Todos os inícios de ano, Med Kharbach — investigador em tecnologia educativa e autor do conhecido blogue Educators Technology — publica uma coleção comentada de ferramentas de inteligência artificial para docentes. A edição de 2026, intitulada Top AI Tools for Teachers (também referida como AI for Teachers in 2026), mantém esse hábito e disponibiliza o documento sob licença Creative Commons Atribuição–CompartilhaIgual 4.0 (CC BY‑SA 4.0), o que permite partilhar e adaptar o conteúdo, desde que com atribuição e sob a mesma licença.
Vale a pena ler este guia não só pela lista de ferramentas, mas sobretudo pela moldura pedagógica que o sustenta — e é também por aí que convém olhá‑lo com sentido crítico, em particular a partir do contexto português e das bibliotecas escolares.
Quem escreve e a partir de que lugar
Med (Mohamed) Kharbach é doutorado em Estudos Educacionais pela Mount Saint Vincent University, no Canadá, e mantém desde 2010 o blogue Educators Technology, hoje uma das referências internacionais em tecnologia educativa. No guia, declara que continua a lecionar a tempo parcial na mesma universidade, o que, argumenta, o mantém ligado às condições reais do ensino. Assume ainda uma nota de transparência relevante: não é patrocinado pelas ferramentas listadas e a anterior colaboração com a plataforma Edcafe terminou, embora esta continue a figurar na lista por mérito pedagógico.
A tese central é explícita e estável ao longo do texto: nem resistência nem entusiasmo cego. O autor propõe “domar” (tame) a IA, trazendo‑a para a sala de aula nos termos da própria educação. Para isso, defende duas frentes: uma pedagogia da IA — um plano instrucional que dê intenção e estrutura à integração — e o desenvolvimento de literacia de IA nos alunos. Ancora estas ideias em referenciais que os docentes já conhecem: a taxonomia revista de Bloom, o modelo SAMR, o TPACK (e as suas extensões para IA) e a Depth of Knowledge de Webb. Anuncia também um livro em preparação, The BEARA Framework for Pedagogical AI Integration, coautorado com Johanathan Woodworth, pela University of Toronto Press.
Importa reter o enquadramento que o próprio autor dá ao documento: trata‑se, segundo escreve, de uma peça modesta de um puzzle maior — o acesso prático e a familiaridade com ferramentas —, não de um modelo completo de integração.
O panorama segundo Kharbach: consolidação, não revolução
Antes das listas, o guia oferece um balanço do estado da arte que merece destaque por ser deliberadamente sóbrio. O autor sustenta que o ritmo de 2025 não confirmou as previsões de uma viragem “agêntica”: o que houve foi consolidação e refinamento de capacidades existentes, e não saltos qualitativos. Defende ainda que os modelos de uso geral terão atingido (ou estarão perto de atingir) um teto na escrita criativa e expressiva, com os progressos a concentrarem‑se sobretudo no raciocínio matemático e na programação. Estas são posições do autor, datadas de janeiro de 2026, e legítimas de discutir — não factos consensuais.
Outra leitura sua: a liderança da inovação educativamente relevante terá passado a pender mais para a Google (Gemini e NotebookLM) do que para a OpenAI.
OpenAI / ChatGPT
O autor identifica como mais úteis para o ensino a geração de imagens (que considera genuinamente boa para materiais e apresentações), o Agent Mode para tarefas de síntese (por exemplo, mapear o que se discute sobre IA em comunidades de docentes) e o Study and Learn, com geração integrada de questionários. É mais reticente quanto ao Deep Research para fins académicos, por depender, na sua experiência, de fontes facilmente acessíveis e raramente alcançar a literatura seminal. Refere‑se ainda à versão então mais recente do produto, sem ver melhorias relevantes na escrita criativa.
Gemini
Aqui o autor distingue três funcionalidades: o gerador e editor de imagem Nano Banana Pro, que considera à frente do equivalente da OpenAI; as imagens interativas, em que partes da imagem revelam explicações ao toque (úteis em ciências, geografia ou anatomia); e a Guided Learning, que estrutura a interação passo a passo, com perguntas de clarificação e ajuste de dificuldade.
NotebookLM, o destaque do ano
Se há uma ferramenta que o autor coloca em evidência, é o NotebookLM, pela sua lógica de partir sempre das fontes carregadas pelo utilizador. Enumera várias novidades: geração de apresentações e de infográficos a partir dos materiais, “deep research” ancorado nas fontes (com citações rastreáveis), carregamento de fotografias (incluindo apontamentos manuscritos e páginas de manuais), estilos personalizados de vídeos‑resumo e geração de flashcards e questionários, já com suporte móvel. Para trabalho académico e para a articulação entre criação de conteúdos e avaliação formativa, é esta ancoragem nas fontes que o autor mais valoriza.
As ferramentas, por categoria
O corpo do guia organiza‑se em tabelas por tarefa docente, com uma breve descrição de cada ferramenta (sem avaliação individual aprofundada). Em síntese, e a título de exemplos representativos:
- Apresentações: Edcafe, NotebookLM, Diffit, Canva AI, MagicSlides, SlidesAI, Google Slides e Gamma.
- Planificação de aulas: Almanack, Diffit, Curipod, Brisk Teaching, Eduaide, MagicSchool, Edcafe, além de Claude e ChatGPT.
- Geração de imagem: Nano Banana, gerador de imagem do ChatGPT, Midjourney, Napkin AI (diagramas e mapas de conceitos), Adobe Firefly e Ideogram (forte em tipografia).
- Vídeo: video overviews do NotebookLM, Sora, Vidnoz, Lumen5, Invideo, Veed, Fliki, Pictory e Synthesia.
- Investigação académica: Elicit, NotebookLM, Consensus, Julius, RDiscovery, Scite, ResearchRabbit, Connected Papers e o Google Scholar (com novas funcionalidades assistidas por IA).
- Questionários: funcionalidades do NotebookLM, ChatGPT e Gemini, mais Wayground (ex‑Quizizz), Conker, Brisk Teaching e Kahoot! AI.
- Texto para voz: ElevenLabs, Speechify, NaturalReader, LovoAI, Resemble AI, Murf AI e Play.ht.
Uma leitura crítica
O principal mérito do guia é a coerência pedagógica: a seleção é assumidamente subjetiva, mas filtrada por uma lente de prática de sala de aula e por mais de quinze anos de análise de tecnologia educativa. Em vez de perseguir novidades, o autor afirma escolher ferramentas que resolvem problemas reais e se mantêm úteis depois de passado o entusiasmo inicial. A insistência em começar pela intenção pedagógica, e não pela ferramenta, é o contributo mais transferível do documento.
Há, porém, limites que qualquer leitor — e sobretudo quem trabalha em contexto europeu e escolar — deve ter presentes:
- Datação rápida. As afirmações sobre versões, datas e desempenho reportam‑se a janeiro de 2026. Num domínio que muda em semanas, convém confirmar o estado atual de cada ferramenta antes de a recomendar.
- Centramento anglófono. A coleção é pensada para um contexto norte‑americano e em língua inglesa. A qualidade do suporte em português europeu, a adequação aos currículos nacionais e a usabilidade com alunos lusófonos exigem verificação caso a caso.
- Ausência de avaliação de privacidade e conformidade. As descrições são funcionais e não cobrem proteção de dados, idade mínima de utilização ou tratamento de dados de menores — questões incontornáveis numa escola, à luz do RGPD e do Regulamento de IA da UE (AI Act). Para bibliotecas escolares e direções, este é o eixo que mais carece de complemento.
- Posições do autor apresentadas como diagnóstico. Teses como o “teto” criativo dos modelos são opiniões fundamentadas, mas discutíveis, e devem ser lidas como tal.
- Pequenos lapsos editoriais. O texto inclui uma frase duplicada na abertura da secção de ferramentas e uma numeração de secções inconsistente (o NotebookLM e a lista de ferramentas surgem ambos com o número 3), o que não afeta o conteúdo, mas trai a rapidez de produção.
Para o público das bibliotecas escolares portuguesas, o guia funciona melhor como ponto de partida e inventário comentado do que como referência normativa. A grelha de Kharbach — pedagogia primeiro, literacia de IA, acesso estratégico a ferramentas, ancoragem em referenciais consolidados — encaixa bem na cultura profissional dos professores bibliotecários e pode ser cruzada com orientações nacionais e europeias para gerar critérios de seleção próprios, sensíveis à língua, ao currículo e à proteção de dados.
Encontrar o caminho
O autor fecha o documento com uma imagem feliz, inspirada numa chamada de artigos sobre descolonização da IA na educação: a de wayfinding, o encontrar do caminho. Não há mapa único nem rota fixa para integrar a IA; há terreno desconhecido a navegar. O docente, nessa leitura, não é utilizador passivo de ferramentas, mas navegador que decide, ajusta e responde às condições à sua volta.
É talvez a melhor síntese do próprio guia: não um destino, mas alguns marcos para orientar a viagem. E, como em qualquer navegação, vale mais a bússola — uma intenção pedagógica clara e uma sólida literacia de IA — do que a coleção de instrumentos que se leva a bordo.
Referências
Kharbach, M. (2026). Top AI tools for teachers 2026 [Guia em PDF, licença CC BY‑SA 4.0]. Educators Technology. https://www.medkharbach.com
Kharbach, M. (s.d.). About me. Med Kharbach. https://medkharbach.com/about/
Educators Technology. (s.d.). About. https://www.educatorstechnology.com/about
