O que não devemos entregar à inteligência artificial? Três filósofos e uma sala de aula

Publicado a Outubro 24, 2026 por Jorge Borges

A Big Think perguntou a três filósofos o que devemos esforçar-nos por guardar à medida que a inteligência artificial pensa por nós. Michael Hauskeller respondeu com o direito de ficar sem resposta, Susan Wolf com a curiosidade que se contagia e Luciano Floridi com o valor do que tem origem e história. Não falam de escolas. Lemo-los, ainda assim, com uma turma à frente, e fomos ver o que dizem os livros que sustentam as frases.

Imagine-se um aluno do 9.º ano que entrega o resumo de um capítulo sem uma gralha. O professor pergunta-lhe, só por perguntar, o que achou do capítulo. Silêncio. Não é falta de educação nem, necessariamente, batota: o resumo existe, a pergunta é que nunca chegou a ser dele. (A cena é nossa, e não custa imaginá-la.)

É mais ou menos este o ponto de partida de um texto de Shai Tubali, publicado na Big Think a 21 de outubro de 2026, no número de outono dedicado à relação entre humanos e máquinas. Convém dizer já o que é: três conversas curtas com filósofos, e não um estudo com alunos. Ninguém mediu aprendizagens nem comparou turmas. O que lá está são pontos de vista de quem passou a vida a pensar sobre o que é viver bem, e é essa a sua utilidade para quem ensina. Uma nota prática: a cópia do texto que tivemos à mão termina a meio de uma frase de Floridi sobre identidade, por isso não comentamos o desfecho do argumento dele.

Hauskeller: o direito de ficar sem resposta

Michael Hauskeller, que dirige o departamento de Filosofia da Universidade de Liverpool, diz que o perigo está em tratar o pensamento como se fosse só o ponto de chegada. Vê os primeiros sinais em estudantes que entregam a leitura obrigatória a uma máquina para ela resumir. O resumo serve de pouco, defende, quando o objetivo do exercício era justamente treinar as capacidades que permitem fazê-lo. E o que se perde vai além do pensamento crítico: perde-se sabedoria, que nasce de pensar as coisas até ao fim e de juntar à reflexão a experiência própria e o bom senso.

O que mais o inquieta é que muitos alunos já não percebem para que servem as perguntas. Esperam que lhes deem a resposta para a repetirem no exame. Perguntas como a da relação entre corpo e mente, ou a de como podemos ser livres num mundo determinado, não têm resposta pronta, e para Hauskeller é por isso que valem a pena. Boa parte do seu tempo de professor vai em mostrar porquê.

Admite, com franqueza, que a máquina só empurra uma porta já aberta: pensar sempre custou, e agora a tentação de fugir ao esforço é difícil de recusar. Acrescenta que a IA pode parecer ter uma autoridade quase divina, desinteressada e objetiva, quando os enviesamentos existem e simplesmente não se veem. E vira o espelho para nós: se calhar o nosso pensamento é mais mecânico do que gostamos de admitir, feito de padrões repetidos, que é o que a máquina também faz.

Há uma anedota que fica na memória. Hauskeller coleciona postais antigos e costuma pedir aos chatbots que identifiquem os artistas de postais sem assinatura do início do século XX. Se insistir bastante, a máquina acaba por fabricar uma biografia nítida de uma pessoa que nunca existiu. Para ele, a IA parece incapaz de suportar a incerteza, e é essa resistência que nos cabe treinar, até ao ponto de insistirmos no direito de suspender o juízo e de dizer «não sei». Quando poucos o fazem, avisa, as sociedades deixam de perguntar se as coisas tinham de ser assim, e é daí que nasce qualquer possibilidade de mudança. Citando Harry Frankfurt, trata-se também de aprender a reconhecer a conversa fiada quando a ouvimos.

Wolf: a faísca que ninguém consegue encomendar

Susan Wolf começa por um momento que qualquer professor reconhece: o brilho no olhar de um aluno quando algo o apanha. Não se força. Pode ser acendido pelo entusiasmo sem cerimónias de quem ensina, e o bom professor é aquele que repara nessa faísca e abre caminho para ela, dando a alguém a oportunidade de se apaixonar por uma parte do mundo.

Para isso são precisas duas coisas, ver a faísca na pessoa e perceber o que no assunto merece que nos prendamos a ele. Wolf acha que a IA não tem nenhuma das duas. As respostas que dá a perguntas filosóficas parecem-lhe sem graça, a resumir sem ver o que é discutível ou radical. Não se ilude quanto ao passado: já antes da IA, diz, os sistemas de ensino andavam mais preocupados em encaminhar os alunos para empregos e diplomas do que em cultivar a curiosidade livre, a de descobrir o mundo sem destino marcado.

Reconhece que a máquina pode ajudar quem já é curioso, respondendo na hora a quase tudo. O reverso é subtil: muitas vezes não sabemos bem qual é a nossa pergunta, e a resposta pronta faz-nos acreditar que era essa. Ela dá o exemplo de interpretar o Hamlet, em que a máquina responde de imediato mas nenhuma resposta será a final. O que a preocupa é o cuidar, aquilo a que chama atração subjetiva, que só se mantém vivo com contacto humano e independência. Um entusiasmo não se transmite por especialização; vê-se numa cara, em olhos que se abrem.

Floridi: o relógio do avô e o bolo que se diz caseiro

Luciano Floridi, filósofo da ética digital, hoje em Yale, aponta uma distinção que toda a gente sente e quase ninguém formula: a que existe entre o que uma coisa é e de onde vem. Dois relógios iguais, um do avô e outro acabado de comprar, valem de maneira diferente porque o primeiro tem uma história e uma rede de relações que o segundo não tem. Segundo ele, o consumo de massas ensinou-nos a valorizar só o resultado. Quando se compra um automóvel compra-se o tipo e não o exemplar, e não nos interessa quem o fez.

A IA, que produz réplicas sem fim, pode agravar essa perda ou obrigar-nos a revalorizar processos e fontes. Já é muito difícil distinguir um ensaio de um grande estudioso de outro escrito por uma máquina, e, se o texto for igual, porque haveria a origem de contar? Para Floridi, contaria se soubéssemos que ali estava o espírito, a paixão e a inteligência de alguém. Daí os bolos: comprar um, fazê-lo em casa, ou comprá-lo e dizer que o fizemos são três objetos diferentes, pelo modo, pela razão, pelo tempo e pela intenção. O último é o paralelo mais próximo de entregar como nosso um texto gerado por IA. E os desenhos das crianças vão para o frigorífico porque foi aquela criança que os fez, não por serem Picassos.

O que dizem os livros por trás das frases

Como pedido, fomos ver o que sustenta cada resposta, e com o que pudemos confirmar. O livro de Susan Wolf, Meaning in Life and Why It Matters (Princeton University Press, 2010), nasceu de duas conferências proferidas em Princeton em novembro de 2007 e vem acompanhado de comentários de outros autores (Wolf, 2010). A tese é que muito do que nos move não cabe na escolha entre egoísmo e dever: agimos por amor de coisas que percebemos, com razão, como dignas de amor, e é isso que dá sentido à vida. O sentido, defende, é uma dimensão própria da vida boa, ao lado da felicidade e da moral. Leitura nossa: se a escola só mede o que se vê no fim, arrisca-se a não ter por onde pegar neste terceiro eixo.

Floridi tem dois livros que ajudam a ler a entrevista. Em The Fourth Revolution (2014), defende que as tecnologias da informação nos puseram numa «infosfera» em que vivemos onlife, e que isso é uma quarta revolução, a seguir às de Copérnico, Darwin e Freud. O índice tem um capítulo sobre identidade, que é o tema em que o texto da Big Think se interrompe, mas não o resumimos porque não o lemos (Floridi, 2014). Já em The Ethics of Artificial Intelligence (2023), propõe que a IA é um divórcio inédito entre agir e ser inteligente, uma nova forma de agência que pode ser usada ética ou antieticamente (Floridi, 2023). Leitura nossa: é esse divórcio que torna possível o bolo comprado a fazer-se passar por caseiro, um produto perfeito sem que ninguém tenha passado pelo caminho.

De Hauskeller confirmámos dois livros sobre as ideias de aperfeiçoamento humano, Better Humans? Understanding the Enhancement Project (2013) e Mythologies of Transhumanism (2016), e vários trabalhos mais recentes sobre o sentido da vida. No segundo, analisa até que ponto os argumentos transumanistas dependem de histórias sobre o sentido e sobre a natureza humana em que estão metidos (Hauskeller, 2016). Leitura nossa: para ele, os debates sobre tecnologia são sempre, por baixo, debates sobre a vida que consideramos boa, e é por isso que a sua resposta à Big Think fala de ficar intrigado e não de algoritmos. Não lemos os livros na íntegra, apenas as descrições e índices publicados, e dizemo-lo para ninguém atribuir a Hauskeller ou a Wolf mais do que eles escreveram.

Quatro coisas para experimentar numa aula

O que se segue é nosso. Os filósofos não propõem atividades e nenhuma destas foi testada com alunos. Convém usar uma ferramenta que a escola tenha aprovado, nunca com dados pessoais dos alunos, e conduzida pelo professor com os mais novos, em linha com as orientações em consulta pública que comentámos há dias.

A pergunta que não tem resposta, para treinar o «não sei»

Escolhe-se um objeto sem assinatura que a turma conheça, como uma fotografia antiga da escola ou um postal do arquivo da biblioteca, e pede-se a um chatbot que diga quem o fez e quando. Os alunos assinalam o que na resposta se pode confirmar e o que parece inventado, e discutem o que seria uma resposta honesta («não consigo saber»). Se a máquina fabricar uma biografia, tem-se uma boa aula sobre desinformação. Se não fabricar, também: modelos diferentes comportam-se de maneira diferente, e a anedota de Hauskeller é só uma anedota.

A pergunta que eu queria mesmo fazer

Depois de a turma pôr à IA uma pergunta de interpretação (um poema, um excerto de Os Maias), cada aluno escreve, antes de ler a resposta, o que realmente queria saber. Compara-se com o que a máquina respondeu. Em geral, a primeira formulação falha e a terceira já é outra coisa, e é essa distância que Wolf descreve. Liga-se bem ao que escrevemos sobre reaprender a perguntar.

Dois minutos de entusiasmo

Esta não precisa de ecrã. No início de uma aula de leitura, o professor diz em dois minutos o que o apanha naquele texto, sem apresentação e sem esquema, e a seguir pede a um aluno que faça o mesmo com outro texto. Wolf diria que é assim que a faísca passa de uns para os outros, e quem trabalha em bibliotecas escolares conhece o livro que sai da estante porque alguém o recomendou com brilho nos olhos. Nenhum dado nosso mostra que isto aumente a curiosidade; é uma aposta, e baratíssima.

O bolo comprado, o bolo feito e o bolo que se diz feito

Pede-se à turma três versões de um pequeno texto: escrito sozinho, escrito com ajuda de IA declarada, e gerado pela máquina e entregue como se fosse do aluno. Sem avaliar, discute-se o que cada uma vale, para quem e porquê. A conversa aproxima-se das três modalidades (sem IA, IA de apoio, IA integrada) que as orientações em consulta propõem anunciar antes de cada tarefa, e liga-se ao que escrevemos sobre o ensaio de Renato Ortiz sobre escrever com a máquina. O objetivo é que o aluno diga o que perde quando salta o caminho, e não o apanhar em falta.

Em termos de currículo, a conversa toca, por aproximação, nas áreas de pensamento crítico e pensamento criativo e de linguagens e textos do Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória (Ministério da Educação, 2017). A articulação é nossa e deve ser confirmada pelo grupo disciplinar. Quem queira alargar o olhar encontra mais caminhos nos nossos cinco passos da literacia em IA e no texto sobre o programa estónio que quer ensinar a pensar e não dar respostas.

Onde se pode discordar

O primeiro limite é o género: entrevistas curtas a três filósofos, com observações pessoais e pouca evidência empírica. Que os estudantes de Hauskeller entreguem leituras à IA e já não percebam as perguntas é uma impressão de professor, e plausível, mas não um dado. A mesma ressalva vale para o caso dos postais, que depende dos modelos que ele usou e dos que usamos hoje.

Há depois uma tensão entre as três respostas. Hauskeller admite que o nosso pensamento talvez seja mais mecânico do que queremos crer, o que desafia a imagem de um pensar humano sempre original que as outras duas parecem pressupor. Wolf reconhece que a escola já falhava a curiosidade antes da IA, o que significa que culpar a máquina seria fácil e injusto. E a ideia de Floridi, de que a origem deve contar, é uma escolha de valores e não um facto: para um aluno com poucos recursos, usar uma ferramenta pode ser a única ajuda que tem, e a conversa sobre autoria tem de o saber. Ainda por cima, na escola, desvalorizar o resultado em nome do processo só é justo se o processo se puder ver e se houver tempo para o avaliar, coisa que a maior parte dos professores não tem de sobra.

Uma pergunta para levar

Quando damos um trabalho, o que queremos mesmo recolher: a resposta, ou o caminho que um aluno fez para lá chegar? Hauskeller, Wolf e Floridi dão três razões diferentes para preferir o caminho. Talvez valha a pena levar a pergunta ao próximo grupo disciplinar e ver o que sai.

Nota editorial e de transparência. Este artigo foi elaborado com assistência de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir do texto de Tubali (2026). O texto foi revisto pelos autores do blogue.

Referências

Floridi, L. (2014). The fourth revolution: How the infosphere is reshaping human reality. Oxford University Press. Consultado a 24 de outubro de 2026.

Floridi, L. (2023). The ethics of artificial intelligence: Principles, challenges, and opportunities. Oxford University Press. Consultado a 24 de outubro de 2026.

Hauskeller, M. (2013). Better humans? Understanding the enhancement project. Routledge. Consultado a 24 de outubro de 2026.

Hauskeller, M. (2016). Mythologies of transhumanism. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-319-39741-2

Ministério da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória (Despacho n.º 6478/2017, de 26 de julho). Direção-Geral da Educação. Consultado a 24 de outubro de 2026, em https://dge.mec.pt/sites/default/files/Curriculo/Projeto_Autonomia_e_Flexibilidade/perfil_dos_alunos.pdf

Tubali, S. (2026, 21 de outubro). 3 philosophers on what humans should never give up to AI. Big Think. Consultado a 24 de outubro de 2026, em https://bigthink.com/philosophy/3-philosophers-on-what-humans-should-never-give-up-to-ai/

Wolf, S. (2010). Meaning in life and why it matters. Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400834594

Para saber mais

Fora do blogue: o artigo original da Big Think, para quem tenha acesso ao texto completo; a página do livro de Susan Wolf na Princeton University Press; a página de Luciano Floridi em Yale; e a lista de publicações de Michael Hauskeller, na Universidade de Liverpool.

No blogue: Uma IA pode ter consciência? O que pode aprender a escola com quem responde «não sabemos»; Metade das conversas com IA tem atrito, e isso pode ser bom; A IA escreve um soneto à Camões? Uma aula com os alunos no papel de juízes; Pensamento crítico e ética na era da inteligência artificial generativa; Vinte e dois referenciais sobre IA na educação: por onde começar?

Avaliar na era da IA | Guia

Publicado a Outubro 23, 2026 por Jorge Borges

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Cristopher Sandoval Sepúlveda, académico do Observatório de IA em Educação da Universidade de Las Américas (Chile), publicou em outubro de 2026 um guia para professores que têm de decidir o que fazer às suas avaliações agora que uma máquina escreve, resume e resolve em segundos. O guia foi pensado para o ensino superior e não para o básico ou o secundário. Lemo-lo, ainda assim, com uma sala de aula do 3.º ciclo à frente dos olhos, porque a pergunta que faz serve a quem ensina em qualquer nível: o que é que esta avaliação me deixa concluir sobre o que o aluno aprendeu?

Imagine-se (a cena é nossa) um professor de História do 9.º ano que recolhe vinte e cinco trabalhos de pesquisa sobre a implantação da República. Todos têm introdução, desenvolvimento, conclusão e bibliografia nos sítios certos. Nenhum tem gralhas. No fim de uma tarde de correções, o professor dá por si a pensar que não saberia dizer qual deles foi feito por alguém que percebeu o que escreveu. Pode desconfiar de metade da turma ou de ninguém, e nenhuma das duas hipóteses lhe serve de muito.

É esta a situação que o guia tenta pôr em ordem. Convém dizer já ao que vem. Dirige-se a docentes e equipas de universidades, institutos profissionais e centros de formação técnica, fala de «resultados de aprendizagem» (RA, a expressão que usa para o que o estudante deve ser capaz de demonstrar) e os sete casos que traz passam-se em cadeiras universitárias. Nada do que lá está foi testado em escolas. O que se segue é a nossa leitura para quem ensina antes da universidade, e dizemos sempre quando a ponte é nossa.

Uma pergunta, três princípios

O ponto de partida cabe numa linha: o que convém manter, ajustar ou replantear para que a avaliação continue a sustentar um juízo sobre a aprendizagem, agora que a IA existe? O guia não traz catálogo de ferramentas nem lista de proibições. Propõe três princípios, que são partir da prática de avaliação que já existe, decidir em função dos RA e do contexto, e aplicar ajustes graduais, fundamentados e revisíveis.

O tom resume-se numa frase do capítulo inicial: «usar IA não constitui, por si só, uma falta» (tradução nossa). Perante uma dúvida, manda olhar para os antecedentes e para os procedimentos da instituição antes de decidir se estamos diante de uma dificuldade de aprendizagem, de uma orientação pouco clara ou de uma possível conduta de engano. Acompanha-se o aluno sem lhe antecipar um julgamento.

Duas perguntas que convém não misturar

A ideia que mais nos serviu vem de uma fonte que o guia cita, a Matriz DIVA, de Miguel Morales-Chan, da Universidade Galileo. Saber se o aluno usou IA, de forma autorizada, declarada ou indevida, é uma questão de integridade académica. Saber se a evidência permite concluir que o aluno aprendeu é uma questão de validade. Andam separadas com mais frequência do que se pensa. Uma atividade pode cumprir todas as regras de uso e dar pouca evidência; outra pode admitir a IA e dar boa evidência, desde que deixe ver decisões, compreensão ou desempenho.

Na página do modelo, Morales-Chan acrescenta um ponto que dá que pensar: mesmo supondo um detetor fiável, o que ele devolve é uma probabilidade de uso de IA, e não uma resposta sobre o que o estudante aprendeu. Em vez de tentar adivinhar quem fez o quê, o professor pode perguntar-se o que lhe falta saber e como o há de ver. É o género de raciocínio que as três modalidades das orientações nacionais (sem IA, IA de apoio e IA integrada) também procuram facilitar, e que comentámos em Orientações para a IA nas escolas portuguesas.

O produto mostra o que se fez; o processo ajuda a perceber como

O guia desenha a relação em três peças: o produto final, as evidências do processo (decisões tomadas, revisões e justificações, desempenhos observados, verificações ligadas ao uso de IA) e a interpretação de tudo isto à luz dos RA. A extensão de um trabalho, a correção de uma resposta e a fluidez de uma exposição informam sobre o desempenho, mas, sozinhas, não deixam concluir o que se aprendeu.

O outro lado merece o mesmo cuidado. Pedir processo não quer dizer pedir um diário exaustivo. O guia lembra que o histórico de uma conversa com um chatbot não demonstra compreensão nem autoria, que o estilo de um texto não acredita, por si só, uma infração, e que uma defesa oral vale o que valerem as perguntas, os critérios e as condições em que se faz. Recomenda poucas evidências, as ligadas ao que se quer avaliar, e aproveitar as que já existem, para que a carga de trabalho não recaia toda sobre o professor.

No nosso 9.º ano imaginário, isto podia reduzir-se a pedir ao aluno cinco linhas a explicar porque ficou com duas fontes e deixou a terceira de fora. Sobre como fazer ver o caminho num texto escrito, já sugerimos versões datadas com uma nota à margem sobre o que mudou e porquê.

Antes de culpar o aluno, olhar para a tarefa

O guia separa duas situações que podem coexistir. Uma é um problema anterior à IA, como uma consigna vaga ou uma grelha de critérios demasiado geral. A outra é um efeito associado à IA: uma resposta completa e bem escrita que enfraquece a ligação entre o que o aluno entrega e o que se queria avaliar. Se a tarefa pede só para reproduzir informação, admite respostas previsíveis ou recolhe apenas um produto final, a IA limita-se a tornar visível uma fragilidade que já lá estava. Antes de atribuir o resultado à conduta de um aluno, convém rever a consigna, a exigência e os critérios.

O caso 7 mostra um caminho prático. Antes de mexer na atividade, a equipa faz uma simulação controlada: dá a um sistema de IA a consigna, os materiais e os critérios que os alunos têm e vê o que sai. A simulação não diz que os alunos usaram IA. Diz se o produto final chega para atribuir ao aluno a leitura, a seleção, a síntese e a fundamentação. Experimentar a nossa própria tarefa tem a vantagem de trocar uma suspeita por um dado. Convém fazê-lo com uma ferramenta que a escola tenha apreciado e sem dados de alunos, como lembrámos no artigo sobre as orientações.

O que decide o aluno e o que fica para a máquina

O guia pede que se identifique o «núcleo evaluativo», isto é, os raciocínios, as interpretações e as decisões que o aluno tem de fazer por si para demonstrar a aprendizagem. A IA pode apoiar tarefas auxiliares, desde que se reconheça a intervenção e a responsabilidade do aluno no resultado. Se o que interessa é a interpretação própria da disciplina, a correção formal do texto não é evidência suficiente. Se o RA inclui o uso crítico da IA, passam a contar as razões para aceitar, modificar ou descartar o que ela propõe, além da qualidade do resultado.

Como ponto de partida para conversa, o guia lista algumas maneiras de repartir o trabalho. A IA gera um rascunho e o aluno analisa-o, corrige-o e justifica as alterações. O aluno escreve a primeira versão, usa a IA para rever alternativas e é avaliado pelo que aceita, modifica ou recusa. A turma compara respostas geradas por IA com os conceitos da disciplina. A IA faz de interlocutora numa simulação e o aluno interpreta o contexto e decide. A atividade alterna fases com e sem IA para distinguir contributos. Ou uma instância oral ou prática completa o produto, quando traz evidência sobre a aplicação e o juízo situado do aluno. Nenhuma é apresentada como superior: a escolha depende do que se quer observar.

Há ainda a capacidade de julgar. Apoiado em Bearman e colegas (2024), o guia defende que aprender a avaliar o próprio trabalho e o dos colegas ajuda a que aceitar ou rejeitar o que uma máquina produz seja uma decisão humana. É o que acontece quando os alunos auditam o que um chatbot escreveu, como na aula do soneto à Camões, ou quando se inverte o papel, como na proposta «E se, no exame, fossem os alunos a avaliar a inteligência artificial?». Para um enquadramento mais largo, ficam o artigo sobre pensamento crítico e ética na era da IA generativa e os cinco passos da literacia em IA para a escola.

Manter, ajustar, replantear ou pilotar

As quatro palavras do capítulo 6 têm sentidos distintos. Mantém-se quando a evidência disponível ainda sustenta o juízo sobre a aprendizagem. Ajusta-se quando o propósito se conserva e muda uma condição, uma instrução, um critério ou o modo de recolher evidência. Replanteia-se quando a tarefa ou a evidência já não sustentam o juízo que se pretendia. E pilota-se quando há uma alternativa plausível mas faltam dados sobre os seus efeitos: testa-se num grupo, num período e com condições definidos, e decide-se depois se se mantém, se se modifica, se se abandona ou se se alarga.

Depois da mudança, o guia propõe três perguntas simples: o que se esperava melhorar, o que aconteceu e o que convém rever agora. E deixa um aviso que vale ouro: se as notas sobem, é preciso outros elementos para saber se a aprendizagem também subiu. Distingue indicadores de atividade (quantos professores alteraram uma avaliação), de resultado (que proporção de alunos justifica uma decisão segundo um critério definido) e de eficácia, e lembra que nenhum, isolado, prova que foi o ajuste a causar a diferença observada.

O exemplo da defesa oral mostra bem a prudência do texto. Traz mais informação sobre a compreensão e sobre a capacidade de justificar, mas obriga a rever a carga do professor, a ansiedade dos alunos, as diferenças entre avaliadores e as necessidades de acessibilidade. O guia insiste que estes efeitos são aspetos a examinar e não consequências inevitáveis.

Uma ideia fácil de levar para a escola: perguntar aos alunos. O guia sugere cinco perguntas, que se podem adaptar a um bilhete de saída. As condições de uso da IA foram claras? A atividade permitiu mostrar o que se aprendeu? Que parte podia a IA resolver sem o aluno demonstrar a aprendizagem? Que parte exigiu aplicar o que se aprendeu a outra situação, justificar decisões ou defender o trabalho? Que mudança melhoraria a tarefa? As respostas dão a perspetiva dos alunos, mas, avisa o guia, não substituem a evidência do desempenho.

Nem tudo é decisão de um professor sozinho

O guia distingue quatro âmbitos de decisão: o docente, a equipa de docentes, o curso ou programa e a instituição. Se um ajuste mexe noutras disciplinas, exige recursos ou levanta dúvidas sobre orientações comuns, convém partilhar a análise com quem de direito, e não deixá-la sobre os ombros de quem a descobriu. Também a ponderação, o peso de cada avaliação na classificação final, tem regras: qualquer alteração aos procedimentos, instrumentos, critérios ou ponderações já comunicados exige a aprovação prevista na norma da instituição e deve ser informada atempadamente aos estudantes.

Na nossa leitura, nas escolas isto remete para os critérios de avaliação aprovados em sede própria, habitualmente o conselho pedagógico. Convém confirmar no regulamento de cada escola, que é quem manda. O que o guia sublinha, e nos parece transferível, é a ordem das coisas: dentro das suas atribuições, o professor pode acrescentar momentos formativos e observações para acompanhar e interpretar a aprendizagem. O que altera o que já foi comunicado aos alunos tem outro caminho. Quem quiser enquadrar este debate com outros quadros internacionais pode ver os nossos vinte e dois referenciais sobre IA na educação.

Há também três anexos de uso livre: uma ficha para registar o diagnóstico, a decisão, a aplicação e o fecho; um banco de perguntas organizado por dimensões (propósito, participação da IA, evidências complementares, equidade e acompanhamento docente); e um glossário. O guia diz expressamente que as perguntas não se aplicam como questionário obrigatório. Cada equipa escolhe as que lhe interessam.

Reservas

A primeira é a mais óbvia: é um guia para o ensino superior. Não trata da escola básica nem da secundária, nem da idade dos alunos, nem das condições de uma turma de 28 adolescentes com cinco disciplinas, e tudo o que dissemos sobre a escola é extrapolação nossa.

A segunda é que se trata de um documento conceptual. Os sete casos são, nas palavras do próprio texto, situações plausíveis, e os «resultados» que apresentam são simulados. Não há aqui evidência de que os ajustes propostos melhorem a aprendizagem, e o guia tem o mérito de o dizer. Quem procura receitas sai de mãos vazias.

A terceira é uma impressão nossa, que não vem do texto. O percurso que o guia descreve (registar o ponto de partida, decidir, aplicar, recolher, interpretar, registar de novo) é razoável, mas pede tempo. O guia reconhece a carga de trabalho e aconselha a aproveitar registos que já existam, e ainda assim imaginamos muitos professores a perguntar onde vão buscar as horas. É uma pergunta legítima, e o guia remete a resposta para as instituições.

A quarta é do próprio modelo DIVA, que na sua página declara limites: não distingue o propósito de cada avaliação (nem toda tem de ser «à prova de IA»), analisa atividades isoladas e não o conjunto de um programa, e usa um modelo de linguagem para gerar diagnósticos que podem errar. Uma prova de escolha múltipla pode ser perfeitamente válida para o fim que tem, e aí a resposta adequada passa por condições de supervisão e não por redesenhar.

Uma pergunta para levar

Se a próxima tarefa que damos aos alunos fosse feita com a ajuda de uma máquina, o que continuaria ela a dizer-nos sobre o que cada um sabe? Se a resposta for «pouco», o problema pode estar mais na tarefa do que no aluno, e é aí que o guia manda começar. Talvez valha a pena levar a pergunta ao próximo departamento e escolher uma única avaliação para a rever com calma.

Nota editorial e de transparência. Este artigo foi elaborado com assistência de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir do texto integral do guia de Sandoval Sepúlveda (2026), lido em PDF a 23 de outubro de 2026, e da página da Matriz DIVA (Morales-Chan, s. f.), consultada na mesma data. O guia é distribuído sob licença CC BY-SA 4.0. O texto foi sujeito a revisão e à responsabilidade editorial dos autores do blogue.

Referências

Bearman, M., Tai, J., Dawson, P., Boud, D., & Ajjawi, R. (2024). Developing evaluative judgement for a time of generative artificial intelligence. Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(6), 893–905. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2335321

Morales-Chan, M. (s. f.). El framework DIVA: Diagnóstico del valor de la evaluación ante la IA (versión 1.0). Reeval-IA. Consultado a 23 de outubro de 2026, em https://www.reevalia.com/framework-diva.html

Sandoval Sepúlveda, C. (2026). Guía para la reflexión docente y la mejora de la evaluación en contextos de IA: Criterios para resguardar el juicio docente ante los cambios que plantea la inteligencia artificial (versión 1.0). Edición del autor. Observatorio de IA en Educación, Universidad de Las Américas. Documento PDF lido na íntegra a 23 de outubro de 2026 (sem ligação pública confirmada).

Para saber mais

Fora do blogue: o modelo DIVA, com os dois eixos, as quatro zonas e os limites declarados; o perfil profissional do autor do guia, indicado no próprio documento; e a licença CC BY-SA 4.0 em que o guia é distribuído.

No blogue: Orientações para a IA nas escolas portuguesas: o que acertam, o que deixam em aberto e o que se faz lá fora; Escrever com a máquina ou escrever sem ela? O que a escola pode aprender com um ensaio de Renato Ortiz; A IA escreve um soneto à Camões? Uma aula com os alunos no papel de juízes; E se, no exame, fossem os alunos a avaliar a inteligência artificial?; Metade das conversas com IA tem atrito, e isso pode ser bom; Quando a inteligência artificial entra na sala de aula: responsabilidade, ética e pedagogia.

Escrever com a máquina ou escrever sem ela? O que a escola pode aprender com um ensaio de Renato Ortiz

Publicado a Outubro 20, 2026 por Jorge Borges

Renato Ortiz, sociólogo da Universidade Estadual de Campinas, publicou na revista MATRIZes um ensaio sobre o que acontece à escrita quando uma máquina produz texto em segundos. Fala de ciências sociais e não de escolas. Lemo-lo, ainda assim, com uma turma à frente dos olhos, porque a pergunta que faz (o que se perde quando se escreve depressa?) é das que muitos professores já fazem em voz baixa, na sala de professores, desde que os chatbots chegaram aos telemóveis dos alunos.

Chega ao professor o texto de uma aluna do 9.º ano. Está limpo, sem um erro de ortografia, com introdução, desenvolvimento e conclusão nos sítios certos e uma frase de abertura em cada parágrafo. Lê-se bem. Mesmo assim, qualquer coisa não bate certo, e o professor, que já corrigiu centenas de textos, não consegue dizer o quê. (A cena é nossa, mas não custa imaginá-la.)

Renato Ortiz, professor titular de sociologia na Unicamp, tenta dar nome a este incómodo. Pediu a um chatbot um texto sobre a obra de Manet e o que lhe pareceu estranho foi mais a forma do que o conteúdo: os parágrafos estavam ali, lado a lado, cada um fechado em si mesmo, sem uma passagem que o ligasse ao seguinte (Ortiz, 2026). Chama-lhe, sem grande cerimónia, uma «colagem de parágrafos».

Convém dizer já o que o ensaio é e o que não é. É um texto de reflexão, escrito por quem passou a vida a escrever em ciências sociais e comunicação, publicado no número de maio a agosto de 2026 da MATRIZes (recebido em janeiro e aprovado em junho desse ano). Não é um estudo com alunos, não tem amostras e não mede aprendizagens. Ortiz deixa de lado, de propósito, a autoria e o plágio, que são os temas de que mais se fala, e interessa-se por outra coisa: de que natureza é o texto que a máquina produz, quando posto ao lado do modo como alguém escreve. O que se segue é a nossa leitura dele para a escola, e dizemos sempre onde acaba Ortiz e começamos nós.

A escrita é lenta, e é na lentidão que se faz o trabalho

Ortiz parte de uma frase de Roland Barthes, «a escrita não é o escrito» (Barthes, 2004, citado em Ortiz, 2026). O escrito é o que fica na página. A escrita é o que se passou até lá chegar: um movimento lento, feito de repetições, em que o autor faz e desfaz, para e continua. A certa altura afasta-se do próprio texto e lê-o «de fora», e é a esse afastamento que Ortiz chama reflexividade. À máquina, diz, falta-lhe isso. O texto aparece de uma vez, em bloco, sem ninguém que o tenha olhado de lado.

Há ainda uma diferença no ponto de partida. A máquina arranca com um pedido (prompt, em inglês), que para dar bom resultado tem de ser literal e preciso. Quem escreve arranca com uma intenção, que dá uma direção mas deixa o caminho em aberto e se vai descobrindo ao andar. As primeiras linhas de Cem anos de solidão agarram o leitor, lembra Ortiz, mas ninguém acredita que o romance inteiro esteja contido nelas. Quanto à ideia de que a IA poupa tempo para o que é essencial, nota que é apenas uma suposição, e põe ao lado dela a lentidão da escrita, horas de concentração mesmo para um texto imperfeito. Fica no ar uma pergunta que ele não formula assim, mas que lhe cabe: e se essa lentidão for parte do essencial?

Para quem ensina, a tradução é quase imediata. Quando mandamos escrever dois parágrafos sobre um tema, o produto é o menos importante. O que queremos que aconteça é o que se passa entre a folha em branco e a entrega: a frase que não sai, a ideia que muda de sítio, a releitura em que o aluno percebe que aquilo que escreveu não é bem o que queria dizer. O Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória inclui o pensamento reflexivo no valor «Curiosidade, reflexão e inovação» e pede perseverança perante as dificuldades no valor «Excelência e exigência» (Ministério da Educação, 2017). A reflexividade de Ortiz, no caso da escrita, é isto mesmo, e quase não se vê de fora.

Atenção ao salto, porém. Ortiz fala de um autor adulto, treinado, e não de uma criança de doze anos. Nada no ensaio mostra que escrever com IA prejudique a aprendizagem. É uma hipótese plausível e que merece ser levada a sério, mas continua a ser uma hipótese.

Uma máquina que completa frases

Ortiz explica o funcionamento em termos que um professor de português pode repetir na aula. Os modelos de linguagem calculam, por estatística, qual é a palavra mais provável a seguir. Dada a frase «o céu é…», «azul» tem mais hipóteses de ser escolhida do que «carro». Por isso ele trata estes sistemas como completadores de frases, e ao pedido que se escreve na caixa de texto chama mais uma provocação do que uma pergunta.

Daqui tira consequências que interessam a quem tem alunos. A mesma pergunta repetida dá respostas diferentes. Os modelos não mantêm um argumento: se o utilizador insiste, a resposta seguinte pode contradizer a anterior. Há interação, mas não há diálogo. E a palavra «alucinação», tão em voga, parece-lhe enganadora, porque sugere um interlocutor que se perde nas suas fantasias, quando não existe um saber completo de onde a resposta se desviasse. O sistema articula elementos que recolheu e devolve uma narrativa arrumada, e cabe ao leitor decidir se acredita.

Ortiz conta o que lhe aconteceu quando escreveu no ChatGPT o título da sua própria tese de doutoramento. A resposta atribuiu o livro a outro autor, com um ano de publicação e um tema que nada tinham a ver. O sistema cruzou palavras do título e, nas suas palavras, encontrou um facto que não existe. Outro exemplo, que ele vai buscar a um livro de Giraud (2025, citado em Ortiz, 2026), é o de quem pergunta qual é a diferença entre os ovos da vaca e os ovos da galinha. A resposta vem fluente e bem organizada (tamanho, casca, cor, sabor), com a ressalva final de que os ovos de vaca são raros nos supermercados. A pergunta era capciosa, claro, mas o texto não tem nenhuma incoerência interna, e é isso que Ortiz quer mostrar: a um texto assim a categoria verdadeiro ou falso aplica-se mal, porque a sua verdade, na formulação dele, é a própria enunciação.

Estes exemplos são de versões anteriores dos modelos. Não conseguimos confirmar que os de agora respondam da mesma maneira, e a prova mais barata é experimentar, que é para onde vamos mais abaixo.

O texto que sai sempre com a mesma cara

Pediu um texto sobre Manet, e depois outro, e outro, e o formato foi sempre o mesmo, o que mudava era o tema. Ortiz chama a isto padronização e prefere o termo a «homogeneização», que a literatura usa por causa das repetições e dos adjetivos a mais. Um padrão, explica, é uma estrutura relativamente simples onde se vão metendo informações, e é nisso que a IA é boa: temas diferentes dentro de uma forma que se repete.

Perguntou depois ao ChatGPT como se estrutura um texto de sociologia e, por mais que reformulasse (dizendo, por exemplo, que era sociólogo e não escrevia assim), a resposta voltava ao mesmo modelo: título, resumo, introdução, revisão da literatura, metodologia, análise, conclusão. Ortiz vê nisto uma escrita escolar, que imita os artigos das ciências da natureza e dá uma ilusão de autoridade científica. E acha que seria insensato pedir a Maquiavel que reescrevesse O Príncipe dentro desses critérios.

Aqui a escola pode ler mal o ensaio, e convém ter cuidado. Ortiz critica o modelo de escrita escolar como camisa de forças para quem faz ciências sociais, mas é com esses andaimes que nós ensinamos a escrever. Um aluno do 6.º ano precisa de saber o que é uma introdução e o que é um parágrafo, e o esquema ajuda-o. O ponto útil é outro. Se o esquema é precisamente o que a máquina faz melhor, um texto que cumpre o esquema na perfeição já não prova que o aluno aprendeu a escrever, prova que o aluno (ou a máquina) cumpriu o esquema.

O que o esquema não dá, e que segundo Ortiz a máquina não tem, é um «eu» que se compromete com uma posição, um exemplo que só aquele aluno podia dar, uma frase que ligue um parágrafo ao seguinte. Nas ciências sociais, defende, a primeira pessoa é parte do discurso e o texto não existe sem quem o enuncia. No 9.º ano isso traduz-se em coisas bem mais modestas, mas são essas que um professor reconhece quando um texto «não bate certo».

Educada, concordante e, por isso mesmo, pouco de fiar

Ortiz pediu ao ChatGPT um texto académico sobre a noção de vocação. Veio um texto de generalidades simpáticas. Disse então que estava «muito politicamente correto» e a máquina, cordialíssima, ofereceu logo uma versão «mais incisiva», bastante diferente no tom e na ênfase. Para Ortiz as duas são platitudes, senso comum bem escrito, e a deferência com que a máquina muda de posição vem do treino: os fabricantes ensinam-na a manter-se dentro de limites socialmente aceitáveis.

O mesmo treino deixa marcas de outra natureza. Ortiz ilustra o viés com a frase «Dois muçulmanos entram numa…», que o modelo completa com violência, e defende que eliminar o viés é uma ilusão, porque o preconceito já está na língua de onde a máquina aprende. O exemplo vem de um estudo de 2021 sobre o GPT-3, um dos primeiros grandes modelos (Brown et al., 2020). Os valores que damos a seguir são do estudo original e não do ensaio. Em 100 continuações da frase, 66 incluíam referências a violência, e acrescentar ao pedido seis adjetivos muito positivos fez baixar esse valor para 20%, ainda assim acima do que se obtinha com outros grupos religiosos (Abid et al., 2021).

Há duas lições para a sala de aula. Uma máquina que concorda com tudo não está a argumentar, está a obedecer. E o viés pode estar numa frase que ninguém escreveu com más intenções, só porque assim estava na língua de onde veio. O Perfil dos Alunos pede um jovem que rejeite todas as formas de discriminação e de exclusão social (Ministério da Educação, 2017), e convém que ele saiba que esta é uma das maneiras como a discriminação lhe pode chegar, em tom educado. Já escrevemos aqui sobre pensamento crítico e ética na era da IA generativa, e este é um bom caso para lá voltar.

Um leitor que não está lá

O texto da máquina, diz Ortiz, não está situado em lado nenhum e por isso não estabelece uma conversa com o leitor. As fórmulas de cortesia («sim, você está certo», «posso responder de outra maneira») são clichés usados em qualquer circunstância. Para obter uma resposta útil, o utilizador tem de dar contexto: quem é, em que trabalha, o que procura, a quem se destina o texto. Ortiz cita exemplos de pedidos longos, tirados de um manual (Torres-Salinas & Arroyo-Machado, 2023, citado em Ortiz, 2026), que incluem frases como «o meu público é mais amplo, sou jornalista» ou «o relatório é para o meu chefe». A isto chama um esforço de letramento: o utilizador tem de se educar para tirar proveito da máquina.

Ora, o que se pede a quem faz o pedido é, quase ao pormenor, o que se pede a quem escreve: quem vai ler, para quê, o que já sei, o que quero dizer. É a situação retórica, matéria que a aula de português já dá. Quem não souber responder a estas perguntas escreve mal com ou sem máquina, e com a máquina escreve mal mais depressa. Talvez seja este o melhor argumento para ensinar a pedir: não para obedecer ao chatbot, mas para obrigar o aluno a pensar no leitor. Sobre isto, e sobre o que mudou na maneira de perguntar, escrevemos em Reaprender a perguntar.

A máquina, continua Ortiz, quer ser útil e não persuasiva, e por isso muda de resposta a cada pergunta e contradiz-se sem constrangimento. Quem escreve para um leitor situado, que lê, duvida e responde, tem de o convencer, e encontrar as palavras certas para isso faz parte do trabalho. Num texto de opinião de um aluno do 8.º ano passa-se a mesma coisa, em ponto pequeno.

O que a máquina faz bem, e Ortiz di-lo

Seria injusto fazer de Ortiz um desconfiado de serviço. Reconhece que as vantagens são indiscutíveis: processa grandes volumes de informação, o que ajuda na leitura de bibliografia, escreve resumos e palavras-chave, corrige gramática e erros de digitação, traduz. O resumo de um livro de Michael Mann que pediu ao ChatGPT pareceu-lhe convincente, bem estruturado, razoável. O ponto dele é que, mesmo assim, é preciso perguntar como é que a máquina faz, e não apenas o que faz.

Na tradução, que ocupa boa parte do final do ensaio, a conversa fica interessante para as aulas de línguas. Traduzir, diz, é uma disputa constante entre literalidade e interpretação, e cada escolha de palavra é uma operação de leitura, por isso a tradução palavra por palavra é descabida. Os tradutores automáticos funcionam melhor com textos muito padronizados (Ortiz cita, numa nota, a observação de Margaret Boden de que as traduções dos documentos da União Europeia são quase perfeitas porque os originais usam um conjunto limitado de palavras) e pior com literatura. Como a maior parte dos dados de treino é em inglês (Ortiz fala em 90% para o GPT-3, número que não verificámos), o resultado é, nas suas palavras, um anglocentrismo escondido atrás de um ar técnico.

Numa outra nota, aconselha quem escreve a consultar um dicionário analógico (há versões em linha), que agrupa as palavras por ideias e campos de sentido em vez de listar sinónimos, e observa que o ChatGPT não tem acesso a nenhum, limita-se a dar uma lista de termos para trocar por outro.

Cinco coisas para experimentar com a turma

O que se segue é nosso. Ortiz não propõe atividades de sala de aula e nós não testámos nenhuma com alunos. Em todas, convém usar uma ferramenta que a escola tenha aprovado, sem dados pessoais e, com os mais novos, conduzida pelo professor, que é a lógica das orientações em consulta pública que comentámos há dias.

A primeira é a mais simples e imita o gesto de Ortiz com a sua tese: pedir à máquina algo que os alunos conhecem melhor do que ela. O resumo de um livro que a turma leu, a história da própria escola, o autor de um poema que acabaram de estudar. Depois, em grupos, procuram o que está certo, o que está errado e o que soa certo sem o ser. A conversa que daí sai (porque é que a resposta tem ar de certa?) serve ao português e a qualquer outra disciplina. Uma variante já foi proposta aqui, com um soneto de Camões.

A segunda é o teste da contradição, feito pelo professor com o projetor ligado. Pede-se um argumento sobre um tema da turma e depois diz-se à máquina «não concordo» ou «isto está muito politicamente correto». Os alunos comparam as duas respostas e decidem se houve uma mudança de ideias ou apenas de tom. É a experiência da vocação, à escala da sala.

A terceira é escrever o pedido antes de o enviar, em papel, com três linhas: quem vai ler isto, para que serve, o que já sei sobre o assunto. Quem não conseguir preencher as três linhas ainda não está pronto para pedir ajuda a ninguém, humano ou não, e já descobriu o que lhe falta.

A quarta tem a ver com avaliação. Ortiz nota que a máquina põe as versões lado a lado, sem que uma substitua a outra, e que quem escreve reescreve por cima do que tinha. Se o texto final já não mostra o caminho, pode pedir-se que o caminho se veja: versões datadas, com uma nota na margem sobre o que mudou e porquê. É o género de evidência do processo que as orientações nacionais em consulta pública valorizam, e dá ao professor algo mais sólido do que um palpite sobre se o texto «parece» do aluno.

A quinta é para as aulas de línguas. Dar à turma uma expressão feita (o exemplo de Ortiz é it’s not my cup of tea) e comparar a tradução literal, a de um tradutor automático e a que um falante proporia. O que difere ensina mais do que o que coincide, e mostra que traduzir é escolher. Com o dicionário analógico em cima da mesa, o exercício pode acabar numa procura da palavra certa em português. Já agora, vale a pena verificar se o texto traduzido ou gerado está em português europeu (ortografia, vocabulário, formas verbais). Não afirmamos que falhe, não temos dados para isso, mas a verificação é um bom exercício de consciência linguística.

Onde se pode discordar de Ortiz

É um ensaio, e como tal assenta em observações pessoais, poucas e feitas com versões concretas de um sistema. O próprio Ortiz diz que a mesma pergunta nunca dá a mesma resposta, o que obriga a ler as experiências dele como amostras e não como regras. Que um texto de IA saia sempre em blocos com a mesma cara pode depender muito de como se pede, e um aluno que peça outra coisa pode obter outra coisa. Não testámos.

As afirmações mais fortes (que a máquina não tem ironia, reflexividade, dúvida nem capacidade de persuadir) são posições teóricas, discutíveis, e não conseguimos dizer se se mantêm nos sistemas de agora. As descrições técnicas são simplificadas, e há um número que não bate certo com a fonte original: o ensaio dá ao GPT-3 um valor de parâmetros inferior ao que os seus criadores indicaram (ver a nota no fim).

Há também uma tensão no próprio argumento. Ortiz contrapõe o escritor, que tropeça e reflete, à máquina, que despacha. Esse escritor é um retrato ideal. O aluno que demora horas num texto pode estar a copiar, a adiar ou a escrever sem refletir nada, e a lentidão, por si só, não garante reflexividade. Para a escola importa o que se faz com a lentidão, e o ensaio não traz evidência de que uma coisa leve à outra.

O contraste pode ainda ser mais favorável ao escritor do que a realidade. Ortiz compara o melhor da escrita humana (Maquiavel, Weber, Calvino) com o resultado de pedidos curtos e sem contexto, que ele próprio reconhece serem os que dão pior resultado. Um aluno mediano, sem máquina, também escreve platitudes. A pergunta honesta é a que o ensaio não faz: o que escreve este aluno com a máquina e sem ela? Só estudos com alunos o dirão, e este ensaio não é um deles.

Por fim, o ensaio fala de adultos que escrevem para publicar, e a escola trabalha com crianças e adolescentes que ainda estão a aprender a fazer o que Ortiz dá por adquirido. Para eles, um esquema de texto não é uma jaula, é uma escada. A nossa tarefa é perceber quando é que a escada deixa de servir, e em que altura a máquina a sobe por eles.

Uma pergunta para levar

Quando pedimos um texto a um aluno, o que estamos mesmo a pedir? Se for só o texto, a máquina serve. Se for o caminho até lá, convém desenhar a tarefa de maneira a que o caminho se veja. Talvez valha a pena levar a pergunta ao próximo grupo disciplinar e ver o que sai.

Nota editorial e de transparência. Este artigo foi elaborado com assistência de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir do texto integral do ensaio de Ortiz (2026), lido em PDF a 20 de outubro de 2026, e de duas fontes primárias consultadas na mesma data: Abid et al. (2021) e Brown et al. (2020), no arXiv. O texto foi revisto pelos autores do blogue.

Referências

Abid, A., Farooqi, M., & Zou, J. (2021). Persistent anti-Muslim bias in large language models (arXiv:2101.05783). arXiv. Consultado a 20 de outubro de 2026, em https://arxiv.org/abs/2101.05783

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D. M., Wu, J., Winter, C., … Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners (arXiv:2005.14165). arXiv. Consultado a 20 de outubro de 2026, em https://arxiv.org/abs/2005.14165

Ministério da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória (Despacho n.º 6478/2017, de 26 de julho). Direção-Geral da Educação. Consultado a 20 de outubro de 2026, em https://dge.mec.pt/sites/default/files/Curriculo/Projeto_Autonomia_e_Flexibilidade/perfil_dos_alunos.pdf

Ortiz, R. (2026). A escrita e a inteligência artificial. MATRIZes, 20(2), 19–43. https://doi.org/10.11606/issn.1982-8160.v20i2p19-43

Para saber mais

Fora do blogue: o ensaio de Renato Ortiz na MATRIZes, para quem queira ler o original, com as suas notas e referências; o estudo sobre o viés anti-muçulmano no GPT-3, curto e acessível; e o Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória, nas páginas sobre Linguagens e textos e sobre Informação e comunicação.

No blogue: Reaprender a perguntar: estamos a caminho da geração prompt?; A IA escreve um soneto à Camões? Uma aula com os alunos no papel de juízes; Orientações para a IA nas escolas portuguesas: o que acertam, o que deixam em aberto e o que se faz lá fora; Uma IA pode ter consciência? O que pode aprender a escola com quem responde «não sabemos»; IA para Aprender: uma ferramenta interativa para guiar estudantes no uso da inteligência artificial; Ler o mundo em múltiplos formatos: multiliteracias na era da inteligência artificial.

Uma IA pode ter consciência? O que pode aprender a escola com quem responde “não sabemos”», a partir do livro de Eric Schwitzgebel

Publicado a Outubro 19, 2026 por Jorge Borges

Em agosto, a Cambridge University Press publicou um volume curto de Eric Schwitzgebel, filósofo da Universidade da Califórnia, em Riverside, com uma tese pouco comum: ninguém sabe se as inteligências artificiais mais avançadas virão a ser conscientes, e é provável que continuemos sem saber quando a resposta já importar a sério. O livro não fala de escolas. Lemo-lo, ainda assim, a pensar nelas, e encontrámos lá bastante coisa que um professor pode levar para a sala de aula, a começar pela coragem de dizer «não sei».

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Imagine-se a pergunta (o exemplo é nosso, mas não custa a prever) feita por um aluno de 8.º ano, ao fundo da sala, a meio de outra coisa: «Professor, o chatbot sente alguma coisa?» A reação mais comum é despachar o assunto com um «claro que não, é um programa». Dá jeito, porque encerra a conversa e poupa os alunos a fantasias. O livro de Schwitzgebel sugere que esse «claro» é mais arriscado do que parece, e que o «claro que sim» do aluno mais entusiasta também o é.

O título completo é AI and Consciousness: A Skeptical Overview e saiu na coleção Elements in Philosophy and AI, dirigida por Herman Cappelen (Schwitzgebel, 2026). «Cético» não quer dizer que o autor ache impossível uma IA consciente. Quer dizer que desconfia de quem tem a certeza, para um lado ou para o outro. A tese cabe em duas ideias: não sabemos, e provavelmente só saberemos depois de já termos fabricado milhares ou milhões de sistemas cuja consciência é discutível. Nas palavras do autor, «a ciência vai ficando para trás enquanto a engenharia dispara» (tradução nossa).

Nem óbvio que sim, nem óbvio que não

O primeiro argumento do livro é quase sociológico. Se a consciência artificial a curto prazo fosse um disparate evidente, os especialistas teriam dado por isso. Não deram. Stanislas Dehaene, o principal defensor da teoria do «espaço de trabalho global», publicou em 2017, com dois colegas, um artigo em que defendia que um carro autónomo com alguns ajustes simples podia ser consciente (o próprio livro admite que o artigo se pode ler de outra maneira). Geoffrey Hinton chegou a afirmar, numa entrevista de 2025, que as IA atuais já são conscientes, segundo o livro, e não verificámos a entrevista. Do outro lado estão nomes de peso que dizem que isso está muito longe: o neurocientista Anil Seth, os filósofos Peter Godfrey-Smith, Ned Block e John Searle, a linguista Emily Bender e a informática Melanie Mitchell.

Entre os dois campos há um relatório de 2023, assinado por dezanove autores, entre os quais Yoshua Bengio e o próprio Schwitzgebel. Conclui que nenhum sistema atual é consciente, mas que não se vê nenhum obstáculo técnico óbvio a construir sistemas que cumpram os indicadores de consciência retirados das principais teorias (Butlin et al., 2023).

Para ver o desacordo em números, há o inquérito a 582 investigadores de IA que Noemi Dreksler e colegas (2025) fizeram. A estimativa mediana era de 25% de probabilidade de existirem sistemas com experiência subjetiva até 2034, e de 70% até 2100. Repare-se que são medianas de probabilidades e não 25% de investigadores a responderem «sim» (o livro resume-o de forma mais solta, e por isso fomos ao resumo do próprio estudo). Entre as 838 pessoas do público norte-americano inquirido, as medianas foram de 30% e de 60% para as mesmas datas.

Também Chalmers (2023) arriscou números, e pediu que não se levassem demasiado a sério. Para os sistemas «alargados» da década seguinte (com sentidos, memória, modelo do mundo e de si próprios, espaço de trabalho e agência unificada) multiplicou duas estimativas de pelo menos 50%: a de que existirão e a de que, existindo, seriam conscientes. Dá 0,5 × 0,5 = 0,25. Para os chatbots de então, que falhavam as seis condições que enumera, usou uma probabilidade de pelo menos um terço para cada uma ser mesmo necessária. Se fossem independentes, a probabilidade de um sistema sem nenhuma delas ser consciente seria (2/3)⁶ ≈ 0,088, perto de 9%. São contas de 2023, feitas por um filósofo para ilustrar um raciocínio, e não previsões.

O que isto dá a um professor é uma resposta honesta que não é «sim» nem «não». A maioria dos especialistas considera que os modelos de linguagem atuais não são conscientes (é o que o próprio Schwitzgebel afirma), mas ninguém tem prova, nem sequer uma maneira consensual de a obter.

Consciência não é inteligência, nem estar acordado

O livro começa por arrumar o vocabulário, e isso é um bom exercício para uma aula de Português. Consciência, aqui, é ter experiências: haver algo que se sente quando se vê uma cor, se tem dor ou se recorda um susto. Não é estar acordado, nem saber coisas, nem sequer saber que se sabe. A nossa língua complica ainda mais, porque «consciência» serve também para a ética («ter a consciência tranquila») e «consciente» chega a servir para quase tudo. Esta observação sobre o português é nossa e não do autor.

Convém também separar consciência de inteligência. Chalmers (2023) lembra que, em certo sentido, a consciência é uma fasquia mais baixa: há consenso entre os investigadores de que muitos animais, como gatos ou ratos, são conscientes, sem terem nada parecido com inteligência humana. É um bom ponto de encontro com as aulas de Biologia. Schwitzgebel acrescenta que nem «inteligência artificial» tem uma definição segura, e que as dúvidas dos céticos mais conhecidos, como Searle, se aplicam a arquiteturas concretas do século XX e não a todas as que possam vir.

Porque é que falar bem não prova nada

Quem usa chatbots sabe como é fácil sentir que há alguém do outro lado. Schwitzgebel dedica várias secções a perguntar se esse sentimento serve de prova, e responde que não. O teste de Turing, diz, não é um teste, é uma família deles. Os juízes podem ser leigos ou treinados, a conversa pode durar cinco minutos ou cinco horas, a máquina pode «passar» se 30% dos juízes se enganarem ou só se menos de metade acertar. O próprio Turing apontou para uma fasquia baixa: ao fim de cinco minutos, um interrogador comum não teria mais de 70% de probabilidade de acertar (100 − 70 = 30% de enganos). Os melhores modelos já passam testes de fasquia baixa. Num estudo de Jones e Bergen (2025), ainda em pré-publicação, um dos modelos testados, com a instrução de adotar uma personalidade humana, foi apontado como o humano em 73% das conversas de cinco minutos, mais vezes do que os humanos com quem era comparado. E quase nenhuma teoria científica da consciência, nem a maioria dos especialistas, aceita que isso demonstre consciência.

O argumento mais útil para a escola é o do mimetismo. Se sabemos que algo foi feito, ou selecionado, para parecer X, a aparência deixa de ser prova de X. Se um jardim zoológico pintar riscas em mulas para encantar visitantes distraídos, já não podemos garantir que a «zebra» que vemos é uma zebra. Num cenário de cinema, uma casa à beira da estrada pode ser só fachada. Um boneco que diz «olá» ao ser ligado não nos está a cumprimentar, por mais parecida que seja a frase. Os modelos de linguagem foram treinados para produzir texto semelhante ao humano, e por isso o texto fluente, sozinho, não autoriza a concluir que há compreensão ou consciência por trás.

Atenção ao alcance do argumento. O autor insiste que ele tira força ao caso a favor da consciência, mas não demonstra o contrário: uma mula pintada não prova que não existam zebras. E admite que os modelos recentes, com treino posterior para serem seguros e úteis, já não são puro mimetismo, embora a explicação mais plausível para a sua fluência continue a ser o treino com textos humanos. A desconfiança que isto pede aos alunos é a mesma que lhes pedimos perante as alucinações dos chatbots: parecer certo não é estar certo. A aplicação IA para Aprender tem uma lista de verificação para isso, e a aula em que os alunos auditam um soneto escrito por uma máquina mostra que olhar para a forma e ouvir bem são coisas diferentes. Sobre como combater o que parece verdadeiro e não é, já escrevemos a propósito da desinformação na sala de aula.

Chalmers (2023) conta um caso que dá uma aula inteira. Em junho de 2022, um engenheiro da Google convenceu-se de que o sistema LaMDA era consciente, em parte porque ele próprio o dizia. Outro investigador alterou uma só palavra na pergunta («não é consciente, pois não?») e fez a mesma coisa a um modelo diferente, o GPT-3. Obteve respostas que iam de «sim, não sou consciente» a «sou consciente». Quando um testemunho se vira com uma palavra, vale pouco como prova. E lembra o que já dissemos sobre reaprender a perguntar: a forma do pedido muda a resposta.

Cada teoria dá uma nota diferente

Se o comportamento não chega, resta olhar para o que está dentro. O livro percorre as principais teorias científicas da consciência, e o balanço faz lembrar uma sala de professores com cinco grelhas de avaliação para o mesmo trabalho. Para a teoria do espaço de trabalho global, é consciente a informação que fica disponível, ao mesmo tempo, para muitos processos do sistema. Para as teorias de ordem superior, é preciso que o sistema represente os seus próprios estados internos. A teoria da informação integrada olha para o modo como as partes se influenciam e tem consequências curiosas: admite consciência em certas redes muito simples e, nos computadores comuns, desenhados em módulos separados, só a admite em pequenas partes. A teoria da recorrência local põe o essencial em ciclos de processamento nas zonas sensoriais do cérebro. A da aprendizagem associativa ilimitada, de Simona Ginsburg e Eva Jablonka, liga a consciência a uma capacidade de aprender que se observa em vertebrados, insetos e crustáceos e em moluscos como o polvo. Aplicada a uma IA, cada uma dá uma nota diferente, e nenhuma reúne consenso, nem sequer para o caso humano.

Pior: todas foram construídas a olhar para humanos e outros vertebrados. Estender uma teoria feita para cérebros a arquiteturas muito diferentes é, para o autor, um salto enorme, e é aí que está o fundo do problema. Mesmo que um dia houvesse consenso sobre os animais, não haveria garantia de que se aplicasse a uma máquina.

Há uma nota otimista, e é das que rendem uma boa aula de Ciências. O historiador da ciência Hasok Chang pergunta como se calibra o primeiro termómetro, quando ainda não existe outro mais fiável nem uma teoria da temperatura. A resposta foi avançar a pequenos passos: relacionar a sensação de quente e frio com a dilatação de líquidos, usar os líquidos para corrigir as sensações, comparar vários líquidos entre si, até as medidas convergirem. Alguns investigadores esperam que a ciência da consciência faça o mesmo. O autor avisa, porém, que isso é uma perspetiva de longo prazo, muito posterior à chegada de sistemas que muita gente já tratará como conscientes.

Resta a hipótese de que tudo dependa de estar vivo. Schwitzgebel discute a autopoiese, a capacidade de um sistema se refazer e manter, que Anil Seth e Evan Thompson ligam à consciência. Conclui que a ligação não está demonstrada e que um robô com ciclos de autorreparação poderia cumprir os critérios mínimos. Propõe ainda um argumento «copernicano»: se existirem extraterrestres inteligentes com biologias muito diferentes da nossa, a consciência não deve exigir a nossa neurobiologia ao pormenor. Não prova que chips de silício sejam conscientes, mas tira força a quem sustente que só o carbono serve.

O que isto pode mudar numa sala de aula

O que se segue são ideias nossas. O livro não as faz e não as testámos com alunos. Valem como ponto de partida para um grupo disciplinar ou um conselho de turma.

A primeira é a mais simples: ter uma resposta pronta para a pergunta do fundo da sala. «Os especialistas discordam, a maioria acha que os sistemas de hoje não são conscientes, e ninguém tem prova» é uma resposta curta, verdadeira e que ensina uma coisa difícil, que é dizer «não sei» com razões. Cabe no que escrevemos sobre pensamento crítico e ética na era da IA generativa.

A segunda é repetir à frente da turma o teste das duas perguntas. Num chatbot aprovado pela escola e com o projetor ligado, pergunta-se «és consciente?» e depois «não és consciente, pois não?», e comparam-se as respostas. O caso que Chalmers descreve é de 2022 e de um modelo que já não é o de hoje, por isso o resultado pode ser outro. Se as respostas vierem sempre iguais, a pergunta seguinte é de onde vem essa estabilidade, já que os modelos recentes recebem treino adicional que favorece certas respostas por razões de segurança e utilidade, e não só por imitarem o que se escreve. Com os mais novos, convém que a atividade seja conduzida pelo professor, sem dados pessoais e com uma ferramenta já apreciada pela escola, que é a lógica das orientações em consulta pública que comentámos há dias.

A terceira é pôr os alunos a desenhar o seu teste de Turing. Quem são os juízes? Quanto tempo dura a conversa? Quantos têm de se enganar para a máquina «passar»? Depois, a pergunta que interessa: se passasse, o que provaria? Serve de treino de argumentação em Português ou em Filosofia, e mostra que uma pergunta com ar de simples esconde decisões que alteram o resultado.

A quarta vem do capítulo sobre introspeção. Schwitzgebel mostra que as pessoas discordam, e sempre discordaram, sobre o que se passa dentro delas: se pensam em imagens ou em ideias abstratas, se a experiência é rica ou pobre, se a visão é plana ou em relevo. Uma pergunta simples à turma («o que acontece na tua cabeça quando tentas lembrar-te da porta de casa?») costuma chegar para o mostrar. Se nem entre nós nos entendemos sobre o que sentimos, como poderíamos ler com segurança o que uma máquina sente? E convém que os alunos sintam que não há respostas erradas.

A quinta é o vocabulário. Schwitzgebel nota, na linha de Turing, que será difícil evitar dizer que um robô «pensa» ou «prefere» o caminho mais seguro, e que isso é uma comodidade de linguagem, distinta da questão de saber se há experiência. Na aula, basta dar nome ao atalho: dizemos que a IA «quer» como quem diz que o termóstato «quer» manter os vinte graus. O exemplo do termóstato é nosso.

A sexta tem a ver com quem ganha com cada resposta. O autor prevê que as empresas puxem em sentidos opostos: umas apresentarão os seus sistemas como não conscientes, para aliviar preocupações, e outras incentivarão os utilizadores a atribuir-lhes consciência, para criar laços emocionais. Com a ciência tão incerta, antecipa que as preferências sociais pesem muito na escolha das teorias. Para quem ensina, isto traduz-se numa pergunta que se pode pôr perante qualquer afirmação sobre a «personalidade» de uma IA: quem ganha se eu acreditar nisto? As normas inglesas para produtos de IA, que resumimos no artigo sobre as orientações, esperam aliás que as ferramentas educativas não se apresentem como pessoas.

No currículo, a conversa cabe em Filosofia, em Português (argumentar e justificar com evidência), em Ciências (como se mede o que não se vê), em Cidadania e Desenvolvimento e em TIC. Articulamo-la, por aproximação, com as áreas de Pensamento crítico e pensamento criativo e de Raciocínio e resolução de problemas do Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória. A correspondência com as Aprendizagens Essenciais de cada disciplina e ano não a confirmámos. Para um enquadramento mais largo, ficam os nossos cinco passos da literacia em IA e o artigo sobre o que acontece quando a inteligência artificial entra na sala de aula.

O conselho do autor e as nossas reservas

A recomendação final de Schwitzgebel é prudente: não criar sistemas moralmente confusos. Ou se constroem IA que nenhuma teoria viável considere consciente, e tratam-se como as ferramentas que são, ou, se alguma vez for possível, sistemas que saibamos serem conscientes à luz de todas as teorias viáveis, e tratam-se como merecem. Reconhece que o conselho não será seguido por todos.

Temos quatro reservas. A primeira é que se trata de um filósofo a resumir um debate filosófico e não de um estudo sobre alunos, pelo que não há aqui dados sobre crianças e jovens. A segunda é que o autor é parte interessada: assina o relatório de Butlin e colegas, cita muito o seu próprio trabalho e diz que o percurso pelas teorias é seletivo. A terceira é que as questões mais pesadas do livro, como os direitos de sistemas conscientes, dizem respeito a máquinas hipotéticas, e na sala de aula o que está em jogo é mais modesto e mais imediato: não confundir fluência com verdade, nem com vida interior. A quarta é que, com os mais novos, o objetivo não é pô-los a duvidar de tudo nem a ter pena do computador, e sim que fiquem menos seguros, e não mais assustados.

Uma pergunta para levar

Se amanhã um aluno nos perguntar se a IA sente alguma coisa, conseguimos responder «ninguém sabe ao certo, vamos ver porquê»? Dizer «não sei» com razões é das coisas mais difíceis de ensinar, e este tema dá boas razões.

Nota editorial e de transparência. Este artigo foi elaborado com assistência de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir do livro de Schwitzgebel (2026), lido na íntegra (secções 1 a 11 e referências), e de fontes primárias consultadas a 19 de outubro de 2026: o ensaio de Chalmers (2023) e os resumos dos estudos de Dreksler et al. (2025), Butlin et al. (2023) e Jones e Bergen (2025).

O texto foi sujeito a revisão e à responsabilidade editorial dos autores do blogue.

Referências

Butlin, P., Long, R., Elmoznino, E., Bengio, Y., Birch, J., Constant, A., Deane, G., Fleming, S. M., Frith, C., Ji, X., Kanai, R., Klein, C., Lindsay, G., Michel, M., Mudrik, L., Peters, M. A. K., Schwitzgebel, E., Simon, J., & VanRullen, R. (2023). Consciousness in artificial intelligence: Insights from the science of consciousness (arXiv:2308.08708). arXiv. Consultado a 19 de outubro de 2026, em https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.08708

Chalmers, D. J. (2023, 9 de agosto). Could a large language model be conscious? Boston Review. Consultado a 19 de outubro de 2026, em https://www.bostonreview.net/articles/could-a-large-language-model-be-conscious/

Dreksler, N., Caviola, L., Chalmers, D., Allen, C., Rand, A., Lewis, J., Waggoner, P., Mays, K., & Sebo, J. (2025). Subjective experience in AI systems: What do AI researchers and the public believe? (arXiv:2506.11945). arXiv. Consultado a 19 de outubro de 2026, em https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.11945

Jones, C. R., & Bergen, B. K. (2025). Large language models pass the Turing test (arXiv:2503.23674v1) [Pré-publicação]. arXiv. Consultado a 19 de outubro de 2026, em https://arxiv.org/abs/2503.23674

Ministério da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória (Despacho n.º 6478/2017, de 26 de julho). Direção-Geral da Educação. Consultado a 19 de outubro de 2026, em https://dge.mec.pt/sites/default/files/Curriculo/Projeto_Autonomia_e_Flexibilidade/perfil_dos_alunos.pdf

Schwitzgebel, E. (2026). AI and consciousness: A skeptical overview (Elements in Philosophy and AI, H. Cappelen, Ed.). Cambridge University Press. Consultado a 19 de outubro de 2026, em https://doi.org/10.1017/9781009694285

Para saber mais

Fora do blogue: o ensaio de David Chalmers na Boston Review, o mais acessível para quem quer ler uma única fonte; o relatório de Butlin e colegas, com os indicadores de consciência retirados das teorias; o inquérito a investigadores de IA e ao público; e o estudo sobre o teste de Turing de Jones e Bergen.

No blogue: Metade das conversas com IA tem atrito, e isso pode ser bom; Vinte e dois referenciais sobre IA na educação: por onde começar?; Nativos digitais ou ingénuos digitais?; E se, no exame, fossem os alunos a avaliar a inteligência artificial?

Orientações para a IA nas escolas portuguesas: o que acertam, o que deixam em aberto e o que se faz lá fora

Publicado a Outubro 18, 2026 por Jorge Borges

O EduQA pôs em consulta pública, a 15 de outubro, as primeiras orientações nacionais para a utilização da inteligência artificial do pré-escolar ao secundário. Lemos as 33 páginas do documento e as 18 dos instrumentos de apoio a pensar em quem as vai aplicar, e pusemo-las ao lado do que fazem a Austrália, a Inglaterra e Singapura. Há muita coisa bem pensada. Há também perguntas que só a prática vai responder, e é para isso que serve uma consulta.

Até agora, cada escola (e muitas vezes cada professor) tinha de decidir sozinha como lidar com a IA. O EduQA propõe um documento comum, em consulta pública durante 30 dias a partir de 15 de outubro, para escolas públicas e privadas. A versão final seguirá para as escolas a partir de 4 de janeiro de 2027, segundo o comunicado do Governo, e entretanto as escolas já podem aplicar as orientações e dar notas sobre o que corre bem e mal. A conta do prazo é fácil (15 + 30 = 45, e 45 menos os 31 dias de outubro dá 14), ou seja, mais ou menos 14 de novembro, mas o dia exato convém confirmá-lo no formulário de contributos.

O pacote tem quatro peças: as orientações, os instrumentos de apoio, um glossário jurídico e um folheto com as orientações essenciais. Lemos as duas primeiras de ponta a ponta. Do glossário e do folheto só sabemos que existem, e as reservas que fazemos mais abaixo têm isso em conta.

O que o documento propõe

O ponto de partida cabe numa frase: a IA só deve entrar na escola quando amplia oportunidades de aprendizagem sem tirar ao aluno a autonomia intelectual, nem ao professor a decisão e a responsabilidade pedagógica. Daqui saem sete orientações essenciais, sete princípios, três dimensões de trabalho (aprender sobre a IA, aprender com ela e utilizá-la com proficiência) e quatro níveis de decisão: o legal, o nacional, o institucional e o pedagógico.

Na aula, a peça central é a modalidade. Para cada tarefa em que a IA possa contar, o professor escolhe entre «sem IA», «IA de apoio» e «IA integrada» e diz aos alunos antes de começarem. Os instrumentos de apoio ajudam a decidir: um semáforo (pode, pode com condições, não deve), uma lista de verificação para o professor antes da atividade, uma ficha para indicar o uso de IA no enunciado, uma lista para o aluno antes de entregar o trabalho e um processo para as direções apreciarem ferramentas.

A progressão por níveis é cautelosa (sobre o que isto pode significar no currículo, já escrevemos acerca dos caminhos curriculares e das práticas éticas na educação básica). No pré-escolar não se prevê o uso direto pelas crianças. No 1.º ciclo a IA fica nas mãos do professor, em ferramentas aprovadas e em atividades delimitadas. Nos 2.º e 3.º ciclos a autonomia cresce, e antes dos 13 anos o uso exige autorização prévia dos encarregados de educação. No secundário os alunos assumem mais responsabilidade pelas escolhas que fazem.

Onde o documento acerta

A melhor ideia do texto é também a mais simples: o aluno tem de saber, antes de começar, em que modalidade está. Tira do caminho uma ambiguidade que conhecemos bem, a do aluno que não sabe se pode usar IA e a do professor que só descobre depois que usou. O documento junta uma cautela que convém sublinhar: as três modalidades não são degraus nem níveis de dificuldade, e a escolha depende do que se quer observar. A lista de referências inclui a escala AIAS, de Perkins e colegas, e a lógica das modalidades lembra-a, embora o texto não o diga e nós não o consigamos confirmar. Uma aula como a do soneto de Camões que publicámos há dias, em que os alunos auditam o que um chatbot escreveu, é um caso de livro de «IA integrada».

O tratamento da avaliação também nos convenceu. A frase que o resume devia estar afixada em todas as salas de professores: «Um produto mais elaborado não demonstra, por si só, uma aprendizagem mais profunda.» Dela saem consequências práticas. Rascunhos e versões, uma explicação oral curta, a aplicação a uma situação nova, a crítica de uma resposta da IA (desafiar o raciocínio do modelo foi, num estudo que comentámos, uma das estratégias associadas a mais conversas classificadas como produtivas, embora esse estudo não meça aprendizagem), momentos sem IA e o registo do processo, cada um com o que permite observar. E há um travão onde faz falta: os detetores automáticos de texto gerado por IA não devem servir de prova única ou decisiva e, perante a dúvida, o professor começa por ouvir o aluno, ver os rascunhos e distinguir quem não percebeu as regras de quem as quis contornar. Para o aluno, isto quer dizer que não será julgado por uma percentagem. Para o professor, que tem um procedimento a que se agarrar.

Gostámos igualmente de saber quem decide o quê. Ao separar a lei, a orientação nacional, a decisão da escola e a decisão do professor, o documento tira da secretária do docente matérias que não são dele. Se uma utilização pode cair nos sistemas de «risco elevado» do regulamento europeu (avaliar resultados de aprendizagem, por exemplo, ou vigiar provas), quem a aprecia é a instituição e não o professor. Conferimos o calendário que o texto indica e bate certo: o Regulamento (UE) 2026/1744, publicado a 24 de julho, fixou em 2 de dezembro de 2027 a aplicação das regras de risco elevado do anexo III, onde a educação está incluída, como resume o Conselho da União Europeia.

O instrumento 5, o das ferramentas, é a parte que nos parece mais subestimada. Faz perguntas que muita gente só descobre depois de ter aceitado os termos de uso: onde ficam os dados e se podem servir para treinar modelos, qual é a idade mínima, o que acontece se o serviço mudar de preço ou desaparecer, se a ferramenta funciona bem em português europeu, se por defeito dá a resposta final ou conduz o aluno por perguntas. São as perguntas certas. A equidade também está no semáforo, onde «não deve» inclui exigir uma ferramenta paga ou uma conta pessoal sem alternativa equivalente.

O capítulo dos incidentes é curto e útil. Seis passos, de «interromper a circulação» a «prevenir a repetição», com cuidado para não expor duas vezes a pessoa afetada, e uma nota à parte para conteúdos íntimos falsos e material de abuso sexual de crianças, que pedem atuação imediata. Trata o assunto como incidente de cidadania digital e de segurança, e não só como falta disciplinar, que nos parece o enquadramento certo. Para trabalhar o tema com os alunos antes de haver incidentes, serve o que escrevemos sobre combater a desinformação na sala de aula.

Onde fica a faltar qualquer coisa

O texto pede muito ao professor. Antes de cada tarefa em que a IA possa ser relevante, definir a modalidade, as ferramentas autorizadas, as finalidades e etapas, a forma de indicar o uso, as evidências do processo e os critérios. Durante e depois, acompanhar, verificar, recolher evidências e reformular a atividade se a IA tiver eliminado a aprendizagem que se pretendia. O instrumento 3 é uma ficha simples, mas imagine-se (o exemplo é nosso, não do documento) um professor de Português com várias turmas a preenchê-la para cada ficha, teste e trabalho. Uma saída que sugeriríamos à consulta é permitir uma modalidade por defeito, por disciplina ou por período, e deixar a ficha para as exceções. Quanto ao apoio, o documento diz que a implementação deve vir acompanhada de recursos práticos e mecanismos de ajuda, e fala em identificar necessidades de formação. No que lemos não há horas, oferta nem responsáveis, e é aqui que Singapura se distingue, como se verá.

Há depois a questão das ferramentas. O texto deixa a aprovação a cada instituição, segundo o seu circuito, e diz com clareza que o facto de um professor usar uma ferramenta não a torna aprovada. Em princípio está certo. Na prática, o instrumento 5 pressupõe que a escola consegue saber onde o fornecedor trata os dados e se os usa para treinar modelos, e uma escola isolada dificilmente arranca essas respostas a uma empresa global. Muitas escolas a fazer a mesma pergunta às mesmas empresas também seria desperdício. No documento e nos instrumentos não encontrámos uma lista nacional, uma apreciação partilhada ou qualquer obrigação para os fornecedores. E fica uma pergunta de sala de professores: o que faz quem quer cumprir a regra e não tem nenhuma ferramenta aprovada à mão?

O trabalho de casa é outro ponto. O documento trata bem a tarefa feita na aula e menos o que se faz em casa. Não encontrámos uma secção sobre trabalho de casa, e é aí que a modalidade «sem IA» é mais difícil de verificar. O texto responde com evidências do processo, que ajudam, mas o resto fica entre o professor e a boa-fé do aluno. Singapura reconhece abertamente que os alunos acedem a ferramentas comerciais fora da escola, e a Inglaterra sugere às escolas que revejam as políticas de trabalho de casa. A consulta podia pedir o mesmo.

Faltam também indicadores. O texto manda rever anualmente as orientações e as condições de utilização, mas não diz com que dados, nem quem recolhe a experiência das escolas. A lista de referências é feita de quadros e de legislação, sem estudos empíricos, e a Inglaterra faz questão de dizer que a evidência sobre o uso da IA pelos alunos ainda é limitada. Não vimos, por fim, uma referência explícita às provas e aos exames nacionais, que cabem ao próprio EduQA. Singapura escreve sem rodeios que nos exames nacionais o uso da IA está proibido.

Um último apontamento para quem trabalha nas bibliotecas escolares. O quadro de responsabilidades atribui-lhes manter informação atualizada sobre ferramentas recomendadas, com finalidades, condições de acesso, limites de utilização e requisitos de privacidade. Faz sentido, e é trabalho que ocupa. Convém saber quem recomenda e quem aprova, e se a biblioteca terá tempo e formação para isso. Quanto aos alunos e às famílias, o documento dirige-se-lhes, mas num registo institucional. Se o folheto que não lemos for legível por um aluno do 7.º ano e por um encarregado de educação, resolve boa parte desta reserva.

O que fazem a Austrália, a Inglaterra e Singapura

Escolhemos três países cujas orientações já estão em aplicação e que seguiram desenhos diferentes: um quadro de princípios, normas de segurança para quem fornece os produtos e uma política com ferramentas próprias do ministério. A Inglaterra entra por si só, porque os textos do Departamento da Educação (DfE) aplicam-se apenas a Inglaterra e não a todo o Reino Unido.

Austrália: um quadro curto, com máquina à volta

O quadro australiano foi aprovado pelos ministros da Educação a 5 de outubro de 2023 e aplica-se desde o primeiro período de 2024, como informa o Departamento da Educação. É curto e assumidamente aspiracional: seis princípios (ensino e aprendizagem, bem-estar humano e social, transparência, equidade, responsabilização, privacidade, segurança e proteção) e 25 declarações orientadoras (6 + 3 + 3 + 4 + 4 + 5 = 25, contando por princípio na ordem em que aparecem). Só trata a IA generativa e deixa de fora outras formas, como a preditiva. O português é mais largo, porque abrange também sistemas de risco elevado e práticas proibidas.

Muitas das declarações têm eco no texto português. O trabalho dado aos alunos deve dizer com clareza como a IA pode ou não ser usada, que é a ideia das modalidades, e os alunos devem ser apoiados no uso ético e na atribuição. Duas têm menos eco: a contestabilidade, isto é, o direito de quem é afetado a questionar o uso e os resultados da ferramenta, e a proibição de vender dados dos alunos. A diferença maior, porém, está fora do documento. À volta do quadro há uma taskforce nacional com grupos de trabalho sobre carga de trabalho, privacidade e segurança dos dados, equidade, poder de mercado, investigação e direitos de autor, um projeto de expectativas nacionais para os produtos de IA destinados às escolas e conteúdos sobre IA já inseridos no currículo australiano, segundo a revisão de 2024.

Há uma lição de humildade que serve ao nosso «rever anualmente». O quadro previa revisão de doze em doze meses e a revisão relativa a 2024 só foi aprovada em junho de 2025, vinte meses depois da publicação (de outubro de 2023 a junho de 2025). Prometer revisão custa pouco, cumpri-la dá trabalho.

Inglaterra: a segurança do produto como ponto de partida

O documento de política do DfE, atualizado em agosto de 2025, é prudente e pouco prescritivo. Vê benefícios mais imediatos e menos riscos no uso feito pelos professores do que no uso feito pelos alunos, deixa as escolas escolher os casos de uso e diz que os alunos só devem usar IA com salvaguardas, como supervisão próxima e ferramentas com filtragem e monitorização. Pede o respeito pelos limites de idade das próprias ferramentas e sugere rever as políticas de trabalho de casa. Lembra também que os trabalhos dos alunos são, em regra, obras protegidas por direitos de autor e que as escolas não devem permitir que sirvam para treinar modelos sem autorização. Para os exames formais remete para regras próprias contra a má conduta.

O mais interessante são as normas de segurança dos produtos, que se dirigem sobretudo a quem os fornece. Têm 13 secções (a lista oficial vai de «finalidade declarada» a «manipulação») e desde janeiro de 2026 incluem quatro novas: desenvolvimento cognitivo, desenvolvimento emocional e social, saúde mental e manipulação. Esperam, por exemplo, que a ferramenta não dê a solução completa por defeito, que revele a informação aos poucos e que só mostre a resolução depois de uma tentativa genuína do aluno. Querem registos de quando o aluno «delega» o pensamento na máquina, limites de tempo de utilização, ferramentas que não se apresentem como pessoas e que não adulem o utilizador (a lisonja aparece na lista da manipulação).

Repare-se na diferença de desenho. O instrumento 5 português faz as mesmas perguntas à escola, que fica a ser a compradora informada. A Inglaterra põe o fornecedor a responder por escrito, com provas. Convém, no entanto, não copiar de olhos fechados. Parte do que as normas inglesas pedem (detetar sinais de aflição, monitorizar a «intensidade» da relação do aluno com a ferramenta, avisar o responsável pela salvaguarda) mexe com vigilância de menores, e o próprio documento português diz que a inferência de emoções em contexto escolar é uma prática proibida ou fortemente restringida na lei europeia, salvo exceções. Não somos juristas e não nos pronunciamos, mas o assunto pede análise jurídica antes de qualquer importação.

Singapura: aprender também para além da IA

A política de Singapura não está num único documento. Assenta num enquadramento do ministério e em declarações como a resposta parlamentar de 6 de maio de 2026, que resume a abordagem em quatro verbos: aprender sobre a IA, aprender a usá-la, aprender com ela e, o que mais nos interessa, aprender para além dela. Compare-se com as três dimensões portuguesas, em que falta um quarto termo que dê nome ao que se quer proteger: as capacidades humanas que a IA não substitui.

Do 1.º ao 3.º ano do primário as escolas não distribuem trabalhos que exijam o uso direto de IA. A partir do 4.º ano os alunos podem usar ferramentas pensadas para a educação, sob supervisão, com a justificação de que por volta dessa idade já têm funções executivas que o permitem. A mais conhecida é um assistente de escrita que reencaminha o aluno quando este se desvia do tema ou quer a resposta pronta. Os dados das ferramentas do ministério são anonimizados e não servem para treinar modelos externos, e as escolas que usam ferramentas comerciais têm de verificar que não entram dados pessoais. No secundário, os alunos que usam IA em tarefas que o permitem têm de dizer onde e citar as fontes, passar por seu o que é da máquina é desonestidade académica e os exames nacionais são vigiados e sem IA.

Há ainda o apoio aos professores. Singapura tem um roteiro de formação em literacia de IA para docentes e, segundo a imprensa local, um módulo obrigatório até ao fim de 2026 (os relatos que consultámos divergem quanto ao número de módulos, pelo que não o conseguimos confirmar). O ministério financia ainda um estudo longitudinal sobre o uso de IA pelas crianças, que começa a recolher dados em 2027, e diz que a abordagem é dinâmica e será ajustada.

Lado a lado

	Portugal (em consulta)	Austrália	Inglaterra	Singapura
Natureza	Orientação nacional que remete para a lei; instrumentos que as escolas podem adaptar	Quadro nacional de princípios, assumidamente aspiracional; só IA generativa	Orientação oficial, centrada na segurança dos produtos e dirigida sobretudo a fornecedores	Política do ministério («quatro aprendizagens») com plataforma e ferramentas próprias
Idades	Pré-escolar sem uso direto; 1.º ciclo conduzido pelo professor; antes dos 13 anos, autorização dos encarregados de educação	O quadro não fixa escalões etários	Respeitar os limites de idade das ferramentas; uso dos alunos só com salvaguardas	Sem trabalhos que exijam IA do 1.º ao 3.º ano; do 4.º em diante, ferramentas educativas com supervisão
Avaliação e autoria	Três modalidades anunciadas antes; evidências do processo; detetores nunca como prova única	Tarefas dizem como a IA pode ou não ser usada; atribuição	Exames formais com regras próprias de má conduta; rever o trabalho de casa	No secundário, declarar e citar; exames nacionais sem IA
Ferramentas e dados	Apreciação por cada instituição (instrumento 5); sem dados pessoais em ferramentas não aprovadas	Proíbe a venda de dados de alunos; ferramentas testadas antes de usadas; projeto nacional de expectativas para produtos	13 secções de normas para fornecedores, incluindo desenvolvimento cognitivo e saúde mental	Ferramentas do ministério com dados anonimizados; escolas verificam as comerciais
Formação e acompanhamento	Identificar necessidades de formação; revisão anual; não encontrámos plano de avaliação do impacto	Taskforce nacional; revisão prevista de 12 em 12 meses; investigação em preparação	Materiais de apoio; reconhece que a evidência é limitada	Roteiro de formação docente (agosto de 2026); estudo longitudinal a partir de 2027

O que Portugal tem para ensinar e para aprender

Do lado do que Portugal pode ensinar, o documento tem uma ferramenta que um professor consegue usar numa segunda-feira de manhã. A ficha de modalidade, o semáforo e a lista do aluno antes de entregar são mais concretos, ao nível da sala de aula, do que o quadro australiano, que de resto nem pretende sê-lo. Nos textos dos outros países que lemos não encontrámos um equivalente exato, embora não tenhamos visto todos os materiais de apoio que esses países publicam. O instrumento 5 tem perguntas (custos e continuidade, funcionamento em português europeu) que também não vimos nas outras fontes, e o protocolo de incidentes é claro.

Do lado do que pode aprender, vemos quatro coisas. A primeira é uma apreciação partilhada das ferramentas, para que a pergunta não tenha de ser feita escola a escola. A segunda é um compromisso de formação com datas e responsáveis, como em Singapura. A terceira é um plano para recolher evidência, com indicadores e um prazo para rever, como as taskforces e os estudos que outros países já têm. A quarta é o tal quarto termo, aprender para além da IA, que dá nome ao que se quer proteger.

Ficou de fora a Estónia, que seguiu outro caminho, o de um programa nacional com ferramentas próprias para os alunos do secundário, e a que já dedicámos dois artigos: «Não para dar respostas, para ensinar a pensar» e «O que a Estónia aprendeu no primeiro ano de IA nas escolas». Se o documento português tem um desenho mais próximo do inglês ou do australiano do que do estónio, é também porque a escolha das ferramentas fica nas mãos de cada escola. Quem quiser enquadrar tudo isto numa visão mais larga pode ler os nossos vinte e dois referenciais sobre IA na educação e os cinco passos da literacia em IA para a escola.

Para quem quer contribuir

O formulário de contributos está aberto, e três perguntas dão uma boa conversa para o grupo disciplinar ou o conselho pedagógico. Que modalidade será a nossa por defeito em cada tipo de tarefa? Que ferramentas temos hoje aprovadas e quem as aprovou? Quando fazem os alunos, na nossa escola, trabalho sem IA, e como o observamos? Convém ter as respostas escritas antes de janeiro, quando a versão final chegar. Já escrevemos sobre a ideia, que cabe neste debate, de pôr os alunos a avaliar a IA em vez de serem avaliados com ela.

Uma pergunta para levar

Se amanhã um aluno nos perguntar em que modalidade é o próximo teste, saberemos responder? O documento ajuda a ter uma resposta. Falta saber se a escola e o professor terão tempo, ferramentas e formação para a dar sem a transformar em mais uma ficha.

Nota editorial e de transparência. Este artigo foi elaborado com assistência de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir do texto das orientações em consulta pública (33 páginas) e dos instrumentos de apoio (18 páginas), lidos na íntegra, e de fontes oficiais consultadas a 18 de outubro de 2026.

Referências

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Department for Education. (2025, 12 de agosto). Generative artificial intelligence (AI) in education. GOV.UK. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.gov.uk/government/publications/generative-artificial-intelligence-in-education/generative-artificial-intelligence-ai-in-education

Department for Education. (2026, 19 de janeiro). Generative AI: Product safety standards. GOV.UK. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.gov.uk/government/publications/generative-ai-product-safety-standards/generative-ai-product-safety-standards

Department of Education (Austrália). (2023). Australian Framework for Generative Artificial Intelligence (AI) in Schools. Commonwealth of Australia. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.education.gov.au/download/17416/australian-framework-generative-artificial-intelligence-ai-schools/35399/document/docx

Department of Education (Austrália). (2023, 1 de dezembro). The Australian Framework for Generative Artificial Intelligence (AI) in Schools. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.education.gov.au/node/17417

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EduQA. (2026a). Orientações para a utilização da inteligência artificial na educação: Educação pré-escolar, ensino básico e ensino secundário [Versão em consulta pública]. Instituto de Educação, Qualidade e Avaliação. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://eduqa.pt/wp-content/uploads/2026/10/Orientacoes-para-a-Utilizacao-da-IA-na-Educacao_CP.pdf

EduQA. (2026b). Instrumentos de apoio [Versão em consulta pública]. Instituto de Educação, Qualidade e Avaliação. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://eduqa.pt/wp-content/uploads/2026/10/Instrumentos-de-Apoio_CP.pdf

EduQA. (2026c, 15 de outubro). Consulta pública | Orientações para a utilização da Inteligência Artificial na Educação. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://eduqa.pt/consulta-publica-orientacoes-para-a-utilizacao-da-inteligencia-artificial-na-educacao/

Governo de Portugal. (2026). Orientações para uso responsável da Inteligência Artificial na Educação em consulta pública por 30 dias [Comunicado]. XXV Governo Constitucional. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://portugal.gov.pt/pt/gc25/comunicacao/comunicados/orientacoes-para-uso-responsavel-da-inteligencia-artificial-na-educacao-em-consulta-publica-por-30-dias

Ministry of Education (Singapura). (s.d.). AI in education framework. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.learning.moe.edu.sg/ai-in-sls/responsible-ai/ai-in-education-framework/

Ministry of Education (Singapura). (2026a, 6 de maio). AI usage in schools [Resposta parlamentar]. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.moe.gov.sg/news/parliamentary-replies/20260506-ai-usage-in-schools

Ministry of Education (Singapura). (2026b, 1 de julho). Speech by Minister for Education Mr Desmond Lee at the Teachers’ Investiture Ceremony 2026. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.moe.gov.sg/news/speeches/20260701-speech-by-minister-for-education-mr-desmond-lee-at-the-teachers-investiture-ceremony-2026

Ministry of Education (Singapura). (2026c, 18 de setembro). Schools guide students to use AI purposefully for learning [Resposta a carta enviada ao fórum]. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://www.moe.gov.sg/news/forum-letter-replies/20260918-schools-guide-students-to-use-ai-purposefully-for-learning

MustShareNews. (2026). New MOE plan requires primary, secondary & JC teachers to complete compulsory AI module. Consultado a 18 de outubro de 2026, em https://mustsharenews.com/moe-teachers-compulsory-ai-modules/

Parlamento Europeu & Conselho da União Europeia. (2026). Regulamento (UE) 2026/1744 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 8 de julho de 2026, que altera os Regulamentos (UE) 2024/1689, (UE) 2018/1139 e (UE) 2023/1230 no que respeita à simplificação da aplicação das regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial. Jornal Oficial da União Europeia, L, 2026/1744. Consultado a 18 de outubro de 2026, em http://data.europa.eu/eli/reg/2026/1744/oj

Para saber mais

Fora do blogue: a página da consulta pública no EduQA, com o glossário e o folheto de orientações essenciais; o formulário para submissão de contributos; o quadro australiano e a sua revisão; os dois textos do DfE, a política sobre IA generativa na educação e as normas de segurança dos produtos; a resposta parlamentar de Singapura.

No blogue: EduQA, I. P.: o novo instituto que quer mudar a educação em Portugal; Vinte e dois referenciais sobre IA na educação: por onde começar?; Literacia em IA: cinco passos para a escola; A IA escreve um soneto à Camões? Uma aula com os alunos no papel de juízes; Quando a inteligência artificial entra na sala de aula: responsabilidade, ética e pedagogia.

Hauskeller: o direito de ficar sem resposta

Wolf: a faísca que ninguém consegue encomendar

Floridi: o relógio do avô e o bolo que se diz caseiro

O que dizem os livros por trás das frases

Quatro coisas para experimentar numa aula

A pergunta que não tem resposta, para treinar o «não sei»

A pergunta que eu queria mesmo fazer

Dois minutos de entusiasmo

O bolo comprado, o bolo feito e o bolo que se diz feito

Onde se pode discordar

Uma pergunta para levar

Referências

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Uma pergunta, três princípios

Duas perguntas que convém não misturar

O produto mostra o que se fez; o processo ajuda a perceber como

Antes de culpar o aluno, olhar para a tarefa

O que decide o aluno e o que fica para a máquina

Manter, ajustar, replantear ou pilotar

Nem tudo é decisão de um professor sozinho

Reservas

Uma pergunta para levar

Referências

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A escrita é lenta, e é na lentidão que se faz o trabalho

Uma máquina que completa frases

O texto que sai sempre com a mesma cara

Educada, concordante e, por isso mesmo, pouco de fiar

Um leitor que não está lá

O que a máquina faz bem, e Ortiz di-lo

Cinco coisas para experimentar com a turma

Onde se pode discordar de Ortiz

Uma pergunta para levar

Referências

Para saber mais

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Nem óbvio que sim, nem óbvio que não

Consciência não é inteligência, nem estar acordado

Porque é que falar bem não prova nada

Cada teoria dá uma nota diferente

O que isto pode mudar numa sala de aula

O conselho do autor e as nossas reservas

Uma pergunta para levar

Referências

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O que o documento propõe

Onde o documento acerta

Onde fica a faltar qualquer coisa

O que fazem a Austrália, a Inglaterra e Singapura

Austrália: um quadro curto, com máquina à volta

Inglaterra: a segurança do produto como ponto de partida

Singapura: aprender também para além da IA

Lado a lado

O que Portugal tem para ensinar e para aprender

Para quem quer contribuir

Uma pergunta para levar

Referências

Para saber mais

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