Tecnologia
10 de julho de 2026
IA na educação: o desafio da responsabilidade
Tecnologias inteligentes exigem governança, formação docente e senso crítico para não aprofundar desigualdades
A inteligência artificial vem se consolidando como uma das forças mais relevantes da transformação digital contemporânea, e a educação passou a ocupar lugar central nesse movimento. Se antes a discussão girava em torno da digitalização de conteúdos e da expansão do ensino remoto, agora o debate avança para sistemas capazes de gerar feedback, adaptar trilhas de aprendizagem, apoiar planejamento pedagógico e automatizar tarefas administrativas (Bond et al., 2024).
Em termos práticos, isso significa que a IA já não é apenas um recurso periférico: ela começa a interferir na própria organização do processo educativo, na mediação docente e na forma como o conhecimento é produzido, avaliado e distribuído. Organismos internacionais como a Unesco (Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura) vêm alertando para o fato de que esse avanço precisa ser guiado por uma visão centrada no ser humano, e não apenas por promessas de eficiência (Miao; Holmes, 2023).
Parte do entusiasmo em torno da IA na educação decorre de um problema antigo: a dificuldade de oferecer ensino mais responsivo em sistemas marcados por heterogeneidade de perfis, limitações orçamentárias e escassez de tempo pedagógico. Nesse contexto, ferramentas de inteligência artificial oferecem algo historicamente desejado por escolas e universidades: a possibilidade de personalizar o aprendizado em escala.
Revisões recentes mostram que a área de AIED (Artificial Intelligence in Education – algo como “Inteligência Artificial na Educação”) cresceu rapidamente e passou a abranger desde sistemas tutores inteligentes até assistentes generativos, analytics educacional, avaliação automatizada e apoio à docência. A literatura também indica que esse ecossistema já não deve ser visto como tendência passageira, mas como parte de uma reconfiguração mais ampla das práticas educacionais (Wang et al., 2024).
Personalização
Um dos usos mais promissores da IA está justamente na personalização. Sistemas tutores inteligentes conseguem identificar padrões de erro, ajustar o nível de dificuldade, recomendar exercícios e oferecer feedback imediato conforme o desempenho do estudante.
Trata-se de uma mudança importante, porque o ensino tradicional frequentemente opera em ritmo único para turmas muito diversas. Metanálises clássicas sobre intelligent tutoring systems já indicavam efeitos positivos moderados sobre a aprendizagem no ensino superior, mostrando que esses sistemas tendem a superar métodos como ensino tradicional, leitura de materiais, atividades autônomas e ensino assistido por computador, embora ainda não substituam plenamente a tutoria humana.
Esses achados reforçam que a IA pode melhorar resultados educacionais quando desenhada com base pedagógica consistente e integrada ao trabalho docente, e não apenas como solução tecnológica isolada. Mais recentemente, revisões sistemáticas continuam apontando ganhos em engajamento e desempenho, embora ressaltem a necessidade de experimentos mais robustos e maior atenção ao contexto de implementação (Steenbergen-Hu; Cooper, 2014; Kulik; Fletcher, 2016).
No plano do trabalho docente, a IA também pode representar uma mudança relevante. Segundo a Unesco, a inteligência artificial pode auxiliar o professor tanto em atividades pedagógicas quanto na gestão da aprendizagem, permitindo personalizar conteúdos, analisar padrões de desempenho, automatizar tarefas repetitivas e apoiar processos de tomada de decisão educacional.
Para a entidade, essas tecnologias podem aprimorar as experiências de aprendizagem, contribuir para a preparação de aulas, apoiar processos avaliativos e favorecer o acompanhamento individualizado dos estudantes, além de fortalecer o desenvolvimento profissional contínuo dos docentes. Contudo, o documento ressalta que a IA não deve substituir o professor, mas atuar como instrumento de apoio à prática pedagógica, preservando a interação humana, o pensamento crítico, a mediação docente e a responsabilidade ética como elementos centrais do processo educacional (Unesco, 2024a).
Avaliação
Outro campo importante é a avaliação. Com a ascensão da IA generativa, a avaliação educacional deixou de ser apenas um espaço de mensuração e passou a ser também um terreno de disputa epistemológica. A literatura recente indica que a IA generativa tende a transformar profundamente os processos de avaliação no ensino superior, ao mesmo tempo em que cria oportunidades e desafios.
Entre as oportunidades, destacam-se a possibilidade de oferecer feedback imediato, apoiar a autoavaliação dos estudantes, favorecer a personalização da aprendizagem e estimular práticas de estudo mais autônomas. Contudo, o uso de ferramentas como o ChatGPT também amplia as preocupações relacionadas à integridade acadêmica, uma vez que esses sistemas podem produzir textos, respostas e atividades com elevado grau de qualidade aparente. Diante disso, Xia et al. (2024) defendem que as avaliações precisam ser redesenhadas, deslocando o foco da simples reprodução de conteúdo para competências mais complexas, como pensamento crítico, criatividade, resolução de problemas, aprendizagem autorregulada e uso ético da IA.
Os autores também ressaltam a necessidade de formação docente em avaliação, letramento digital e inteligência artificial, bem como a revisão das políticas institucionais de avaliação, com maior valorização de práticas inovadoras, interdisciplinares e alinhadas às novas demandas educacionais.
Há ainda uma dimensão frequentemente subestimada no debate sobre IA e educação: a inclusão. Em tese, tecnologias baseadas em inteligência artificial podem ampliar acessibilidade, apoiar estudantes com deficiência, oferecer tradução automática, leitura assistida, simplificação textual, feedback em linguagem clara e trilhas de aprendizagem mais flexíveis e personalizadas. Esse potencial se torna ainda mais relevante em contextos de massificação do ensino, nos quais o acompanhamento individualizado tende a ser limitado.
Contudo, o Relatório GEM, da Unesco, alerta que tecnologia não é sinônimo automático de equidade. A expansão de soluções digitais pode aprofundar desigualdades já existentes quando persistem problemas de conectividade, infraestrutura insuficiente, ausência de políticas institucionais e baixos níveis de letramento digital.
O relatório destaca, por exemplo, que grande parte das escolas no mundo ainda não possui acesso adequado à internet e que muitos países carecem de regulamentações claras para o uso de tecnologias educacionais. Dessa forma, os impactos inclusivos da IA dependem menos da tecnologia em si e mais das condições sociais, organizacionais e pedagógicas que estruturam sua implementação no ambiente educacional (Unesco, 2023).
Desafios
Os desafios, portanto, são tão relevantes quanto as potencialidades. O primeiro deles é o risco de superficialização do aprendizado. Se mal utilizada, a IA pode estimular respostas rápidas sem compreensão profunda, enfraquecer a autoria intelectual e reduzir o esforço cognitivo necessário para consolidar conhecimento. Outro ponto crítico é o problema das alucinações, vieses e erros factuais.
Modelos generativos podem apresentar informações falsas com alta fluidez verbal, o que é particularmente preocupante em ambientes nos quais estudantes ainda estão formando repertório conceitual e critérios de validação. Artigos recentes sobre o uso de grandes modelos de linguagem na educação insistem que o valor pedagógico dessas ferramentas depende do desenvolvimento simultâneo de competências de verificação, curadoria, formulação de prompts e leitura crítica (Kasneci et al., 2023).
Também merece destaque a questão da governança. A educação trabalha com dados sensíveis, trajetórias individuais, desigualdades históricas e relações assimétricas de poder. Nesse cenário, adotar IA sem parâmetros claros sobre proteção de dados, rastreabilidade, critérios de decisão e responsabilidade institucional seria um erro estratégico e ético.
A Unesco vem sustentando que sistemas educacionais precisam de marcos que articulem direitos, segurança, supervisão humana e desenvolvimento de competências em IA tanto para docentes quanto para estudantes. Não se trata apenas de regular uma ferramenta, mas de definir qual projeto educacional se pretende fortalecer com ela (Miao; Holmes, 2023; Unesco, 2024a; Unesco, 2024b).
A grande contribuição da IA para a educação talvez não esteja em automatizar o ensino, mas em pressionar escolas, universidades e gestores a repensar o que realmente importa aprender. Em um contexto em que respostas prontas se tornam abundantes, ganham ainda mais valor capacidades como argumentação, julgamento, criatividade, interpretação contextual, ética e resolução de problemas complexos.
A tecnologia pode ser uma aliada poderosa para ampliar escala, personalização e apoio à docência, mas dificilmente substituirá o papel formativo da relação pedagógica. O ponto central, portanto, não é escolher entre aceitar ou rejeitar a IA. É definir, com lucidez, quais usos fortalecem a aprendizagem e quais a empobrecem. Na educação, como em poucos outros campos, inovação sem critério pode ser apenas automatização daquilo que já funcionava mal. Com critério, pode se converter em oportunidade concreta de qualificar ensino, gestão e desenvolvimento humano.
| Para ter acesso às referências desse texto clique aqui |
Quem publicou esta coluna
Renato Máximo Sátiro
