A OCDE e a Comissão Europeia publicaram um guia prático que liga a literacia de IA a seis áreas curriculares, da matemática às artes. Este artigo destaca os pontos com mais interesse direto para professores e alunos portugueses — incluindo o desafio, pouco falado, das línguas menos representadas nos sistemas de IA.
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A OCDE e a Comissão Europeia publicaram um guia companheiro do novo Quadro de Literacia em IA, dirigido a professores de seis áreas disciplinares distintas. Este artigo segue esse guia de perto e cruza-o com o Perfil dos Alunos, a autonomia curricular portuguesa e o desafio, muitas vezes esquecido, de ensinar IA numa língua que não é o inglês.
Há uma frase que resume o incómodo de muitos professores portugueses perante a inteligência artificial: «isto interessa-me, mas onde é que encaixo isto na minha disciplina?». É uma pergunta legítima. Um professor de Matemática não tem, à partida, formação em aprendizagem automática; um professor de Educação Visual não pediu para se tornar especialista em direitos de autor de imagens geradas por máquina; um diretor de turma de Cidadania e Desenvolvimento já tem oito domínios obrigatórios para cobrir sem lhe acrescentarem um nono. A OCDE e a Comissão Europeia parecem ter ouvido exatamente esta objeção. Publicaram, como documento companheiro à versão final do seu Quadro de Literacia em IA — apresentada a 18 de junho de 2026, em Bruxelas, no evento Collaborate for Impact do European Digital Education Hub —, um guia que não pede a nenhum professor que se torne programador. Pede-lhe, isso sim, que reconheça onde a literacia de IA já mora dentro da sua própria disciplina (Comissão Europeia, 2026).
O documento chama-se Navigating AI in Education: A Cross-Subject Guide for Teachers and Educators, tem apenas dezassete páginas e organiza-se em torno de seis áreas curriculares: Línguas e Literacia, Humanidades e Estudos Sociais, Matemática, Ciências, Artes e Disciplinas Criativas, e Informática (OCDE, 2026). Para cada uma, o guia identifica onde a literacia de IA já se cruza com o que a disciplina sempre ensinou, propõe um exemplo de sala de aula concreto e termina com um conjunto de perguntas organizadas em três momentos: observar a IA em ação, refletir sobre a relação com ela, e imaginar como poderia funcionar de forma diferente.
Um quadro que já não é rascunho
Vale a pena situar este guia no contexto mais amplo de que faz parte. Em maio de 2025, a OCDE e a Comissão Europeia, com o apoio da CodeAI (antiga Code.org) e de uma equipa internacional de especialistas de vários países europeus, tinham publicado um primeiro rascunho do Quadro de Literacia em IA (AILit) para submeter a consulta pública. Mais de duas mil pessoas contribuíram com comentários ao longo de mais de um ano de consulta, e o resultado, apresentado em junho de 2026 sob o título Empowering Learners for the Age of AI, organiza a literacia de IA em quatro domínios de competência — interagir com a IA, criar com a IA, gerir a IA e moldar a IA — que se destinam a alunos do ensino básico e secundário em qualquer sistema educativo (OCDE/União Europeia, 2026). O quadro contribui, entre outras coisas, para o domínio inovador da avaliação PISA de 2029, que passará a medir, pela primeira vez, a literacia mediática e de IA dos alunos de quinze anos à escala internacional.
A justificação que a Comissão Europeia apresenta para todo este investimento assenta num número que qualquer diretor de turma reconhecerá pela experiência direta: 68% dos adolescentes europeus já usam ferramentas de IA no seu dia a dia, muitas vezes sem que a escola lhes tenha ensinado formalmente como o fazer com discernimento (Comissão Europeia, 2026). O guia que aqui se apresenta não tenta resolver esse problema com uma disciplina nova. Tenta resolvê-lo mostrando que a matemática, a história, a escrita e a biologia já ensinam, cada uma à sua maneira, as competências de que os alunos precisam para usar a IA com juízo — só falta torná-las visíveis.
O ponto mais útil do guia para uma escola portuguesa: a IA não é neutra em português
Entre os seis capítulos disciplinares, há uma ideia transversal que interessa particularmente a uma escola que ensina em português europeu, e que o guia trata com um cuidado pouco habitual em documentos deste tipo. Os sistemas de IA, escreve o guia, não são culturalmente neutros: são construídos em determinados contextos e refletem as línguas, os valores e os pressupostos de quem os desenvolveu, o que significa que professores a trabalhar em ambientes multilingues ou fora do inglês tendem a encontrar ferramentas com desempenho desigual (OCDE, 2026). Longe de tratar isto como um defeito a esconder, o guia propõe transformá-lo em matéria de ensino: pede aos alunos que testem uma ferramenta de tradução ou de escrita em português — ou num dialeto regional — e que avaliem a qualidade e a nuance do resultado, discutindo depois por que razão o desempenho da IA varia consoante a língua, e o que isso revela sobre que conhecimento está, de facto, no centro do desenvolvimento destes sistemas.
Esta é, provavelmente, a atividade de todo o documento com aplicação mais imediata e mais honesta numa sala de aula portuguesa. Qualquer professor de Português ou de Línguas Estrangeiras pode pedir a um assistente de IA um resumo, uma tradução ou um texto criativo em português europeu e comparar o resultado com o que a mesma ferramenta produziria em inglês — a diferença de fluência, de vocabulário e, por vezes, de correção ortográfica costuma ser evidente, e transforma-se, nas palavras do próprio guia, numa lição sobre equidade digital tão válida como qualquer lição sobre viés algorítmico feita a partir de exemplos ingleses ou norte-americanos (OCDE, 2026).
Da escrita à história: onde a literacia de IA já mora em cada disciplina
O capítulo dedicado às Línguas e à Literacia propõe um exercício que qualquer professor de Português já pratica, sem lhe chamar assim: pedir aos alunos que escrevam um pequeno texto pessoal, peçam depois a uma ferramenta de IA para escrever uma versão do mesmo tema, e comparem o que cada versão captou, o que perdeu, e onde reside exatamente a diferença entre a sua voz e a da máquina (OCDE, 2026). O mesmo capítulo aborda um problema que qualquer professor já enfrentou informalmente — o uso de IA para gerar resumos de leitura — e propõe transformá-lo em exercício deliberado: os alunos leem um texto complexo sozinhos, pedem depois um resumo gerado por IA, e avaliam, frase a frase, o que o resumo captou bem e o que distorceu ou simplificou em excesso.
Em Humanidades e Estudos Sociais, o exemplo mais forte do guia pede aos alunos que comparem um relato histórico gerado por IA com fontes primárias e secundárias sobre o mesmo acontecimento, identificando imprecisões, perspetivas ausentes e sinais de viés — um exercício que qualquer professor de História A reconhecerá como uma extensão direta do trabalho de crítica de fontes que já faz com documentos em papel (OCDE, 2026). O capítulo estende esta lógica à literacia mediática, pedindo aos alunos que examinem como plataformas com curadoria algorítmica mostram conteúdo diferente a pessoas diferentes — um tema que qualquer diretor de turma pode ligar diretamente ao domínio da educação para os media, já presente na Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania.
Em Matemática, o guia sugere algo simples e eficaz: pedir aos alunos que recolham dados reais da própria turma — horas de sono e desempenho num teste, por exemplo —, calculem média, mediana e amplitude, e discutam depois o que aconteceria a um modelo de IA treinado com esses mesmos dados se a amostra recolhida fosse diferente ou se certos grupos de alunos estivessem sub-representados (OCDE, 2026). É um exercício que liga estatística descritiva, já presente nas Aprendizagens Essenciais de Matemática de vários anos de escolaridade, a uma questão de justiça algorítmica que, de outra forma, pareceria abstrata demais para uma aula do 3.º ciclo.
Talvez o exemplo mais relevante para a Educação para o Desenvolvimento Sustentável, outro domínio obrigatório da Cidadania e Desenvolvimento, esteja escondido no capítulo de Ciências: o guia propõe que os alunos investiguem o consumo energético do treino de um modelo de IA de grande dimensão e o comparem com atividades familiares — alimentar uma casa durante um ano, ou conduzir um carro de uma ponta a outra de um país —, produzindo depois um resumo informativo para um público geral sobre o que essa comparação implica para as decisões de quando e como desenvolver e usar sistemas de IA (OCDE, 2026). É um dos poucos pontos do guia que liga diretamente a literacia de IA à literacia ambiental, dois temas que a escola portuguesa costuma tratar em disciplinas separadas.
Em Artes e Disciplinas Criativas, o guia enfrenta de frente uma pergunta que a Educação Visual ou a Educação Musical portuguesas raramente formalizam: quando uma ferramenta de IA produz uma imagem ou uma melodia a partir de padrões aprendidos com milhões de obras humanas, muitas vezes sem crédito nem compensação aos artistas originais, quem deve ser reconhecido como autor, e o que deveria o direito de autor proteger? (OCDE, 2026). O exercício proposto é simples de aplicar: mostrar aos alunos exemplos de obra inteiramente humana, obra gerada por IA e obra co-criada por ambos, e pedir-lhes que decidam, caso a caso, quais as escolhas que só um humano fez.
Por fim, o capítulo de Informática — a disciplina onde a literacia de IA tem, à partida, o lugar mais óbvio — insiste que mesmo aí o objetivo não é ensinar programação avançada, mas pensamento computacional: traçar um algoritmo simples de classificação, como identificar correio indesejado por palavras-chave, e compará-lo com uma descrição de como um classificador de aprendizagem automática resolveria a mesma tarefa, discutindo onde está a decisão explícita do programador e onde está a aprendizagem a partir de dados (OCDE, 2026).
Os dois avisos que o guia faz aos próprios professores
É fácil ler um documento destes como uma lista de atividades e ignorar a parte mais honesta, que é a secção dedicada aos obstáculos reais à sua aplicação. O primeiro obstáculo que o guia nomeia, sem rodeios, é a confiança dos próprios professores: muitos educadores nunca tiveram oportunidade de desenvolver a sua própria literacia de IA e sentem-se inseguros perante um tema que percecionam como altamente técnico, e o documento insiste que essa insegurança se resolve com formação contínua, incremental e experimentada em ambientes de baixo risco — não com um curso intensivo único (OCDE, 2026). É uma observação que qualquer coordenador de formação de professores em Portugal reconhecerá, e que aponta diretamente para o quadro DigCompEdu, já adotado como referência europeia para a competência digital docente, como instrumento complementar a este guia (Redecker, 2017).
O segundo obstáculo é a equidade: o acesso a ferramentas de IA varia significativamente entre escolas, regiões e países, e o guia sublinha que muitos dos exemplos que propõe podem ser adaptados a contextos com pouca tecnologia — através de experiências de pensamento e estudos de caso em vez de ferramentas de IA ao vivo —, insistindo que a literacia de IA deve ser tratada como um direito de todos os alunos, não como um privilégio de quem tem melhores recursos (OCDE, 2026). Numa rede escolar portuguesa onde o acesso a equipamento e a ligação de qualidade continua desigual entre escolas do litoral e do interior, este é um aviso que vale a pena levar a sério antes de qualquer entusiasmo tecnológico.
O que isto diz à escola portuguesa
Nenhuma destas propostas foi escrita a pensar no currículo português, mas o enquadramento para as aplicar já existe, e em alguns pontos está mais avançado do que o próprio guia parece supor. O Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória inclui, entre as dez áreas de competência a desenvolver ao longo de toda a escolaridade, o raciocínio e resolução de problemas, o pensamento crítico e pensamento criativo, e a informação e comunicação — três áreas que cobrem, praticamente ponto por ponto, aquilo que o guia da OCDE e da Comissão Europeia propõe disciplina a disciplina (Direção-Geral da Educação, 2017). A margem de autonomia curricular de 25% que o Decreto-Lei n.º 55/2018 já concede às escolas portuguesas oferece, por seu lado, exatamente o espaço formal de que o guia sente falta quando lamenta que a literacia de IA ainda não tenha um lugar claramente definido em muitos currículos nacionais (Portugal, 2018; OCDE, 2026).
A componente de Cidadania e Desenvolvimento acrescenta um segundo ponto de entrada direto. A Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania, atualizada em agosto de 2025, organiza-se em domínios que incluem a literacia mediática, a educação financeira e a educação para o desenvolvimento sustentável (Portugal, 2025) — precisamente os três eixos onde este artigo encontrou as ligações mais fortes ao guia, entre a curadoria algorítmica de conteúdo, o viés estatístico dos dados de treino e o custo energético dos modelos de IA. É difícil encontrar, noutro documento curricular português, um espaço mais adequado para transformar estes exemplos em prática letiva regular, sem depender da boa vontade isolada de um único professor.
Uma proposta para a sala de aula
Uma forma simples de introduzir esta reflexão numa turma portuguesa, sem exigir qualquer material que a escola não tenha já, começa precisamente pelo exercício sobre língua descrito mais acima. Pode pedir-se a cada aluno que peça a um assistente de IA um pequeno texto sobre um tema à sua escolha, primeiro em português europeu, depois em inglês, e que registe, por escrito, três diferenças concretas entre os dois resultados — na fluência, no vocabulário ou na naturalidade da frase. Segue-se uma discussão em grande grupo sobre porque razão essa diferença existe, ligando-a ao facto, discutido explicitamente pelo guia, de que os sistemas de IA aprendem sobretudo a partir do material disponível em maior quantidade na internet, o que tende a favorecer línguas com mais presença digital. O objetivo não é desconfiar da ferramenta por princípio, é ensinar os alunos a reconhecer que a qualidade de uma resposta de IA depende de fatores que eles próprios podem aprender a identificar — uma competência de literacia digital tão relevante para a disciplina de Português como para a de Inglês.
A segunda parte da proposta dirige-se a professores de qualquer disciplina que queiram experimentar, sem grande preparação prévia, um dos exemplos deste guia. Sugere-se que cada docente escolha uma unidade de ensino que já lecione e identifique, com honestidade, um único momento em que os alunos possam comparar uma produção sua com uma produção de IA sobre o mesmo tema — um resumo, uma hipótese, uma imagem, uma solução matemática — e que dedique quinze minutos de uma aula a essa comparação, em vez de tentar redesenhar a unidade inteira. O próprio guia sublinha que a literacia de IA não se instala de uma vez, instala-se através de prática repetida e adaptação progressiva — e um único exercício bem conduzido vale mais do que um módulo inteiro nunca chegado a aplicar.
Nota de transparência: este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura direta e integral do documento «Navigating AI in Education: A Cross-Subject Guide for Teachers and Educators» (OCDE, 2026), partilhado diretamente para este blogue, e da verificação cruzada, junto de fontes oficiais independentes, do contexto de publicação do Quadro de Literacia em IA (OCDE/União Europeia, 2026), incluindo a data e o local do seu lançamento final, o número de contribuições recebidas em consulta pública e os dados citados pela Comissão Europeia sobre o uso de IA por adolescentes.
Referências
Comissão Europeia. (2026, 18 de junho). New AI Literacy Framework helps schools prepare learners for the age of artificial intelligence. European Education Area. https://education.ec.europa.eu/node/3537
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
OCDE. (2026). Navigating AI in education: A cross-subject guide for teachers and educators. OECD Publishing. https://ailiteracyframework.org
OCDE/União Europeia. (2026). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en
Portugal. (2018). Decreto-Lei n.º 55/2018, de 6 de julho. Diário da República, 1.ª série, n.º 129.
Portugal. (2025). Resolução do Conselho de Ministros n.º 127/2025, de 29 de agosto — Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania. Diário da República, 1.ª série. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Curriculo/enec-2025.pdf
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (Y. Punie, Ed.). Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
Para saber mais
O Quadro de Literacia em IA (AILit), na sua página oficial, incluindo a versão completa do quadro e a sua página interativa de competências.
Comunicado da Comissão Europeia sobre o lançamento do quadro final, com os dados citados neste artigo sobre o uso de IA por adolescentes europeus.
Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória, na Direção-Geral da Educação, para enquadrar as áreas de competência referidas neste texto.
Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania (2025), na Direção-Geral da Educação, com os domínios de literacia mediática, educação financeira e desenvolvimento sustentável mencionados neste artigo.
