Inteligência Artificial
13 de abril de 2026
Os desafios do uso da IA no ensino superior
MEC propõe diretrizes para alinhar uso da tecnologia aos princípios pedagógicos, éticos e sociais que orientam a educação brasileira
A incorporação crescente da inteligência artificial nos processos educacionais tem produzido tensões relevantes, especialmente no que se refere à superficialidade do aprendizado e à redução do esforço cognitivo em atividades complexas. Segundo Kasneci et al. (2023), embora sistemas baseados em modelos de linguagem ampliem o acesso à informação e apoiem atividades educacionais, seu uso indiscriminado pode comprometer processos cognitivos essenciais, como a elaboração crítica e a construção ativa do conhecimento. Conforme discutido em minha coluna anterior (IA e formação profissional), ainda que a tecnologia amplie o acesso à informação e aumente a eficiência na execução de tarefas, observa-se um deslocamento progressivo do papel do estudante, que passa da construção ativa do conhecimento para a supervisão de respostas automatizadas.
Bender et al. (2021) afirmam que sistemas de linguagem baseados em IA tendem a produzir respostas plausíveis sem compromisso com compreensão ou veracidade, o que pode induzir a um uso acrítico e reforçar a dependência em relação às saídas automatizadas, com potenciais impactos sobre o desenvolvimento do pensamento crítico e da autonomia intelectual. Nesse contexto, a recente publicação do “Referencial para o Desenvolvimento e Uso Responsáveis de Inteligência Artificial na Educação (Brasil, 2026)”, elaborada pelo Ministério da Educação, insere-se como resposta institucional a essas transformações, ao reconhecer tanto as oportunidades quanto os riscos associados à adoção acelerada da tecnologia e ao propor diretrizes que buscam alinhar seu uso aos princípios pedagógicos, éticos e sociais que orientam a educação brasileira. Torna-se, portanto, fundamental examinar o documento de forma crítica e aprofundada, a fim de compreender não apenas suas recomendações formais, mas também suas implicações efetivas sobre práticas pedagógicas, processos avaliativos e a formação de estudantes em um cenário mediado por inteligência artificial.
Ensino superior
O texto desta coluna concentra-se no ensino superior, no qual a presença da inteligência artificial impõe revisões mais profundas sobre ensino, aprendizagem e pesquisa. O Referencial explicita que as instituições devem promover reorientações curriculares voltadas ao desenvolvimento de competências de ordem superior, como pensamento crítico, criatividade e resolução de problemas inéditos, ao mesmo tempo em que exige revisão de práticas avaliativas, diante da facilidade de produção automatizada de respostas. Do ponto de vista regulatório, o documento estabelece a necessidade de estruturas institucionais de governança, com definição clara de políticas para uso de IA, mecanismos de supervisão humana efetiva e avaliação contínua dos impactos dos sistemas adotados. Também enfatiza transparência e explicabilidade, proteção de dados e privacidade, prevenção de vieses algorítmicos, garantia de integridade acadêmica e enfrentamento de desigualdades de acesso. Nesse contexto, a adoção da IA no ensino superior é tratada não como questão meramente tecnológica, mas como decisão pedagógica, ética e institucional, que deve permanecer subordinada ao projeto formativo e ao papel central da docência.
Plano pedagógico
No plano pedagógico, os desafios tornam-se ainda mais evidentes, na medida em que a presença da IA tensiona fundamentos tradicionais do processo de ensino e aprendizagem. A disponibilidade de respostas automatizadas e a facilidade de geração de conteúdos colocam em risco a centralidade do esforço cognitivo, favorecendo a terceirização de etapas essenciais, como análise, síntese e construção argumentativa. Firth et al. (2019) demonstram que a crescente dependência de sistemas digitais para acesso e processamento de informações pode reduzir o engajamento em processos cognitivos mais profundos, reforçando dinâmicas de externalização do pensamento.
Nesse cenário, torna-se necessária a revisão de práticas avaliativas historicamente baseadas na reprodução de conteúdo. Segundo discutido por Bearman et al. (2022), a crescente presença de ferramentas baseadas em inteligência artificial desafia modelos tradicionais de avaliação no ensino superior, exigindo a adoção de estratégias que privilegiem autoria, pensamento crítico e aplicação do conhecimento em detrimento da simples reprodução de respostas. Paralelamente, impõe-se a necessidade de desenvolver competências de ordem superior, como pensamento crítico, criatividade e resolução de problemas complexos, assegurando que a inteligência artificial seja utilizada como ferramenta de apoio e não como substituto do processo formativo.
Plano docente e institucional
No plano docente e institucional, os desafios concentram-se na necessidade de reconfiguração do papel do professor e das estruturas acadêmicas diante da incorporação da inteligência artificial. O Referencial enfatiza a centralidade da docência como elemento insubstituível. Em consonância, a Unesco (2023) destaca que sistemas de IA devem atuar como suporte às práticas pedagógicas, sem substituir o papel do professor, que permanece responsável pela mediação crítica, orientação ética e condução do processo de aprendizagem.
Nesse contexto, torna-se indispensável investir na formação inicial e continuada para o uso pedagógico da IA, bem como promover reestruturações curriculares que integrem a tecnologia de forma intencional e alinhada aos objetivos formativos. Além disso, as instituições de ensino superior são chamadas a estabelecer diretrizes claras para o uso da IA em atividades acadêmicas, garantindo coerência entre práticas pedagógicas, critérios de avaliação e princípios institucionais, de modo a evitar uso indiscriminado ou desalinhado com o projeto educacional.
Plano regulatório
No plano regulatório e de governança, os desafios concentram-se na construção de estruturas institucionais capazes de orientar o uso da inteligência artificial de forma responsável, transparente e alinhada ao interesse público. O Referencial destaca a necessidade de políticas claras que envolvam proteção de dados, garantia de privacidade, mitigação de vieses algorítmicos e exigência de explicabilidade dos sistemas adotados. Em consonância com essas diretrizes, a Unesco (2023) enfatiza que a adoção de inteligência artificial na educação deve estar orientada por princípios de transparência, supervisão humana e responsabilidade institucional, assegurando que decisões educacionais permaneçam sob controle de agentes humanos qualificados.
No ensino superior, isso se traduz na criação de mecanismos de supervisão contínua, avaliação de impacto das tecnologias utilizadas e definição de critérios para sua adoção. Soma-se a esse cenário a preocupação com a integridade acadêmica, especialmente diante de riscos de plágio e autoria automatizada, bem como com as desigualdades de acesso à infraestrutura digital, que podem ampliar assimetrias já existentes. Dessa forma, a governança da IA deixa de ser um aspecto acessório e passa a constituir elemento central na regulação das práticas educacionais mediadas por tecnologia.
Diante desse conjunto de desafios, torna-se evidente que a incorporação da inteligência artificial no ensino superior não pode ser tratada como simples atualização tecnológica, mas como um processo de reconfiguração estrutural do próprio modelo educacional. As diretrizes apresentadas pelo Referencial indicam que a centralidade do processo formativo deve ser preservada, exigindo que a adoção de sistemas de IA esteja subordinada a critérios pedagógicos, éticos e institucionais claramente definidos. Nesse contexto, a tecnologia deixa de ser um fim em si mesma e passa a ser compreendida como instrumento cuja legitimidade depende de sua capacidade de sustentar processos de aprendizagem profunda e desenvolvimento intelectual consistente.
Assim, o principal desafio não reside na presença da inteligência artificial, mas na forma como ela é integrada aos processos educacionais. O risco de superficialidade, dependência e fragilização cognitiva não é inerente à tecnologia, mas ao seu uso desarticulado de uma intencionalidade pedagógica consistente. Nesse sentido, a incorporação da IA no ensino superior exige não apenas a adoção de ferramentas, mas a construção deliberada de ambientes formativos que preservem a complexidade do pensamento, a autoria intelectual e a capacidade de enfrentamento de problemas inéditos. A consolidação de práticas responsáveis depende, portanto, da articulação entre formação docente, revisão curricular, políticas institucionais e mecanismos de governança, de modo a garantir que a inteligência artificial atue como amplificadora, e não substituta, das competências humanas essenciais.
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Quem publicou esta coluna
Maurício Acconcia Dias
