A inteligência artificial já entrou na escola antes que a escola tivesse tempo de definir como lidar com ela.
Um levantamento recente sobre tecnologia na educação brasileira indica que sete em cada dez estudantes do ensino médio que são usuários de internet já recorrem a ferramentas de IA generativa em pesquisas escolares, sinal de que a tecnologia foi incorporada ao dia a dia dos alunos.
Apesar disso, apenas 32% afirmam ter recebido orientação sobre esse uso, revelando a distância entre adoção e uso adequado da tecnologia.
Na educação, essa defasagem, associada ao chamado problema de ritmo – segundo o qual a inovação progride mais depressa do que a capacidade das instituições de criar salvaguardas adequadas –, é especialmente sensível, pois a IA generativa interfere em atividades ligadas à formação do pensamento de futuros profissionais, como escrever, argumentar e avaliar informações.
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Semeando a governança global da IA
Qual será o desfecho do choque entre IA e cultura?
É nesse contexto que deve ser entendida a consulta pública aberta em maio pelo Conselho Nacional de Educação, que também aprovou um parecer sobre o uso da IA na educação básica e superior, com diretrizes voltadas a preservar a mediação docente, proteger dados de crianças e adolescentes e estabelecer limites para usos sensíveis.
A iniciativa chega em um momento crucial, porque procura dar uma resposta institucional a uma prática já disseminada – algo relevante também para as empresas, na medida em que envolve o desenvolvimento de competências profissionais exigidas na era digital.
O parecer do CNE acerta ao preservar a centralidade do professor.
Esta segue fundamental, porque educar envolve contexto, julgamento, percepção das dificuldades dos alunos e desenvolvimento gradual da autonomia intelectual.
Assim, a IA pode funcionar como ferramenta de apoio, desde que submetida a critérios pedagógicos, supervisão humana e objetivos educacionais claros.
Outro ponto relevante é a classificação dos usos por grau de risco.
Uma ferramenta que ajuda a organizar materiais didáticos não tem o mesmo impacto de um sistema que corrige avaliações ou que influencia decisões sobre aprovação ou certificação.
Quanto maior o efeito sobre a trajetória do aluno, maior deve ser a exigência de transparência, revisão humana e possibilidade de contestação.
A proposta também veda usos incompatíveis com finalidades de ensino, como vigilância emocional, pontuação social e decisões exclusivamente automatizadas sobre a trajetória acadêmica.
A escola não pode se tornar um laboratório de classificação algorítmica de crianças e jovens, nem converter dados educacionais em instrumento de controle.
A opacidade dos sistemas de IA é um dos maiores riscos desse processo.
Muitos funcionam como caixas-pretas, produzindo respostas, recomendações e classificações sem que professores, alunos ou gestores compreendam seus critérios.
Em educação, isso pode ter consequências significativas.
A aparência de neutralidade técnica pode esconder escolhas de design que embutem interesses comerciais ou políticos, além de vieses e preconceitos presentes nas bases de dados usadas em seu treinamento.
A influência dos sistemas algorítmicos cresce à medida que eles passam a organizar decisões e condicionar escolhas humanas.
Na educação, quem controla ferramentas que recomendam conteúdos e organizam trilhas de aprendizagem pode moldar a formação intelectual das novas gerações.
Há ainda o risco cognitivo.
A IA pode ajudar o estudante a testar hipóteses, interpretar textos e aprender melhor.
Mas também pode substituir o esforço de pesquisar, organizar ideias e construir argumentos.
A escola pode ganhar velocidade e perder profundidade se permitir que a máquina ocupe as etapas em que o pensamento se forma.
No longo prazo, isso pode afetar competências valorizadas no trabalho, como capacidade analítica e discernimento.
Por isso, o letramento em IA deve ir além do domínio instrumental das ferramentas.
Deve envolver compreensão crítica sobre o funcionamento desses sistemas, suas limitações e impactos.
O aluno precisa dialogar com a máquina sem abdicar de seu próprio julgamento.
Essa será uma competência estratégica para os futuros profissionais.
A educação digital que importa fortalece a autonomia, não apenas acelera tarefas.
Também há uma dimensão de desigualdade a ser considerada.
Alunos com orientação pedagógica adequada tendem a usar melhor essas ferramentas.
Alunos deixados à própria sorte podem se limitar a copiar respostas ou reproduzir erros.
A mesma assimetria aparece entre instituições.
Escolas com infraestrutura e formação docente terão condições de integrar a IA de forma mais crítica; escolas sem esses recursos poderão ficar novamente na periferia da inovação.
Essa assimetria também ocorre entre países, ponto decisivo para o Brasil.
A IA na educação envolve política pública, formação de professores, transparência dos fornecedores e soberania digital.
Se escolas e universidades dependerem de plataformas fechadas e sistemas pouco auditáveis, parte da política educacional será transferida, na prática, para agentes privados transnacionais.
A IA pode ampliar capacidades humanas e democratizar o acesso a recursos educacionais.
Por outro lado, pode aprofundar dependências e enfraquecer o pensamento crítico.
Ao tratar da educação, a filósofa Hannah Arendt escreveu que ela é o ponto em que decidimos se amamos o mundo o bastante para assumirmos responsabilidade por ele.
A chegada da IA às escolas renova esse compromisso.
Incorporar novas tecnologias sem abrir mão do papel da educação na formação humana torna-se tarefa ainda mais essencial em um mundo de decisões automatizadas.
Educar, nesse contexto, significa preparar indivíduos autônomos, capazes de fazer escolhas e responder por elas.