Um guia aberto escrito para professores universitários indianos oferece quatro ferramentas — o teste de duas perguntas, o semáforo da IA, a reformulação de trabalhos e a política pessoal de IA — que qualquer professor português pode aplicar já esta semana.
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Um guia de acesso aberto publicado este ano por um investigador indiano em ciências da educação propõe uma ideia simples para orientar o uso da inteligência artificial no ensino: a IA pode rascunhar, sugerir e assistir, mas a decisão final continua sempre a caber ao professor. Escrito para docentes do ensino superior, o livro oferece quatro ferramentas de trabalho — um teste de duas perguntas, um sistema de cores para orientar os alunos, um método para reformular trabalhos vulneráveis à IA e um modelo de política pessoal — que atravessam sem dificuldade a fronteira entre a universidade e a sala de aula do básico e do secundário.
Um guia nascido no ensino superior indiano, com endereço mais largo
Chama-se The Teacher Still Decides: A Practical Guide to AI for the Higher Education Teacher e foi publicado em 2026 por Adit Gupta, professor catedrático e diretor do MIER College of Education, em Jammu, na Índia, com doutoramento em Ambientes de Aprendizagem Tecnológicos pela Universidade Curtin, na Austrália. O livro é de acesso aberto, com licença Creative Commons de atribuição e uso não comercial, e pode ser descarregado gratuitamente no repositório institucional da instituição. É o segundo de uma coleção que Gupta dedica ao tema: o primeiro volume, AI in the Classroom Before the Classroom, dirige-se a formadores de professores e a professores em formação inicial.
O ponto de partida do autor é uma observação recolhida em sessões de formação contínua com docentes universitários indianos: as perguntas que mais se repetem sobre inteligência artificial não são técnicas, são de legitimidade. Os professores não perguntam como escrever um bom comando para um assistente de IA; perguntam se o usam torna o seu trabalho uma fraude, se compromete a integridade da investigação, como desenhar avaliações numa altura em que qualquer aluno tem acesso a um assistente capaz de escrever um ensaio competente em segundos. Gupta responde a estas perguntas com uma frase que dá título ao livro e que se repete no final de cada capítulo, como um refrão: «o professor continua a decidir». A ferramenta pode gerar o texto; o julgamento sobre se esse texto serve, se está correto e se deve chegar aos alunos permanece, sempre, do lado humano.
Nada no livro assume um contexto português, e o público visado — docentes universitários — está mais distante da realidade de uma escola básica ou secundária do que a maioria das leituras habituais deste blogue. Ainda assim, quatro das suas propostas atravessam essa distância quase sem adaptação, porque não dependem do nível de ensino: dependem apenas de haver um professor a decidir o que ensinar, como avaliar e o que aceitar de uma ferramenta que não tem nome nem responsabilidade sobre ninguém.
O teste de duas perguntas: uma bússola antes de qualquer tarefa
A primeira ferramenta do livro responde diretamente à pergunta que mais atormenta quem começa a usar IA no trabalho profissional: isto é ou não é fazer batota? Gupta propõe um teste de duas perguntas, a aplicar antes de qualquer tarefa em que a IA entre em jogo. A primeira: continuo a pensar? Se a IA está a gerar opções, rascunhos ou resumos enquanto o professor avalia, seleciona, corrige e melhora, o trabalho continua a ser seu; se a IA produz um resultado final que é aceite sem escrutínio, deixou de haver trabalho — há apenas delegação. A segunda pergunta: assinaria isto com o meu nome? Se o conteúdo foi verificado, moldado e pode ser defendido em qualquer circunstância, é legítimo, independentemente das ferramentas que ajudaram a produzi-lo.
Duas respostas afirmativas significam terreno seguro; uma única resposta negativa significa parar e retomar a tarefa. O autor ilustra o teste com o exemplo de uma docente que pede a um assistente de IA um aviso simples sobre a alteração da data de uma avaliação: o texto gerado inclui uma frase inventada, que a professora deteta e elimina antes de o publicar. A lição que retira do episódio é a que atravessa todo o livro — a IA inventa pormenores com total confiança mesmo numa tarefa de cem palavras, e é essa mesma tendência, levada para um contexto de maior risco, que explica boa parte dos capítulos seguintes.
Para um professor português, o teste funciona sem qualquer tradução. Aplica-se a um resumo gerado para uma reunião de departamento, a uma ficha de trabalho, a um comentário de correção ou a uma comunicação para encarregados de educação: nos dois casos, a pergunta não é que ferramenta se usou, mas se o julgamento e a responsabilidade continuam do lado de quem assina.
O semáforo da IA: dar aos alunos regras claras em vez de silêncio
A segunda proposta do livro toca diretamente um problema que qualquer professor português reconhece: os alunos já usam IA para os trabalhos de casa, e a esmagadora maioria nunca teve com nenhum professor uma conversa aberta sobre isso. Gupta descreve esse silêncio como o verdadeiro problema — não o uso da ferramenta em si, mas a ausência de orientação, que deixa os alunos mais competentes a usá-la com destreza e os mais inseguros a usá-la mal, ou a evitá-la por medo, alargando o fosso entre uns e outros a cada trabalho entregue.
A solução que propõe chama-se semáforo da IA, e o princípio é simples: cada tarefa recebe, à partida, uma cor. Uma tarefa vermelha proíbe o uso de IA, reservada para os exercícios cujo propósito é precisamente construir uma competência que o aluno tem de reter na cabeça — cálculo mental, escrita de base, preparação para um teste sem consulta —, e o professor explica porquê. Uma tarefa amarela permite o uso de IA desde que declarado: o aluno junta uma nota curta a explicar como e para quê a usou, e essa nota nunca é penalizada — só a sua ausência o é. Uma tarefa verde exige mesmo o uso de IA como parte do exercício, pedindo ao aluno que avalie criticamente o que a ferramenta produziu, o que treina exatamente a competência de julgamento que o teste de duas perguntas exige do próprio professor.
O autor sugere ainda uma imagem simples para abrir esta conversa com os alunos, que qualquer disciplina pode adaptar: uma máquina de ginásio pode levantar o peso por nós, mas os músculos não ganham nada com isso. Pedir a um assistente de IA que escreva um ensaio inteiro produz o ensaio, mas não produz a aprendizagem que o trabalho pretendia gerar — e é essa distinção, mais do que qualquer proibição genérica, que costuma convencer os alunos a usar a ferramenta com mais cuidado.
Repensar os trabalhos, não apenas proibir ou tentar detetar
O capítulo dedicado à avaliação parte de um diagnóstico que qualquer professor de uma disciplina com trabalhos escritos já sentiu na pele: o ensaio para casa, o género de trabalho mais comum em avaliação, já não mede o que costumava medir, porque um assistente de IA gratuito o completa em segundos com uma qualidade razoável. Gupta descarta duas respostas comuns a este problema. Proibir não funciona porque uma regra que não se pode fiscalizar não é uma regra — é uma lotaria que só penaliza os alunos mais honestos. E confiar em detetores de IA é ainda pior, porque estas ferramentas falham sistematicamente: deixam passar texto gerado por máquina e, o que é mais grave, acusam com frequência trabalho genuíno de alunos que escrevem numa segunda língua, expondo-os a um processo disciplinar assente numa suspeita técnica sem fundamento sólido.
A alternativa que o autor defende chama-se reformulação, e propõe três movimentos que qualquer professor pode aplicar a um trabalho já existente. O primeiro pede que se avalie o processo, e não apenas o resultado final — exigir uma proposta inicial, um plano, um rascunho comentado antes da versão final torna visível um percurso de pensamento que nenhuma ferramenta consegue fabricar em segundos. O segundo ancora a tarefa no local — pedir aos alunos que entrevistem alguém da comunidade, recolham dados próprios ou analisem uma situação concreta da escola em vez de discutirem um tema genérico retira à IA o terreno em que é mais forte. O terceiro junta um momento presencial ao trabalho escrito — uma breve apresentação oral ou uma conversa de cinco minutos sobre um parágrafo específico revela quase de imediato se quem escreveu domina o que entregou.
Um quarto movimento, mais ousado, é permitir a IA abertamente e avaliar o que o aluno faz com ela — pedindo, por exemplo, que registe e entregue o histórico da conversa com o assistente, para que a nota recaia sobre o pensamento acrescentado, não sobre o texto gerado. Gupta relata que a sua própria instituição substituiu um modelo de avaliação assente num único trabalho final por quatro componentes que aplicam estes princípios em conjunto — um exercício analítico com IA declarada, um exame de livro aberto sem qualquer dispositivo eletrónico, um teste cronometrado e presencial, e um certificado digital acompanhado de um pequeno vídeo em que o aluno explica por palavras próprias o que aprendeu. O modelo institucional pertence ao ensino superior indiano, mas o raciocínio que o sustenta — avaliar o processo, ancorar no local, acrescentar um momento presencial — aplica-se sem qualquer adaptação a um trabalho de casa do terceiro ciclo ou a um projeto de área de integração curricular.
A armadilha das referências inventadas
Há um alerta técnico no livro que interessa particularmente a quem ensina literacia da informação, e que qualquer professor deveria conhecer antes de pedir a um aluno — ou de pedir a si próprio — que use um assistente de IA para procurar fontes. Quando um destes sistemas é convidado a sugerir referências bibliográficas sobre um tema, não consulta nenhuma base de dados: gera texto com a forma de uma referência — autor plausível, título credível, revista com nome real, ano, por vezes até um identificador digital de objeto (DOI). Algumas correspondem a trabalhos que existem; muitas não existem de todo, e nenhuma leitura consegue distinguir as verdadeiras das inventadas, porque ambas têm exatamente o mesmo aspeto. A única forma de o fazer é verificar cada referência numa base de dados real, antes de a citar.
Gupta propõe um exercício simples que qualquer professor pode replicar em dez minutos, e que costuma ser mais convincente do que qualquer aviso teórico: pedir a um assistente de IA dez referências sobre um tema à escolha e depois procurar cada uma delas numa base de dados académica. Nos testes que descreve, algumas revelam-se reais, outras são versões distorcidas de trabalhos que existem, e pelo menos uma ou duas são invenções completas, apresentadas com total confiança. Para um professor português que orienta trabalhos de pesquisa ou projetos finais, o exercício vale tanto para os alunos como para o próprio: nenhuma referência sugerida por um assistente de IA deve chegar a uma bibliografia sem ter sido aberta e lida.
Uma política pessoal de IA, em quatro frases
O último capítulo do livro propõe algo que qualquer professor pode escrever em dez minutos e que vale mais do que qualquer regulamento institucional: uma política pessoal de IA, reduzida a quatro frases. A primeira nomeia aquilo que nunca deve ser introduzido numa ferramenta de IA — nomes ou trabalhos de alunos, confidências de colegas, documentos internos não públicos. A segunda nomeia o que deve ser sempre verificado — cada facto, cada resposta certa de uma ficha, cada referência, na fonte original. A terceira nomeia as competências que o professor se recusa a deixar enfraquecer, escrevendo do zero, sem qualquer assistência, ao menos uma parte do seu trabalho. A quarta nomeia aquilo que deve ser sempre declarado, tanto perante uma revista científica como perante os próprios alunos — porque a política real de um professor sobre IA não é a que anuncia, é a que pratica diante deles.
O autor sugere revisitar esta política uma vez por ano, porque as ferramentas mudam mais depressa do que qualquer regulamento consegue acompanhar; o valor da prática está menos na fórmula do que no hábito de a escrever com as próprias palavras e de a manter à vista, no local de trabalho.
Uma proposta para a sala de aula
Uma forma simples de levar estas ideias para uma turma do ensino básico ou secundário passa por combinar o semáforo da IA com o teste de duas perguntas, numa única sessão de quinze minutos no início de um período letivo. Numa primeira fase, o professor apresenta o plano de trabalhos do trimestre já com uma cor atribuída a cada tarefa, explicando em voz alta a razão de cada escolha — porque é que um teste sem consulta é vermelho, porque é que um trabalho de casa é amarelo, porque é que um exercício de análise crítica de um texto gerado por IA é verde. Numa segunda fase, a turma discute em conjunto o teste de duas perguntas aplicado a um exemplo concreto e recente — um trabalho, uma pesquisa, uma resposta a um exercício —, perguntando coletivamente se quem o fez continuou a pensar e se assinaria aquele resultado com o próprio nome. O exercício não exige nenhuma ferramenta nova nem qualquer aprovação superior: exige apenas que a conversa, longamente adiada em tantas escolas, aconteça finalmente em voz alta.
No fundo, o que este guia devolve a quem ensina — seja numa universidade indiana, seja numa escola do interior de Portugal — não é uma lista de instruções técnicas, mas um princípio único, repetido em cada capítulo até se tornar hábito: a ferramenta rascunha, sugere e assiste; quem decide, verifica e assina continua a ser o professor.
Este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura direta do guia de acesso aberto «The Teacher Still Decides: A Practical Guide to AI for the Higher Education Teacher», de Adit Gupta (MIER College of Education, 2026).
Referências
Gupta, A. (2026). The teacher still decides: A practical guide to AI for the higher education teacher. MIER College of Education. https://oar.miercollege.in
Gupta, A. (2026). AI in the classroom before the classroom: A practitioner’s guide for teacher educators and pre-service teachers in India. MIER College of Education. https://oar.miercollege.in
Direção-Geral da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória. Ministério da Educação. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Noticias_Imagens/perfil_do_aluno.pdf
Para saber mais
- Repositório de acesso aberto do MIER College of Education, onde os dois guias de Adit Gupta podem ser descarregados gratuitamente em formato PDF.
- Perfil de autor de Adit Gupta na MIER College of Education, com percurso académico e áreas de investigação.
