A China quer a IA em todas as escolas até 2030. O que diz o plano

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Em abril de 2026, cinco organismos do Estado chinês publicaram o plano «IA + Educação». Há nele currículos, formação de professores, plataformas nacionais e muita recolha de dados. Lemo-lo com a pergunta de quem anda numa escola: o que muda para as aulas, para quem ensina e para quem aprende?

Um plano de Estado, com data e com meta

O documento tem data de 2 de abril de 2026 e foi colocado no sítio do Ministério da Educação chinês a 10 de abril. Assinam-no cinco entidades: além do Ministério da Educação, a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, o Ministério da Indústria e Tecnologias da Informação, o Ministério da Ciência e Tecnologia e a Administração Nacional de Dados. Ver a educação sentada à mesma mesa que a indústria e os dados já diz bastante sobre o enquadramento. A versão que usei é a tradução inglesa do Center for Security and Emerging Technology, da Universidade de Georgetown, publicada a 13 de julho.

A meta é 2030. Até lá, o plano quer um sistema de educação em IA que cubra todas as etapas de escolaridade e um mecanismo duradouro para desenvolver a literacia em IA de toda a população. Não é a primeira vez que Pequim ocupa este terreno: o Consenso de Pequim sobre IA e educação, que a UNESCO endossou, já cá esteve. A diferença é que agora falamos de um programa nacional, com tarefas distribuídas por departamentos e orientações para as escolas e as localidades.

Convém dizê-lo desde já: estamos a ler intenções. O texto não traz metas numéricas por etapa nem qualquer avaliação de resultados. É um plano de tarefas, não um balanço.

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O que o plano promete aos alunos

Para o ensino básico e secundário, o plano pede cursos de IA oferecidos de forma completa, em quantidade suficiente e com qualidade. Cada território deverá definir orientações curriculares próprias, com objetivos, conteúdos e carga horária para cada etapa. O ensino deve ser interdisciplinar e chegar também aos serviços extracurriculares e às atividades práticas de investigação. Houve uma ideia de que gostei: a educação em ciência e tecnologia deve andar a par da educação em humanidades, para que os alunos compreendam a tecnologia com método e a usem com critério. As escolas rurais e de zonas remotas devem apoiar-se nas plataformas nacionais para dar estas aulas.

No plano da aprendizagem individual, aparecem os «companheiros de aprendizagem inteligentes», os registos digitais dos alunos e percursos ajustados de forma dinâmica às capacidades, características e interesses de cada um. Preveem-se ainda dispositivos de apoio para alunos de educação especial, na monitorização, na avaliação e na reabilitação. A promessa de personalização é nossa conhecida, e já a analisámos numa perspetiva crítica sobre a IA na educação. A pergunta que fica é a de sempre: personalizar com base em quê, e à custa de que dados?

Do lado europeu, o caminho tem sido o de construir referenciais comuns. O quadro de literacia em IA da Comissão Europeia e da OCDE para o básico e o secundário e os marcos de competências da UNESCO para alunos e professores dizem o que os alunos devem saber e saber fazer, em vez de começarem pela plataforma. São abordagens diferentes e vale a pena tê-las lado a lado.

Os professores: apoio, formação e avaliação

É aqui que o plano é mais concreto. Quer normas de literacia em IA para docentes, que esclareçam o que cada professor deve dominar. Quer formação organizada por funções e por níveis, com cobertura total por vários meios. Quer ferramentas de avaliação de competências, e incentiva localidades e escolas a fazer avaliações em larga escala para depois melhorarem a formação de forma dirigida. Quer reformar a formação inicial, com conteúdos de IA nos currículos, e levar a IA aos exames de qualificação e certificação de professores.

A contrapartida prometida é aliviar a carga. Os sistemas inteligentes entrariam antes, durante e depois da aula: análise da situação de aprendizagem, geração automática de materiais multimodais, simulação do processo de ensino, correção de trabalhos, resposta a dúvidas e tutoria. Preparar aulas em «co-criação» entre professor e máquina é a expressão do plano. Quem ensina em Portugal reconhece a lista, porque é quase o que muitos colegas já experimentam sozinhos. Escrevemos, aliás, sobre como criar um tutor de IA para uma disciplina e porque é que isso não substitui o professor.

O que nos faz parar é a combinação. A mesma tecnologia que ajuda a preparar uma aula também serve, segundo o texto, para analisar o comportamento de ensino na sala de aula, e convive com avaliações de competência em larga escala. Um professor com mais tempo e formação à medida ganha. Um professor medido por indicadores automáticos, sem voz sobre o que se mede, já ganha menos. Tudo depende do desenho. Sobre o que uma boa formação deve conter, o relatório do seminário da European Schoolnet sobre desenvolvimento profissional na era da IA aponta para ética, pedagogia digital e compreensão da IA, e não apenas para o domínio de ferramentas.

Dados, vigilância e conteúdos: a parte que pede leitura atenta

A tradução do CSET apresenta o plano como um conjunto que inclui melhorar a eficácia da vigilância de professores e alunos na sala de aula. Lido com cuidado, o texto é um pouco menos direto. Fala em usar tecnologias inteligentes para analisar o comportamento de ensino, e em analisar grandes volumes de dados de monitorização multimodal para dar alertas em tempo real sobre riscos de segurança nos campus. Chame-se-lhe vigilância ou segurança escolar, a diferença está nos limites, e o plano não os descreve. Soma-se a isto a construção de perfis de utilizador dos alunos através da análise de grandes volumes de dados, a vigilância inteligente de exames e a supervisão da aplicação das medidas com base em dados.

O plano também prevê um sistema de proteção de segurança por categorias e graus, uma revisão de segurança dos modelos de linguagem usados na educação e a prevenção de fraude, de má conduta académica e de fuga de informação privada. Pede ainda que os conteúdos gerados sejam positivos, saudáveis e orientados para o bem social. Num texto que declara a direção do Partido como princípio de todo o processo, esta formulação pesa de outra maneira do que pesaria numa escola portuguesa.

Na Europa, o enquadramento é outro. O Regulamento da Inteligência Artificial da União Europeia proíbe, salvo exceções por razões médicas ou de segurança, os sistemas que deduzem emoções de pessoas em instituições de ensino. Quem pensar numa ferramenta que «deteta a atenção» dos alunos, ou que vigia provas à distância, deve ler primeiro o regulamento e falar com o encarregado de proteção de dados da escola. Convém também ter em casa regras escritas: o protocolo de utilização da IA para instituições de ensino que aqui partilhámos é um bom ponto de partida, e um inquérito americano sobre a demora das escolas em definir políticas de IA mostra bem a confusão, e a desigualdade entre colegas da mesma escola, que a ausência delas provoca.

Plataformas nacionais e equidade

A escola que sai deste plano depende muito de infraestrutura central. Haveria um serviço nacional de computação para a educação, modelos de IA para cada etapa desenvolvidos pelo Estado, para evitar desperdício e duplicação, uma rede nacional de dados educativos e comunidades de aprendizagem onde professores e alunos participam no desenvolvimento de aplicações de código aberto. Os agentes e aplicações educativas seriam avaliados e os melhores subiriam às plataformas nacionais. O plano fala em chegar ao «último quilómetro» das aplicações de IA, isto é, à sala de aula, através de escolas, salas e centros de aprendizagem do futuro.

A Estónia seguiu um caminho mais pequeno e mais experimental. No programa AI Leap, descrito pela ministra Kristina Kallas no Oeiras Education FORUM, começou-se por dar licenças de IA a todos os professores do secundário superior, com formação intensiva, e só depois se alargou o acesso aos alunos desse nível. A ideia está contada na síntese da intervenção da ministra. Quanto à equidade, que o plano chinês invoca ao falar de escolas rurais e remotas, a análise da OCDE sobre equidade e inclusão lembra que a IA tanto pode reduzir como alargar as diferenças.

O que levar para a nossa escola

Do que lemos, ficam-nos quatro ideias para discutir em conselho pedagógico. A primeira é tratar a literacia em IA como currículo, com objetivos, tempo e articulação entre disciplinas, e não como uma sessão avulsa ou um clube para os mais curiosos. A segunda é formar professores por funções e por níveis de partida, e usar a avaliação de competências para os ajudar, não para os classificar. A terceira é decidir regras e proteção de dados antes de escolher ferramentas, e não depois de elas já estarem nas turmas.

A quarta tem a ver com avaliação. Se há ferramentas que escrevem, corrigem e vigiam, a escola precisa de evidência do processo de aprendizagem, e não só do produto final. Já escrevemos sobre como avaliar os alunos em tempos de ChatGPT e sobre listas de verificação de processos para a escrita na era da IA, e são soluções que cabem em qualquer sala de aula, sem plataforma nacional.

Um plano de Estado não diz o que se passa às dez da manhã numa aula de Português ou de Matemática. Isso decide-se em cada escola, por quem lá trabalha.

Nota editorial e de transparência. Este texto foi preparado com apoio de inteligência artificial; a revisão editorial final coube aos autores.

Referências

Ministério da Educação da República Popular da China, Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, Ministério da Indústria e Tecnologias da Informação, Ministério da Ciência e Tecnologia, & Administração Nacional de Dados. (2026). “AI + Education” action plan [Plano de ação «IA + Educação»] (Center for Security and Emerging Technology, Trad.). Center for Security and Emerging Technology, Georgetown University. https://cset.georgetown.edu/publication/china-ai-plus-education-action-plan/ (Trabalho original publicado em 2026; texto original em chinês disponível em http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/202604/t20260410_1433240.html; arquivo em https://perma.cc/T665-KR5G). Consultado em 30 de outubro de 2026.

Parlamento Europeu & Conselho da União Europeia. (2024). Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024, que cria regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial (Regulamento da Inteligência Artificial). Jornal Oficial da União Europeia, L, 2024/1689. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/por. Consultado em 30 de outubro de 2026.

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