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Quando ler deixou de ser compreender: saturação informativa, leitura rápida e o que a escola pode fazer

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Nunca tivemos tanto acesso à informação. E, paradoxalmente, nunca foi tão difícil compreendê-la.

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Há uma cena que se repete em muitas salas de aula. O professor pede aos alunos que leiam um texto. Eles leem — ou parecem ler. Mas quando chega o momento de discutir, de explicar, de relacionar ideias, o silêncio instala-se. Não é preguiça. É outra coisa: é o resultado de anos a consumir informação de forma fragmentada, acelerada, quase sem parar para respirar entre um conteúdo e o seguinte. É o retrato de uma geração — e de uma sociedade — que trocou a leitura pela varredura.

Um artigo recente publicado na revista Telos, da Fundação Telefónica, assinado por Ángel Barbas, professor na UNED e doutor em Comunicação e Educação, coloca em cima da mesa uma questão que vale a pena trazer para o contexto escolar português: a saturação informativa não é apenas um problema de excesso. É, antes de tudo, um problema de como nos relacionamos com o conhecimento quando lemos.

A ilusão de estar informado

Notícias, análises, comentários, vídeos curtos, stories, publicações em redes sociais — o fluxo de conteúdos é contínuo e implacável. Para qualquer professor que acompanhe os seus alunos de perto, este cenário é familiar. Os jovens chegam à escola com uma quantidade de estímulos informativos que, em tempos anteriores, seria inimaginável. E, no entanto, a profundidade com que os processam é frequentemente muito reduzida.

A investigação na área da psicologia cognitiva há muito que alerta para este fenómeno. Quando a quantidade de informação ultrapassa a nossa capacidade de a processar, a tendência natural é simplificar. O cérebro encontra atalhos: captamos o título, retemos uma frase, formamos uma impressão. É eficiente, no sentido da sobrevivência num ambiente saturado, mas é devastador para a compreensão. Quando o contexto desaparece, a compreensão enfraquece — e com ela, a capacidade de pensar com autonomia e rigor.

Estudos sobre leitura em ecrã têm documentado padrões preocupantes: a leitura digital tende a ser fragmentária, marcada por uma navegação rápida entre textos e por uma atenção descontínua. Delgado e Salmerón (2021), por exemplo, demonstraram que a leitura em ecrã, especialmente sob pressão de tempo, conduz a uma compreensão significativamente mais pobre do que a leitura analógica equivalente. Lê-se mais depressa, mas compreende-se menos.

Dois modos de leitura que preocupam

Barbas identifica dois padrões de leitura que merecem atenção especial no contexto da escola e da literacia mediática: a leitura rápida e a leitura reativa.

A leitura rápida é filha da abundância. Numa dieta informativa em que os conteúdos se sucedem sem pausa, desenvolvemos estratégias de consumo que nos permitem processar muita coisa em pouco tempo. Fazemos varrimentos visuais, saltamos partes, ficamo-nos pelo essencial. Esta capacidade tem o seu valor — ajuda-nos a orientarmo-nos em ambientes complexos —, mas torna-se problemática quando é a única forma de ler que dominamos. Seguir um raciocínio longo, compreender nuances, situar uma ideia no seu contexto histórico ou cultural exige tempo, exige pausas, exige uma disponibilidade interior que a velocidade não permite.

A leitura reativa é outro problema, talvez ainda mais subtil. Em contextos polarizados — e as redes sociais são, por excelência, espaços de polarização —, muitos conteúdos não são lidos para ser compreendidos, mas para ser avaliados instantaneamente: concordo ou discordo, partilho ou ignoro, ataco ou defendo. A investigação sobre raciocínio motivado, nomeadamente o trabalho clássico de Ziva Kunda (1990), mostrou que as pessoas tendem a interpretar a informação de forma a confirmar as crenças que já têm. Os textos tornam-se gatilhos de reação, não convites à reflexão. Lê-se para confirmar, não para aprender.

O que estas duas formas de leitura têm em comum é que ambas subvertem a função mais elementar de ler: compreender. Entre o consumo rápido e a confirmação do que já pensamos, a leitura perde a sua capacidade de nos transformar.

O que a neurociência nos diz — e o que isso significa para as escolas

A psicóloga e investigadora norte-americana Maryanne Wolf dedicou grande parte do seu trabalho ao estudo da leitura profunda — aquela forma de ler que implica abrandar, estabelecer relações, interpretar matizes, transformar informação em conhecimento. Wolf defende que este tipo de leitura não é apenas uma competência cognitiva: é uma forma de exercitar a empatia, o pensamento crítico e a criatividade. E alerta, com fundamento, que os hábitos de leitura que os ecrãs têm fomentado estão a enfraquecer essa capacidade, mesmo nos adultos.

Para quem trabalha na escola, esta é uma questão com implicações muito concretas. A leitura profunda é o alicerce de praticamente tudo o que acontece numa sala de aula: compreender um enunciado de matemática, analisar um texto de história, apreciar um poema, interpretar os dados de um gráfico. Quando essa capacidade se degrada, degrada-se também a qualidade de todo o processo de aprendizagem.

É por isso que falar de literacia mediática — um domínio que em Portugal tem ganho crescente atenção no quadro do Plano Nacional de Literacia Mediática — não pode limitar-se a ensinar a identificar fake news ou a verificar fontes. Tão importante quanto isso é ajudar os alunos a recuperar uma relação diferente com o ato de ler: mais lenta, mais paciente, mais exigente.

Quatro práticas que podem fazer diferença

Barbas aponta um conjunto de disposições que podem ajudar a reaprender a ler com profundidade. Não são técnicas novas, mas ganham nova urgência num tempo em que a rapidez e a reação são a norma. Para os professores, representam uma bússola útil tanto para a sua própria prática pedagógica como para o trabalho que desenvolvem com os alunos.

A primeira tem que ver com a pausa. Introduzir momentos de desaceleração no contacto com um texto — resistir à tentação de avançar antes de compreender — é, em contextos dominados pela velocidade, um gesto quase contracultural. Mas é indispensável. Na sala de aula, isso pode significar pedir aos alunos que leiam o mesmo parágrafo duas vezes antes de comentar, ou que aguardem alguns minutos em silêncio antes de partilhar a sua interpretação.

A segunda é a prioridade à compreensão antes da avaliação. Antes de partilhar, comentar ou criticar um conteúdo, convém perceber o que ele está realmente a dizer e em que contexto se situa. Esta é uma competência que se treina, e a escola é o espaço privilegiado para o fazer. Atividades em que os alunos têm de reformular por palavras próprias o argumento de um texto — antes de concordar ou discordar — são um exemplo simples e eficaz.

A terceira é seguir o fio do raciocínio. Em vez de se ficarem pelos títulos ou frases soltas, os alunos precisam de aprender a reconstruir o argumento de um texto: que ideia defende o autor, que razões apresenta, como se relacionam entre si. Esta prática está no coração da literacia crítica e é algo que pode ser trabalhado em qualquer disciplina, não apenas em Português.

A quarta é o diálogo entre perspetivas. Contrastar fontes e pontos de vista diferentes não elimina o desacordo — nem deve —, mas ajuda a situar os argumentos num campo mais amplo e reduz a tendência para interpretações precipitadas. Numa época em que as câmaras de eco digitais reforçam sistematicamente o que já pensamos, expor os alunos a perspetivas diversas, e ensiná-los a tratá-las com rigor e curiosidade, é uma das tarefas mais importantes que a escola pode assumir.

Uma questão de cultura, não só de método

Há uma dimensão mais funda nesta conversa, que Barbas toca ao evocar a tradição filosófica que vai de Aristóteles a Martha Nussbaum. Conhecer não depende apenas da informação disponível. Depende também das disposições com que nos aproximamos dela: atenção, paciência intelectual, disponibilidade para rever as nossas próprias ideias. Estas não são virtudes inatas — são cultivadas, e a escola é um dos poucos espaços onde essa cultivação pode acontecer de forma deliberada e sistemática.

Em Portugal, o desafio não é apenas técnico ou metodológico. É cultural. Num país onde os índices de literacia leitora ainda revelam fragilidades — os dados do PISA e do HBSC continuam a sinalizar que uma parte significativa dos jovens portugueses tem dificuldades de compreensão leitora —, a questão da leitura profunda é urgente e estrutural. Não basta ter mais livros nas escolas se os alunos chegam a eles com hábitos de leitura formados por anos de consumo digital acelerado.

A resposta, como sempre, não é simples nem única. Mas passa, necessariamente, por devolver à leitura o tempo e o espaço que lhe foram roubados. Por insistir em que compreender é mais importante do que reagir. Por cultivar, nas salas de aula e nas bibliotecas escolares, uma cultura de pausa — uma cultura que, no contexto em que vivemos, pode ser um dos gestos mais radicais a favor do conhecimento.

Para a sala de aula: uma ideia prática

Uma sugestão que qualquer professor pode experimentar, independentemente da disciplina: antes de pedir aos alunos que partilhem a sua opinião sobre um texto ou notícia, pede-lhes que escrevam, em duas ou três frases, qual é o argumento principal do autor e que razões apresenta para o sustentar. Só depois se passa ao debate. Este pequeno desvio — da reação imediata para a compreensão prévia — pode mudar significativamente a qualidade da discussão e o que os alunos levam dali.

Referências bibliográficas

Barbas, Á. (2026, 27 de março). Cómo la saturación informativa nos ha hecho perder la lectura profunda y qué hacer para recuperarla. Telos, Fundación Telefónica. https://telos.fundaciontelefonica.com/como-la-saturacion-informativa-nos-ha-hecho-perder-la-lectura-profunda-y-que-hacer-para-recuperarla/

Delgado, P., & Salmerón, L. (2021). The inattentive on-screen reading: Reading medium affects attention and reading comprehension under time pressure. Learning and Instruction, 71, 101396. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2020.101396

Kunda, Z. (1990). The case for motivated reasoning. Psychological Bulletin, 108(3), 480–498. https://doi.org/10.1037/0033-2909.108.3.480

Wolf, M. (2018). Reader, come home: The reading brain in a digital world. Harper.

IA na sala de aula: o que a evidência diz sobre o que funciona — e o que falha

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Há uma pergunta que já não se pode adiar: a inteligência artificial melhora mesmo a aprendizagem, ou estamos apenas a trocar entusiasmo tecnológico por resultados concretos? Um relatório publicado em maio de 2026 pelo EsadeEcPol — o centro de política económica da escola de negócios ESADE, com apoio da Google — tenta responder com rigor a essa questão, analisando décadas de evidência sobre as TIC e os primeiros estudos causais disponíveis sobre IA generativa no sistema educativo. Embora centrado em Espanha, as conclusões atravessam fronteiras e falam directamente à realidade das escolas portuguesas, dos professores sobrecarregados e dos alunos que chegam cada vez mais diferentes às salas de aula.

O documento não é uma celebração tecnológica. É, antes, um exercício de honestidade intelectual: o que funciona, em que condições, para quem — e o que pode correr muito mal quando a tecnologia entra na escola sem propósito pedagógico.

Acesso não é suficiente — nunca foi

A primeira lição que a investigação acumulada impõe é desconfortável para quem investiu anos a equipar escolas: ter dispositivos e ligação à internet não produz, por si só, qualquer melhoria nos resultados académicos. Uma revisão de 126 estudos conduzida pelo J-PAL em 2019 é taxativa neste ponto — as iniciativas que se limitaram a distribuir computadores ou a alargar o acesso à internet, sem alterar a prática pedagógica, não geraram melhorias sistemáticas nas classificações nem nos resultados de provas estandardizadas no ensino básico e secundário.

Isto não significa que o acesso seja irrelevante. Significa que é condição necessária mas radicalmente insuficiente. O que determina o impacto não é a presença do equipamento, mas a intenção com que é usado, o tipo de actividade que suporta, o dispositivo escolhido e o grau de acompanhamento do professor.

Os dados do PISA 2022 são ilustrativos: o uso de um computador de mesa ou portátil no contexto escolar associa-se a ganhos de até 17 pontos em matemáticas face aos alunos que nunca os utilizam. O telemóvel pessoal, pelo contrário, associa-se a uma penalização de 11 pontos. Não é a tecnologia o problema — é o dispositivo, o contexto e a ausência de mediação pedagógica.

Há ainda um padrão que os dados internacionais confirmam repetidamente: a relação entre intensidade de uso tecnológico e resultados académicos tem a forma de um U invertido. Um uso moderado e estruturado supera tanto a ausência total como a exposição excessiva. Quando a tecnologia se instala na sala de aula sem foco, sem enquadramento pedagógico e sem a supervisão do professor, os retornos tornam-se negativos. É uma advertência que vale a pena reter antes de qualquer decisão de escalar soluções digitais a nível de sistema.

O que a personalização muda

Se o acesso genérico falha, a personalização instrucional funciona. É uma das conclusões mais robustas de toda a literatura sobre tecnologia educativa, e o relatório dedica-lhe atenção considerável.

As intervenções que utilizam a tecnologia para adaptar a instrução ao nível real de cada aluno — ajustando a dificuldade, o ritmo e o tipo de exercícios de forma dinâmica — produzem efeitos que a investigação designa como substanciais. O programa Mindspark, testado na Índia com alunos do ensino básico e secundário, gerou melhorias de 0,37 desvios-padrão em matemática em apenas 4,5 meses de acesso. O software combina diagnóstico automático do nível de cada estudante com instrução adaptativa e sessões de grupo supervisionadas. O elemento crítico não é o algoritmo — é a articulação entre o que a tecnologia faz e o que o professor faz.

Outro exemplo que merece atenção, pela proximidade geográfica e institucional, é o programa DytectiveU, implementado em 264 escolas públicas da Comunidade de Madrid entre 2019 e 2023. A plataforma, orientada para o reforço da competência leitora no 1.º ciclo, adapta os conteúdos ao perfil de cada aluno sem dar as respostas — preserva o esforço cognitivo enquanto personaliza o percurso. Os resultados mostram um progresso de 2,4% de um desvio-padrão por sessão adicional, o que equivale aproximadamente a um mês de aprendizagem. Os benefícios são mais expressivos nos alunos mais novos, o que confirma o valor da personalização nas fases iniciais de aquisição da leitura.

O que estes exemplos partilham é precisamente o que os distingue das soluções que falham: a tecnologia opera como complemento do esforço cognitivo do aluno, não como substituto. Quando um chatbot de IA generativa responde directamente às questões sem guiar o raciocínio, os resultados invertem-se. Um estudo experimental publicado em 2025 nas Proceedings of the National Academy of Sciences (Bastani et al.) comparou três condições em aulas de matemática do secundário: sem IA, com acesso a um chatbot de IA generativa e com acesso a um tutor com salvaguardas pedagógicas que evitava dar a solução completa. O chatbot sem restrições melhorou as notas durante a prática em 48%, o tutor com salvaguardas em 127%. Quando a IA foi retirada, os alunos que tinham usado o chatbot irrestrito obtiveram resultados 17% inferiores aos que nunca tiveram acesso a qualquer ferramenta. A dependência substituíra a aprendizagem.

Os professores no centro — e sobrecarregados

O relatório é particularmente honesto sobre uma tensão que qualquer professor conhece: a tecnologia chega a um sistema onde o tempo docente já está saturado. Os dados do TALIS 2024 para Espanha mostram que o professorado se situa acima da média da OCDE nas cinco principais fontes de stress declaradas — sobrecarga administrativa, adaptação constante a alterações curriculares, exigências das autoridades educativas, excesso de avaliação e deterioração do clima de sala de aula. Os professores espanhóis de secundário dedicam em média 18 horas semanais a tarefas não lectivas, 1,65 horas acima da média europeia.

É neste contexto de pressão que a IA generativa pode, segundo os investigadores, oferecer um contributo genuíno — não para substituir o professor, mas para aliviar o peso das tarefas que consomem o tempo que deveria ir para os alunos. Um inquérito representativo conduzido pela Gallup e pela Walton Family Foundation em 2025, com 2232 professores do ensino público americano, apurou que os docentes que utilizam IA semanalmente estimam poupar cerca de 5,9 horas semanais, com 81% a reportar ganhos de tempo em tarefas administrativas. Em Espanha, a Oficina Nacional de Prospectiva e Estratégia do Governo estimou que a IA poderia libertar até um dia de trabalho semanal — tempo que poderia ser reinvestido na relação pedagógica com os alunos.

O problema não é a disponibilidade das ferramentas. É a ausência de formação adequada. Nos países analisados pelo TALIS, a principal barreira ao uso da IA pelos professores é a falta de conhecimentos ou competências específicas para a utilizar de forma pedagogicamente responsável — em Espanha, este valor atinge 74,6%. E a correlação entre formação e adopção é quase perfeita: com um coeficiente de correlação de 0,96, os países onde mais professores utilizam IA são exactamente aqueles onde mais professores receberam formação específica. A conclusão é simples e incómoda: não se pode esperar que os professores usem bem aquilo para que não foram formados.

Há ainda um dado que merece reflexão particular: a brecha entre necessidade formativa declarada e formação efectivamente recebida é, no domínio da IA, maior do que em qualquer outra dimensão do desenvolvimento profissional docente. Os quadros de referência existentes — como o Marco de Referência da Competência Digital Docente, aprovado antes da irrupção da IA generativa — ainda não incorporam a IA como competência específica e avaliável. É uma lacuna que nenhum investimento em dispositivos consegue suprir.

O que funciona em cada etapa — e porquê

Uma das contribuições mais práticas do relatório é a análise diferenciada por ciclo de ensino, reconhecendo que as prioridades pedagógicas não são as mesmas para uma criança de 7 anos e para um adolescente de 16.

No 1.º ciclo, a prioridade inequívoca é consolidar as competências fundamentais — leitura, escrita e matemática. Os dados internacionais são preocupantes: no TIMSS 2023, os alunos espanhóis de 4.º ano obtiveram 498 pontos em matemática, 27 pontos abaixo da média da OCDE, o equivalente a mais de meio ano de escolarização perdido. Em compreensão leitora, o PIRLS 2021 regista uma diferença de 12 pontos face à média da OCDE. É neste contexto que a tecnologia deve entrar com cautela e com propósito: em doses moderadas, associada a usos específicos e bem delimitados, com a mediação permanente do professor. A instrução assistida por computador adaptativa — quando bem implementada, com rotinas docentes estruturadas e monitorização activa do progresso — pode reforçar a aquisição das competências básicas durante a janela de maior plasticidade cognitiva. Nos últimos anos do 1.º ciclo, faz sentido começar a introduzir também a alfabetização ética em relação à IA: o que é um algoritmo, porque é que os dados importam, quem é responsável pelo que as máquinas produzem.

No 2.º e 3.º ciclos, os desafios mudam de natureza. Em Espanha, 22% dos alunos já repetiram pelo menos um ano antes dos 15 anos — o terceiro país com maior taxa de retenção da UE. O clima de sala de aula deteriorou-se de forma significativa entre 2012 e 2022, mais do que na média da OCDE, e 38% dos alunos declararam que os colegas frequentemente não ouvem o professor. É aqui que a tecnologia pode ajudar de forma diferente: não tanto na instrução directa, mas na detecção precoce de alunos em risco, no apoio personalizado e na redução das brechas que comprometem as trajectórias mais frágeis. Os modelos preditivos baseados em aprendizagem automática são hoje capazes de identificar, desde o final do 1.º ciclo, quais os alunos com maior probabilidade de abandonar o sistema no ensino secundário — e isso permite intervir antes de o problema estar instalado.

No ensino secundário pós-obrigatório, a IA pode apoiar as transições, que são os momentos de maior vulnerabilidade. Um estudo experimental conduzido nos EUA por Page e Gehlbach mostrou que um assistente virtual baseado em IA, integrado com os sistemas de informação da instituição e capaz de personalizar as mensagens consoante as tarefas pendentes de cada aluno, reduziu o abandono durante uma transição educativa em 21%. O mecanismo é transferível para outros contextos: acompanhar de forma proactiva, contextualizada e individualizada, nos momentos de alta incerteza.

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O que a comparação internacional ensina

O relatório analisa quatro casos internacionais com resultados muito distintos, e a lição é a mesma em todos eles: o que determina o sucesso não é a ambição da política nem a dimensão do investimento. É a qualidade da implementação.

A Coreia do Sul lançou em 2023 um programa de 850 milhões de dólares para introduzir manuais digitais com IA adaptativa no ensino básico e secundário. Foi cancelado quatro meses depois, reclassificado como “material complementar”. Os motivos: erros de conteúdo, falhas técnicas recorrentes, protestas de famílias preocupadas com a exposição excessiva a ecrãs, e ausência total de pilotagem gradual. Os professores não tinham sido envolvidos no desenho do programa.

Singapura, pelo contrário, construiu durante 23 anos uma infra-estrutura institucional sólida antes de escalar qualquer tecnologia. A sua plataforma nacional de aprendizagem integra hoje assistentes de ensino, ferramentas de feedback adaptativo e sistemas de aprendizagem personalizada — com salvaguardas pedagógicas explícitas e o professorado no centro do processo. A Estónia fez o mesmo ao longo de três décadas, com a competência digital obrigatória no currículo desde 2014 e a formação docente sempre a preceder o lançamento de qualquer nova ferramenta.

A diferença entre o sucesso e o fracasso não é tecnológica. É humana e institucional.

As condições que têm de estar reunidas

O relatório organiza as condições necessárias para uma integração efectiva em três fases sequenciais, e a sequência importa.

A primeira fase é a das condições habilitantes: infra-estrutura digital com equidade real (porque as desigualdades de acesso se traduzem em desigualdades de oportunidade pedagógica), professores com tempo, apoio e formação específica em IA, e um quadro normativo que habilite sem paralisar. Em Portugal, como em Espanha, a fase do acesso básico pode considerar-se largamente superada. As brechas persistentes são de uso e de qualidade pedagógica — e essas não se resolvem com mais equipamento.

A segunda fase é a da integração na aprendizagem, diferenciada por etapa e sempre orientada por um princípio transversal: a tecnologia complementa o esforço cognitivo do aluno, nunca o substitui. Nas idades mais jovens, onde as funções executivas estão em pleno desenvolvimento, este princípio é ainda mais crítico. A escola precisa primeiro de ensinar as crianças a fazer coisas difíceis — a ler com profundidade, a manter a concentração, a autorregular-se — antes de lhes pôr uma ferramenta de IA nas mãos.

A terceira fase é a da implementação responsável: pilotar antes de escalar, avaliar com independência e rigor, escalar apenas o que demonstrou impacto positivo e equitativo. Qualquer tecnologia que se proponha para uso generalizado nas escolas deveria primeiro ser testada num número limitado de contextos, com formação docente prévia, duração mínima de um ano lectivo e avaliação externa independente do fornecedor. Não escalar o que não foi avaliado não é timidez — é prudência que os ciclos tecnológicos anteriores tornaram obrigatória.

O que isto significa para as nossas escolas

O relatório não é sobre Espanha. É sobre o que a evidência diz, e a evidência não tem passaporte. As escolas portuguesas partilham os mesmos dilemas: como integrar a IA sem criar dependência, como formar professores para ferramentas que ainda estão a mudar, como garantir que a tecnologia reduz as brechas em vez de as ampliar.

Há uma frase do ex-ministro da educação de Malta, Evarist Bartolo, que o relatório usa como epígrafe e que merece ser guardada: “Não devemos discutir para onde nos leva a tecnologia, mas para onde a levamos nós.” A agência é nossa — dos professores, das escolas, das famílias, dos sistemas educativos. A IA não tem projecto pedagógico. Somos nós que temos de o ter.

O que a evidência diz, com uma consistência que atravessa décadas e continentes, é que a tecnologia educativa funciona quando serve uma intenção pedagógica clara, quando está nas mãos de professores preparados e apoiados, e quando o aluno chega a ela com as competências básicas que lhe permitem usá-la como alavanca em vez de muleta. Fora dessas condições, o impacto é nulo ou negativo.

É pouco glamoroso como conclusão. Mas é a verdade que os dados sustentam — e é dessa verdade que as políticas educativas têm de partir.

Fonte principal: Contreras, J., Gortazar, L., & Galindo, J. (2026). Integración basada en la evidencia y uso eficaz de las TIC y la IA generativa en la educación escolar en España. EsadeEcPol — Center for Economic Policy, con el apoyo de Google. Mayo de 2026.

Nota editorial: O relatório analisa o sistema educativo espanhol com base em dados do PISA 2022, TIMSS 2023, PIRLS 2021 e TALIS 2024, entre outras fontes. As conclusões sobre eficácia pedagógica têm validade internacional, sustentada em investigação publicada em revistas com revisão por pares. As referências numéricas reportam-se ao contexto espanhol; os paralelos com Portugal são editorialmente inferidos com base na proximidade dos sistemas e dos dados comparativos disponíveis. Nível de confiança: alto para as conclusões pedagógicas gerais; médio para a transposição directa ao contexto português sem dados específicos.

A educação superior perante a tempestade digital: o que o novo relatório da UNESCO nos diz sobre o futuro da educação

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Há documentos que chegam ao debate público com peso de diagnóstico e vocação de bússola. O Informe mundial sobre tendencias de la educación superior, publicado em 2026 pela UNESCO e pelo seu Instituto Internacional para a Educação Superior na América Latina e Caribe (IESALC), é um desses casos. É o primeiro relatório global desta natureza dedicado exclusivamente ao ensino superior, construído a partir de dados de 146 países e mais de 50 indicadores de políticas públicas recolhidos pelo Observatório de Políticas de Educação Superior (HEPO). Mas o seu alcance vai muito além das universidades. Para quem trabalha numa escola — seja professor, coordenador, diretor ou técnico de apoio — este relatório é um espelho incómodo e uma cartografia do que se aproxima.

Um mundo com 269 milhões de estudantes no ensino superior — e as desigualdades que os números escondem

O relatório abre com um dado impressionante: o número de estudantes matriculados no ensino superior a nível mundial mais do que duplicou nas últimas duas décadas, passando de 100 milhões em 2000 para quase 269 milhões em 2024. À primeira vista, parece uma história de sucesso. Mas a UNESCO faz questão de não deixar a estatística falar sozinha.

Enquanto a Europa e a América do Norte registam taxas de acesso próximas dos 80%, em África Subsariana esse valor não vai além dos 9%. Apenas 9% dos jovens refugiados — estima o ACNUR — têm acesso ao ensino superior, quando a média global já ultrapassa os 43%. A liberdade académica recuou para os níveis mais baixos dos últimos 50 anos. Menos de 15% dos países incluem o bem-estar do corpo docente como objetivo explícito nos seus planos nacionais de educação superior. E um terço da população mundial ainda não tem acesso à internet.

Estes números não são decoração estatística. São o pano de fundo em que as escolas de hoje preparam os jovens de amanhã. Se o ensino superior está em crise de acesso, de equidade e de relevância, essa crise já está a ser semeada — ou combatida — nas salas de aula do ensino básico e secundário.

A inteligência artificial chegou à sala de aula. As regras ainda não

Um dos capítulos mais reveladores do relatório é o dedicado à transformação digital e à inteligência artificial no ensino superior, e os seus dados merecem atenção redobrada de quem ensina em qualquer nível.

Segundo os dados do HEPO, cerca de 77% dos países já incluem objetivos de digitalização nos seus planos nacionais de educação superior. Em 2024, 56 países tinham adotado estratégias nacionais de IA — e outros 13 estavam a desenvolvê-las. A maioria destas estratégias coloca o ensino superior no centro da investigação, da formação de talento especializado e do desenvolvimento de literacia digital. A Europa não fica atrás: 65% dos países europeus contam já com estratégias formais de IA, frequentemente acompanhadas de investimento significativo em investigação e desenvolvimento.

Mas há uma fissura profunda entre a velocidade da tecnologia e a resposta institucional. Em 2023, menos de 10% das escolas e universidades tinham desenvolvido políticas institucionais formais sobre o uso da IA generativa. Em 2025, o progresso era visível, mas ainda insuficiente: apenas 19% das instituições de ensino superior inquiridas pela UNESCO tinham adotado uma política formal de IA, enquanto 42% estavam ainda a elaborar orientações internas.

O que isto significa para as escolas? Que os alunos chegam ao ensino superior — ou ao mercado de trabalho — a partir de ambientes onde raramente existem regras claras sobre como usar a IA com responsabilidade. A tentação de usar modelos de linguagem extensos para completar tarefas ou contornar avaliações não é um problema inventado: o relatório identifica-o explicitamente como uma preocupação crescente nas instituições de ensino superior. Mas a raiz do problema não está nos 18 anos — está muito antes.

O que os professores estão a viver (e o que os dados confirmam)

Se há secção do relatório que fala diretamente ao coração da escola, é o capítulo sobre o corpo docente do ensino superior. As tendências descritas ressoam com o que muitos professores do ensino não superior também vivem, com variações de grau mas não de natureza.

O relatório documenta uma realidade de precariedade crescente. Nos Estados Unidos, mais de dois terços dos docentes universitários ocupavam, em 2022, postos não permanentes ou sem vínculo estável — quase metade a tempo parcial. Na Europa, um estudo sobre doutorados em funções académicas revelou que apenas 56% trabalhavam com contratos permanentes a tempo inteiro, contra 87% dos que tinham optado pela indústria. A insegurança laboral não é uma abstração: o relatório associa-a diretamente ao aumento da intenção de abandonar a profissão, ao esgotamento e à “fuga de cérebros”.

Mas há um dado que merece destaque especial, porque é simultaneamente revelador e inquietante: mais de 60% dos professores afirmam já utilizar a IA na sua prática profissional — mas 80% consideram que as suas instituições não lhes oferecem orientação adequada sobre como fazê-lo. Este vazio normativo, sublinha a UNESCO, cria riscos éticos sérios: transparência, fraude académico, privacidade de dados, cibersegurança e viés social.

A frase poderia ter sido escrita sobre uma escola do ensino básico ou secundário. Os professores estão a usar ferramentas que a instituição não regulou, em contextos que os planos curriculares ainda não anteciparam, com alunos que chegaram antes dos adultos ao ChatGPT. Não é uma falha individual — é um descompasso sistémico.

A literacia digital que falta: não é só saber usar, é saber pensar

O relatório é claro sobre o paradoxo da era digital: a conectividade cresceu, mas as desigualdades persistem. Em 2024, a penetração da internet nos países de rendimento alto atingia 93%; nos países de rendimento baixo, não ia além dos 27%. Em África Subsariana, a velocidade média de descarregamento em dispositivos móveis é mais de três vezes inferior à média mundial.

Mas o problema não é só de infraestrutura. É também de competência. A UNESCO refere explicitamente que apenas um número reduzido de países tem capacidade suficiente para processar e analisar os dados gerados pela análise de aprendizagem (learning analytics), e que a falta de literacia digital entre o pessoal docente é um fator limitante importante.

Este é um alerta direto para os sistemas educativos nacionais, incluindo o português. Não basta ter computadores nas salas de aula — é necessário que os professores saibam o que fazer com eles, que os alunos percebam os mecanismos que estão por trás das plataformas que usam, e que as escolas tenham políticas claras sobre privacidade, dados e uso ético da tecnologia. A literacia digital não é uma competência opcional nem uma disciplina de enriquecimento curricular: é condição de cidadania no século XXI.

O relatório recorda que o inglês domina os conteúdos educativos digitais — nas principais plataformas de aprendizagem em linha e nos recursos educativos abertos — e levanta a questão da equidade linguística. Para os estudantes de outras línguas e culturas, o acesso a recursos pertinentes pode ser limitado, e os conhecimentos adquiridos em plataformas globais nem sempre se ajustam aos contextos locais. Portugal, país de língua não dominante no espaço digital, não deve ignorar esta advertência.

Microcredenciais e aprendizagem flexível: o que muda para os alunos de hoje

Uma das transformações mais rápidas que o relatório documenta é o crescimento das plataformas de aprendizagem em linha e das microcredenciais. Em 2019, cerca de 429 milhões de pessoas usavam plataformas de aprendizagem digital; em 2024, esse número tinha subido para cerca de 783 milhões a nível global. Os utilizadores com acesso a programas de educação universitária em linha passaram de 12,9 para 31,4 milhões no mesmo período.

As microcredenciais — unidades de aprendizagem curtas, certificadas e muitas vezes modulares — estão a ganhar terreno como via de acesso ao mercado de trabalho e ao desenvolvimento profissional contínuo. Uma inquirição da Coursera a mais de mil líderes de ensino superior em 89 países revelou que 51% das instituições já as oferecem e que, entre as que ainda não o fazem, 68% planeiam fazê-lo nos próximos cinco anos.

O que isto implica para a escola? Que os jovens que saem do ensino secundário hoje vão entrar num mercado de aprendizagem muito mais fragmentado, fluido e menos linear do que o dos seus pais. A preparação para a aprendizagem ao longo da vida — a capacidade de aprender a aprender, de avaliar credenciais, de distinguir qualidade de certificação — não é um tema do ensino superior. É um desafio que começa no 1.º ciclo.

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Equidade e inclusão: a escola como nó crítico da rede

O relatório da UNESCO insiste num ponto que não pode ser subestimado: a expansão do acesso ao ensino superior não chegou a todos de forma igual. As barreiras socioeconómicas, as desigualdades de género nas áreas STEM, a sub-representação de pessoas com deficiência nos corpos docentes, a exclusão quase total dos jovens refugiados — tudo isto aponta para um sistema que cresceu, mas não se tornou mais justo.

No que diz respeito ao género, os dados são eloquentes. As mulheres representam 44% do pessoal docente do ensino superior a nível mundial, mas apenas um quarto dos cargos de liderança. Nas áreas STEM, apenas um terço dos investigadores são mulheres — um valor que estagnou na última década. E a sub-representação das mulheres no ensino superior começa, em parte, na escola: a percentagem de licenciadas em STEM manteve-se nos 35% a nível global durante dez anos consecutivos.

Esta ligação entre o que acontece na escola e o que acontece mais tarde no percurso académico e profissional é central. As escolhas que os jovens fazem — ou que lhes são apresentadas — aos 14 ou 15 anos têm consequências que o sistema vai pagar ou colher décadas depois. A equidade não é um tema para o ensino superior resolver sozinho.

O que a escola pode aprender com este relatório

O Informe mundial sobre tendencias de la educación superior não fala, em primeira instância, de escolas básicas e secundárias. Mas quem ensina em qualquer nível sabe que a educação é um sistema contínuo — e que o que o ensino superior diagnostica como ausência foi, na maior parte dos casos, construído ou desconstruído muito antes.

Os professores que chegam ao ensino superior sem terem desenvolvido pensamento crítico sobre a IA foram alunos numa escola que não criou espaço para isso. Os estudantes que não sabem avaliar a credibilidade de uma microcredencial vêm de sistemas que trataram a literacia digital como complemento e não como competência central. Os investigadores que abandonam a academia por condições de trabalho precárias passaram por escolas que não lhes mostraram — ou não souberam mostrar — que a carreira docente e académica pode ser uma escolha com dignidade.

O relatório da UNESCO é, no fundo, um convite à escola para se reconhecer no futuro que está a ajudar a construir. E para se perguntar, com honestidade, se está à altura desse convite.

Nota editorial

Este artigo baseia-se no relatório Informe mundial sobre tendencias de la educación superior: Hacia una educación inclusiva, equitativa y de calidad en un panorama de movilidad internacional, publicado em 2026 pela UNESCO e pelo UNESCO IESALC. Todos os dados e afirmações estão ancorados no documento original. Os dados estatísticos referem-se maioritariamente ao período 2023–2025, com algumas referências a séries temporais mais longas. A análise e interpretação à luz do contexto educativo português são da responsabilidade editorial do blog.

Referência bibliográfica (APA 7.ª edição):

Gutović, V., Bouckaert, M., Xia, T., Quinteiro Goris, J. A., Baroni Boces, G., Sears, M. D., Peterson, M. S., & Osei, E. (2026). Informe mundial sobre tendencias de la educación superior: Hacia una educación inclusiva, equitativa y de calidad en un panorama de movilidad internacional. UNESCO; UNESCO IESALC. https://doi.org/10.54674/IN.2026.93

A prática de ensinar sob análise: quando a reflexão transforma o professor | Jorge Steiman

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Há uma pergunta incómoda que poucos professores se permitem fazer em voz alta: ensinamos como queremos, ou ensinamos como podemos? Jorge Steiman, professor e investigador argentino da área da Didáctica, vai directo ao centro desta questão num livro que mistura, de forma deliberada e pouco convencional, rigor académico e poesia. Las prácticas de enseñanza — en análisis desde una Didáctica reflexiva (Miño y Dávila, 2018) não é um manual de técnicas pedagógicas. É antes um convite a olhar para o que fazemos na sala de aula com os olhos de quem quer compreender, e não apenas executar.

O ponto de partida pode surpreender quem espera receitas: a prática de ensinar é, antes de tudo, uma prática social. E isso muda tudo.

O habitus que não vemos, mas que age por nós

Steiman apoia-se no sociólogo Pierre Bourdieu para construir o seu argumento central. Para Bourdieu, as práticas sociais não nascem de decisões conscientes e racionais — emergem de disposições interiorizadas ao longo do tempo, a que chamou habitus. São estruturas que estruturam: moldam o modo como agimos, percepcionamos e nos relacionamos, sem que nos demos conta disso.

O professor que entra numa sala de aula não chega em branco. Traz consigo anos de escolaridade como aluno, modelos de professores que o marcaram, crenças sobre o que é “uma boa aula”, imagens de autoridade, ritmos de trabalho. Traz, sobretudo, um conjunto de disposições interiorizadas que funcionam como automatismos. E é exactamente aí que reside o paradoxo: quanto mais o professor domina o “jogo” da sala de aula, menos questiona as suas regras. A competência torna-se, paradoxalmente, um obstáculo à mudança.

Isto não é uma acusação aos professores. É uma constatação sobre a natureza das práticas humanas. O problema começa quando esses automatismos passam a ser a única forma de ensinar — quando a rotina se converte em invisibilidade e deixamos de ver o que fazemos.

Prática docente e práticas de ensino: uma distinção que importa

Uma das contribuições mais clarificadoras do livro é a distinção entre prática docente e práticas de ensino — dois conceitos que tendemos a usar como sinónimos, mas que não o são.

A prática docente é o trabalho amplo do professor: inclui as aulas, mas também as reuniões, a avaliação, a gestão de turma, a burocracia, a relação com a comunidade escolar. É um trabalho situado histórica, social e institucionalmente. Steiman, recuperando Elena Achilli, lembra que “não há professor sem escola” — a instituição não é apenas o cenário da prática; é também o que a constitui.

As práticas de ensino, por sua vez, são o núcleo desse trabalho amplo: aquilo que acontece no encontro intencional entre quem ensina, quem aprende e o conhecimento. São intervenções que não acontecem no vazio — são contextualizadas, reguladas, carregadas de escolhas epistemológicas, éticas e políticas, muitas vezes implícitas. Quando um professor decide por que ordem apresenta os conteúdos, que exemplos usa, que perguntas faz ou deixa de fazer, que vozes inclui ou silencia, está a tomar posições que raramente examina.

Esta distinção é útil para os professores porque obriga a reconhecer que ensinar bem não se resume a dar boas aulas no sentido técnico. Exige atenção ao que está por trás das aulas — às representações, aos pressupostos, às tradições que nos habitam.

O mito do professor que “já sabe”

Steiman identifica alguns mitos que condicionam as práticas de ensino, particularmente no contexto do ensino superior, mas que se reconhecem facilmente em qualquer escola. Um deles é o que poderíamos chamar o mito da autossuficiência: a ideia de que dominar bem uma área de conhecimento é condição suficiente para a ensinar bem. Quem sabe, sabe ensinar — vai o pressuposto.

A investigação em Didáctica desmente sistematicamente esta crença. Conhecer uma matéria e saber transformá-la em experiência de aprendizagem significativa para os alunos são competências distintas, que requerem saberes diferentes. A transposição didáctica — o processo pelo qual o saber científico se transforma em saber ensinável — é, em si mesma, um trabalho exigente, que implica escolhas e que pode deformar o conhecimento se não houver vigilância epistémica. Mas, mais do que isso, ensinar é uma intervenção sobre pessoas, não apenas sobre conteúdos.

Outro mito que Steiman analisa é o da “boa predisposição” como substituto da preparação. A sala de aula não é um espaço neutro onde o entusiasmo basta: é um campo atravessado por relações de poder, expectativas, contratos implícitos e condicionamentos institucionais. Ignorá-los é reproduzi-los sem os questionar.

Dewey, Schön e o valor de parar para pensar

O coração do livro está no terceiro e quarto capítulos, dedicados à prática reflexiva e à análise didáctica. Steiman convoca dois autores fundamentais neste campo: John Dewey e Donald Schön.

Dewey distinguiu, no início do século XX, entre a acção de rotina — aquela que segue hábitos estabelecidos sem os interrogar — e a acção reflexiva, que implica uma consideração activa, persistente e cuidada das crenças e dos conhecimentos que sustentam o que fazemos. Para Dewey, a reflexão não é um acto espontâneo: requer abertura, responsabilidade e honestidade intelectual.

Schön, décadas mais tarde, afinou este conceito e introduziu uma distinção que qualquer professor reconhece intuitivamente: a diferença entre reflexão na acção e reflexão sobre a acção. A primeira acontece durante o acto de ensinar — quando algo corre de forma inesperada e o professor ajusta, experimenta, improvisa. A segunda acontece depois — quando, à distância da situação, o professor a revisita, a interroga, procura compreender o que aconteceu e porquê.

O que Steiman acrescenta a esta tradição é uma terceira dimensão, frequentemente negligenciada: a análise didáctica das próprias práticas. Não se trata apenas de reflectir sobre o que correu bem ou mal numa aula. Trata-se de interrogar os fundamentos das decisões — perguntar não apenas o que fiz, mas porque é que fiz assim, que representações sustentam esta escolha, que racionalidade está aqui implícita.

Como se analisa didacticamente uma aula

A parte mais propositiva do livro detalha um percurso possível de análise das próprias práticas. Steiman sugere que analisar didacticamente uma aula implica percorrer, pelo menos, cinco movimentos.

O primeiro é captar a unidade de sentido da aula: identificar aquilo que, no conjunto de tudo o que aconteceu, constitui o fio condutor — o que é que realmente se estava a ensinar e o que é que os alunos estavam a aprender (que pode não coincidir).

O segundo é encontrar indícios e identificar recorrências: os padrões que se repetem na acção docente, as formas habituais de abrir ou fechar um momento de trabalho, as estratégias preferidas, os silêncios sistemáticos. As recorrências revelam o habitus em acção.

O terceiro movimento é interrogar as decisões: não as decisões óbvias e deliberadas, mas as que foram tomadas como evidentes, sem alternativa, como se não houvesse outra forma de fazer. São estas as mais reveladoras.

O quarto é desvelar as representações e os pressupostos subjacentes: o que o professor acredita sobre os alunos, sobre o conhecimento, sobre a aprendizagem, sobre o seu próprio papel — tudo isso está presente nas escolhas didácticas, mesmo quando não é explicitado.

O quinto, finalmente, é interpelar a racionalidade subjacente: que visão de mundo, de educação e de pessoa está a sustentar o modo como se ensina? Esta é a pergunta mais difícil e, por isso, a mais importante.

O que isto significa para os professores portugueses

A escola portuguesa vive um momento de transformação acelerada. As discussões em torno do Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória, da Autonomia e Flexibilidade Curricular, da educação para a cidadania digital ou das aprendizagens essenciais têm colocado o professor num lugar de renovada responsabilidade. Mas há uma tensão que estas reformas nem sempre resolvem: a diferença entre mudar o que se faz e mudar o modo como se pensa sobre o que se faz.

O risco de qualquer reforma curricular é que os professores adoptem novas formas sem alterar as representações que as animam. Que se use uma nova terminologia com os velhos pressupostos. Que a “aula de projeto” reproduza a lógica da aula expositiva com outro nome. Que a “avaliação formativa” continue a funcionar, na prática, como classificação disfarçada.

É aqui que a prática reflexiva entra — não como mais um requisito burocrático (mais um relatório, mais uma grelha de auto-avaliação), mas como uma postura de trabalho. Uma forma de habitar o ofício de professor que reconhece que ensinar é sempre incerto, sempre situado, sempre susceptível de ser feito de outro modo.

Ensinar a ser reflexivo: um desafio que começa na formação

Uma das ideias mais provocadoras de Steiman é esta: se os futuros professores aprenderem a ser reflexivos sobre a sua prática, isso ficará — tornar-se-á parte dos seus habitus docentes. Mais do que dominar técnicas ou ferramentas, mais do que planificar com perfeição formal, o que marca a diferença a longo prazo é a capacidade de questionar o próprio trabalho com honestidade e sistematicidade.

Isto tem implicações directas para a formação inicial e contínua de professores. Significa que os estágios e as práticas supervisionadas não devem ser avaliados apenas pela competência técnica demonstrada, mas pela qualidade da reflexão que os futuros professores são capazes de produzir sobre si próprios. Significa que a supervisão pedagógica deve criar condições genuínas de análise — e não apenas momentos de validação ou correcção.

E significa, também, que as escolas que quiserem crescer precisam de criar espaços onde os professores possam pensar juntos sobre o que fazem — não em anedotários de casos curiosos, mas em exercícios de análise sustentada pelas categorias que a Didáctica tem vindo a construir.

Uma nota final: a poesia como método

Há um aspecto de Las prácticas de enseñanza que não pode deixar de ser referido: ao longo de todo o livro, Steiman intercala poemas — seus e de outros autores como Oliverio Girondo, Juan Gelman ou Hamlet Lima Quintana. Não como ornamento, mas como método. A convicção de que a literatura abre portas que a argumentação académica, por si só, não consegue abrir.

Não deixa de ser, também, uma posição pedagógica. Os melhores professores sabem que aprender não é só um processo cognitivo — é também emocional, relacional, estético. E que a pergunta “porque é que faço assim?” ganha outra dimensão quando é feita não apenas com a cabeça, mas com tudo o que somos.

Referência

Steiman, J. (2018). Las prácticas de enseñanza — en análisis desde una Didáctica reflexiva. Miño y Dávila.

Quando a IA “sonha”: o que os professores precisam de saber sobre o antropomorfismo tecnológico

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Há poucas semanas, a Anthropic — empresa criadora do assistente de IA Claude — anunciou uma nova funcionalidade chamada dreaming, ou seja, “sonhar”. A ideia é que os agentes de IA possam rever sessões anteriores durante os períodos de inatividade, identificar padrões recorrentes e melhorar o seu desempenho de forma autónoma, como se estivessem, precisamente, a sonhar com o trabalho do dia. O anúncio foi feito na conferência Code with Claude, em São Francisco, e rapidamente gerou debate — não tanto pela tecnologia em si, que é genuinamente interessante, mas pela escolha da linguagem.

Sonhar. Não processar. Não otimizar. Sonhar.

Não é a primeira vez. A Anthropic publicou uma espécie de “constituição” para o Claude, com linguagem que antecipa a possibilidade de o modelo desenvolver consciência. Lançou uma funcionalidade que permite ao Claude terminar conversas consideradas tóxicas — por respeito ao seu bem-estar. Quando desativou o modelo Opus 3, criou-lhe uma conta no Substack para que continuasse a escrever. Descreveu-o como “honesto, sensível e com um carácter próprio e lúdico”. São escolhas deliberadas, e é precisamente essa deliberação que merece atenção — sobretudo da parte de quem trabalha em contextos educativos.

O que é o antropomorfismo tecnológico — e por que razão importa

Antropomorfizar significa atribuir características humanas a entidades que não são humanas. Fazemo-lo naturalmente com animais de estimação, com carros velhos a quem damos nome, com o vento que “uiva”. É uma tendência cognitiva profundamente enraizada. O problema surge quando essa tendência se aplica a sistemas de IA que interagem connosco em linguagem natural, que “respondem”, que “entendem”, que agora, ao que parece, até “sonham”.

A Fundação Raspberry Pi, que desenvolve recursos educativos sobre IA para jovens entre os 11 e os 14 anos, tem sido bastante clara sobre isto: antropomorfizar a IA nos materiais de ensino leva os alunos a acreditar que existe intenção ou consciência nos sistemas artificiais. Essa ideia, argumentam os seus investigadores, desvia a atenção do facto central — de que são pessoas a desenhar estes sistemas e a decidir como são usados. E, mais preocupante ainda, pode reduzir nos jovens o desejo de compreender a IA de forma crítica e participar no debate sobre o seu futuro.

Não se trata de um problema teórico. Num relatório publicado em fevereiro de 2026 pela Brookings Institution sobre o futuro da IA na educação, os autores alertam que o design antropomórfico das plataformas de IA — o tom conversacional, a empatia simulada, os padrões de comunicação cuidadosamente construídos — leva muitos jovens a confundir o algorítmico com o humano. Essa confusão, escrevem, “compromete diretamente a capacidade em desenvolvimento das crianças de navegar em relações sociais autênticas e de avaliar a credibilidade das fontes”. A American Psychological Association vai no mesmo sentido: o software de companhia baseado em IA pode deslocar e interferir com o desenvolvimento de relações saudáveis no mundo real.

A empresa Anthropic apresentou recentemente uma funcionalidade denominada “sonhar”, que permite aos seus agentes de inteligência artificial analisar dados passados para melhorar o desempenho futuro. No entanto, o artigo da WIRED critica severamente o uso de terminologia humana para descrever processos meramente algorítmicos. O texto argumenta que expressões como “pensar” ou “memória” são táticas de marketing que distorcem a realidade tecnológica e criam uma falsa sensação de consciência. Esta antropomorfização pode levar os utilizadores a confiar excessivamente nas máquinas, ignorando as suas limitações fundamentais. O autor defende que é essencial adotar uma linguagem mais objetiva para evitar julgamentos morais equivocados sobre ferramentas que não possuem vida interior.

O problema na sala de aula: confiança sem calibração

Há uma distinção importante que os professores conhecem bem: confiar num professor é necessário para aprender; mas essa confiança tem de coexistir com o que os investigadores chamam de vigilância epistémica — a capacidade de avaliar criticamente a credibilidade de quem nos transmite informação. Quando os alunos antropomorfizam a IA, esse filtro tende a enfraquecer.

Um estudo publicado em agosto de 2025 na revista Frontiers in Computer Science, sobre psicologia da confiança em tutores de IA, conclui que a confiança dos utilizadores em sistemas de IA é frequentemente determinada pela fluência superficial das respostas — e não pela sua exatidão ou transparência. Em contextos educativos, isto traduz-se num risco real: alunos que interagem com assistentes de IA dotados de linguagem empática e tom humano tendem a aceitar as respostas sem questionamento, precisamente porque o sistema parece compreender, parece preocupar-se, parece ser de confiança.

A investigadora Pati Ruiz e a diretora escolar Kip Glazer, num artigo de referência publicado no EdSurge, foram diretas: “A IA não é humana, e não devemos usar termos relacionados com o humano para nos referirmos a estes sistemas, porque isso pode criar conceções erradas que causam danos — não só aos nossos alunos, mas às nossas comunidades.” Propõem, por exemplo, substituir a palavra alucinação — amplamente usada para descrever quando a IA inventa informação — pela palavra mais simples e mais honesta: erro. Um erro de máquina. Não um lapso humano.

Clicar na imagem para ver a apresentação…

O que fazer: literacia digital como antídoto

Nada disto significa que a IA deva ser afastada das escolas. Significa que a forma como a introduzimos e discutimos com os alunos importa tanto quanto os usos que lhes propomos. Há algumas linhas orientadoras que fazem sentido neste contexto.

A primeira é linguística: as palavras que usamos para falar de IA moldam a perceção que os alunos formam sobre ela. Dizer que um sistema de IA “aprendeu” ou “compreendeu” é diferente de dizer que “processou padrões nos dados”. A segunda diferença é cognitiva — e não é pequena. A Fundação Raspberry Pi sugere que os professores adotem linguagem mais neutra e técnica, mesmo que, ao início, pareça menos fluente. “A IA identificou um padrão” em vez de “a IA percebeu que”. “O sistema gerou uma resposta” em vez de “a IA achou que”.

A segunda linha é crítica: os alunos beneficiam de exercícios concretos que testam os limites dos sistemas de IA — pedir respostas sobre temas em que a IA comete erros frequentes, verificar as informações noutras fontes, analisar quando e porquê o assistente “inventa” factos. Esta abordagem transforma a IA de oráculo em objeto de estudo, o que é precisamente o que deveria ser.

A terceira linha é relacional: importa que os professores continuem a ser, insubstituivelmente, os mediadores da aprendizagem. Não porque a IA não seja útil — é-o, em muitos contextos — mas porque a autoridade pedagógica nasce da capacidade humana de ver através dos olhos do aluno, de calibrar, de sentir o momento. Nenhum sistema que “sonha” entre sessões substitui isso.

Uma questão de clareza

Quando a Anthropic chama “sonhar” a um processo de otimização de memória entre sessões, está a fazer uma escolha de marketing. É uma escolha eficaz — evoca algo próximo, familiar, quase poético. Mas a escola não pode funcionar como extensão de uma estratégia de marketing tecnológico. O papel dos professores, neste momento, é precisamente o de oferecer aos alunos uma leitura mais fria, mais rigorosa e mais honesta daquilo que estes sistemas fazem — e do que não fazem.

A IA não sonha. Processa. Otimiza. Aprende com padrões. Faz isso de forma notável e cada vez mais sofisticada. Mas não sonha — e a diferença entre estas duas palavras não é semântica. É uma questão de como os nossos alunos vão entender o mundo em que estão a crescer.

Referências

Brookings Institution. (2026, 12 de fevereiro). AI’s future for students is in our hands. https://www.brookings.edu/articles/ais-future-for-students-is-in-our-hands/

Polydoros, A., et al. (2025). Digital anthropomorphism and the psychology of trust in generative AI tutors: An opinion-based thematic synthesis. Frontiers in Computer Science. https://doi.org/10.3389/fcomp.2025.1638657

Raspberry Pi Foundation. (2023, 18 de outubro). How anthropomorphism hinders AI education. https://www.raspberrypi.org/blog/ai-education-anthropomorphism/

Ruiz, P., & Glazer, K. (2024, 15 de janeiro). Anthropomorphism of AI in learning environments: Risks of humanizing the machine. EdSurge. https://www.edsurge.com/news/2024-01-15-anthropomorphism-of-ai-in-learning-environments-risks-of-humanizing-the-machine

Wired ES. (2025). Anthropic dice que su IA ahora sueña: por qué el antropomorfismo es peligroso. https://es.wired.com/articulos/anthropic-dice-que-su-ia-ahora-suena-por-que-el-antropomorfismo-es-peligroso