O avanço da inteligência artificial dentro das salas de aula brasileiras começa a ganhar regras mais claras. O Conselho Nacional de Educação (CNE) aprovou uma regulamentação para o uso de sistemas de IA nas instituições de ensino, estabelecendo limites principalmente para aplicações capazes de interferir diretamente na avaliação e no acompanhamento dos estudantes.
Entre as mudanças de maior impacto está a restrição ao uso de inteligência artificial para corrigir e atribuir notas de forma autônoma a redações, questões discursivas e outras avaliações que dependam de interpretação subjetiva. A proposta é impedir que decisões pedagógicas relevantes sejam transferidas integralmente para algoritmos.
A regulamentação ainda precisa ser homologada pelo Ministério da Educação para entrar plenamente em vigor. Depois disso, as instituições terão prazo para adequação.
Professor continua responsável pela avaliação
O princípio central das novas diretrizes é que a inteligência artificial deve funcionar como ferramenta de apoio, e não como substituta do profissional responsável pelo processo educacional.
Isso significa que sistemas podem auxiliar professores em determinadas atividades, mas avaliações que envolvem interpretação, argumentação, criatividade e análise subjetiva não devem ter sua decisão final delegada automaticamente à máquina.
Uma redação é um bom exemplo.
Diferentemente de uma questão objetiva com apenas uma resposta correta, um texto pode exigir análise de coerência, argumentação, estrutura, domínio linguístico, criatividade e adequação à proposta.
Esses elementos envolvem julgamento pedagógico.
A regulamentação busca garantir que esse julgamento continue sob responsabilidade humana.
Provas objetivas podem continuar utilizando automação
Isso não significa o fim da tecnologia na correção de avaliações.
Sistemas automatizados poderão continuar sendo empregados em situações de menor risco, especialmente quando existe uma resposta objetiva e verificável.
Uma prova de múltipla escolha, por exemplo, pode ser corrigida automaticamente porque existe um gabarito previamente definido.
Nesse caso, o sistema não precisa interpretar a qualidade do raciocínio apresentado pelo estudante.
Ele apenas compara a resposta selecionada com a alternativa correta.
A diferença fundamental está justamente na quantidade de julgamento que o algoritmo precisa realizar.
Quatro níveis de risco para IA na educação
As diretrizes estabelecem uma abordagem baseada em risco para utilização de inteligência artificial.
Os sistemas são divididos em quatro níveis, considerando o potencial de impacto sobre estudantes e sobre o processo pedagógico.
Aplicações consideradas de baixo risco podem ser utilizadas com menos restrições.
Conforme aumenta a possibilidade de uma decisão automatizada afetar direitos, avaliações ou oportunidades do estudante, maiores passam a ser as exigências de supervisão e controle.
Algumas aplicações são consideradas incompatíveis com o ambiente educacional e ficam proibidas.
Reconhecimento de emoções entra na lista de proibições
Uma das tecnologias atingidas pelas novas regras é o chamado reconhecimento de emoções.
Esses sistemas tentam analisar características como expressões faciais, voz ou comportamento para inferir se uma pessoa está feliz, triste, distraída, nervosa ou concentrada.
Aplicado em escolas, um sistema poderia teoricamente observar estudantes durante uma aula e tentar identificar quem está prestando atenção.
O problema é que esse tipo de tecnologia possui limitações importantes.
Uma expressão facial não significa necessariamente determinada emoção.
Uma pessoa pode estar concentrada sem demonstrar externamente.
Outra pode parecer distraída e continuar acompanhando perfeitamente a atividade.
Transformar essas inferências em decisões sobre estudantes poderia produzir avaliações equivocadas.
Por isso, o reconhecimento automatizado de emoções aparece entre as aplicações consideradas inadequadas pelas novas diretrizes.
Pontuação social também fica de fora
Outro uso proibido envolve sistemas de pontuação social.
Nesse modelo, diferentes informações sobre comportamento poderiam ser combinadas para criar uma espécie de nota geral do estudante.
Imagine um algoritmo analisando atrasos, comportamento, participação em aula, desempenho acadêmico e outras informações para classificar alunos automaticamente.
Esse tipo de sistema poderia produzir consequências importantes sobre a vida escolar de uma criança ou adolescente.
Também existe risco de reforçar desigualdades.
Um comportamento registrado no passado poderia continuar influenciando decisões futuras mesmo depois que a situação mudasse.
As novas diretrizes procuram impedir justamente esse tipo de classificação automatizada.
Vigilância biométrica contínua preocupa
A regulamentação também estabelece limites para monitoramento biométrico contínuo de estudantes.
Biometria envolve informações particularmente sensíveis.
Rosto, voz e outras características físicas podem identificar uma pessoa de maneira praticamente permanente.
Diferentemente de uma senha, um rosto não pode simplesmente ser trocado depois de um vazamento de dados.
Isso torna o armazenamento e processamento dessas informações especialmente delicado quando envolve crianças e adolescentes.
Crianças até o 5º ano terão proteção adicional
As regras também estabelecem atenção especial para estudantes mais novos.
Alunos até o 5º ano do ensino fundamental não deverão utilizar ferramentas de IA de forma autônoma no ambiente educacional. O uso deverá acontecer sob supervisão docente e dentro de atividades pedagógicas planejadas.
A medida não significa que crianças dessa faixa etária estarão completamente afastadas da inteligência artificial.
A diferença está na mediação.
O professor deverá orientar como e por que determinada ferramenta está sendo utilizada.
Essa abordagem procura evitar que crianças passem a depender de sistemas generativos antes de desenvolver competências fundamentais de leitura, escrita, pesquisa e raciocínio.
IA não será simplesmente proibida nas escolas
Apesar das restrições, a regulamentação não tenta retirar a inteligência artificial da educação.
Pelo contrário.
O objetivo é criar condições para que a tecnologia seja incorporada de maneira controlada.
Ferramentas podem auxiliar na preparação de materiais.
Podem apoiar professores.
Podem ajudar estudantes em pesquisas.
Podem oferecer recursos de acessibilidade.
Também podem apoiar tarefas administrativas.
A discussão passa a ser menos sobre “usar ou não usar IA” e mais sobre “qual IA pode ser utilizada, para qual finalidade e com qual nível de supervisão”.
Professor pode utilizar IA como assistente
Uma das possibilidades mais interessantes está justamente no apoio ao trabalho docente.
Imagine um professor responsável por várias turmas.
A IA poderia ajudar a organizar atividades, criar versões diferentes de exercícios ou sugerir materiais complementares.
Também poderia identificar padrões gerais de dificuldade da turma.
Se muitos alunos erraram determinada questão, o sistema poderia alertar que aquele conteúdo talvez precise ser revisado.
Mas existe uma diferença fundamental entre dizer:
“60% da turma apresentou dificuldade neste conceito”
e afirmar:
“Este estudante merece nota 6,3 nesta redação”.
A primeira situação funciona como apoio.
A segunda transfere uma decisão pedagógica para a máquina.
Redação é um dos melhores exemplos do problema
A correção automatizada de redações tornou-se particularmente controversa porque sistemas modernos de linguagem conseguem analisar textos com enorme velocidade.
Uma plataforma pode receber milhares de redações e produzir avaliações em poucos minutos.
Isso cria uma enorme oportunidade de redução de custos.
Mas também cria riscos.
Modelos podem possuir vieses.
Podem interpretar determinados estilos de escrita de maneira diferente.
Podem favorecer estruturas textuais previsíveis.
Podem penalizar construções criativas.
E podem produzir avaliações diferentes para textos semelhantes dependendo do modelo ou da configuração utilizada.
Quando uma nota influencia aprovação, recuperação ou oportunidades acadêmicas, esses problemas ganham outra dimensão.
IA pode mudar a maneira como estudantes escrevem
Existe ainda um efeito indireto.
Se estudantes souberem exatamente como determinado algoritmo avalia uma redação, podem começar a escrever para agradar ao sistema.
Isso poderia produzir textos cada vez mais padronizados.
Em vez de desenvolver pensamento crítico e estilo próprio, alunos poderiam aprender fórmulas capazes de maximizar a pontuação automatizada.
É um problema semelhante ao observado em mecanismos de busca.
Quando pessoas descobrem quais características um algoritmo valoriza, começam a adaptar seu comportamento para atender à máquina.
Na educação, esse incentivo precisa ser cuidadosamente avaliado.
Uso de ChatGPT e outras ferramentas também exige orientação
A expansão de ferramentas generativas criou outro desafio.
Estudantes já podem pedir a um chatbot para escrever uma redação inteira, resolver uma atividade ou produzir respostas para exercícios.
Proibir completamente essas ferramentas fora da escola é praticamente impossível.
Por isso, cresce a ideia de ensinar letramento em inteligência artificial.
O aluno precisa aprender quando utilizar IA, como verificar respostas, como identificar erros e quando a ferramenta não deve substituir seu próprio raciocínio.
Essa competência pode se tornar tão importante quanto aprender a pesquisar informações na internet.
Saber perguntar não será suficiente
Muito se fala sobre ensinar estudantes a criar bons prompts.
Isso é útil, mas representa apenas uma parte da alfabetização em IA.
Um aluno também precisa compreender que uma resposta aparentemente convincente pode estar errada.
Precisa aprender a verificar informações.
Precisa identificar possíveis vieses.
Precisa compreender que dados enviados para determinada ferramenta podem ser armazenados.
E precisa saber diferenciar assistência de substituição.
A pergunta fundamental deixa de ser apenas:
“Como faço a IA responder melhor?”
E passa a incluir:
“Eu deveria utilizar IA para esta tarefa?”
Professores também precisarão de capacitação
As novas regras criam responsabilidades para escolas, mas também aumentam a necessidade de formação dos professores.
Não é possível supervisionar adequadamente uma tecnologia sem compreender minimamente como ela funciona.
Educadores precisarão conhecer limitações, riscos e possibilidades das ferramentas.
Isso não significa transformar professores em programadores.
Mas significa desenvolver conhecimento suficiente para avaliar quando uma ferramenta realmente melhora o aprendizado e quando apenas automatiza uma atividade que deveria permanecer humana.
Proteção de dados ganha importância
Outro ponto central é a privacidade.
Ferramentas educacionais podem processar informações sobre desempenho, comportamento e dificuldades individuais.
Quando inteligência artificial é adicionada a essas plataformas, a quantidade de dados processados pode aumentar significativamente.
Uma escola precisa saber onde essas informações são armazenadas.
Quem consegue acessá-las?
Por quanto tempo ficam guardadas?
São utilizadas para treinar modelos?
Podem ser compartilhadas com terceiros?
Essas perguntas tornam-se ainda mais importantes quando os usuários são menores de idade.
Publicidade baseada em dados estudantis também preocupa
As diretrizes também buscam impedir usos comerciais inadequados das informações dos estudantes, incluindo aplicações de IA relacionadas à publicidade baseada em dados educacionais.
Uma plataforma utilizada dentro da escola possui acesso privilegiado ao estudante.
Utilizar essas informações para criar perfis comerciais poderia ultrapassar completamente a finalidade pedagógica que justificou a coleta dos dados.
A regulamentação tenta separar claramente essas duas atividades.
Dados coletados para educação não deveriam automaticamente se transformar em matéria-prima para publicidade.
Escolas terão período para adaptação
As instituições de ensino não precisarão realizar todas as mudanças imediatamente.
Após a regulamentação completar seu processo de aprovação e homologação, está previsto um período de 12 meses para adequação.
Durante esse período, escolas deverão revisar ferramentas já utilizadas.
Plataformas educacionais também precisarão avaliar se seus sistemas estão de acordo com as novas exigências.
Contratos com fornecedores de tecnologia podem precisar ser modificados.
Políticas internas de uso de IA provavelmente terão de ser criadas ou atualizadas.
Escolas precisarão saber quais IAs já utilizam
Esse pode ser um desafio maior do que parece.
Inteligência artificial não aparece apenas em ferramentas explicitamente chamadas de “IA”.
Pode estar incorporada a plataformas de aprendizagem.
Pode funcionar dentro de softwares administrativos.
Pode analisar textos.
Pode recomendar atividades.
Pode monitorar desempenho.
Pode aparecer em sistemas antifraude ou de segurança.
Antes de definir uma política, portanto, escolas precisarão realizar uma espécie de inventário tecnológico.
Quais sistemas utilizam inteligência artificial?
Que dados processam?
Quais decisões produzem?
Existe supervisão humana?
Essas perguntas serão fundamentais.
Brasil segue tendência de regular IA por nível de risco
A abordagem adotada pelo CNE acompanha um movimento mais amplo observado nas discussões regulatórias sobre inteligência artificial.
Em vez de tratar todas as aplicações da mesma maneira, normas começam a considerar o risco associado a cada utilização.
Um chatbot utilizado para sugerir livros possui impacto limitado.
Um sistema utilizado para decidir se um estudante será aprovado possui impacto muito maior.
Quanto maior o efeito sobre a vida da pessoa, maior deve ser a responsabilidade de quem desenvolve e utiliza a tecnologia.
Essa lógica também aparece no debate mais amplo sobre o marco regulatório brasileiro de IA, cujo texto-base foi aprovado pelo Senado anteriormente e seguiu para discussão na Câmara.
Educação entra em uma nova fase
A discussão sobre inteligência artificial nas escolas começou principalmente com uma pergunta:
“Como impedir que estudantes utilizem ChatGPT para fazer trabalhos?”
Essa pergunta já parece pequena diante do cenário atual.
Agora existem questões muito maiores.
IA pode corrigir uma prova?
Pode decidir uma nota?
Pode acompanhar o rosto de um estudante durante a aula?
Pode analisar seu comportamento?
Pode recomendar se ele deve ser aprovado?
Pode criar um perfil permanente baseado em seu histórico?
É justamente nessas decisões de maior impacto que as novas diretrizes procuram estabelecer limites.
Tecnologia poderá ajudar, mas responsabilidade continua humana
O princípio adotado pelo Conselho Nacional de Educação aponta para uma divisão relativamente clara.
A inteligência artificial pode ampliar a capacidade de professores e instituições.
Pode automatizar tarefas repetitivas.
Pode ajudar na organização.
Pode fornecer informações.
Pode apoiar atividades pedagógicas.
Mas decisões que envolvem interpretação, avaliação subjetiva e consequências relevantes para o estudante precisam permanecer sob responsabilidade humana.
Por isso, dizer simplesmente que “IA está proibida de corrigir provas” pode dar uma impressão incompleta das novas regras.
A mudança é mais específica: a tecnologia não deverá assumir autonomamente a correção e atribuição de notas em avaliações subjetivas, como redações e questões discursivas, enquanto usos de menor risco poderão continuar sendo permitidos dentro das condições estabelecidas.
A regulamentação brasileira começa, assim, a estabelecer uma fronteira que provavelmente aparecerá cada vez mais em outras áreas:
a inteligência artificial pode auxiliar uma decisão, mas isso não significa que deve receber o poder de tomá-la sozinha.
