao rasto ecológico da IA — mais procura significa mais infraestrutura, mais eletricidade e mais necessidade de arrefecimento de centros de dados. A leitura pedagógica é elegante: a literacia de IA deve incentivar o uso intencional, em vez de recorrer à máquina para qualquer tarefa por defeito. Ensinar quando não usar a ferramenta é, também, uma competência.
Sinais que sobem desde a escola
Entre os sinais de mudança, vários nascem fora do ensino superior e dizem-nos respeito diretamente. O relatório refere a decisão do governo australiano de impedir os menores de 16 anos de criarem contas em muitas plataformas de redes sociais, e discute o que isso pode significar para gerações que chegam ao ensino com hábitos digitais diferentes. Menciona, com prudência crítica, sistemas que prometem monitorizar emoções de alunos em tempo real em escolas K–12 — e adverte para o risco de minarem precisamente a relação humana que dizem querer apoiar. E descreve modelos de «escola de duas horas», assentes em aprendizagem personalizada por IA, que obrigam a perguntar o que se perde quando se prioriza a eficiência sobre o desenvolvimento socioemocional.
A estes contrapõe-se um dos sinais mais luminosos do documento, vindo de uma pequena instituição: um programa que coloca a curiosidade — e não a fluência técnica ou a engenharia de prompts — como a competência fundamental a cultivar. Os autores resumem-no na ideia de «conhecimento próprio»: aquilo que um aluno consegue explicar, aplicar e defender porque o conquistou através de curiosidade genuína, e não porque o obteve de uma máquina.
Uma sugestão para levar para a sala
Se houvesse que destilar tudo isto numa prática concreta, seria esta. Em vez de proibir ou de fingir que a IA não existe, peça aos alunos que façam uma pergunta a um sistema de IA, registem a resposta e depois interroguem-na por escrito: o que aqui é verificável? Que afirmação não consigo confirmar? Onde está a fonte? O que mudaria se estivesse errada? A entrega avaliada não é a resposta da máquina — é a análise crítica que o aluno faz dela. Treina-se, de uma só vez, literacia da informação, raciocínio e uso intencional da ferramenta. E, sobretudo, devolve-se ao aluno o papel de quem julga, em vez de quem copia.
O Horizon Report 2026 não promete um futuro único. Faz algo mais honesto: mostra um setor sob pressão real, mas aberto à transformação, e devolve a decisão a quem está no terreno. Para a escola, a mensagem central atravessa quase todas as páginas. A IA pode acelerar, sugerir, redigir e apoiar. O que não substitui — a mentoria, o juízo, a relação, a confiança — é exatamente aquilo que define o trabalho do professor. Protegê-lo deixou de ser nostalgia. Tornou-se estratégia.
Referências
Robert, J., Muscanell, N., McCormack, M., & Arnold, K. (2026). 2026 EDUCAUSE Horizon Report: Teaching and learning edition. EDUCAUSE. https://www.educause.edu/horizon-report-teaching-and-learning-2026
