Um guia escocês para professores coloca os direitos das crianças no centro do currículo de inteligência artificial — e traz lições que vale a pena ouvir deste lado do Atlântico.

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Há uma frase no prefácio do Teach AI Literacy: A Guide for Teachers que merece ser lida com calma. Ollie Bray, director estratégico da Education Scotland, compara a IA generativa à electricidade: presente, omnipresente e, muitas vezes, invisível. A analogia não é nova, mas Bray acrescenta-lhe um matiz importante — tal como aconteceu nos primeiros anos da electricidade, continua a ser essencial perceber como usá-la com responsabilidade e segurança. Não porque a tecnologia seja boa ou má em si mesma, mas porque as escolhas que fizermos agora vão moldar o que ela se torna e, mais importante, o que a educação se torna.

Foi exactamente com este espírito que Judy Robertson, professora da Universidade de Edimburgo, desenvolveu entre maio de 2024 e maio de 2025 um referencial curricular para o ensino da IA nas escolas escocesas. O documento, publicado em acesso aberto e licenciado sob CC BY-NC-SA 4.0, não é apenas mais um guia técnico. É uma proposta pedagógica com quatro pilares, pensada para professores de todas as disciplinas, e que coloca uma pergunta fundamental antes de qualquer outra: que tipo de aprendizagem queremos para as nossas crianças?

Um referencial com quatro pilares — e um coração

O modelo proposto por Robertson organiza-se em torno de quatro dimensões, representadas num diagrama triangular onde os direitos e a ética das crianças ocupam o centro:

Direitos das crianças e ética — o núcleo de tudo. A incorporação da Convenção das Nações Unidas sobre os Direitos da Criança na legislação escocesa obriga a que qualquer decisão sobre tecnologia em contexto escolar respeite o direito das crianças a serem ouvidas, à privacidade, à protecção contra a exploração e à não-discriminação.

Literacia em IA — compreender, a um nível conceptual (e não matemático), como funcionam a aprendizagem automática e a IA generativa. A ideia central é que estes sistemas são treinados com quantidades enormes de dados digitais e que o seu funcionamento se baseia em probabilidades estatísticas, não em bases de dados de factos verificados.

Pensamento crítico — uma competência que sempre ensinámos, mas que ganha urgência renovada. Se a IA generativa pode produzir texto convincente mas factualmente errado, os alunos precisam de ferramentas mentais para distinguir factos de opinião, avaliar fontes e detectar enviesamentos — venham eles de humanos ou de máquinas.

Uso responsável da IA para apoiar a aprendizagem — a dimensão mais prática, que aborda quando e como usar ferramentas de IA generativa nas diferentes fases do processo de aprendizagem, desde a pesquisa até à revisão.

O que torna este modelo interessante não é apenas a sua estrutura, mas a insistência em que nenhum dos pilares funciona isoladamente. Sem literacia em IA, o pensamento crítico fica cego — o aluno não sabe porquê o resultado pode estar errado. Sem ética, o uso responsável fica vazio de sentido.

O que dizem as crianças (e devíamos ouvir)

Uma das secções mais valiosas do guia é a que documenta a voz das próprias crianças e jovens escoceses. Vários estudos foram conduzidos nos últimos dois anos, incluindo um projecto de dois anos do Children’s Parliament com crianças do ensino básico, um estudo da Association of Directors of Education in Scotland com mais de 200 jovens e 100 professores, e um projecto artístico da Universidade de Edimburgo com alunos do secundário e de uma escola de educação especial.

As conclusões têm uma coerência notável. As crianças e os jovens valorizam o esforço que a aprendizagem exige e não querem que uma ferramenta de IA substitua esse esforço. Apreciam as relações humanas com os seus professores e consideram que a IA não os deve substituir. Querem aprender sobre IA — como funciona, quais são os riscos, qual o impacto ambiental — antes de crescerem. E pedem algo que parece óbvio mas raramente acontece: coerência. Diferentes professores com diferentes regras sobre o uso de IA geram confusão e um estigma associado à “batota” que os próprios jovens consideram injusto.

Há uma reivindicação particularmente importante para quem pensa em políticas de escola: os jovens querem que se distinga claramente entre usar IA para aprender e usar IA em avaliações. Misturar as duas coisas leva a que alguns professores proíbam qualquer utilização, privando os alunos de uma ferramenta que pode genuinamente ajudá-los a aprender.

Forças e fraquezas: o diabo mora nos detalhes

Robertson não é ingénua quanto às limitações actuais da IA generativa e dedica-lhes páginas generosas. Vale a pena reter os pontos mais relevantes para o contexto escolar.

Quanto às forças, uma meta-análise de 26 estudos publicada em 2025 encontrou um efeito positivo, embora pequeno, da IA generativa nos resultados de aprendizagem no ensino básico, secundário e superior. O maior impacto foi registado no ensino básico. Importa notar que todos os estudos com crianças em idade escolar utilizaram ferramentas de IA concebidas especificamente para educação — não produtos genéricos como o ChatGPT. As áreas cobertas incluíam aprendizagem de línguas, computação, matemática e física.

Quanto às fraquezas, o guia apresenta uma lista que qualquer professor deveria ter presente. As ferramentas de IA generativa não possuem bases de dados de factos verificados — prevêem a próxima palavra mais provável numa frase com base em padrões estatísticos. Um estudo de 2024 estimou que mesmo os melhores modelos só conseguem gerar parágrafos totalmente livres de alucinações cerca de 35% das vezes. A IA generativa não tem formação pedagógica: não fez um estágio, não passou anos numa sala de aula, não compreende nem monitoriza o conhecimento dos alunos. Dá respostas diferentes de cada vez que é interrogada, o que torna impossível verificar a informação como se faz com uma fonte tradicional. E, talvez o mais preocupante, não é possível distinguir de forma fiável se um texto foi escrito por um humano ou por IA — nenhuma das ferramentas de detecção analisadas num estudo de 2024 ultrapassou os 74% de precisão, e essa taxa baixa mais 22 pontos percentuais quando o texto é deliberadamente disfarçado.

Quando não usar IA generativa na escola

Esta é, talvez, a contribuição mais corajosa do guia — definir fronteiras claras. Robertson identifica cinco situações em que o uso de IA generativa deve ser evitado ou cuidadosamente supervisionado:

Na educação pré-escolar e nos primeiros anos, porque grande parte da aprendizagem acontece através do jogo e da exploração do mundo físico. No ensino de conceitos fundamentais sobre os quais os alunos vão construir o resto do seu conhecimento numa disciplina, porque mal-entendidos a este nível terão efeitos em cascata. Antes de as crianças desenvolverem as competências metacognitivas necessárias para verificar e avaliar criticamente o que a IA produz — o professor deve primeiro modelar como se avalia o resultado de uma ferramenta de IA. Nas áreas do currículo que visam ajudar o aluno a gerir emoções, desenvolver valores e relacionar-se respeitosamente com os outros. E, claro, em tudo o que envolva actividade física, desporto, música ou criação de objectos — experiências do mundo real para as quais a IA simplesmente não serve.

Esta lista não pretende ser um muro, mas um mapa. E tem um pressuposto pedagógico forte: primeiro o professor ajuda a construir a compreensão profunda; só depois a IA entra como uma ferramenta entre várias.

A IA como ferramenta para pensar — não como substituto do pensamento

O guia propõe uma metáfora útil para o papel da IA generativa no processo de aprendizagem autodirigida: trate-a como um estagiário entusiasta, trabalhador e prestável, mas que por vezes se perde. Sob supervisão crítica, a IA pode desempenhar papéis concretos — assistente de leitura (para resumir textos e esclarecer vocabulário), co-editor (para rever e melhorar a escrita), investigador júnior (para pesquisar e sintetizar informação), parceiro de debate (para praticar argumentação) ou auxiliar de revisão (para gerar questionários e organizar apontamentos).

O que muda verdadeiramente é a relação entre o aluno e a ferramenta. O guia apresenta um ciclo de aprendizagem autodirigida com IA que tem quatro fases: planear (que ferramentas usar e para quê?), trabalhar (como construir um prompt eficaz?), monitorizar (este resultado é fiável? devo aceitar esta sugestão?) e avaliar (a IA ajudou ou prejudicou o meu trabalho? quero usá-la novamente?). É um modelo que exige metacognição — e é exactamente por isso que funciona como instrumento pedagógico.

Oito princípios que valem para qualquer escola

Embora o guia tenha sido concebido para o contexto escocês, os seus princípios gerais têm alcance universal. Robertson enumera oito, dos quais destaco os que me parecem mais transferíveis para a nossa realidade:

Os professores devem ajudar os alunos a desenvolver uma compreensão profunda de cada tema antes de introduzir ferramentas de IA. As preocupações com a avaliação não devem guiar a aprendizagem — as avaliações devem centrar-se nos objectivos de aprendizagem, não no que é mensurável em condições livres de IA. Os alunos não devem ser obrigados a usar ferramentas de IA se tiverem objecções fundamentadas, como preocupações com privacidade, ambiente ou direitos de autor. As ferramentas de IA não devem ser usadas em vez do professor — isto é particularmente importante para as crianças, que valorizam as relações humanas com os seus docentes. E as escolas devem procurar disponibilizar ferramentas de IA generativa adequadas à idade que respeitem os direitos das crianças.

IA e necessidades educativas especiais: potencial com cautela

O guia dedica uma secção à IA generativa como tecnologia de apoio para alunos com necessidades educativas especiais. A investigação disponível, ainda maioritariamente em contexto universitário, sugere que estas ferramentas podem ser úteis para personalizar a aprendizagem segundo as necessidades de processamento de informação de cada aluno, poupar tempo e esforço cognitivo excessivo, e até reduzir a necessidade de extensões de prazos — libertando tempo para actividades sociais e de lazer.

No entanto, Robertson sublinha que as ferramentas de IA não devem substituir os apoios humanos e que os professores devem supervisionar de perto o seu uso por alunos particularmente vulneráveis a confusão com desinformação ou conteúdos inadequados. As escolas devem definir políticas claras para que os alunos com necessidades especiais não tenham de recear que o seu uso de IA seja considerado “batota”.

O que isto significa para nós

O guia de Robertson é um documento de trabalho — a própria autora faz questão de o dizer. Está em consulta pública e convida educadores, especialistas em IA e decisores políticos a contribuírem para uma versão actualizada. Mas, mesmo nesta primeira versão, oferece algo raro: uma visão integrada e fundamentada de como ensinar com e sobre IA, sem ceder ao entusiasmo acrítico nem ao medo paralisante.

Para as escolas portuguesas, há pelo menos três lições a reter. Primeira: qualquer estratégia de IA em educação que não comece pelos direitos das crianças está a começar pelo sítio errado. Segunda: os alunos têm opiniões informadas e construtivas sobre como a IA deve ser usada na sua educação — precisamos de lhes perguntar. Terceira: a literacia em IA não é um tema de informática; é uma competência transversal que exige o contributo de professores de todas as disciplinas, desde a matemática à educação moral.

A IA generativa, como a electricidade, já faz parte do quotidiano. A questão não é se devemos integrá-la na escola, mas como — com que princípios, que limites, que ambições. O guia escocês mostra um caminho possível. Cabe-nos decidir se queremos traçar o nosso.

Referência bibliográfica

Robertson, J. (2025). Teach AI literacy: A guide for teachers. University of Edinburgh. https://trails.scot

Recursos mencionados no guia

• Sítio do projecto TRAILS (Teaching Responsible AI in Learning in Scotland): https://trails.scot
• Livro ilustrado Exploring the AI Jungle para o 1.º ciclo: https://edin.ac/3ZAZmOs
• Póster Children’s Rights & AI Use in Education: https://trails.scot/resource/child-rights-and-ai-poster/
• Planos de aula Experience AI da Raspberry Pi Foundation: https://edin.ac/4me6olC
• Actividades Day of AI para idades 5–18: https://dayofai.org/ai-literacy-curriculum/

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Há poucos meses, deparei-me com um documento que me fez parar e pensar. Não porque fosse revolucionário na forma — é um guia, com tabelas, definições e exemplos. Mas porque colocou em palavras algo que eu sentia há muito tempo sem conseguir nomear: a diferença entre usar inteligência artificial e ser verdadeiramente literato em inteligência artificial.

O SEE Framework, publicado em 2026 pela organização AI for Education, propõe exatamente isso: um caminho estruturado para que alunos, professores e comunidades escolares aprendam a usar ferramentas de IA generativa de forma segura (Safe), ética (Ethical) e eficaz (Effective).

Mas o que significa, concretamente, ser literato em IA? E por que razão isso importa tanto — agora, neste momento?

O que é a literacia em IA Generativa?

A IA generativa não é uma simples ferramenta de pesquisa. Ao contrário de um motor de busca, que recupera informação existente, a IA generativa cria conteúdo — texto, imagens, áudio, código — com base em padrões estatísticos. Não raciocina, não sente, não distingue verdade de falsidade.

Perceber esta diferença fundamental é o primeiro passo. O SEE Framework define literacia em IA generativa como “o conjunto de conhecimentos, mentalidades e práticas que permitem a cada pessoa usar a IA generativa de forma segura, ética e eficaz”. Não se trata de se tornar programador ou especialista técnico. Trata-se de saber o suficiente para tomar boas decisões.

E estas decisões têm consequências reais. Desde a propagação de desinformação ao enfraquecimento da capacidade de pensar de forma independente, os riscos são tão concretos quanto as oportunidades.

As três lentes do modelo SEE

O quadro organiza-se em torno de três domínios que devem funcionar em conjunto, como três lentes sobrepostas:

1. Conhecimento — Compreender como a IA generativa funciona, o que pode e o que não pode fazer, como aprende e que limitações tem. Por exemplo: os modelos de linguagem são sistemas matemáticos que preveem o próximo token mais provável — não “pensam”. Por isso, podem produzir informação convincente mas completamente errada, o que se chama hallucination.

2. Mentalidades — São as atitudes que guiam o uso. O modelo identifica cinco: ser intencional, manter o espírito crítico, ser transparente, agir com responsabilidade e continuar a aprender. Nenhuma destas mentalidades é difícil de compreender — mas exigem prática constante.

3. Práticas — As ações concretas que decorrem das duas anteriores: avaliar riscos antes de usar uma ferramenta, proteger dados pessoais, verificar os outputs, divulgar quando se usou IA, evitar a dependência cognitiva.

A metáfora das três lentes é poderosa porque ilustra algo importante: usar apenas uma é insuficiente. Uma pessoa pode proteger muito bem os seus dados e, ainda assim, usar a ferramenta de forma completamente ineficaz. Ou pode ser criativa e produtiva com os prompts e, ao mesmo tempo, partilhar informação pessoal sensível sem perceber.

Para Cada Idade, uma Abordagem Diferente

Um dos aspetos mais práticos do SEE Framework é a sua atenção ao desenvolvimento etário. Nem todos os alunos estão prontos para usar as mesmas ferramentas da mesma forma — e o documento é direto neste ponto.

• Crianças até aos 13 anos: O foco deve estar na consciência e não no uso direto. Atividades como “Este objeto é ou não é IA?”, conversas sobre o que as ferramentas digitais podem fazer, ou a noção básica de que algumas informações são privadas, são bases suficientemente sólidas para esta faixa.
• Adolescentes entre os 13 e os 18 anos: Aqui já faz sentido introduzir ferramentas de forma supervisionada e acompanhada de instrução explícita. Os jovens devem aprender a construir prompts com contexto e propósito, a avaliar outputs quanto à sua precisão e viés, e a divulgar honestamente quando usaram IA.
• Educadores: Estão numa posição única — muitas vezes têm de orientar alunos sobre uma tecnologia que eles próprios ainda estão a descobrir. O documento abraça isto como uma oportunidade de aprendizagem partilhada, em que o professor modela a curiosidade e a incerteza em vez de fingir dominar tudo.

As ideias erradas que todos temos

Gosto especialmente da tabela de misconceptions que o SEE Framework inclui. Algumas parecem óbvias quando as vemos escritas — mas persistem, mesmo entre utilizadores frequentes:

Esta última é, talvez, a mais perigosa na sala de aula. Um aluno que pede à IA para confirmar uma ideia incorreta muito provavelmente receberá uma resposta que valida essa ideia em vez de a corrigir.

O que isto significa para os professores

A literacia em IA não é um tema de Tecnologias de Informação. É transversal. Está na forma como os alunos fazem pesquisa para um trabalho de Português, na forma como interpretam um gráfico gerado por IA em Matemática, ou na forma como escrevem um artigo de opinião sobre uma notícia que pode ter sido fabricada.

O SEE Framework não exige que os professores sejam especialistas em tecnologia. Exige que sejam utilizadores conscientes e que partilhem essa consciência com os seus alunos. A proposta é simples: explorar uma ferramenta com a turma, refletir em voz alta sobre o que funcionou e o que falhou, debater juntos a qualidade de um prompt e do resultado que gerou.

Isto é, no fundo, o mesmo que fazemos há décadas com textos, fontes históricas ou argumentos filosóficos: ensinar a ler com cuidado, a questionar o que se lê, e a perceber quem escreveu e porquê.

Por onde começar

O documento fecha com uma frase que ficou comigo: “A literacia em IA generativa é uma prática comunitária, e construí-la é uma responsabilidade coletiva.”

Não há atalhos. Não há uma aplicação que resolva isso sozinha. Mas há um ponto de partida — e começa por reconhecer que esta literacia é tão fundamental, hoje, quanto saber ler um jornal ou avaliar a credibilidade de uma fonte.

Se ainda não explorou o SEE Framework, vale a pena. Não para aplicar tudo de uma vez, mas para ter uma linguagem comum quando a sua turma (ou os seus colegas) trouxerem a pergunta inevitável: “Posso usar a IA neste trabalho?”

A resposta não é sim nem não. É “Depende — e vamos pensar nisso juntos.”

Referência: AI for Education. (2026). The SEE Framework: A practical guide to building generative AI literacy. https://aiforeducation.io

Curadoria digital em educação: para uma aprendizagem significativa

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Download do Guia de Franco Videla |

A inteligência artificial já não é uma promessa do futuro — é uma realidade que atravessa o nosso quotidiano e que a educação não pode continuar a ignorar. Integrar a IA na sala de aula não é uma questão de moda tecnológica, é um ato de responsabilidade pedagógica.

A IA chegou. E agora?

Dos motores de pesquisa às redes sociais, dos sistemas de saúde às plataformas de aprendizagem, os algoritmos já fazem parte das nossas vidas. O problema não é a tecnologia em si — é quando a escola fica de fora da conversa. Quando as instituições educativas não medeiam nem contextualizam o uso da IA, o que acontece é uma brecha cada vez mais profunda entre quem compreende e domina estas ferramentas e quem apenas as consome passivamente.​

Incorporar a IA na educação não é ceder ao apelo tecnológico. É recuperar o sentido político de educar.​

O que é, afinal, um “projeto educativo com IA”?

Não é o mesmo que usar o ChatGPT para fazer um resumo. Um projeto educativo com IA é uma proposta pedagógica que integra, de forma reflexiva, crítica e criativa, as ferramentas de inteligência artificial num processo de ensino-aprendizagem com propósito claro.​

Um bom projeto parte sempre de uma pergunta geradora, situa-se na realidade dos alunos e deixa espaço para a dúvida, o erro, a comparação e o juízo crítico. Para isso, deve assentar em quatro eixos fundamentais:​

• Reflexivo — promove a análise crítica dos resultados, limites e vieses da IA
• Criativo — permite produzir algo novo, com sentido, combinando linguagens e ferramentas
• Situado — ancora-se nas experiências e interesses reais dos alunos
• Ético — abre discussões sobre o impacto social, cultural e humano do uso da IA

Como planificar: da ideia à prática

Uma boa planificação é o que distingue o uso instrumental da IA de uma experiência pedagógica transformadora. A sequência didática recomendada inclui quatro momentos:​

1. Exploração inicial — apresentação do tema, levantamento de saberes prévios, primeiras interações com a IA
2. Indagação e produção — uso ativo das ferramentas, análise comparativa, construção de produtos
3. Reflexão crítica — avaliação de resultados, identificação de vieses, metacognição
4. Socialização e fecho — partilha coletiva, sistematização das aprendizagens e projeção futura

Na escolha das ferramentas, o critério deve ser sempre o objetivo pedagógico — e não o contrário. Ferramentas como ChatGPT ou Gemini servem para argumentar e gerar ideias; Perplexity é útil para pesquisa com fontes; DALL·E ou Ideogram para representação visual; HeyGen ou Synthesia para comunicação multimodal.​

Atividades para experimentar já

O guia apresenta sete estratégias práticas, transversais e adaptáveis a qualquer nível de ensino. Aqui ficam três das mais versáteis:​

• “Três IA, uma pergunta” — formula-se uma pergunta aberta e consulta-se três ferramentas diferentes (ex.: ChatGPT, Gemini e Perplexity). Os alunos comparam as respostas, identificam diferenças, omissões e vieses, e discutem como a IA constrói o conhecimento.
• “O erro como possibilidade” — o professor apresenta uma resposta gerada por IA com erros ou simplificações. O grupo deteta as falhas, fundamenta as objeções e reescreve a resposta. Ideal para Ciências Naturais, História ou Língua Portuguesa.
• “IA Dramática” — a IA escreve uma história ou diálogo; os alunos reescrevem-na com a sua própria voz. A comparação entre as duas versões gera reflexão sobre originalidade, estilo e emoção.

Exemplos por nível de ensino

O guia propõe projetos concretos adaptados a cada etapa educativa:​

Para o 3.º ciclo — onde a análise discursiva é um eixo central — o projeto “A História contada por uma IA” é particularmente poderoso: pede-se a diferentes ferramentas que narrem um facto histórico de perspetivas distintas, e os alunos analisam tons, omissões e valorações antes de criarem a sua própria narrativa multimédia.​

Como avaliar? Além do produto final

Avaliar um projeto com IA significa olhar para o processo, não apenas para o resultado. As cinco dimensões fundamentais de avaliação são:​

1. Pensamento crítico — deteta vieses? Questiona as escolhas da IA?
2. Criatividade — propõe usos inovadores? Integra múltiplos linguagens?
3. Compreensão da IA — distingue o que fez a IA do que fez o aluno?
4. Articulação com os saberes disciplinares — aplica os conteúdos com rigor?
5. Ética e cidadania — reflete sobre o impacto social da IA?

Para documentar o percurso, peça aos alunos capturas de ecrã das interações com a IA, registos das decisões tomadas, comparações entre versões automatizadas e humanas, e pequenas reflexões escritas ou em vídeo.​

Cinco conselhos para começar (sem stress)

Se ainda não deu o passo, este guia deixa cinco orientações práticas:​

• Comece com o que tem — muitas ferramentas são gratuitas e funcionam em qualquer dispositivo com ligação à Internet
• Não precisa de saber tudo — aprender ao lado dos alunos também é um ato pedagógico
• Foque-se nas perguntas, não nas ferramentas — uma boa pergunta pedagógica vale mais do que qualquer tecnologia
• Use o erro como recurso — uma resposta errada da IA pode ser mais valiosa do que uma certa, quando analisada com sentido crítico
• Trabalhe em rede — partilhe projetos, junte-se a comunidades, construa repertórios coletivos de atividades validadas

Uma última ideia para ficar

Os projetos com IA não ensinam sobre inteligência artificial — ensinam com ela. A diferença é enorme. Não se trata de formar utilizadores passivos de tecnologia, mas de educar pessoas capazes de pensar criticamente num mundo onde a IA existe, influencia e transforma. E, quando necessário, de a questionar.​

Porque se a IA é uma ferramenta poderosa, a educação continua a ser a mais poderosa de todas.​

Baseado no guia prático “Proyectos Educativos con Inteligencia Artificial”, de Franco Videla.