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Formar professores para a era da inteligência artificial: o que muda (e o que não pode mudar) na escola | Brasil

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A inteligência artificial já entrou nas escolas — mesmo que ninguém a tenha convidado formalmente. Os alunos usam-na para fazer trabalhos, os professores experimentam-na para preparar aulas, e as direções escolares debatem o que permitir e o que proibir. Mas entre o entusiasmo e o receio, falta muitas vezes o essencial: preparar os docentes para navegar neste território com segurança, sentido crítico e intencionalidade pedagógica.

É precisamente essa lacuna que um documento publicado em 2026 procura ajudar a colmatar. As Recomendações para Formação Docente em Inteligência Artificial na Educação Básica, da autoria de Camila Wasserman, Jéssica Tambor, Tiago Thompsen Primo, Maria Alice Carraturi, Seiji Isotani e Ig Ibert Bittencourt, resultam de uma colaboração entre a Fundação Telefônica Vivo, o Instituto IA.Edu e a Cátedra UNESCO de IA Desplugada na Educação, coordenada pela Universidade Federal de Alagoas. Embora tenha sido concebido para o contexto brasileiro, o documento oferece pistas valiosas para qualquer sistema educativo que enfrente o mesmo dilema: como formar professores que não se limitem a usar ferramentas de IA, mas que compreendam o que está por trás delas e saibam decidir quando — e se — faz sentido levá-las para a sala de aula.

Quatro dimensões, uma só formação

Uma das ideias centrais do documento é que a formação docente em IA não pode ser reduzida a um workshop sobre como usar o ChatGPT. Os autores propõem quatro dimensões que devem coexistir em qualquer percurso formativo sério:

Ensinar sobre IA — o professor precisa de compreender o que é a inteligência artificial, como funciona, quais são os seus limites e de que maneira se distingue do pensamento humano. Sem essa base conceptual, qualquer uso em sala de aula corre o risco de se tornar acrítico.

Ensinar com IA — aqui entra a utilização de ferramentas baseadas em IA como apoio ao ensino, ao planeamento e à avaliação. Mas atenção: usar não é o mesmo que compreender. Um professor que gera fichas de trabalho com IA sem questionar a qualidade ou os enviesamentos do resultado está a passar ao lado do essencial.

Compreender criticamente a IA — esta é, porventura, a dimensão mais exigente e mais necessária. Envolve a análise de questões como enviesamentos algorítmicos, privacidade de dados, justiça social e o impacto que estas tecnologias têm (e terão) no mercado de trabalho e nas relações humanas.

Usar a IA no desenvolvimento profissional — o professor, enquanto profissional, também pode beneficiar da IA no seu próprio crescimento: na análise de dados educativos, na produção de materiais, na formação contínua. Mas sempre com consciência dos limites e das implicações éticas.

Estas quatro dimensões não funcionam como módulos separados. O documento sublinha que devem articular-se num percurso integrado, evitando a armadilha da formação puramente instrumental — aquela que ensina a carregar em botões sem perguntar porquê.

O diagnóstico antes da receita

Antes de desenhar qualquer programa de formação, os autores defendem algo que deveria ser óbvio mas raramente acontece: fazer um diagnóstico. Perceber onde estão os professores em termos de competências digitais, que experiências já têm com IA, que receios manifestam e em que condições trabalham.

Os dados recolhidos para o próprio documento são reveladores. A partir de grupos focais e de um inquérito a 78 docentes, o estudo identificou aquilo a que chama um “entusiasmo cauteloso”: a maioria dos professores já utiliza alguma forma de IA no seu trabalho — sobretudo para planear aulas, rever textos e organizar materiais —, mas poucos a levam diretamente para a sala de aula. A utilização com alunos continua a ser exploratória e, em muitos casos, insegura.

Mais de metade dos docentes inquiridos aprendeu a usar ferramentas de IA por conta própria. Isto diz muito sobre a ausência de formação estruturada e sobre a urgência de a criar.

Do jardim de infância ao ensino secundário: não serve um tamanho único

Uma das contribuições mais úteis do documento é a diferenciação das recomendações por nível de ensino — um ponto com relevância direta para quem trabalha em agrupamentos ou nas equipas de formação.

Na educação de infância, a IA não deve traduzir-se no uso de ecrãs. O foco está na formação do educador para reconhecer que as brincadeiras, os jogos e as rotinas já contêm elementos de lógica, padrões e sequências que se relacionam com conceitos computacionais. A chamada “IA desplugada” — atividades que exploram princípios de inteligência artificial sem recurso a dispositivos eletrónicos — é aqui especialmente relevante.

Nos anos iniciais do ensino básico, a formação deve ajudar o professor a integrar conceitos de IA de forma natural nas áreas de Linguagens e Matemática, distinguindo claramente entre usar tecnologias e ensinar sobre tecnologias. Plataformas como o Scratch ou o Code.org podem ser introduzidas, mas sempre com intencionalidade pedagógica e supervisão.

Nos anos finais do ensino básico, os alunos já possuem maior capacidade de abstração. A formação docente deve preparar o professor para mediar a transição entre o uso intuitivo da tecnologia e a compreensão dos seus fundamentos técnicos e sociais. Analisar como funcionam os algoritmos do YouTube ou do TikTok, por exemplo, é uma forma poderosa de trabalhar conceitos de IA com relevância para a vida dos jovens.

No ensino secundário e profissional, a formação exige maior profundidade técnica sem perder a dimensão ética e cidadã. Os professores devem estar preparados para orientar projetos interdisciplinares com dados reais, discutir o impacto da automação no mundo do trabalho e abordar criticamente a IA generativa em práticas de leitura e escrita.

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A ética não é um anexo — é o fio condutor

Se há uma mensagem que atravessa todo o documento, é esta: a dimensão ética não pode ser tratada como um capítulo à parte, reservado para o final do curso. Questões como enviesamentos algorítmicos, proteção de dados pessoais dos alunos, reprodução de desigualdades e desinformação devem estar presentes em todas as etapas da formação e em todos os níveis de ensino.

O documento alerta especificamente para a necessidade de analisar os impactos étnico-raciais da IA — algo que, no contexto brasileiro, tem particular urgência, mas que é igualmente pertinente em qualquer sociedade diversa. Quando um sistema de IA reproduz estereótipos ou discrimina determinados grupos, a escola tem de ser o primeiro lugar onde isso é questionado.

IA desplugada: ensinar sem depender de ecrãs

Um dos conceitos mais interessantes do documento é o de “IA desplugada” — atividades que abordam competências ligadas à inteligência artificial sem o uso de dispositivos eletrónicos. Jogos de classificação, simulações de tomada de decisão, reconhecimento de padrões com objetos físicos: tudo isto permite trabalhar conceitos fundamentais de IA em contextos com infraestrutura limitada ou com crianças mais pequenas.

Esta abordagem é particularmente relevante para escolas que não dispõem de equipamento suficiente ou de conectividade fiável — uma realidade que, embora o documento se refira ao Brasil, também se encontra em muitas escolas portuguesas e de outros países. A IA desplugada não é uma alternativa inferior; é uma estratégia pedagógica com valor próprio, que permite compreender os princípios antes de passar à prática com ferramentas digitais.

Um referencial vivo, não um manual fechado

Os autores fazem questão de sublinhar que estas recomendações não pretendem ser um programa formativo rígido. Numa área que evolui tão rapidamente, qualquer documento corre o risco de ficar desatualizado antes de ser publicado. A proposta é a de um “referencial vivo”, sujeito a revisão periódica e adaptável às condições reais de cada contexto.

Isto implica que as escolas e os sistemas educativos devem monitorizar continuamente a formação — não apenas como etapa final de avaliação, mas como parte integrante do processo. Indicadores como a integração efetiva da IA nos planos de aula, a qualidade das reflexões registadas pelos docentes ou a capacidade de identificar riscos e enviesamentos são mais úteis do que simples taxas de participação em cursos.

O que podemos retirar daqui para o nosso contexto

Embora o documento se dirija às redes de ensino brasileiras e dialogue com referências curriculares como a BNCC Computação, as suas propostas são transferíveis para outros contextos — incluindo o português. As quatro dimensões da formação em IA, a ênfase no diagnóstico prévio, a diferenciação por nível de ensino e a centralidade da ética são princípios que fazem sentido em qualquer sistema educativo que queira preparar os seus professores para este novo cenário.

A mensagem de fundo é clara: não basta dar acesso a ferramentas. É preciso formar profissionais que saibam quando usar a IA, quando não usar e, sobretudo, que consigam ajudar os seus alunos a fazer o mesmo. Porque, no final, o papel do professor não é ser substituído pela tecnologia — é ser o mediador que dá sentido ao seu uso.

Fonte:

Wasserman, C., Tambor, J., Primo, T. T., Carraturi, M. A., Isotani, S., & Bittencourt, I. I. (2026). Recomendações para formação docente em inteligência artificial (IA) na educação básica. Fundação Telefônica Vivo; Instituto IA.Edu.

Currículo, Ensino e Aprendizagem no Design: o que realmente importa

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Março 2026

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Chegou às minhas mãos um documento de trabalho académico que, apesar de ter sido produzido no contexto de um doutoramento em Estudos de Currículo e Ciências da Aprendizagem nos EUA, tem muito para nos dizer — a nós, educadores portugueses que trabalhamos diariamente com alunos, formamos professores e pensamos sobre como melhorar o ensino. Chama-se Curriculum Instruction Handbook for Design Education, da autoria de Bara´ah Muqaddam, e é um daqueles textos que nos fazem parar e refletir sobre o que fazemos dentro da sala de aula.

Não vou fazer um resumo académico. Vou partilhar o que me pareceu mais importante — e mais útil para quem ensina.

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Aprender não é receber informação

A ideia central do documento é simples, mas revolucionária na prática: aprender não é um processo passivo. Não aprendemos porque um professor nos transmite conteúdo. Aprendemos quando estamos ativamente envolvidos, quando experimentamos, erramos, refletimos e tentamos de novo.

A investigação em neurociência mostra que a emoção e a cognição estão profundamente ligadas. Quando um aluno está emocionalmente investido numa tarefa — seja um projeto, uma apresentação, uma escrita criativa —, a atenção sustenta-se mais, a memória retém melhor e o conhecimento dura mais tempo. Isto não é novidade para quem está em sala de aula, mas é bom ver confirmado pela ciência aquilo que já sentimos na pele.

O documento descreve um ciclo de aprendizagem que passa pelo envolvimento emocional → atenção → aprendizagem ativa → reflexão → memória de longo prazo. É uma espiral, não uma linha reta. E a reflexão é o elemento que transforma a experiência em conhecimento real.

O papel do professor: tornar o pensamento visível

No ensino do design — e, por extensão, em qualquer área criativa ou complexa —, o professor não é apenas quem transmite conteúdo. É quem torna o pensamento visível. Isso implica modelar processos em voz alta, mostrar como se raciocina perante um problema, guiar sem prescrever soluções.

O ciclo instrucional proposto no documento segue esta lógica:

  • Modelação pelo docente — mostrar como se pensa, não apenas o que se faz
  • Prática guiada — acompanhar os alunos enquanto experimentam
  • Aplicação autónoma — deixar que os alunos testem as suas ideias
  • Reflexão sobre o processo — promover a metacognição
  • Feedback e revisão — fechar o ciclo com melhoria

Este modelo é válido muito além do design. Funciona na língua portuguesa, nas ciências, na história, nas artes. O que muda é a forma como se aplica, não o princípio.

A metacognição como ferramenta de ensino

Uma das ideias que mais me marcou foi a importância da metacognição — ou seja, a capacidade de pensar sobre o próprio pensamento. O documento cita investigação que mostra que mesmo intervenções mínimas, como pedir aos alunos que expliquem por que tomaram determinada decisão, têm um impacto significativo na forma como aprendem.

Na prática, isto significa:

  • Pedir aos alunos que justifiquem as suas escolhas
  • Encorajar a comparação entre alternativas
  • Propor momentos de reflexão após atividades
  • Pedir que documentem o processo, não apenas o resultado

São estratégias simples. Mas que exigem tempo, intenção e cultura de sala de aula. Não se improvisam.

Currículo: não é uma lista de conteúdos

O documento insiste numa ideia que qualquer formador de professores conhece, mas que continua a não ser prática comum: o currículo é um sistema alinhado. Não é uma lista de temas a cumprir. É a relação coerente entre aquilo que queremos que os alunos aprendam (objetivos), o que fazemos em aula (atividades) e como avaliamos (instrumentos).

Quando estes três elementos estão desalinhados — objetivos ambiciosos, atividades rotineiras, testes de memorização —, os alunos ficam confusos, desmotivados e aprendem menos do que poderiam. A coerência curricular não é um luxo. É uma necessidade.

O documento também valoriza a progressão e a sequência: os conteúdos devem ser organizados de forma a que os alunos construam sobre o que já sabem, avançando do simples para o complexo, do concreto para o abstrato. Parece óbvio, mas na prática raramente acontece de forma intencional.

A IA no currículo: ferramenta, não substituto

Num dos capítulos mais atuais do documento, aborda-se a integração de ferramentas digitais e IA no currículo. A posição é equilibrada e sensata: a IA pode expandir as possibilidades criativas, ajudar a gerar ideias e explorar alternativas — mas não substitui o pensamento crítico nem a autoria do aluno.

Os alunos devem aprender a:

  • Usar a IA como apoio, não como atalho
  • Avaliar criticamente os resultados gerados por IA
  • Transformar ideias geradas automaticamente em soluções originais e pessoais

Esta é exatamente a conversa que precisamos de ter nas nossas escolas. A IA já está na sala de aula — com ou sem a nossa autorização. A questão não é se os alunos a usam, mas como os ajudamos a usá-la bem.

Avaliação que serve para aprender

A avaliação é, talvez, o capítulo mais desafiante. O documento defende uma mudança de paradigma: de uma avaliação que mede resultados para uma avaliação que apoia a aprendizagem. Isto implica:

  • Dar feedback contínuo, não apenas no final
  • Valorizar o processo tanto quanto o produto
  • Permitir a iteração e a melhoria ao longo do percurso
  • Incluir a reflexão do próprio aluno como parte da avaliação

Num sistema de ensino que ainda vive muito orientado para a nota final e para os exames, esta proposta soa a utopia. Mas há espaço para a aplicar — em projetos, em portefólios, em trabalhos de grupo, em momentos de autoavaliação estruturada. Depende de nós.

A instituição também precisa de aprender

Há uma dimensão do documento que raramente aparece nos manuais de pedagogia: a escola como organização aprendente. Não basta que os professores sejam bons individualmente. É preciso que a instituição crie condições para que o bom trabalho aconteça e se sustente.

Isso implica liderança com visão, comunidades de prática entre docentes, formação contínua integrada no quotidiano — não como evento isolado —, e sistemas de avaliação do próprio currículo que permitam ajustá-lo ao longo do tempo.

Uma escola que não reflete sobre si mesma tende a repetir os mesmos erros, ano após ano.

O que fica

Este documento foi escrito para o contexto do ensino do design. Mas as suas ideias centrais transcendem o contexto. A aprendizagem ativa, a reflexão sistemática, o alinhamento curricular, a avaliação formativa, a integração responsável da IA — são princípios que cabem em qualquer sala de aula, em qualquer disciplina.

O que mais me ficou foi esta frase implícita ao longo de todo o texto: ensinar bem não é uma questão de talento natural. É uma questão de intencionalidade. Fazer escolhas conscientes sobre o que ensinamos, como ensinamos e como sabemos se funcionou.

Vale a pena parar e perguntar: nas nossas aulas, essas escolhas são mesmo intencionais?

Referência: Muqaddam, B. (2026). Curriculum Instruction Handbook for Design Education. Edgewood University, EdD Program in Curriculum Studies and Learning Sciences.

IAVE

Literacia Digital em ação: como combater a desinformação na sala de aula

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Comissão Europeia: Direção-Geral da Educação, Juventude, Desporto e Cultura, 
Orientações para professores e educadores sobre o combate à desinformação e a promoção da literacia digital através da educação e da formação , Serviço de Publicações da União Europeia, 2026, 
https://data.europa.eu/doi/10.2766/5220136

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Vivemos numa era em que a fronteira entre o verdadeiro e o falso nunca foi tão difícil de traçar. Para os jovens que crescem num mundo digital, distinguir factos de ficção tornou-se uma competência tão fundamental como aprender a ler. É precisamente neste contexto que a Comissão Europeia publicou, em janeiro de 2026, a edição atualizada das Orientações para Professores e Educadores sobre Combate à Desinformação e Promoção da Literacia Digital — um documento prático, abrangente e de acesso livre, concebido para apoiar todos os que ensinam.​

O que está em jogo?

Os dados falam por si: 80% dos cidadãos europeus acreditam que as competências digitais protegem contra a desinformação online, e 89% consideram que todos os professores deveriam estar equipados para ajudar os alunos a reconhecer informação falsa. A escola é, cada vez mais, o espaço privilegiado de construção de uma cidadania digital informada e resiliente.​

O documento parte de um diagnóstico claro: a desinformação — definida como informação falsa ou enganosa criada e disseminada com o objetivo de enganar ou causar dano público — é um fenómeno crescente, alimentado por desenvolvimentos tecnológicos rápidos e por atores com interesses económicos ou políticos. Mas a boa notícia é que os professores têm um papel determinante na mudança deste cenário.​

Não precisas de ser um “Guru” da tecnologia

Um dos princípios mais tranquilizadores das Orientações é este: não é necessário ser especialista em tecnologia para desenvolver a literacia digital dos teus alunos. O que importa é criar um ambiente de aprendizagem seguro, onde os alunos se sintam ouvidos, valorizados e desafiados a pensar criticamente.​

Entre as abordagens pedagógicas recomendadas, destacam-se:​

  • Sala de aula invertida (Flipped Classroom) — os alunos exploram o tema previamente e o tempo de aula é dedicado ao debate e análise
  • Aprendizagem por projetos — os alunos constroem o conhecimento através da investigação e ação
  • Gamificação — transforma a aprendizagem numa experiência motivadora e próxima do universo digital dos jovens
  • Ensino colaborativo — partilha de responsabilidades entre professores, bibliotecários, psicólogos e a comunidade

A IA Generativa: aliada e ameaça

Um dos capítulos mais relevantes desta edição é o dedicado à Inteligência Artificial Generativa (IAG). As ferramentas de IA podem produzir texto, imagens, vídeo e áudio convincentes — incluindo os chamados deepfakes — que tornam cada vez mais difícil distinguir o real do fabricado.​

O documento alerta para o facto de que a IA não é neutra: é moldada pelos dados com que é treinada, e esses dados incluem informação imprecisa, enviesada e até falsa. Daí a máxima que devemos transmitir aos alunos:​

“Bias in, bias out” — o que entra na IA molda o que sai. Verifica sempre antes de partilhar.

Para trabalhar estes temas em sala de aula, o documento propõe atividades como:​

  • Usar a IA para desmentir mitos — os alunos interrogam um chatbot sobre uma afirmação falsa e debatem as respostas obtidas
  • Simulações com conteúdo de desinformação criado por IA — os alunos analisam textos fabricados e identificam estratégias de manipulação
  • Deepfake Challenge — comparar um vídeo real com um alterado por IA e discutir os indícios de falsificação

Redes sociais e influenciadores: o novo campo de batalha

As plataformas de redes sociais não produzem conteúdo — distribuem aquilo que os utilizadores publicam. Mas os seus algoritmos amplificam sistematicamente a desinformação porque esta é emocionalmente carregada e gera mais envolvimento. O resultado são os chamados filtros-bolha (echo chambers) e os rabbit holes — mecanismos que aprisionam os utilizadores em visões do mundo cada vez mais fechadas.​

Os influenciadores, por sua vez, funcionam como os novos líderes de opinião: acessíveis, relacionáveis e extremamente persuasivos — o que torna o seu papel na disseminação de informação, verdadeira ou falsa, especialmente poderoso junto dos jovens.​

Atividades simples mas eficazes para a sala de aula incluem pedir aos alunos que identifiquem quem seguem e porquê, e que avaliem criticamente a credibilidade desses criadores de conteúdo utilizando ferramentas como o método SIFT (Stop, Investigate, Find better coverage, Trace the claim).​

Prebunking: vacinar contra a desinformação

O conceito de prebunking — diferente do debunking (desmentir após o facto) — consiste em antecipar e desconstruir técnicas de manipulação antes de os alunos as encontrarem. É como uma vacina: expõe os alunos a doses controladas de desinformação para que desenvolvam anticorpos cognitivos.​

Esta abordagem inclui, por exemplo, ensinar os alunos a reconhecer manchetes manipuladoras, a identificar apelos emocionais excessivos e a questionar sistematicamente: Quem criou isto? Com que objetivo? Que evidências existem?​

Planos de aula prontos a usar

Uma das mais-valias práticas deste documento são os planos de aula detalhados, disponíveis para diferentes níveis de ensino (do 1.º ciclo ao secundário) e com duração de 60 minutos. Alguns exemplos:​

Plano de AulaTemaNível
Plano 1Explorar opiniões respeitosamente através do brainstorming estruturado4.º ao 8.º ano
Plano 2Detetive da Desinformação – abordagem gamificada4.º ao 8.º ano
Plano 6Cyberbullying – o que é e como agir5.º ao 9.º ano
Plano 10News Challenge – identificar fake news como jornalistas7.º ao 12.º ano

Todos os planos adotam metodologias ativas centradas no aluno — teatro-fórum, método jigsaw, aprendizagem entre pares — e são adaptáveis a diferentes contextos, incluindo alunos com Necessidades Educativas Especiais (NEE).​

O papel das lideranças escolares

As Orientações incluem também uma secção dedicada aos diretores e decisores políticos, sublinhando que a literacia digital não pode ser responsabilidade exclusiva de um professor ou de uma disciplina. É necessária uma abordagem de escola inteira (whole-school approach), que envolva lideranças, famílias, bibliotecários, e que se articule com políticas nacionais e europeias como o DigComp 3.0, o Plano de Ação para a Educação Digital e o recém-anunciado Escudo Europeu para a Democracia.​

Para ficar a saber mais

Este documento está disponível gratuitamente sob licença Creative Commons (CC BY 4.0), pelo que pode ser partilhado, adaptado e utilizado livremente em contexto educativo, com indicação da fonte. Podes acedê-lo através das publicações da Comissão Europeia (DOI: 10.2766/5220136).​

Num mundo onde um clique pode espalhar uma mentira, equipar os nossos alunos com o pensamento crítico e as competências digitais necessárias para navegar o espaço online é, mais do que nunca, um ato de cidadania. E essa missão começa — e floresce — na sala de aula.

Documento de referência: Comissão Europeia (2026). Guidelines for teachers and educators on tackling disinformation and promoting digital literacy through education and training. Edição revista. Luxemburgo: Serviço das Publicações da União Europeia.

Quando a investigação não encontra a sala de aula

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Publicado em: 22/12/2025

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A Investigação e a Sala de Aula: Para Lá da Transferência de Saber, Uma Nova Aliança

A imagem de uma torre de marfim, que separa a investigação académica em educação da prática diária dos professores, é uma perceção comum e persistente. Mas esta visão está a ser demolida por uma nova abordagem que defende uma relação mais integrada, colaborativa e sistémica entre a investigação, a prática e a formação. Esta revolução silenciosa, destacada na revista Formation et pratiques d’enseignement en question, sinaliza uma mudança fundamental na forma como o conhecimento é criado e aplicado no campo da educação.

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Este artigo explora esta nova visão, baseando-se em exemplos concretos e testemunhos pessoais de investigadores e profissionais das Altas Escolas Pedagógicas (HEP) da Suíça. Analisaremos como esta aliança emergente está a redefinir os papéis de investigadores e professores, transformando a investigação num motor de desenvolvimento profissional e inovação pedagógica.

1. Repensar a Ligação: Do Modelo Linear a Uma Visão Sistémica

O modelo tradicional que rege a relação entre investigação e prática é frequentemente linear, unidirecional e hierárquico. Nesta perspetiva, descrita por Daniel Hofstetter como um modelo “tecnológico” ou “instrutivo”, a ciência produz conhecimento e diretrizes que a prática deve simplesmente implementar. Esta visão aplicacionista posiciona o investigador num papel de superioridade, transferindo saber para um profissional que o recebe passivamente.

Em contraste, Maud Lebreton Reinhard e François Gremion propõem uma abordagem sistémica que redefine fundamentalmente esta dinâmica. O seu modelo coloca o “ator em investigação” no centro de três polos interligados: Investigação, Formação e Prática. Nesta visão, o conhecimento não é simplesmente transferido, mas co-construído através de interações contínuas e retroativas entre os três domínios. A prática informa a investigação, a investigação enriquece a formação e a formação capacita a prática num ciclo virtuoso.

Os princípios desta abordagem sistémica, inspirados em Lugan (1993) e Morin (2013), revelam a sua profundidade:

• Relaciona os elementos de um conjunto. Em vez de tratar a investigação, a formação e a prática como silos, encara-os como partes de um todo interdependente.

• Insiste nas suas relações. O foco desloca-se dos elementos isolados para as interações e influências mútuas que os conectam.

• Integra a duração e a irreversibilidade. Reconhece que o desenvolvimento profissional e a produção de conhecimento são processos contínuos e evolutivos, não eventos pontuais.

• Adota modelos com ciclos de retroação. Isto significa que o que acontece na sala de aula não é apenas um resultado final, mas também um ponto de partida que informa e reorienta a investigação e a formação.

• Procede a partir de um conhecimento geral dos detalhes e preciso dos objetivos. Permite flexibilidade na ação e adaptação ao contexto, mantendo sempre metas claras.

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2. A Investigação em Ação: Projetos que Unem Teoria e Prática

Este modelo sistémico não é apenas uma abstração teórica. Ganha vida em projetos colaborativos que demonstram o seu poder transformador. Vejamos dois exemplos que ilustram esta nova aliança em funcionamento.

Da “Chave na Mão” à Mão na Massa: A Co-construção de Ferramentas de Avaliação

Um projeto descrito por Francine Pellaud e colegas visava criar recursos “chave na mão” para ajudar os professores a desenvolver nos alunos competências cognitivas, socioemocionais e metacognitivas, essenciais para enfrentar os “múltiplos desafios do nosso século”. Inicialmente, o projeto seguia uma lógica mais tradicional. No entanto, o processo evoluiu para um modelo colaborativo. Ao trabalharem com professores numa “comunidade de prática”, os investigadores conseguiram refinar as ferramentas de avaliação com base no feedback direto da sala de aula. Esta interação demonstrou um processo dinâmico e não linear, onde a prática não apenas implementou, mas também moldou ativamente os resultados da investigação.

A Sala de Aula como Laboratório: O Testemunho de Uma Professora-Investigadora

O testemunho de Léna Rueflin oferece uma perspetiva pessoal sobre esta sinergia. Ela é a personificação do “ator em investigação” que o modelo sistémico coloca no seu centro. No seu duplo papel de professora e investigadora num projeto sobre o ensino de estratégias de aprendizagem, Rueflin utilizou a sua própria sala de aula como um laboratório vivo. Testou e refinou os materiais do projeto, o “KIT ESA”, criando um ciclo de retroação constante entre a realidade da sua prática e o desenvolvimento da investigação. Esta experiência, segundo ela, não só melhorou os materiais, mas também fortaleceu a sua legitimidade profissional, pois a investigação validou e deu estrutura às suas intuições e práticas pedagógicas.

3. A Voz da Experiência: A Transformação do Olhar do Profissional

Se os projetos demonstram a eficácia do modelo, são os testemunhos dos profissionais que revelam a sua profundidade humana. A passagem do modelo linear para o sistémico não é apenas uma mudança de organograma; é uma revolução na identidade profissional.

3.1. Perceções Iniciais: Um Mundo Distante e Intimidante

A visão inicial da investigação é frequentemente marcada por uma sensação de distância. Nos testemunhos, a investigação é descrita como abstrata e inacessível. Para Andréa Fuchs-Fateh, era “o domínio de investigadores isolados nos seus escritórios, a estabelecer hipóteses e a redigir artigos destinados a universitários”. Esta perceção é partilhada por Mathilde Schinz, que relata sentimentos de stress, insegurança e ilegitimidade, chegando a mencionar uma “sensação de impostura” ao assumir o papel de investigadora.

3.2. A Viragem: Da Co-construção ao Enriquecimento Mútuo

A experiência de colaboração direta atua como um catalisador para a mudança. Valérie Rytz destaca a importância da “co-construção”, onde a relação hierárquica percebida (a “superioridade” do investigador) dá lugar a uma relação horizontal de troca mútua. Andréa Fuchs-Fateh descreve a sua epifania ao perceber que a investigação pode fornecer ferramentas concretas e uma “linguagem comum” extremamente valiosa para a prática, desmistificando a sua natureza puramente teórica. A investigação deixa de ser vista como algo feito para os profissionais e passa a ser algo feito com eles.

3.3. Benefícios Concretos: Uma Nova Lente para a Prática Diária

Os benefícios tangíveis desta colaboração são múltiplos e impactam diretamente a prática diária dos profissionais:

1. Uma perspetiva reflexiva: Mathilde Schinz descreve o conceito de “câmara mental” que a investigação lhe proporcionou, uma ferramenta para autoanálise que lhe permite tomar distância da prática diária, observar as suas ações de forma crítica e compreender melhor as dinâmicas da sala de aula.

2. Validação e legitimidade: A colaboração valida as ideias e o trabalho dos profissionais, reforçando a sua legitimidade. Testemunhos de Sophie Kernen, Léna Rueflin e Valérie Rytz convergem neste ponto, explicando como a investigação forneceu uma estrutura e um reconhecimento que fortaleceram a sua confiança e identidade profissional.

3. Resolução de problemas práticos: O exemplo da ferramenta para os projetos pedagógicos individualizados (PPI), mencionado por Andréa Fuchs-Fateh, demonstra como a colaboração resolveu um problema institucional concreto de forma eficaz, criando um recurso prático e unificador que, de outra forma, não teria sido desenvolvido.

4. Um puzzle profissional completo: Sophie Kernen utiliza a metáfora de um puzzle para descrever como a investigação, a prática e a formação se encaixam, com cada peça a dar sentido ao todo. A investigação não é uma peça isolada, mas um elemento que completa e enriquece a sua identidade profissional global.

4. O Futuro da Educação: Uma Aliança Necessária

A relação entre a investigação e a prática está a evoluir de uma simples transferência de conhecimento para um ecossistema dinâmico e colaborativo. Esta nova aliança não é apenas benéfica; é necessária para o futuro da educação.

Este modelo beneficia todos os envolvidos: os investigadores obtêm conhecimentos valiosos de contextos reais, garantindo que o seu trabalho é relevante e aplicável, enquanto os profissionais ganham ferramentas, legitimidade e uma compreensão mais profunda e reflexiva do seu trabalho.

Como argumenta Samuel Grilli, esta integração é essencial para criar uma “linguagem comum” e promover uma cidadania educada, capaz de enfrentar os desafios complexos da sociedade. Uma comunidade que partilha uma base de conhecimento e uma abordagem científica está mais bem equipada para tomar decisões informadas.

Ao quebrar as barreiras entre a teoria e a prática, esta abordagem colaborativa tem o potencial de construir um sistema educativo mais reflexivo, eficaz e transformador, onde a investigação e a sala de aula avançam juntas, numa aliança para o progresso.

DigComp 3.0: ensinar no tempo da Inteligência Artificial

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Propostas concretas para professores

Consultar na fonte_ler artigo na íntegra (BiblioTubers) |

A Inteligência Artificial entrou definitivamente na escola — muitas vezes antes de termos tempo para a compreender. Entre o entusiasmo acrítico e o receio paralisante, instala-se aquilo a que, no Bibliotubers, chamamos FobIA: não o medo irracional da tecnologia, mas a dificuldade em pensar pedagogicamente a IA.

É neste contexto que a publicação atualizada na sua versão 3.0 do DigComp (Comissão Europeia, 2025) se torna particularmente relevante.
Não como resposta técnica, mas como referencial com utilidade pedagógica. (…)

Continuar a ler na origem.

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