Desde 1946, a definição de «saber ler» já mudou pelo menos sete vezes — e a inteligência artificial obriga agora a uma redefinição nova. A partir de uma conferência apresentada em Seia, este artigo percorre o que muda na leitura, na autoria e na verificação de fontes, e o que a escola portuguesa já tem ao seu alcance para responder.”

A definição de «saber ler» já mudou pelo menos sete vezes desde 1946 — do decifrar ao emancipar, do texto único às multiliteracias. Uma conferência que Ana Paula Ferreira e Jorge Borges apresentaramm esta semana, no dia 4 de setembro, em Seia percorre essa história para chegar a uma pergunta muito concreta para qualquer sala de aula portuguesa: que parte do pensamento dos alunos estamos, hoje, dispostos a delegar a uma máquina?

Um aluno pode passar, no mesmo minuto, de uma legenda a um vídeo, de um parágrafo a uma palavra pesquisada, de uma nova janela a uma pergunta feita a um assistente de inteligência artificial — e receber, em segundos, uma síntese que nunca chegou a construir sozinho. Nenhuma destas mudanças é, em si, um problema; o problema é que a escola continua, muitas vezes, a fazer a estes alunos as mesmas quatro perguntas de sempre sobre um texto, quando aquilo que têm hoje à frente já não é bem um texto — é um ecossistema informacional inteiro, com autores, algoritmos e modelos de linguagem a decidir, a cada instante, o que lhes aparece primeiro.

Sete redefinições em oitenta anos

A pergunta «o que significa saber ler, hoje?» parece nova, mas não é — é apenas a mais recente de uma longa série. Quando a UNESCO nasce, em 1946, a sua preocupação central em matéria de literacia é ainda a mais elementar: a alfabetização básica, próxima daquilo que a tradição escolar de língua inglesa já chamava, desde o século XIX, os «três erres» — reading, writing, arithmetic. Em 1958, a organização avança a primeira definição oficial de literacia: é literado quem consegue ler e escrever, com compreensão, uma frase simples sobre a sua própria vida quotidiana. Nas décadas de 1960 e 1970, a fasquia sobe: já não basta decifrar uma frase, é preciso conseguir usar a leitura para funcionar na comunidade e no trabalho — nasce a ideia de literacia funcional, que a UNESCO viria a formalizar em 1978.

Em 1968, Paulo Freire publica Pedagogia do Oprimido e desloca outra vez o centro da questão: a literacia deixa de ser funcional e passa a ser concebida como prática política de emancipação. A síntese que ficaria célebre — a ideia de que a leitura do mundo precede sempre a leitura da palavra — só surgiria, de forma explícita, catorze anos mais tarde, no livro A Importância do Ato de Ler (1982), mas a raiz do argumento já está em 1968: ler não é só decifrar sinais, é interpretar uma realidade antes de a nomear. Em pouco mais de vinte anos, a literacia já tinha mudado de definição três vezes — decifrar, funcionar, emancipar.

Em 1996, o coletivo de investigadores conhecido como New London Group publica, na Harvard Educational Review, o artigo que cunha o termo «multiliteracias»: já não basta pensar numa literacia única e baseada sobretudo na linguagem verbal, é preciso reconhecer a multiplicidade de linguagens, meios e formas de representação com que qualquer pessoa lida todos os dias. Isto não significa que a leitura tradicional se tenha tornado dispensável — significa que deixou de ser suficiente sozinha. Dez anos depois, em 2006, o relatório de monitorização da própria UNESCO volta a mexer na definição, desta vez para afirmar que a literacia não é um destino fixo, mas um contínuo que se desenvolve ao longo de toda a vida. E, em 2018, é a própria União Europeia que muda de vocabulário: até então, uma das oito competências-chave chamava-se «comunicação na língua materna»; a partir da Recomendação do Conselho de 22 de maio desse ano, passa a chamar-se, simplesmente, «competência de literacia» — e a definição passa a incluir, de forma explícita, materiais visuais, sonoros e digitais, além do texto escrito.

Ou seja: mesmo antes de qualquer conversa sobre inteligência artificial generativa, a própria ideia de «saber ler» já se tinha redefinido pelo menos sete vezes em pouco mais de setenta anos. Não é uma exceção dos nossos dias. É um padrão que já vem de longe — e a pergunta com que esta conferência começou – O que significa ler, hoje? – é apenas a próxima redefinição dessa mesma história.

Ler depressa, ler devagar: os quatro modos de leitura

Um dos enganos mais fáceis de cometer nesta discussão é assumir que digital significa superficial e que papel significa profundo — e a investigação não sustenta essa equação. É verdade que existe, em determinados contextos de leitura na Web, uma tendência forte para a leitura de exploração rápida: os olhos percorrem títulos, palavras-chave e zonas visualmente salientes, procurando informação relevante em segundos. O chamado padrão em F, documentado por Jakob Nielsen em 2006 a partir de estudos de rastreio ocular com centenas de utilizadores, descreve exatamente esse comportamento — duas faixas horizontais seguidas de uma faixa vertical descendente pelo lado esquerdo do ecrã. Mas este padrão não é uma prova de que a leitura digital seja, por natureza, superficial; é antes o efeito de interfaces desenhadas para a velocidade, a interrupção e o consumo contínuo, e uma resposta adaptativa razoável a ambientes com excesso de informação.

A questão mais interessante, por isso, não é «digital ou papel», mas que tipo de atenção está a ser mobilizada em cada momento. A investigadora Maryanne Wolf, no livro Reader, Come Home (2018), defende o valor daquilo que chama leitura profunda: uma forma de atenção prolongada, associada à inferência, à comparação de perspetivas, à interpretação de ambiguidades e à ligação entre informação nova e conhecimento anterior. Ler profundamente é permanecer tempo suficiente diante de um texto para que ele possa desafiar o modo como já se pensa — o que exige voltar atrás, perguntar, relacionar e, por vezes, discordar. Nada disto invalida a leitura rápida; em muitos contextos, fazer uma triagem eficiente de informação é útil e racional. O problema surge quando essa triagem se torna o único modo de leitura disponível a um aluno.

A tarefa pedagógica, por isso, não é obrigar todos os textos a serem lidos devagar, mas ensinar os alunos a escolher conscientemente o modo de leitura adequado a cada finalidade — a mudar de velocidade cognitiva consoante o texto exija ser atravessado, estudado, questionado ou, nalguns casos, habitado durante algum tempo. Esta pode ser, aliás, uma das funções mais concretas que a escola ainda tem para desempenhar: não ensinar apenas a ler mais, mas ensinar a reconhecer quando é preciso abrandar.

Quando a máquina decide o que aparece primeiro

Duas pessoas que fazem, no mesmo minuto, exatamente a mesma pesquisa — «melhores livros para o 5.º ano», por exemplo — podem ver, no topo do ecrã, resultados completamente diferentes. Não por engano nem por acaso: é o funcionamento normal de qualquer motor de pesquisa, feed ou sistema de recomendação atual. Entre o leitor e aquilo que lê passou a existir uma camada que ordena, seleciona e hierarquiza informação de forma diferente para cada pessoa — a chamada mediação algorítmica, que combina motores de pesquisa, sistemas de recomendação, métricas de popularidade, modelos de linguagem e filtros de moderação. O utilizador não vê «a realidade digital»; vê uma versão já selecionada e ordenada por sistemas técnicos e comerciais, o que não significa que os algoritmos controlem tudo, mas significa que aquilo que aparece a cada aluno já é o resultado de uma escolha que não foi dele.

Para quem trabalha em bibliotecas escolares, este não é um território totalmente desconhecido. Há muitas décadas que existe uma profissão inteira treinada para saber que o acesso à informação nunca foi neutro: uma classificação decimal é já uma decisão sobre o que fica ao lado de quê; uma política de aquisições é uma decisão sobre o que entra e o que não entra na coleção. A diferença séria entre um catálogo de biblioteca e um sistema de recomendação está em três propriedades. O catálogo é público — qualquer pessoa pode consultar a regra que o organiza. É estável — não muda de um dia para o outro. E é igual para todos — a mesma prateleira aparece a qualquer pessoa que a procure. Um sistema de recomendação não tem nenhuma destas três propriedades: é privado, muda todos os dias e é diferente para cada utilizador.

Esta mudança de terreno obriga a acrescentar perguntas àquelas que a literacia da informação já ensina há décadas: quem escreveu, quando foi publicado, onde foi publicado, qual é a fonte. Estas quatro perguntas continuam necessárias, mas já não chegam sozinhas. É preciso perguntar também porque é que determinado conteúdo apareceu precisamente àquele leitor, quem decidiu que era relevante para ele, o que ficou de fora e, quando a resposta vem de um sistema de inteligência artificial, de onde é que essa resposta veio. A diferença entre os dois conjuntos de perguntas não é de conteúdo, é de gramática: as primeiras avaliam o documento; as segundas avaliam a posição do próprio leitor perante o sistema que lhe apresentou aquele documento. É uma mudança maior do que parece à primeira vista — e é também a razão pela qual o quadro europeu de competência digital DigComp, na sua versão mais recente publicada pela Comissão Europeia em novembro de 2025, deixou de tratar a inteligência artificial como um capítulo isolado e passou a integrá-la de forma transversal nas suas vinte e uma competências, mantendo as cinco áreas e os quatro níveis de proficiência que já definiam as versões anteriores do quadro.

De quem é este texto, afinal?

Poucas perguntas provocam tanta discussão em salas de professores como esta: um aluno pede a uma ferramenta de inteligência artificial que escreva um texto, altera duas ou três frases, entrega no dia seguinte — e o resultado está bom, talvez melhor do que aquilo que costuma escrever sozinho. De quem é aquele texto? É provável que a pergunta, tal como costuma ser feita, esteja mal formulada, e é por isso que raramente se chega a uma resposta satisfatória. A palavra «autoria» junta, na verdade, três aspetos diferentes: quem escreveu materialmente as palavras, quem tomou as decisões sobre o que incluir e que ângulo seguir, e quem responde, no fim, pelo que ali está escrito. Durante toda a história da escola, estes três aspetos coincidiram sempre na mesma pessoa, e por isso nunca foi preciso separá-los. A inteligência artificial generativa tornou visível que já podem não coincidir — e a avaliação escolar continua, em larga medida, a comportar-se como se coincidissem sempre.

A resposta mais realista não passa por auditar cada trabalho, o que seria impraticável em turmas com dezenas de alunos e poucas horas semanais de contacto disponíveis para cada disciplina. Passa antes por deslocar parte da avaliação para o processo: uma pergunta oral curta, feita ao acaso a alguns alunos por turma — por exemplo, «explica-me a decisão que tomaste nesta linha» — revela com bastante clareza se houve participação intelectual real na tarefa, sem exigir qualquer ferramenta de deteção de inteligência artificial. Isto não torna a utilização de IA automaticamente suspeita: um aluno que lê três fontes, formula uma hipótese, pede a um sistema de inteligência artificial uma interpretação alternativa, identifica erros nessa resposta, confronta-a com as fontes originais e reformula o seu próprio argumento não delegou o pensamento — integrou a ferramenta num processo de reflexão genuíno. É por isso que a transparência passa a ser, ela própria, uma dimensão da autoria: um trabalho pode incluir uma breve declaração sobre que ferramenta foi usada, com que finalidade, que verificações foram feitas e que alterações foram introduzidas pelo próprio aluno. A pergunta binária «usou IA ou não usou?» deixa, assim, de ser a pergunta certa. As perguntas que a substituem são outras: o que foi delegado, porquê, o que foi verificado, o que foi rejeitado, o que foi acrescentado — e se o aluno continua capaz de responder por aquilo que entregou.

Um texto bem escrito nem sempre é verdadeiro

Há um exercício simples que qualquer professor pode fazer antes de o levar aos alunos: pedir a um assistente de inteligência artificial cinco referências bibliográficas sobre um tema da sua área, e depois procurá-las — num catálogo, numa base científica, onde for. Algumas vão existir. As que não existirem vão ser as mais perturbadoras, precisamente porque não se parecem com erros. Um exemplo fictício, construído apenas para ilustrar este ponto, ajuda a perceber porquê: uma referência com dois autores de apelidos portugueses correntes, um título que combina dois conceitos plausíveis e atuais na área — algo como «Leitura profunda e mediação algorítmica: um estudo longitudinal em bibliotecas escolares portuguesas» —, publicada numa revista com um nome que segue a fórmula habitual de metade dos periódicos portugueses de educação, com volume, número, um intervalo de páginas verosímil e até um DOI. Este exemplo específico não corresponde a nenhuma publicação real — foi inventado deliberadamente para esta demonstração, tal como a inteligência artificial pode inventar referências semelhantes quando confrontada com um pedido concreto. Um observador atento a estes detalhes ainda consegue notar que um DOI a começar por «10.00000» segue um formato de prefixo que não existe em nenhum registo real, mas essa é já uma pista técnica que dificilmente se pode esperar de um aluno — a instrução mais realista continua a ser tentar encontrar mesmo a revista e o artigo, e não decifrar prefixos de identificador.

O que este exercício revela é contraintuitivo, porque a escola passou décadas a ensinar precisamente o oposto: que um texto bem escrito, sem erros, com vocabulário cuidado, é sinal de confiança, e que um texto cheio de gralhas é sinal de alarme. Esse critério funcionou durante muito tempo. Com sistemas de inteligência artificial generativa, inverteu-se: a fluência, isolada, deixou de ser um indicador suficiente de veracidade. Duas perguntas simples resolvem a maior parte dos casos práticos: consigo chegar à fonte original? E a fonte diz mesmo aquilo que a resposta afirma que diz? A segunda apanha a maioria dos problemas reais, porque grande parte do que corre mal não é invenção pura — é uma fonte que existe de facto, mas está a ser citada a dizer algo que nunca disse.

Este deixou de ser, aliás, um problema apenas pedagógico. Desde 2 de agosto de 2026, aplicam-se em toda a União Europeia as obrigações de transparência previstas no artigo 50.º do Regulamento (UE) 2024/1689, o regulamento europeu sobre inteligência artificial, que exigem que os sistemas de IA informem claramente os utilizadores quando interagem diretamente com uma máquina e que os conteúdos gerados ou manipulados por IA sejam identificáveis como tal — um enquadramento legal que reforça, do lado das plataformas, exatamente o hábito que se pretende ensinar do lado dos alunos.

Cinco movimentos para uma escola que ensina a usar

Perante tudo isto, a escola tem três respostas fáceis à mão — proibir, ignorar ou deixar usar sem critério — e nenhuma delas é, na prática, suficiente. A alternativa mais difícil, mas também a mais útil, passa por ensinar a usar criticamente, e isso pode organizar-se em cinco movimentos concretos. O primeiro é continuar a ensinar leitura profunda, não apesar da inteligência artificial, mas precisamente por ela existir. O segundo é ensinar a verificar: uma resposta não se torna verdadeira só porque foi produzida por uma máquina com aparência de segurança. O terceiro é ensinar a explicitar a relação com a ferramenta — quando foi usada, para quê, com que contributo e que alterações foram introduzidas depois. O quarto é avaliar processos e não apenas produtos finais. E o quinto, talvez o mais fértil em sala de aula, é usar a própria inteligência artificial como objeto de leitura crítica.

Este último movimento é mais simples do que parece: em vez de pedir a um sistema de IA «escreve um texto perfeito», pode pedir-se «produz uma resposta sobre este assunto» — e depois transformar essa resposta num objeto de análise coletiva. O que está correto? O que está incompleto? Que afirmações precisam de confirmação? Que fontes faltam? Que argumentos são frágeis? Que palavras tornam a resposta aparentemente mais convincente do que é? Que perspetiva ficou de fora? E, por fim, «melhorem a resposta» — o momento em que a inteligência artificial deixa de ser uma máquina de respostas prontas e passa a ser, ela própria, matéria de leitura crítica.

Há, no entanto, um limite que atravessa todos estes movimentos: aquilo que a escola pretende formar não pode ser integralmente delegado a uma ferramenta. Se o objetivo é formar capacidade de argumentação, não se pode delegar a argumentação. Se o objetivo é formar leitura, não se pode delegar a leitura. Se o objetivo é formar pensamento crítico, não se pode delegar o julgamento. Se o objetivo é formar autoria, não se pode delegar todas as decisões que a compõem. A inteligência artificial pode ajudar, ampliar, provocar, acelerar e oferecer alternativas — mas há um ponto em que a responsabilidade tem sempre de voltar ao sujeito que a exerce.

O que isto diz à escola portuguesa

Nenhuma linha da conferência que dá origem a este artigo foi escrita a pensar no currículo português — Ana Paula Ferreira e Jorge Borges dirigem-se a uma sala com professores bibliotecários de várias origens, não a um conselho pedagógico específico —, mas o enquadramento para o aplicar em Portugal já existe, e cobre de forma quase completa aquilo que a conferência propõe. O Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória oferece o ponto de entrada mais transversal: entre as suas dez áreas de competência, o pensamento crítico e pensamento criativo é definido como a capacidade de interrogar a realidade e de formular juízos fundamentados sobre a informação a que se tem acesso (Direção-Geral da Educação, 2017) — uma formulação que cobre, quase palavra a palavra, o exercício de perguntar porque é que determinado conteúdo apareceu a um aluno em particular, e como se distingue fluência de veracidade. A Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania, atualizada em agosto de 2025, mantém a literacia mediática entre os domínios obrigatórios da componente de Cidadania e Desenvolvimento em todos os ciclos, com um enunciado que cobre explicitamente a utilização crítica e segura das tecnologias digitais e dos conteúdos gerados por inteligência artificial (Portugal, 2025) — o espaço curricular onde os cinco movimentos descritos acima encaixam sem qualquer adaptação.

Para quem coordena a formação contínua de professores, o quadro europeu DigCompEdu situa a literacia informacional e a avaliação crítica de fontes digitais entre as competências que os próprios docentes devem desenvolver antes de as poderem ensinar (Redecker, 2017) — um lembrete oportuno num momento em que muitos professores recorrem eles próprios a assistentes de inteligência artificial para preparar aulas, sem necessariamente aplicar a essas ferramentas o mesmo escrutínio que pedem aos alunos. E a margem de autonomia curricular de 25% que o Decreto-Lei n.º 55/2018 já concede às escolas (Portugal, 2018) oferece o espaço formal onde uma escola ou agrupamento pode construir, sem esperar por orientação nacional, um pequeno percurso sobre leitura, autoria e verificação de fontes na era da inteligência artificial — precisamente o território que este artigo tem vindo a descrever.

Uma proposta para a sala de aula

Uma forma simples de começar não exige qualquer material que a escola não tenha já. O exercício das cinco referências bibliográficas inventadas por um assistente de inteligência artificial, descrito mais acima, funciona particularmente bem quando é o próprio professor a experimentá-lo primeiro, antes de o levar à turma — e ainda melhor quando é conduzido em conjunto com a biblioteca escolar, aproveitando os recursos de pesquisa que já lá existem. Numa segunda fase, pode pedir-se a pequenos grupos de alunos que repitam o exercício sobre um tema à sua escolha, registando, para cada referência obtida, se a conseguiram confirmar numa fonte independente e, quando a confirmaram, se a fonte diz mesmo aquilo que a resposta da inteligência artificial lhe atribuiu. O objetivo não é levar os alunos a desconfiar de tudo, é torná-los capazes de aplicar, sozinhos e da próxima vez, as duas perguntas que resolvem a maior parte dos casos práticos: consigo chegar à fonte, e a fonte diz mesmo isto?

A segunda parte da proposta dirige-se a quem coordena a Estratégia de Educação para a Cidadania de uma escola ou agrupamento, ou a equipa de biblioteca escolar. Vale a pena aproveitar a proximidade desta conferência para uma sessão curta em conselho pedagógico sobre a diferença entre um catálogo e um sistema de recomendação — a distinção entre informação pública, estável e igual para todos, por um lado, e informação privada, mutável e personalizada, por outro —, e sobre como essa diferença pode ser levada, de forma simples, a qualquer disciplina que peça pesquisa de informação aos alunos. Não se trata de propor uma disciplina nova, trata-se de reconhecer que a margem de autonomia curricular já existente é espaço suficiente para começar.

A conferência que dá origem a este artigo termina, precisamente, sem resolver o problema — porque a questão mais interessante é aquela que cada participante leva consigo para a sua própria escola. A pergunta que Ana Paula Ferreira propõe como ponto de partida para essa reflexão pode servir de fecho também aqui: o que quero que os meus alunos sejam capazes de fazer sozinhos, mesmo quando têm uma inteligência artificial disponível? É a partir dessa pergunta, mais do que de qualquer lista de regras, que se pode pensar a utilização pedagógica da inteligência artificial em cada sala de aula portuguesa.

Nota de transparência: este artigo foi elaborado com o apoio de inteligência artificial (Claude, da Anthropic), a partir do texto integral e dos materiais da conferência «Ler o mundo em múltiplos formatos: multiliteracias na era da inteligência artificial», apresentada por Ana Paula Ferreira e Jorge Borges no IX Encontro Leitur@s (Seia, 4 de setembro de 2026). Este texto não teve acesso à gravação áudio integral da conferência, apenas ao guião escrito e aos materiais de apresentação; a descrição de cada parte reflete esses documentos, não uma escuta da gravação. Os dados históricos sobre a evolução da definição de literacia (UNESCO, 1958 e 2006; New London Group, 1996; Conselho da União Europeia, 2018), os enquadramentos normativos europeus (DigComp 3.0 e o artigo 50.º do Regulamento (UE) 2024/1689) e os conceitos de leitura profunda e do padrão em F foram verificados de forma independente junto de fontes primárias, com elevado grau de confiança.

Referências

Conselho da União Europeia. (2018). Recomendação do Conselho, de 22 de maio de 2018, relativa às competências essenciais para a aprendizagem ao longo da vida. Jornal Oficial da União Europeia, C 189. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX:32018H0604(01)

Direção-Geral da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória. Ministério da Educação. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Noticias_Imagens/perfil_do_aluno.pdf

Ferreira, A. P., & Borges, J. (2026, 4 de setembro). Ler o mundo em múltiplos formatos: multiliteracias na era da inteligência artificial [Comunicação]. IX Encontro Leitur@s, Casa Municipal da Cultura de Seia.

Freire, P. (1968). Pedagogia do oprimido. Paz e Terra.

Freire, P. (1982). A importância do ato de ler: em três artigos que se completam. Cortez.

Joint Research Centre, Comissão Europeia, Cosgrove, J., & Cachia, R. (2025). DigComp 3.0: European digital competence framework (5.ª ed.). Serviço das Publicações da União Europeia. https://joint-research-centre.ec.europa.eu/projects-and-activities/education-and-training/digital-transformation-education/digital-competence-framework-digcomp/digcomp-30_en

New London Group. (1996). A pedagogy of multiliteracies: Designing social futures. Harvard Educational Review, 66(1), 60–92. https://doi.org/10.17763/haer.66.1.17370n67v22j160u

Nielsen, J. (2006, 17 de abril). F-shaped pattern for reading web content (original eyetracking research). Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content-discovered/

Parlamento Europeu e Conselho da União Europeia. (2024). Regulamento (UE) 2024/1689 que estabelece regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial (Regulamento IA). Jornal Oficial da União Europeia. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj

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

Portugal. (2025). Resolução do Conselho de Ministros n.º 127/2025, de 29 de agosto — Estratégia Nacional de Educação para a Cidadania. Diário da República, 1.ª série. https://www.dge.mec.pt/sites/default/files/Curriculo/enec-2025.pdf

Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (Y. Punie, Ed.). Serviço das Publicações da União Europeia. https://doi.org/10.2760/159770

UNESCO. (2006). Education for all global monitoring report 2006: Literacy for life. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000144270

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

Para saber mais

A pedagogy of multiliteracies: Designing social futures, na Harvard Educational Review, o artigo fundador de 1996 que cunhou o termo «multiliteracias».

DigComp 3.0, no Joint Research Centre da Comissão Europeia, com a descrição completa das cinco áreas e das vinte e uma competências digitais referidas neste artigo.

F-shaped pattern for reading web content, na Nielsen Norman Group, com a investigação original sobre o padrão de leitura em F.

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