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Sem árbitro da verdade: o colapso da verificação de factos e o que isso exige da escola

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A Meta acabou com a verificação de factos por terceiros, a BBC e a ABC reinventaram as suas equipas de verificação, e a inteligência artificial que devia ocupar o espaço vazio falha com uma confiança perturbadora. O que resta é uma pergunta que interessa a qualquer escola: quem decide, hoje, o que é verdade — e por que processo?

Durante quase um quarto de século, uma sala de professores portuguesa pôde dar como garantido que, algures entre uma notícia e a sua partilha nas redes sociais, alguém profissionalizado estava a verificar factos. Essa garantia está a desfazer-se, e não por um único motivo: as grandes plataformas retiraram o apoio institucional a essa função, a inteligência artificial que a devia substituir falha com uma confiança perturbadora, e as alternativas comunitárias, por mais promissoras que sejam, chegam quase sempre depois de o dano estar feito. Para quem ensina Cidadania e Desenvolvimento, Filosofia ou Português, ou simplesmente lida todos os dias com alunos que aprendem sobre o mundo através de um ecrã, esta mudança silenciosa no encanamento da informação importa tanto ou mais do que qualquer conteúdo curricular sobre desinformação.

Este artigo parte da leitura direta do texto de análise «The Collapse of Trust in Facts: Making Sense of Verification on the Internet», da autoria de Ned Watt, investigador de pós-doutoramento no GenAI Lab da Queensland University of Technology (QUT), e Michelle Riedlinger, professora associada na mesma universidade, produzido para distribuição editorial pela agência australiana 360info sob edição de Andrew Jaspan. Todos os factos concretos citados neste artigo — sobre a decisão da Meta, o lançamento da BBC Verify, o encerramento da RMIT ABC Fact Check, o relatório do Digital Forensic Research Lab sobre o Grok e o estudo da Universidade de Washington sobre as Notas da Comunidade do X — foram verificados de forma independente junto de fontes primárias e secundárias antes de serem aqui reproduzidos. Este artigo cruza essas ideias com a Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania, o Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória, o Decreto-Lei n.º 55/2018 e o quadro europeu DigCompEdu.

O afastamento dos verificadores profissionais

A verificação profissional de factos tem uma data de nascimento relativamente recente, mas uma retirada muito mais rápida. A prática tem antecedentes antigos, como a unidade de verificação da revista The New Yorker, criada em 1927, mas foi sobretudo o crescimento das redes sociais, já neste século, que a transformou numa peça central do ecossistema informativo — e foi esse mesmo crescimento que, com uma certa ironia, começou a desmontá-la.

A 7 de janeiro de 2025, Mark Zuckerberg anunciou que a Meta deixaria de trabalhar com organizações independentes de verificação de factos nos Estados Unidos, substituindo-as por um sistema de Notas da Comunidade inspirado no modelo do X. Zuckerberg justificou a decisão dizendo que os verificadores se tinham tornado, nas suas palavras, «demasiado enviesados politicamente» (NPR, 2025). A afirmação foi imediatamente contestada por dentro da própria comunidade de verificação: Bill Adair, cofundador da PolitiFact e do International Fact-Checking Network, recordou que os parceiros do programa da Meta eram signatários de um código de princípios que exige transparência e não-partidarismo, e que a própria Meta sempre tinha reconhecido essa independência até então (NPR, 2025). Para organizações sem fins lucrativos que dependiam financeiramente destes contratos, a decisão significou, na prática, menos verificações publicadas e menos verificadores a trabalhar (NPR, 2025).

O recuo não se ficou pela Meta, mas a resposta de outros meios seguiu um caminho diferente: não o abandono da verificação, mas a sua reinvenção. A BBC substituiu, em maio de 2023, a sua antiga equipa de verificação por uma nova unidade chamada BBC Verify — sessenta jornalistas dedicados a técnicas de fontes abertas (OSINT), imagem de satélite, análise de dados e forense digital, com o objetivo explícito de mostrar publicamente o processo de verificação e não apenas o veredito final. Um inquérito do regulador britânico Ofcom, realizado em novembro de 2024, confirmou o impacto da mudança: entre os adultos britânicos que já recorreram a algum serviço de verificação de factos, a BBC Verify tornou-se a ferramenta mais usada e mais conhecida. Na Austrália, um movimento paralelo ocorreu quando a RMIT ABC Fact Check — parceria entre a Universidade RMIT e a radiodifusora pública ABC que tinha operado desde 2017, cobrindo marcos como a pandemia de covid-19 e o referendo sobre a Voice to Parliament — terminou em 2024, no mesmo período em que outras redações no mundo reorientavam as suas equipas de verificação para a autenticação de imagem e vídeo, mais do que para a avaliação clássica de declarações políticas.

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Três modelos, nenhum deles completo

Perante este recuo, surgiram três formas concorrentes de tentar preencher o vazio deixado pela verificação profissional, e nenhuma delas resolve, sozinha, o problema. A verificação especializada — jornalistas a investigar e a publicar vereditos fundamentados — continua a ser a mais rigorosa e a mais explicável, porque mostra as suas fontes e o seu raciocínio, mas tornou-se também a mais lenta e a mais contestada politicamente, precisamente no momento em que a velocidade de circulação de conteúdo exige respostas em minutos, não em dias. A verificação automatizada por inteligência artificial promete exatamente essa velocidade, mas troca-a por um problema de confiança: um sistema que devolve uma resposta com aparência de certeza, sem mostrar o raciocínio que a sustenta, não pode ser interrogado da mesma forma que se interroga um jornalista ou o autor de uma nota comunitária. E a verificação colaborativa, feita por comunidades de utilizadores, tem a vantagem de ser sensível ao contexto local — o que é considerado autêntico numa comunidade pode não o ser noutra —, mas continua a depender fortemente de fontes profissionais e enciclopédicas para construir os seus próprios argumentos, e é estruturalmente mais lenta do que a indignação que tenta corrigir.

Grok, o aviso mais claro

Entre as três alternativas, a verificação automatizada por inteligência artificial é a que mais rapidamente expôs os seus próprios limites, e o caso mais bem documentado é o do assistente Grok, integrado na rede social X. O Digital Forensic Research Lab (DFRLab), ligado ao centro de estudos norte-americano Atlantic Council, analisou mais de 130 mil publicações feitas pelo Grok durante o conflito de doze dias entre Israel e o Irão, em junho de 2025, e concluiu que o sistema revelou «falhas e limitações significativas» ao tentar verificar informação relacionada com o conflito, incluindo dificuldade em distinguir imagens reais de conteúdo fabricado (Euronews, 2025). Cerca de um terço das publicações analisadas respondia a pedidos diretos de verificação feitos por utilizadores comuns — o que significa que uma fração substancial de pessoas estava, na prática, a confiar num sistema com uma taxa de erro documentada para decidir se uma imagem de guerra era real.

O problema não desapareceu com o fim daquele conflito específico. Em março de 2026, o mesmo Grok classificou incorretamente como «deepfake» um vídeo genuíno do primeiro-ministro israelita Benjamin Netanyahu, apontando como prova de manipulação pormenores como o nível estático do café numa chávena ou uma alegada dessincronização labial. Um especialista em verificação ouvido pela Euronews resumiu o problema de fundo: estas ferramentas de deteção «procuram discrepâncias com base em probabilidades», não em certezas (Euronews, 2026). O padrão que emerge destes dois episódios, separados por quase um ano, é exatamente o que preocupa quem trabalha literacia digital com adolescentes: um sistema de inteligência artificial pode soar tão confiante a inventar uma falsidade como a confirmar um facto, e nada no seu tom avisa o utilizador da diferença.

O que as multidões conseguem, e o que não conseguem

A terceira via, a verificação feita por comunidades de utilizadores como as Notas da Comunidade do X, é também a que dispõe da evidência empírica mais sólida sobre a sua eficácia — e essa evidência é, ao mesmo tempo, encorajadora e limitada. Um estudo liderado por investigadores da Universidade de Washington, publicado em setembro de 2025 na revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences, seguiu mais de quarenta mil publicações no X, entre março e junho de 2023, para as quais tinha sido proposta uma nota comunitária. Os resultados mostram que, depois de uma nota ser afixada, o número médio de republicações caiu 46,1% e o número de gostos caiu 44,1%, com quedas adicionais de 21,9% nas respostas e 13,5% nas visualizações (Universidade de Washington, 2025). Segundo Martin Saveski, autor sénior do estudo, as notas revelam-se particularmente eficazes a reduzir formas de interação que sinalizam apoio ao conteúdo assinalado, ainda que nenhum sistema isolado resolva, por si só, a propagação de desinformação nas redes sociais (Universidade de Washington, 2025).

A limitação mais séria não está na eficácia da nota depois de afixada, mas no tempo que demora a chegar. Quando os mesmos investigadores mediram o efeito ao longo de todo o ciclo de vida de uma publicação, e não apenas depois de a nota aparecer, as reduções caíram para 11,6% nas republicações e 13,3% nos gostos — um sinal de que grande parte da propagação mais viral acontece antes de a comunidade ter tempo de reagir (Universidade de Washington, 2025). É a mesma tensão que qualquer diretor de turma reconhece de outros contextos: a correção mais bem fundamentada do mundo perde grande parte do seu valor se chegar depois de o boato já ter percorrido meia escola.

A pergunta que fica: quem decide o que é verdade?

Nenhum dos três modelos — profissional, automatizado ou comunitário — combina, sozinho, velocidade, explicabilidade e confiança. É esta constatação que leva Watt e Riedlinger a um argumento que interessa particularmente a quem ensina literacia mediática: se sistemas como o Grok e as Notas da Comunidade estão a fazer, cada vez mais, o trabalho que antes pertencia aos verificadores profissionais, então ensinar a «detetar uma falsidade» deixou de ser suficiente. É preciso ensinar também a fazer a pergunta seguinte — quem decide o que é verdade numa determinada plataforma, através de que processo, e com que incentivos — porque essa decisão deixou de estar concentrada em instituições com regras públicas e passou a estar repartida entre algoritmos privados, sistemas automatizados sem obrigação de explicação e comunidades de utilizadores cujos critérios de voto raramente são visíveis para quem lê apenas o resultado final.

O que isto diz à escola portuguesa

Nenhuma linha do texto de Watt e Riedlinger foi escrita a pensar no currículo português — os autores dirigem-se a um público internacional preocupado com política de plataformas, não a um conselho pedagógico —, mas o enquadramento para o aplicar já existe. A Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania, atualizada em agosto de 2025, mantém a dimensão «Media» entre os domínios obrigatórios da componente de Cidadania e Desenvolvimento em pelo menos um ano de cada ciclo, com um enunciado que cobre explicitamente a utilização crítica e segura das tecnologias digitais, da informação e dos conteúdos gerados por inteligência artificial (Portugal, 2025) — um espaço curricular onde a distinção entre os três modelos de verificação encaixa sem qualquer adaptação. O Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória oferece um segundo ponto de entrada, mais transversal a qualquer disciplina: entre as suas dez áreas de competência, o pensamento crítico e pensamento criativo é definido como a capacidade de interrogar a realidade e de formular juízos fundamentados sobre a informação a que se tem acesso (Direção-Geral da Educação, 2017), uma formulação que descreve com precisão o próprio exercício de perguntar quem verificou determinada informação, e como.

Para quem coordena a formação contínua de professores, o quadro europeu DigCompEdu situa explicitamente a literacia informacional e a avaliação crítica de fontes digitais entre as competências que os próprios docentes devem desenvolver antes de as poderem ensinar (Redecker, 2017) — um lembrete oportuno num momento em que muitos professores recorrem eles próprios a assistentes de inteligência artificial para preparar aulas ou verificar informação, sem necessariamente aplicar a essas ferramentas o mesmo escrutínio que pedem aos alunos. A margem de autonomia curricular de 25% que o Decreto-Lei n.º 55/2018 já concede às escolas (Portugal, 2018) oferece, por fim, o espaço formal onde uma escola ou agrupamento pode construir, sem esperar por orientação nacional, um pequeno percurso de literacia sobre verificação de informação que vá além do exercício clássico de distinguir uma notícia verdadeira de uma falsa, e chegue à pergunta mais difícil sobre quem decide essa distinção e com que critério.

Uma proposta para a sala de aula

Uma forma simples de levar esta distinção a uma turma de Cidadania e Desenvolvimento, Filosofia ou Português no ensino secundário não exige qualquer material que a escola não tenha já. Pode escolher-se, com antecedência, uma alegação recente e já esclarecida — uma imagem viral entretanto identificada como gerada por inteligência artificial, ou uma declaração pública já verificada por um órgão de comunicação social credível — e apresentá-la à turma sem revelar o veredito. Pede-se então a cada grupo de alunos que tente chegar a uma conclusão através de um dos três métodos discutidos neste artigo: um grupo procura reconstituir o que diria um verificador profissional, indo às fontes primárias e cruzando-as; outro experimenta perguntar a um assistente de inteligência artificial disponível na escola, registando a resposta obtida e o grau de confiança com que é apresentada; um terceiro simula uma nota comunitária, escrevendo o contexto que consideraria mais útil acrescentar e explicando por que critérios o escolheu. No final, comparam-se os três percursos, e não apenas os três resultados — o objetivo não é decidir qual método «venceu», é tornar visível, com um caso concreto, que cada caminho até à verdade tem um processo, um tempo e um conjunto de pessoas ou sistemas por trás dele, e que essa diferença importa tanto quanto a própria resposta final.

A segunda parte da proposta dirige-se a quem coordena a Estratégia de Educação para a Cidadania de uma escola ou agrupamento. Vale a pena aproveitar este momento de recuo generalizado da verificação profissional para uma sessão curta em conselho pedagógico sobre como a própria escola verifica a informação que usa nas suas comunicações — desde alertas enviados a encarregados de educação até materiais partilhados nas redes sociais da escola —, e para discutir se os critérios usados são conhecidos e explicáveis a quem os lê. Não se trata de propor que a escola se torne um verificador profissional, o que excederia manifestamente a sua missão; trata-se de reconhecer que qualquer instituição que comunica publicamente participa, também ela, neste mesmo debate sobre quem decide o que é digno de confiança.

Nota de transparência: este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura do texto de análise «The Collapse of Trust in Facts: Making Sense of Verification on the Internet», de Ned Watt e Michelle Riedlinger, produzido para distribuição editorial pela agência 360info sob edição de Andrew Jaspan.

Referências

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

Euronews. (2025, 26 de junho). Elon Musk’s AI chatbot struggled to fact-check Israel-Iran war, report says. https://www.euronews.com/my-europe/2025/06/26/elon-musks-ai-chatbot-struggled-to-fact-check-israel-iran-war-report-says

Euronews. (2026, 18 de março). Netanyahu denies death rumours in social media clip which Grok falsely branded AI. https://www.euronews.com/my-europe/2026/03/18/netanyahu-denies-death-rumours-in-social-media-clip-which-grok-falsely-branded-ai

NPR. (2025, 7 de janeiro). Meta says it will end fact-checking as Silicon Valley prepares for Trump. https://www.npr.org/2025/01/07/nx-s1-5251151/meta-fact-checking-mark-zuckerberg-trump

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

RMIT University. (2025). RMIT ABC Fact Check. RMIT Information Integrity Hub. https://sites.rmit.edu.au/info-integrity/2025/11/01/rmit-abc-fact-check

Universidade de Washington. (2025, 18 de setembro). Community Notes on X made false information less viral, UW-led study finds. UW News. https://www.washington.edu/news/2025/09/18/community-notes-x-false-information-viral

Watt, N., & Riedlinger, M. (2025). The collapse of trust in facts: Making sense of verification on the internet [Análise]. 360info.

Para saber mais

Meta says it will end fact-checking, na NPR, com a cobertura completa do anúncio de Mark Zuckerberg e as reações da comunidade de verificadores.

Community Notes on X made false information less viral, na Universidade de Washington, com os resultados completos do estudo publicado na PNAS.

Elon Musk’s AI chatbot struggled to fact-check Israel-Iran war, na Euronews, com a análise do Digital Forensic Research Lab sobre o Grok.

Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania (2025), na Direção-Geral da Educação, com a descrição completa da dimensão «Media» referida neste artigo.

Correção de testes assistida por IA: ganhar tempo sem delegar a avaliação

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A correção de testes é uma das tarefas mais exigentes e invisíveis do trabalho docente, sobretudo em turmas numerosas. A correção assistida por inteligência artificial pode ajudar a reduzir trabalho repetitivo, desde que a rubrica continue a ser do professor, os dados dos alunos sejam protegidos e a decisão final permaneça humana. Este artigo propõe um modelo prudente, alinhado com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados e com o Regulamento Europeu de IA, pensado para escolas portuguesas que querem experimentar sem correr à frente da ética e da lei.

Nas escolas portuguesas, a discussão sobre inteligência artificial costuma oscilar entre o entusiasmo pelas novas ferramentas generativas e o receio de perder controlo sobre a avaliação. Ao mesmo tempo, relatórios como o EU Kids Online 2026 mostram que muitos alunos já usam IA para escrever textos, resumir documentos e tentar obter melhores notas, o que aumenta a pressão sobre a integridade das provas e dos critérios de correção.

Neste contexto, a ideia de “correção de testes assistida por IA” pode parecer, à primeira vista, um passo rumo à automatização das notas. No entanto, a proposta que aqui se apresenta segue o princípio oposto: usar a IA apenas para apoiar tarefas mecânicas e repetitivas, preservando a centralidade do julgamento profissional do professor e da transparência perante alunos e famílias.cedefop.europa

Porque falar de correção assistida por IA agora

A combinação de turmas grandes, programas extensos e exigências de prestação de contas faz com que muitos professores passem dezenas de horas por período letivo em tarefas de correção mecânica, sobretudo em itens fechados e respostas curtas. Em Português no 3.º ciclo, por exemplo, a correção de provas com vários itens de interpretação e expressão escrita exige atenção continuada e aplicação consistente de rubricas complexas, o que aumenta o risco de fadiga e de incoerência entre turmas.

Ao mesmo tempo, a europeização das políticas digitais e documentos como as Orientações Éticas sobre o Uso de IA e Dados em Educação sublinham que a automação deve ser usada para libertar tempo para feedback qualitativo e acompanhamento, não para substituir a relação pedagógica. Em paralelo, manifestos críticos sobre ensino na era da IA generativa alertam para o risco de uma escola demasiado centrada em testes padronizados e decisões opacas, defendendo que a avaliação deve continuar a valorizar processos e competências humanas duráveis.

Perante estes sinais, faz sentido perguntar: é possível usar IA para ajudar na correção sem abdicar da responsabilidade docente, da equidade e da explicabilidade das decisões? A resposta que está a ganhar força em vários contextos europeus é que sim, desde que se respeitem princípios claros de supervisão humana, proteção de dados e transparência sobre o papel da IA no processo de avaliação.

Um fluxo prudente de correção com IA

Um modelo prudente de correção assistida por IA começa na organização da própria prova, antes de qualquer algoritmo entrar em cena. No guião de demonstração desenvolvido para o departamento de Português, cada prova é identificada apenas por um código aleatório e um QR Code, repetidos em todas as páginas, enquanto a tabela de correspondência entre código e aluno é guardada em área institucional protegida, sem ser enviada para a ferramenta de IA. Este procedimento corresponde a um caso de pseudonimização, em que a escola mantém a chave, mas o sistema de correção nunca recebe o nome nem o número do aluno.cedefop.europa

O fluxo técnico-pedagógico pode ser descrito em sete passos simples. Primeiro, o grupo disciplina prepara a prova, a rubrica detalhada e os códigos; depois, distribui os enunciados codificados e guarda o mapa de correspondência em segurança; no fim, confere a paginação e digitaliza as provas, obtendo uma transcrição e uma primeira proposta de correção por item a partir da IA. Só após a revisão e aprovação docente é que a classificação é associada ao nome do aluno, evitando que a ferramenta se transforme numa “caixa‑preta” entre as respostas e a pauta.cedefop.europa

Crucialmente, a qualidade deste modelo depende muito mais da rubrica do que da tecnologia utilizada. Nas orientações internas, recomenda‑se que cada item tenha pontuação máxima, descritores claros e exemplos de variantes aceitáveis, incluindo, na expressão escrita, dimensões separadas para conteúdo, organização, correção linguística e adequação ao género textual. Qualquer alteração posterior à rubrica deve criar uma nova versão, com registo histórico, para garantir rastreabilidade e equidade entre turmas.

Nem todos os itens devem, porém, ser tratados da mesma forma. A proposta distingue claramente entre itens de escolha múltipla ou associação, em que a IA pode apoiar leitura e pontuação com revisão de casos ambíguos; itens de gramática e resposta curta, onde a IA compara com critérios pré-definidos mas deve sinalizar variantes não previstas; e itens de interpretação curta e expressão escrita, em que a IA se limita a transcrever, destacar evidência textual e sugerir pontuações, ficando a decisão inequívoca sempre nas mãos do professor. Esta separação responde, aliás, àquilo que várias diretrizes europeias recomendam: sistemas de avaliação apoiados por IA devem ser usados com maior cautela em tarefas abertas e complexas, sobretudo quando têm impacto significativo no percurso escolar do aluno.

Privacidade, regulamento de IA e proteção de dados

A partir de 2018, o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados passou a exigir que escolas e outras instituições públicas minimizem os dados pessoais enviados para serviços externos, expliquem com clareza o tratamento realizado e mantenham controlo sobre quem acede a esses dados. No caso da correção assistida por IA, isto significa evitar enviar nomes, números de aluno, contactos ou informação sensível, limitando‑se ao estritamente necessário para interpretar as respostas.

Além disso, o novo Regulamento Europeu de IA classifica como sistemas de alto risco as aplicações usadas para avaliação de resultados de aprendizagem, acesso a ensino e monitorização de comportamentos em exames. Estas aplicações ficam sujeitas a obrigações adicionais, como análise de riscos, registo de logs, supervisão humana robusta e documentação detalhada do funcionamento, o que reforça a ideia de que nenhuma escola deve ligar uma ferramenta de correção automática sem validação institucional e sem consulta do encarregado de proteção de dados.cedefop.europa

As Orientações Éticas sobre o Uso de IA e Dados em Ensino e Aprendizagem insistem, precisamente, em quatro eixos: agência humana e supervisão, transparência, justiça e bem‑estar social. No âmbito da correção de testes, isto traduz‑se em práticas como informar o conselho pedagógico, os encarregados de educação e, quando adequado, os próprios alunos sobre o papel da IA no processo, indicar claramente que a nota final é sempre decidida pelo professor e definir mecanismos para contestação e revisão de classificações.

O que muda, afinal, na sala de aula

Se o processo for bem desenhado, a principal mudança visível para professores e alunos não é a substituição do professor pelo algoritmo, mas a redistribuição do tempo de trabalho docente. Em vez de gastar horas a descodificar caligrafias difíceis e a somar pontos de itens fechados, o professor pode concentrar‑se em ler com mais atenção as respostas abertas, comparar desempenhos entre turmas e escrever feedback mais específico, sobretudo em expressão escrita.

Para os alunos, o impacto mais relevante pode ser uma maior explicabilidade das notas. Quando a IA devolve, para cada item, a transcrição, a evidência textual usada e uma proposta de pontuação, e quando o professor regista as suas alterações, torna‑se mais fácil justificar porque é que determinada resposta valeu, por exemplo, quatro e não cinco pontos. Esta lógica aproxima‑se das recomendações de autores como Leon Furze, que defendem que a IA pode ser usada para abrir debates sobre critérios, vieses e autoria, em vez de ser uma “caixa mágica” que produz classificações sem justificação.

Há, no entanto, riscos que não devem ser subestimados. Um uso pouco crítico da IA na avaliação pode reforçar vieses existentes, penalizar formas de escrita menos padronizadas ou criar uma sensação de inevitabilidade tecnológica, em que professores se sentem pressionados a aceitar as propostas da ferramenta sem questionar. É por isso que as orientações europeias insistem em formação em literacia de IA e em ética para docentes, para que saibam tanto usar como recusar determinadas funcionalidades, quando estas entram em conflito com a missão educativa da escola.

O que podem fazer as escolas e os professores já hoje

  • Começar por discutir em conselho pedagógico se a escola quer explorar a correção assistida por IA, clarificando desde início que o objetivo é ganhar tempo sem delegar a avaliação, e envolvendo o encarregado de proteção de dados e a direção.
  • Conceber um piloto pequeno, de quatro semanas, com um teste curto de uma disciplina e nível específicos, preparando rubricas detalhadas e códigos pseudonimizados antes de qualquer utilização de IA.
  • Escolher cuidadosamente os tipos de item a incluir no piloto, privilegiando escolha múltipla, associação, gramática e respostas curtas, e excluindo, numa primeira fase, tarefas de expressão escrita cujo impacto na classificação final seja elevado.
  • Garantir que qualquer ferramenta de IA utilizada é validada institucionalmente, com análise de riscos, documentação acessível aos docentes e possibilidade de ver, lado a lado, a imagem original da resposta e a proposta da IA.
  • Definir, em regulamento interno, que a proposta de pontuação da IA é sempre provisória, que a revisão docente é obrigatória e que a decisão final é registada com possibilidade de auditoria posterior.
  • Promover sessões de formação interna sobre IA na educação, integrando tópicos como multiliteracias, ética e proteção de dados, e articulando este piloto com outras reflexões já existentes na escola sobre uso de IA por parte dos alunos.
  • Comunicar de forma transparente com alunos e famílias, explicando o piloto, os objetivos e as salvaguardas, e recolhendo feedback sobre a experiência para decidir se vale a pena alargar a outros anos de escolaridade.
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Conclusão

A correção de testes assistida por IA não é uma inevitabilidade tecnológica nem uma solução mágica para todos os problemas da avaliação escolar. É, na melhor das hipóteses, uma ferramenta que pode tornar mais visível e consistente uma parte do trabalho docente, desde que se comece pela definição rigorosa de rubricas, se protejam os dados dos alunos e se mantenha a revisão humana como condição inegociável.

Para as escolas portuguesas, o verdadeiro desafio não é “ligar” uma nova tecnologia, mas decidir que tipo de avaliação querem praticar numa era em que a IA já está nas mãos dos alunos, dentro e fora da sala de aula. A pergunta decisiva talvez seja menos “podemos usar IA para corrigir testes?” e mais “como podemos usar (ou não usar) IA para reforçar a justiça, a explicabilidade e o valor formativo da avaliação que já fazemos?”.

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Para saber mais

Dois modelos, um só país: o que a OCDE diz sobre a certificação em Portugal

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Um relatório da OCDE de 195 páginas mapeou 71 certificados de secundário em 38 países — e os dois certificados portugueses caem em modelos diferentes. O que isso revela sobre exames, avaliação interna e o uso da inteligência artificial em trabalhos e na PAP.

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A OCDE acaba de publicar o mapa mais detalhado até hoje sobre como os países certificam o fim do secundário — e Portugal está lá, com os seus dois certificados a caírem em modelos diferentes, exatamente como qualquer professor de um curso científico-humanístico ou de um curso profissional intuiria.

Todos os verões, Portugal discute os exames nacionais — os que houve, as classificações, o peso que tiveram no acesso ao ensino superior. É uma discussão quase sempre feita de dentro, comparando este ano com o anterior, uma reforma com a que a precedeu. Um novo relatório da OCDE muda o ângulo: em vez de olhar para Portugal isolado, coloca-o ao lado de 37 outros países e 70 outros certificados, com uma pergunta simples — quem avalia o quê, como, e em que condições.

Este artigo parte da leitura direta de «The Theory and Practice of Upper Secondary Certification» (OCDE, 2026), relatório de 195 páginas produzido pelo projeto Transitions in Upper Secondary Education da OCDE, com base num exercício de mapeamento de 71 certificados de conclusão do secundário em 38 países — incluindo os dois certificados portugueses — realizado em 2024 e 2025. Portugal esteve representado no grupo de trabalho informal que acompanhou o relatório por Anabela Serrão e Gonçalo Santos. Este artigo seleciona os pontos de maior interesse direto para professores, diretores de turma e equipas de direção portuguesas — o lugar dos certificados portugueses no mapa internacional, o valor preditivo da avaliação feita pelos professores e os quatro modelos de utilização da inteligência artificial em avaliação de alto risco já em discussão entre os países da OCDE — e cruza-os com o Decreto-Lei n.º 55/2018, o Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória e as regras mais recentes sobre os exames nacionais.

Um mapa que não existia até agora

Comparar sistemas de certificação do secundário entre países é, surpreendentemente, um exercício raro. Cada país discute a reforma dos seus próprios exames como se fosse um caso único, mas há décadas que ministérios de educação de países diferentes fazem, isoladamente, perguntas parecidas: quanto deve pesar um exame nacional, quem deve marcar um trabalho de projeto, se uma prova oral é mais justa do que um teste escrito. O relatório da OCDE nasceu precisamente de conversas repetidas entre governos sobre estas mesmas questões, reunidas desde 2023 no Grupo de Trabalho Informal sobre Certificação e Avaliação, e resultou numa matriz que classifica cada componente de cada certificado por quatro eixos — o tipo de tarefa, as condições em que é realizada, o momento em que ocorre e quem é responsável por a definir e corrigir.

A fotografia que essa matriz produz é reveladora. Entre os 71 certificados analisados, 59 incluem exames ou testes, 39 incluem atividades práticas e desempenhos, 38 incluem avaliações definidas pelos próprios professores e 32 incluem projetos ou portefólios. A conclusão mais robusta do relatório não é que um destes formatos seja superior aos outros — é que a esmagadora maioria dos sistemas, 57 em 71, combina vários deles no mesmo certificado, precisamente porque cada formato compensa as fragilidades dos restantes. Um exame é eficiente a avaliar um corpo alargado de conhecimento em condições comparáveis entre escolas, mas dificilmente capta competências práticas; um projeto avalia essas competências com autenticidade, mas é difícil de tornar comparável entre milhares de alunos sem um grande investimento em fiabilidade.

Portugal aparece em dois modelos diferentes

A descoberta mais direta do relatório para um leitor português está numa tabela de classificação que junta os 71 certificados em apenas três modelos. O relatório distingue certificados com exame externo e sem avaliação interna (modelo 1, apenas 10 dos 71 — raro, e quase sempre em educação geral), certificados com avaliação interna e sem qualquer exame externo (modelo 2, 19 dos 71 — predominante em vias profissionalizantes) e certificados que combinam os dois (modelo 3, 42 dos 71 — o modelo mais frequente, sobretudo em educação geral, onde 36 dos 45 certificados analisados incluem exame externo).

Portugal não tem um certificado — tem dois, e a OCDE classifica-os em modelos diferentes. O certificado de conclusão do ensino secundário e diploma associado ao Nível 3 do Quadro Nacional de Qualificações, a via seguida pelos cursos científico-humanísticos, cai no modelo 3: combina avaliação interna contínua com exames nacionais externos. É exatamente o que qualquer diretor de turma do secundário geral reconhece na prática, e que o Decreto-Lei n.º 62/2023 confirma nas suas regras mais recentes — os alunos têm de realizar exames nacionais em três disciplinas, Português obrigatoriamente para todos, mais duas disciplinas da componente de formação específica do seu curso, ou, em alternativa, uma dessas disciplinas e Filosofia (Comissão Europeia/Eurydice, 2026). Já o certificado profissional — a via dos cursos profissionais — cai no modelo 2: assenta inteiramente na avaliação interna, sem qualquer exame nacional externo. Ver os dois certificados portugueses separados desta forma, lado a lado com os de outros 37 países, torna visível algo que a discussão interna portuguesa raramente formula assim: não existe «o» sistema de avaliação português, existem dois, desenhados para funções diferentes, e ambos encaixam com naturalidade nos modelos que a maioria dos países da OCDE também utiliza.

O relatório vai ainda mais longe na granularidade, e encontra em Portugal dois exemplos que cita explicitamente como boas ilustrações internacionais. Na Prova de Aptidão Profissional dos cursos profissionais, os alunos são avaliados no final do programa sobre a totalidade dos conhecimentos, competências e atitudes desenvolvidos ao longo dos três anos — o que a OCDE descreve como uma avaliação «sinóptica» ou de «capstone», com a vantagem de os alunos terem tido todo o percurso formativo para desenvolver as competências que essa prova final mede. E na formação em contexto de trabalho da mesma via profissional, o relatório usa Portugal como exemplo de avaliação sem restrições pré-definidas: não há tarefas específicas impostas antecipadamente, e os alunos são avaliados pela forma como respondem às tarefas que naturalmente surgem no local de trabalho, com acesso às mesmas ferramentas e tecnologias que teriam em qualquer contexto profissional real. Há ainda um pormenor mais discreto, mas relevante para quem explica notas a encarregados de educação: o relatório identifica Portugal, ao lado de poucos outros sistemas, como um caso em que os resultados dos exames finais são registados disciplina a disciplina, e não combinados numa média geral — ao contrário, por exemplo, do modelo francês, em que o baccalauréat exige uma média de 10 em 20 no conjunto das provas.

Quem avalia importa: o valor preditivo da nota do professor

Um dos achados mais úteis do relatório para qualquer conversa sobre o peso da avaliação interna diz respeito a quem, afinal, prevê melhor o sucesso futuro de um aluno. Em sistemas onde coexistem avaliação interna e um exame de acesso ao ensino superior separado — como a Suécia e os Estados Unidos —, é possível comparar diretamente o poder preditivo de cada um. Um inquérito nacional sueco sobre a avaliação escolar analisou, para o ano letivo de 2018/19, a correlação entre as notas atribuídas pelos professores, os testes nacionais estandardizados e o exame sueco de acesso ao ensino superior (SweSat) com o sucesso dos alunos no primeiro ano de ensino superior. A nota do professor foi a que mais se correlacionou com esse sucesso, com um coeficiente de 0,28; o SweSat foi o que menos se correlacionou, com 0,19. Um estudo anterior, com mais de 164 mil alunos suecos entre 1993 e 2001, tinha chegado à mesma conclusão, e nos Estados Unidos um estudo com quase 150 mil alunos de quatro estados encontrou o mesmo padrão: as notas atribuídas pelos professores previam melhor do que os resultados do SAT tanto a conclusão atempada do curso como a média final dos alunos no ensino superior.

A explicação que o relatório avança não é que os professores sejam melhores a medir conhecimento do que um teste padronizado — é que não medem apenas conhecimento. Estudos sobre a prática de avaliação de professores mostram que estes, ao atribuir uma nota, incorporam frequentemente juízos sobre assiduidade, comportamento, motivação e esforço, para tornarem a avaliação mais justa e mais útil à aprendizagem do próprio aluno. Isso torna a nota do professor menos fiável enquanto medida isolada de conhecimento — mas mais preditiva do sucesso futuro, porque capta competências como autocontrolo, autoeficácia e perseverança que também determinam esse sucesso. É um argumento que qualquer professor português reconhece intuitivamente, e que tem uma ligação direta com o Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória: áreas de competência como o desenvolvimento pessoal e autonomia ou o relacionamento interpessoal não têm equivalente direto num exame nacional, mas são precisamente o tipo de competência que a avaliação interna, feita ao longo do ano, está em posição privilegiada para captar.

Isto não significa que os exames sejam dispensáveis — o próprio relatório sublinha que os dois formatos cumprem funções diferentes e complementares, o que explica porque 42 dos 71 certificados analisados, incluindo o certificado geral português, combinam avaliação interna com exame externo. A avaliação interna ganha em validade e em relevância para competências mais amplas; o exame externo ganha em comparabilidade e em credibilidade perante quem seleciona candidatos para o ensino superior ou para o mercado de trabalho, especialmente quando a procura excede a oferta. É por isso que, nos Estados Unidos, o movimento de universidades «test-optional» — que deixam de exigir testes estandardizados na candidatura — cresceu de cerca de 12% das instituições antes de 2020 para mais de 85% em 2024, precisamente à medida que a evidência sobre o valor preditivo das notas escolares se consolidava.

Nenhum país permite IA num exame — mas quase todos discutem os outros formatos

A parte do relatório com maior interesse imediato para quem lida com trabalhos, portefólios e provas de aptidão profissional em Portugal é a que trata da inteligência artificial em avaliação de alto risco. À data do mapeamento, realizado em 2024 e 2025, nenhum dos países analisados permite o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa sob condições de exame — nem um. O que já existe, em contrapartida, é regulação sobre o uso de IA em projetos e trabalhos de curso, onde a Nova Zelândia, a agência reguladora inglesa Ofqual e a Scottish Qualifications Authority têm posições publicadas, e onde a Joint Council for Qualifications inglesa já divulgou orientações sobre o que constitui uso indevido de IA em avaliação.

Nas conversas do grupo de trabalho, participantes da Áustria, da Dinamarca, da Noruega e da Escócia manifestaram interesse em encontrar formas reguladas de permitir o uso de IA em avaliação de alto risco fora do contexto estrito de exame, e o relatório identifica quatro modelos já em discussão entre países. No primeiro — «humano em circuito» —, os alunos podem usar IA livremente, mas têm de demonstrar que reviram e compreenderam o resultado, por exemplo através de um componente escrito reflexivo ou de uma prova oral. No segundo — «usos específicos» —, a IA só é permitida em certas fases da tarefa ou para certos fins, como gerar ideias mas não escrever o texto final. No terceiro — «qualquer uso com citação» —, os alunos têm de declarar sempre que recorreram a IA, mas não a podem citar como fonte única do trabalho. No quarto — «qualquer uso sob supervisão» —, os alunos têm acesso à totalidade das ferramentas disponíveis na internet, desde que o processo seja supervisionado, em tempo real através de navegadores vigiados ou, de forma assíncrona, através da recolha dos registos de diálogo com o sistema de IA.

O relatório organiza o debate público e político sobre este tema à volta de quatro tensões — equidade, relevância, exequibilidade e credibilidade — e é honesto quanto ao facto de os argumentos, para já, serem sobretudo conceptuais e ideológicos, não empíricos. Do lado das vantagens possíveis, a IA pode ajudar alunos com competências mais frágeis ou que não falam a língua de ensino como língua materna a concentrarem-se no que está a ser avaliado, apresentar informação de forma mais acessível a alunos com necessidades específicas, aproximar a avaliação das ferramentas que os alunos vão de facto usar na vida profissional e reduzir tarefas mecânicas como formatação e citações, libertando tempo para um ciclo de correção e feedback mais rápido. Do lado dos riscos, há a desigualdade de acesso às ferramentas entre alunos e entre escolas, o risco de a IA substituir em vez de reforçar o desenvolvimento de competências de tratamento de informação, questões de licenciamento e de proteção legal do aluno em caso de contestação, e — talvez o argumento mais delicado — a dificuldade em diferenciar o mérito real de cada aluno, e em comparar um certificado atual com os de anos anteriores, se todos passarem a produzir trabalhos de qualidade semelhante com apoio de IA.

O próprio relatório assinala porque é que esta discussão é particularmente difícil precisamente nos formatos que Portugal mais usa nas suas duas vias de certificação: é mais fácil regular o uso de IA em exames escritos ou digitais sem acesso à internet do que em trabalhos de projeto, portefólios ou provas de aptidão profissional, que decorrem em condições abertas e sob supervisão de professores e escolas individuais — a combinação exata que, segundo o relatório, gera mais receio e mais ansiedade sobre até que ponto os alunos estão a usar IA, e sobre se há inconsistências entre alunos e entre escolas na forma como esse uso é tratado.

Exames, resultados e ansiedade: o que os números da PISA mostram

Uma parte mais discreta do relatório, mas com peso direto na discussão pública sobre exames nacionais, é a análise original que a OCDE fez cruzando a proporção de alunos que fazem exames externos com os resultados do PISA 2022. Em sistemas onde uma fatia maior de alunos realiza exames externos, os resultados médios em matemática, leitura e ciências são de facto mais elevados — 43,6 pontos a mais em matemática, 30,8 em leitura e 37,4 em ciências, quando se compara quem faz exames com quem não faz. Mas essa relação deixa de ser estatisticamente significativa assim que se controla o contexto socioeconómico dos alunos e das escolas: a diferença cai para 13,6 pontos em matemática, 1,5 em leitura e 8,2 em ciências, valores que, face às respetivas margens de erro, já não permitem concluir que os exames, por si só, expliquem melhores resultados. A mesma cautela metodológica é válida para a ansiedade: os países com maior proporção de alunos a fazer exames externos tendem a registar níveis mais baixos de ansiedade face à matemática, mas essa associação também não se mantém estatisticamente significativa depois de controlado o contexto socioeconómico e o desempenho dos próprios alunos. Portugal surge, aliás, no gráfico do relatório com um índice de ansiedade matemática comparativamente baixo face a outros países com proporções semelhantes de alunos a realizar exames externos.

O relatório é cauteloso quanto às implicações destes números, e essa cautela merece ser levada para qualquer conversa de sala de professores sobre o tema: não há, nestes dados, prova de que os exames melhorem o desempenho dos alunos, mas também não há prova de que aumentem a sua ansiedade face à matemática. A explicação mais plausível é que, mesmo em sistemas sem exame nacional externo, os alunos continuam expostos a avaliação de alto risco — apenas conduzida na escola, de forma repetida ao longo do ano e em formatos mais variados —, e que o stress associado a essa avaliação depende sobretudo do peso real que os seus resultados têm no acesso ao percurso seguinte, e não do formato específico em que é medida.

O que isto diz à escola portuguesa

Nenhuma linha deste relatório foi escrita a pensar no currículo português — a OCDE dirige-se a decisores de política educativa de 38 países, não a um conselho pedagógico —, mas o enquadramento para o aplicar já existe, e cobre de forma quase completa aquilo que este texto tem vindo a descrever. O modelo misto do certificado geral português, combinando avaliação interna e exames nacionais em três disciplinas nos termos do Decreto-Lei n.º 62/2023, corresponde exatamente ao modelo que a maioria dos países da OCDE em educação geral utiliza, e que o relatório associa a um equilíbrio entre validade e credibilidade. O Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória oferece o enquadramento para reconhecer, com mais confiança, o valor da avaliação interna em áreas de competência que um exame nacional não mede diretamente — o desenvolvimento pessoal e autonomia, o relacionamento interpessoal, o pensamento crítico aplicado a um projeto concreto (Direção-Geral da Educação, 2017). E a margem de autonomia curricular de 25% que o Decreto-Lei n.º 55/2018 já concede às escolas oferece o espaço formal onde uma escola ou agrupamento pode desenhar, sem esperar por orientação nacional, critérios próprios para o uso de inteligência artificial em trabalhos de projeto, portefólios e provas de aptidão profissional — exatamente os formatos que este relatório identifica como os mais difíceis de regular a nível central, e para os quais Portugal, ao contrário do Reino Unido ou da Escócia, ainda não tem uma orientação nacional equivalente à da Joint Council for Qualifications inglesa.

Uma proposta para a sala de aula

Uma forma simples de levar os quatro modelos de uso de IA descritos no relatório a uma turma do secundário, seja de Cidadania e Desenvolvimento, seja de uma disciplina onde os alunos façam regularmente trabalhos de grupo ou projetos, não exige qualquer material que a escola não tenha já. Pode apresentar-se aos alunos os quatro modelos — humano em circuito, usos específicos, qualquer uso com citação, qualquer uso sob supervisão — sem os identificar como boa ou má prática, e pedir-lhes que escolham, em pequenos grupos, qual aplicariam ao próximo trabalho de projeto da turma, justificando a escolha à luz de quatro perguntas simples: torna o trabalho mais justo para todos os colegas, independentemente do acesso que cada um tem a ferramentas de IA em casa? Ajuda a desenvolver uma competência que vale a pena ter mesmo sem IA? É exequível verificar, sem sobrecarregar o professor? E continua a permitir distinguir o trabalho de um aluno do de outro? O objetivo não é chegar a uma resposta única, é tornar visível para o próprio aluno que a escolha de um modelo de uso de IA envolve sempre um compromisso entre estes quatro valores, e que nenhum modelo os satisfaz todos ao mesmo tempo.

A segunda parte da proposta dirige-se a quem coordena os cursos profissionais ou a comissão de avaliação de uma escola ou agrupamento. Vale a pena aproveitar a publicação deste relatório para rever, em conselho pedagógico, os critérios internos que já existem — ou que ainda faltam — para o uso de inteligência artificial na Prova de Aptidão Profissional e nos trabalhos de projeto de longa duração, precisamente os formatos que o relatório da OCDE identifica como os mais expostos a este risco e os menos cobertos por orientação nacional. Não se trata de copiar a solução de outro país, que o próprio relatório recusa recomendar como modelo único — trata-se de decidir, com clareza e por escrito, qual dos quatro modelos descritos faz mais sentido para a realidade concreta de cada curso, antes que a ausência de critério se torne, ela própria, o problema.

Nota de transparência: este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura direta de «The Theory and Practice of Upper Secondary Certification» (OCDE, 2026).

Referências

Comissão Europeia/Eurydice. (2026, 24 de abril). Assessment in general upper secondary education: Portugal. Eurypedia. Recuperado a 27 de agosto de 2026, de https://eurydice.eacea.ec.europa.eu/eurypedia/portugal/assessment-general-upper-secondary-education

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

OECD. (2026). The theory and practice of upper secondary certification. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/b3fea5ba-en

Portugal. (2018). Decreto-Lei n.º 55/2018, de 6 de julho. Diário da República, 1.ª série, n.º 129.

Portugal. (2023). Decreto-Lei n.º 62/2023, de 25 de julho. Diário da República, 1.ª série. https://files.diariodarepublica.pt/1s/2023/07/14300/0000600009.pdf

Para saber mais

«The Theory and Practice of Upper Secondary Certification», na OCDE, o relatório integral de 195 páginas em que este artigo se baseia.

Assessment in general upper secondary education, no Eurydice da Comissão Europeia, com a descrição oficial e atualizada das regras de avaliação e exames em Portugal.

Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória, na Direção-Geral da Educação, para enquadrar as áreas de competência referidas neste artigo.

Decreto-Lei n.º 62/2023, de 25 de julho, no Diário da República, com as regras atuais sobre os exames nacionais do secundário.

Da sala de aula ao grupo de WhatsApp: a escalada dos conflitos entre pais e escolas

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Na Austrália, o aumento de comportamentos hostis de pais e encarregados de educação face a professores e diretores levou já à criação de leis que permitem interditar o acesso à escola a quem abusa da comunicação — presencial ou digital. O caso australiano é um espelho útil para pensar o que se passa, também entre nós, quando a hiperconectividade entra na relação escola-família.

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Assinar um código de conduta para poder continuar a comunicar com a escola. Parece uma medida extrema, mas é já uma realidade em algumas escolas privadas australianas, que passaram a exigir aos pais um compromisso formal de comunicação respeitosa com professores e diretores. A decisão não surgiu do nada: soma-se a leis recentes nos estados de Victoria e da Austrália do Sul que dão aos diretores escolares o poder de proibir a entrada de pais abusivos nas instalações — e de bloquear o contacto por email, telefone ou redes sociais. A Nova Gales do Sul pondera legislação semelhante.

O fenómeno não é exclusivamente australiano nem exclusivamente recente, mas os dados que motivaram estas medidas merecem atenção de qualquer comunidade educativa, incluindo a portuguesa, onde bibliotecas escolares, professores bibliotecários e equipas diretivas lidam cada vez mais com famílias que comunicam por email, grupos de turma e redes sociais — por vezes em tom que a sala de professores nunca teria tolerado ao balcão da secretaria.

01– Um problema que os números documentam

Há quinze anos que um inquérito australiano acompanha a experiência de diretores, subdiretores e outros elementos da liderança escolar. Os resultados mais recentes, relativos a 2025, mostram uma tendência clara: pais e encarregados de educação tornaram-se uma fonte crescente e significativa de comportamento ameaçador e abusivo.

O impacto não se limita às ameaças mais evidentes. A investigação citada descreve também um desgaste mais silencioso: reclamações persistentes, comunicação agressiva e a expectativa de disponibilidade permanente por parte da escola. Os professores relatam experiências semelhantes — exigências de resposta imediata, abuso verbal e, nalguns casos, comportamento ameaçador.

02 – Porque é que isto está a acontecer

As explicações propostas na literatura citada apontam para uma mudança mais estrutural do que um simples azedar de temperamentos. Nas últimas décadas, as expectativas sobre aquilo que a escola deve garantir às famílias expandiram-se. O aumento da liberdade de escolha de escola e da exigência de prestação de contas alterou também a relação entre famílias e instituições — para um registo mais próximo do de uma relação de consumo, com expectativas de resposta imediata, contestação de decisões profissionais e procura de soluções individualizadas.

O efeito da comunicação digital

É aqui que a dimensão «TIC» deste problema se torna incontornável. A comunicação digital tornou mais fácil o contacto entre famílias e escolas — mas também mudou a velocidade, o alcance e as consequências dessas interações. Uma reclamação pode transitar em minutos para um grupo de WhatsApp de turma, para uma publicação nas redes sociais ou para outra rede da comunidade, e o desacordo original amplifica-se muito para lá da conversa que lhe deu origem. O que começaria como um mal-entendido resolvível numa reunião presencial ganha, no digital, uma plateia, uma velocidade e uma permanência que a comunicação analógica nunca teve.

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03 – A lei protege — mas não previne

O pessoal escolar tem o mesmo direito a um local de trabalho seguro que qualquer outro profissional. Mas leis e códigos de conduta apenas estabelecem limites, restringem o acesso e criam vias de recurso quando o comportamento se torna inseguro. Não têm o poder de criar respeito, nem de reconstruir confiança depois de uma relação se ter deteriorado.

Da conversa à interdição — uma escalada, não um ponto de partida

04 – O que podem fazer as escolas e os sistemas educativos

Não existe uma intervenção única capaz de prevenir o conflito entre famílias e escolas. Mas há um conjunto de medidas que, segundo a análise que serve de base a este artigo, ajudam a estabelecer limites antes que a relação se deteriore:

A escola precisa de continuar a ser um espaço onde as famílias podem questionar, discordar e participar — e, simultaneamente, um local de trabalho seguro para quem lá ensina. Um objetivo não deve existir à custa do outro. A lei pode proibir o abuso, mas não produz respeito por decreto; pode proteger quem já foi alvo de uma relação quebrada, mas não reconstrói a confiança perdida. Esse trabalho, sugere a análise australiana, tem de começar muito antes do conflito — com expectativas claras sobre comunicação, reclamações e comportamento aceitável, estabelecidas desde o primeiro contacto entre escola e família, e não apenas invocadas quando já é tarde.

Para quem trabalha em bibliotecas escolares e em equipas de literacia digital, o paralelo é direto: os mesmos grupos de WhatsApp, páginas de Facebook de encarregados de educação e canais informais que hoje servem a comunicação escolar são também o espaço onde um mal-entendido se transforma, em minutos, numa crise pública. Pensar a literacia digital das famílias — e não apenas a dos alunos — pode ser parte da resposta.

Nota de fontes e transparência

Este artigo foi elaborado a partir de um texto de análise, em inglês, sobre o aumento de comportamentos abusivos de pais/encarregados de educação em escolas australianas e as respetivas respostas legislativas (Victoria, Austrália do Sul e Nova Gales do Sul).

ChatGPT for Teens está a chegar à Europa: o que a escola e as famílias precisam de saber

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A OpenAI lançou o ChatGPT for Teens e está a alargá-lo à Europa nas próximas semanas, mas o controlo parental que o acompanha só funciona se alguém o ativar. Um professor espanhol partilha um plano de cinco sessões, adaptável ao 3.º ciclo português, para preparar alunos e famílias antes de o interruptor chegar.

Um adolescente de catorze anos não precisa de pedir autorização a ninguém para abrir o ChatGPT — só precisa de escrever uma data de nascimento. É esta simplicidade, mais do que qualquer funcionalidade nova, que torna urgente o tema que este artigo trata: o que a escola e as famílias podem fazer antes de a próxima ferramenta de inteligência artificial chegar, e não depois.

A 18 de agosto de 2026, a OpenAI lançou o ChatGPT for Teens, uma experiência distinta do ChatGPT normal para utilizadores entre os 13 e os 17 anos, com proteções reforçadas e um sistema de controlo parental que já vinha a ser construído desde o final de 2025. Nos Estados Unidos, o Reino Unido, o Canadá, a Austrália e a Nova Zelândia, já está em vigor; segundo a própria OpenAI, a União Europeia segue-se nas próximas semanas. Para um diretor de turma português, a pergunta interessante não é “quando chega”, é “o que fazer enquanto ainda não chegou”.

Este artigo parte da leitura do texto «Hablemos de IA en el aula de la ESO y con las familias», de Ramón Besonías, professor e autor do blogue espanhol IA educativa, publicado a 22 de agosto de 2026. Besonías descreve o funcionamento do ChatGPT for Teens e do controlo parental que o acompanha, e partilha um plano de formação de cinco sessões para a ESO — a Educação Secundária Obrigatória espanhola, que cobre alunos dos 12 aos 16 anos — pensado para preparar estudantes e famílias para um uso mais seguro e crítico da inteligência artificial generativa. Todos os factos sobre o funcionamento do ChatGPT for Teens e do controlo parental foram verificados de forma independente junto das páginas oficiais da OpenAI antes de serem reproduzidos aqui. Este artigo transpõe o plano de formação de Besonías para o contexto português, cruzando-o com o Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória, o Decreto-Lei n.º 55/2018 e a Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania.

O controlo parental que já existe no ChatGPT

A OpenAI introduziu o controlo parental do ChatGPT no final de 2025 e reforçou-o significativamente com o lançamento do ChatGPT for Teens, em agosto de 2026. O mecanismo funciona por vinculação de contas: um familiar adulto pode enviar um convite a partir das definições da sua própria conta, o adolescente recebe-o e aceita-o, e só a partir desse momento o familiar passa a gerir um conjunto limitado de definições. Entre elas, pode definir «horas silenciosas» em que o ChatGPT fica indisponível, desligar o modo de voz, impedir a geração de imagens, desativar a utilização de memórias guardadas nas conversas, e optar por que as conversas do adolescente não sejam usadas para treinar novos modelos. Pode também receber notificações de segurança em situações limitadas e consideradas de risco elevado — nomeadamente sinais de automutilação ou, desde este lançamento, de perturbações do comportamento alimentar.

O que o controlo parental não permite, e este ponto merece ser dito com toda a clareza a qualquer encarregado de educação que pergunte, é ler as conversas do menor ou acompanhá-las em tempo real. A própria OpenAI é explícita quanto a isto: vincular as contas não dá a um pai ou responsável acesso ao histórico ou à atividade do adolescente. É um controlo de definições, não um sistema de vigilância — uma distinção que separa este mecanismo de outras ferramentas de monitorização parental mais invasivas, e que convém explicar às famílias antes de a ativarem, para que não confundam as duas coisas.

Porque é que o controlo parental, sozinho, não chega

Besonías identifica no seu artigo aquele que é, provavelmente, o problema mais relevante desta funcionalidade: na maioria dos casos, o acordo entre pais e filhos sobre o uso da inteligência artificial simplesmente não existe, e por isso o controlo parental nunca chega a ser ativado. É uma leitura pessoal do autor, não um dado estatístico verificado, mas que qualquer professor reconhecerá com facilidade — a existência técnica de uma ferramenta de proteção não implica a sua utilização real, e um adolescente sem qualquer acompanhamento continua a navegar sem critério, sem limites e, sobretudo, sem apoio para desenvolver um.

Há ainda um segundo risco, mais subtil, que vale a pena levar a uma reunião de pais: o controlo parental pode gerar uma falsa sensação de segurança. Ativá-lo não garante, por si só, um bom uso da ferramenta — um adolescente pode continuar a passar horas seguidas com o telemóvel, mesmo com as horas silenciosas configuradas, e pode simplesmente transportar um uso problemático para outra aplicação que não tenha esse controlo ativado. É uma observação que se aplica, aliás, a qualquer ferramenta de proteção digital, desde o controlo parental de uma consola até ao modo restrito de uma rede social: o guardrail técnico é educativo, não punitivo, e só funciona quando acompanhado de uma conversa que o justifique.

Quem pode usar o quê: os limites de idade

Os Termos de Utilização da OpenAI fixam a idade mínima para uma conta de ChatGPT em treze anos, com uma condição adicional: entre os treze e os dezassete anos, é necessário o consentimento de um pai, mãe ou responsável legal. Abaixo dos treze anos, não é permitida a criação de conta — o que não impede que um professor ou um familiar utilize a ferramenta para produzir materiais destinados a uma criança mais nova, desde que seja o adulto, e não a criança, a interagir diretamente com o sistema. A partir dos dezoito anos, a conta deixa de ter qualquer proteção de menor associada e passa a funcionar como qualquer conta de adulto, dentro dos limites gerais da lei.

Na prática letiva portuguesa, este enquadramento tem uma implicação direta: um aluno do 7.º ou do 8.º ano, com treze ou catorze anos, já pode legalmente ter uma conta de ChatGPT com autorização dos encarregados de educação — e é frequente que a tenha, com ou sem essa autorização. A utilização em contexto de sala de aula, sublinha Besonías, deveria seguir sempre critérios pedagógicos definidos e supervisionados pelo professor, independentemente da idade mínima que a plataforma permite.

Como o ChatGPT deteta que é menor

Um adolescente não precisa de se registar numa aplicação separada para aceder ao ChatGPT for Teens: cria ou utiliza a conta normal de ChatGPT, e é o próprio sistema que decide, com base num conjunto de sinais, se deve aplicar as proteções da versão para adolescentes. A OpenAI descreve este mecanismo como um sistema de previsão de idade, que combina a idade declarada no registo com sinais de utilização — desde há quanto tempo a conta existe até aos horários habituais de utilização — para estimar se pertence, com probabilidade razoável, a alguém com menos de dezoito anos. Nos casos de dúvida, a empresa afirma optar sempre pela via mais cautelosa, aplicando as definições de adolescente por defeito.

O sistema não é infalível, e a própria OpenAI reconhece isso ao prever um mecanismo de correção: um adulto classificado incorretamente como menor pode verificar a sua idade — nalguns casos através de um documento de identificação e de uma verificação facial feita por um fornecedor externo — e recuperar a experiência de conta normal. O inverso também é verdade, e é o que preocupa mais diretamente pais e professores: um adolescente com alguma destreza técnica pode tentar contornar o sistema. Nenhuma fonte consultada para este artigo apresenta uma taxa de eficácia publicada para este mecanismo de previsão, pelo que vale a pena tratá-lo como uma proteção adicional e não como uma garantia absoluta — exatamente a mesma cautela que Besonías recomenda no seu artigo original.

Vale ainda referir, porque interessa diretamente às famílias portuguesas, que ter uma conta automaticamente classificada como ChatGPT for Teens não impede que os pais ativem depois o controlo parental de forma voluntária — as duas camadas de proteção, a automática e a que depende de um adulto configurá-la, funcionam em paralelo e não se substituem uma à outra.

Um plano de cinco sessões para o 3.º ciclo: «IA com cabeça»

A parte mais útil do artigo de Besonías para um professor português não é a descrição do ChatGPT for Teens — é o plano de formação que o próprio autor construiu e partilha em acesso aberto, batizado de «IA com cabeça». Foi pensado para a ESO espanhola, que cobre alunos dos doze aos dezasseis anos e corresponde, de forma aproximada e sem equivalência exata, aos anos entre o 7.º e o 10.º ano do sistema português — o 3.º ciclo do ensino básico mais o primeiro ano do secundário. A transposição directa do plano para o calendário escolar português exige, por isso, algum ajuste de expectativas quanto às idades envolvidas em cada sessão, mas a estrutura pedagógica mantém-se inteiramente válida.

O plano contém cinco sessões de cerca de cinquenta minutos cada, cada uma com um guião para o professor e uma ficha de trabalho para o aluno, pensadas para serem adaptadas e não seguidas à letra. Besonías recomenda diferenciar a abordagem por nível: nos anos mais novos, mais imagens, casos práticos concretos e dinâmicas ágeis; nos anos finais, dilemas mais ambíguos e discussão aberta. Sugere ainda repartir o enfoque por ano de escolaridade — privacidade e pedir ajuda a um adulto no início do ciclo, segurança e hábitos de uso no ano seguinte, fontes e enviesamentos mais à frente, e autoria, ética e identidade digital nos anos finais —, uma progressão que qualquer coordenador de Cidadania e Desenvolvimento português reconhecerá como sensata.

A primeira sessão parte de uma pergunta simples e anónima — para que já usaste alguma inteligência artificial? — e avança para uma discussão em grupo sobre situações concretas de uso, terminando com cada aluno a completar, numa única frase, a ideia de que usar inteligência artificial sendo menor implica alguma coisa que ele próprio tem de nomear. A segunda sessão foca-se na privacidade: em vez de definições teóricas, trabalha com decisões reais sobre o que partilhar ou não partilhar com uma inteligência artificial, incluindo um exercício em que os alunos identificam, numa captura de ecrã fictícia, que dados pessoais deveriam remover antes de a enviar. A terceira sessão ataca de frente o problema das alucinações — as respostas erradas mas convincentes que estes sistemas produzem — através de uma regra simples de três perguntas que qualquer aluno pode aplicar antes de confiar numa resposta importante: como é que ela sabe isto, consigo verificá-lo noutra fonte, e faz sentido à luz do que já sei.

A quarta sessão é talvez a mais diretamente relevante para quem lida com avaliação escolar, porque trata da diferença entre pedir ajuda a uma inteligência artificial e delegar-lhe o próprio pensamento. Besonías propõe um exercício de classificação por cores: pedidos como explicar uma ideia de outra forma ou dar pistas sem revelar a solução ficam no verde; pedir um resumo completo do tema ou um esquema fica numa zona intermédia, amarela, que vale a pena discutir com a turma; e pedir que a inteligência artificial faça o trabalho todo, ou escreva um texto como se fosse do próprio aluno, fica claramente no vermelho. A pergunta que atravessa toda a sessão — se o ChatGPT desaparecesse agora, saberias explicar o que acabaste de entregar? — funciona como um teste simples e imediato de delegação cognitiva excessiva. A quinta e última sessão fecha o ciclo com um exercício de autonomia: os alunos discutem pequenos dilemas do quotidiano — um trabalho por entregar no dia seguinte, uma resposta da inteligência artificial que contradiz o que o professor explicou na aula, um amigo que pede para submeter o trabalho de outro a um sistema de melhoria automática — e terminam por escrever, e simbolicamente assinar, um conjunto pessoal de regras de uso que se comprometem a seguir.

Besonías recomenda ainda envolver as famílias através de uma sessão paralela, mais breve, centrada em duas infografias que produziu — uma que explica o funcionamento do controlo parental e outra pensada para o próprio adolescente ler em casa, com perguntas para conversar em conjunto. Os materiais completos, incluindo as fichas de trabalho de todas as sessões e as infografias, estão disponíveis em acesso aberto através da pasta de materiais partilhada pelo autor, referenciada no final deste artigo.

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O que isto diz à escola portuguesa

Nenhuma parte deste plano foi escrita a pensar no currículo português — Besonías dirige-se a professores espanhóis do seu próprio contexto —, mas o enquadramento para o aplicar em Portugal já existe, e cobre de forma quase completa aquilo que o plano propõe. A Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania, atualizada em agosto de 2025, mantém a literacia mediática entre os domínios obrigatórios da componente de Cidadania e Desenvolvimento em todos os ciclos, com um enunciado que cobre explicitamente a utilização crítica e segura das tecnologias digitais e dos conteúdos gerados por inteligência artificial (Portugal, 2025) — é, sem qualquer adaptação, o espaço curricular onde as cinco sessões de Besonías encaixam.

O Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória oferece um segundo ponto de entrada, mais transversal a qualquer disciplina: entre as suas dez áreas de competência, inclui o pensamento crítico e pensamento criativo e o raciocínio e resolução de problemas, definidos como a capacidade de interrogar a realidade e de formular juízos fundamentados sobre o que se lê e sobre as ferramentas que se usa (Direção-Geral da Educação, 2017) — uma formulação que cobre tanto a regra das três perguntas da terceira sessão como o exercício de delegação cognitiva da quarta. A margem de autonomia curricular de 25% que o Decreto-Lei n.º 55/2018 já concede às escolas (Portugal, 2018) oferece, por fim, o espaço formal onde um plano deste tipo pode encaixar sem exigir uma disciplina nova: um Domínio de Autonomia Curricular de cinco sessões, distribuído ao longo de um período, cabe confortavelmente dentro dessa flexibilidade. Para quem coordena a formação contínua de professores, o quadro europeu DigCompEdu situa a capacitação dos próprios docentes antes da dos alunos entre as competências digitais a desenvolver (Redecker, 2017) — um lembrete de que, tal como Besonías escreve a propósito da sociedade algorítmica em geral, discutir estas cinco sessões primeiro em conselho de docentes é meio caminho andado para as levar depois à sala de aula com confiança.

Uma proposta para a sala de aula

Uma forma simples de começar, sem esperar pela chegada oficial do ChatGPT for Teens à Europa, é adaptar apenas a segunda e a quarta sessões do plano de Besonías a uma aula de Cidadania e Desenvolvimento do 3.º ciclo, precisamente porque tratam de privacidade e de delegação cognitiva — os dois riscos mais imediatos e menos abstratos para um aluno de treze ou catorze anos. Pode pedir-se à turma que, em grupos pequenos, analise três exemplos fictícios de pedidos feitos a uma inteligência artificial — um pedido de ajuda para compreender uma matéria, um pedido de resumo completo de um trabalho, e um pedido para que a ferramenta escreva o texto inteiro em nome do aluno — e que os classifique, com justificação escrita, nas três zonas de cor propostas por Besonías. O objetivo não é chegar a uma resposta única e certa, é tornar visível para o próprio aluno, com os seus exemplos e as suas palavras, onde está a fronteira entre pedir ajuda e pedir para não pensar.

A segunda parte da proposta dirige-se a quem coordena a Estratégia de Educação para a Cidadania de uma escola ou agrupamento. Vale a pena aproveitar a proximidade da chegada do ChatGPT for Teens à Europa para uma sessão informativa curta com encarregados de educação, seguindo o modelo que Besonías propõe para as famílias: explicar em que consiste o controlo parental, onde se ativa, e o que ele não faz — não lê conversas, não substitui uma conversa em casa sobre o que é razoável pedir a uma inteligência artificial e o que não é. Não se trata de convencer as famílias a proibir o uso, que dificilmente seria eficaz; trata-se de garantir que a primeira vez que um encarregado de educação ouve falar de controlo parental não seja depois de um problema já ter acontecido.

Nota de transparência: este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir da leitura do artigo «Hablemos de IA en el aula de la ESO y con las familias», de Ramón Besonías (blogue IA educativa, 22 de agosto de 2026). Todos os factos sobre o funcionamento do ChatGPT for Teens, o controlo parental e os limites de idade foram verificados de forma independente junto das páginas oficiais da OpenAI (anúncio de lançamento, página de ajuda sobre controlo parental e página de ajuda específica do ChatGPT for Teens) e de cobertura jornalística especializada (Axios, The Hill), com elevado grau de confiança. A afirmação de que a maioria das famílias não ativa o controlo parental é a leitura pessoal do autor da fonte original, não um dado estatístico verificado, e é apresentada aqui como tal. A correspondência entre a ESO espanhola e os anos de escolaridade portugueses é uma aproximação editorial deste artigo, feita com base na estrutura etária de ambos os sistemas, e não numa equivalência oficial entre currículos. O conteúdo do plano de formação «IA com cabeça», incluindo a estrutura das cinco sessões e os materiais associados, segue de perto a descrição feita pelo próprio autor no artigo original; este texto não teve acesso direto às fichas de trabalho completas disponibilizadas na pasta de materiais, pelo que a descrição de cada sessão reflete o resumo publicado no blogue, não uma leitura integral dos documentos. As referências curriculares portuguesas foram verificadas junto das respetivas fontes oficiais (Direção-Geral da Educação, Diário da República).

Referências

Besonías, R. (2026, 22 de agosto). Hablemos de IA en el aula de la ESO y con las familias. IA educativa. https://iaenlasaulas.blogspot.com/2026/08/hablemos-de-ia-en-el-aula-de-la-eso-y.html

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

OpenAI. (2026a, 18 de agosto). Introducing ChatGPT for Teens: Built for learning, backed by protections. https://openai.com/index/chatgpt-for-teens/

OpenAI. (2026b). Introducing parental controls. https://openai.com/index/introducing-parental-controls/

OpenAI. (s.d.a). ChatGPT for Teens. Centro de Ajuda OpenAI. Recuperado a 24 de agosto de 2026, de https://help.openai.com/en/articles/20001421-chatgpt-for-teens

OpenAI. (s.d.b). Managing parental controls in ChatGPT. Centro de Ajuda OpenAI. Recuperado a 24 de agosto de 2026, de https://help.openai.com/en/articles/12315553-parental-controls-on-chatgpt-faq

OpenAI. (s.d.c). Terms of use. Recuperado a 24 de agosto de 2026, de https://openai.com/policies/row-terms-of-use/

OpenAI. (s.d.d). Our approach to age prediction. Recuperado a 24 de agosto de 2026, de https://openai.com/index/our-approach-to-age-prediction/

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

Anúncio oficial do ChatGPT for Teens, na OpenAI, com a descrição completa das proteções e funcionalidades referidas neste artigo.

Página de ajuda sobre controlo parental, na OpenAI, com o passo a passo para vincular contas e as definições disponíveis.

Materiais didáticos «IA con cabeza», partilhados por Ramón Besonías, com as fichas de trabalho completas das cinco sessões e as infografias para as famílias, em língua espanhola.

Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania (2025), na Direção-Geral da Educação, com a descrição completa do domínio da literacia mediática referido neste artigo.