Se você é professora ou professor e ainda não ouviu falar do Referencial para Desenvolvimento e Uso Responsáveis de Inteligência Artificial na Educação, este texto é para você.
Tá sabendo que em março deste ano, o Ministério da Educação (MEC) lançou o primeiro documento oficial do governo federal orientando o uso de Inteligência Artificial (IA) nas escolas brasileiras, da Educação Infantil à Pós-Graduação? Vamos saber…
O que é esse documento de referência em IA do MEC?
O documento referencial foi elaborado pela Secretaria de Gestão da Informação, Inovação e Avaliação de Políticas Educacionais do MEC e trata-se da primeira regulamentação geral do ministério sobre IA nas escolas. O texto tem como premissa central que “a incorporação da IA em cenários educacionais se torna legítima quando alinhada à missão pública da escola, que é formar cidadãs e cidadãos críticos, criativos, e solidários.” (Brasil, 2026).
Por essa razão, a IA deve integrar os ambientes educacionais como instrumento complementar com condições de uso sempre subordinadas à análise e à avaliação humanas. É minhas amigas, percebi que esse documento orientador sinaliza que a IA chegou com força nas escolas e o que ela vai fazer lá depende de nós.
O que o documento do MEC recomenda para cada etapa?
Na educação infantil, o uso de IA não é recomendado, com exceção para situações em que a tecnologia viabilize a inclusão de crianças com deficiência. Nos anos iniciais do Ensino Fundamental, o foco deve ser o desenvolvimento progressivo do letramento em IA, promovendo a compreensão de conceitos básicos de modo lúdico e gradual.
Nos anos finais do Ensino Fundamental e no Ensino Médio, a IA pode ser utilizada como apoio ao ensino-aprendizagem, sem substituir a autoria, o esforço intelectual e a responsabilidade acadêmica do estudante. A recomendação é que adolescentes e jovens desenvolvam análise crítica dos conteúdos produzidos pelas ferramentas de IA, comparando diferentes fontes de informações, como plataformas de dados científicos, livros e periódicos, por exemplo.
No Ensino Superior, o documento, especificamente, apresenta orientações amplas e, ainda, pouco restritivas em comparação à Educação Básica. Na pós-graduação, o documento propõe que as instituições promovam orientações curriculares voltadas ao desenvolvimento de competências como pensamento crítico e resolução de problemas. Nesse contexto, o documento também faz menção à formação de professores para uso pedagógico da IA.
Fonte: Elaboração própria feito com Nepkin (2026)
No que tange a pós-graduação, acredito que o documento se soma e complementa as diretrizes também sinalizadas pelo CNPq (vide texto que publiquei na coluna Tecnologia do Brasil de Fato de março 2026).
Um ponto que obtém atenção especial é o reconhecimento facial nas escolas, embora já adotado em muitas unidades privadas e redes de ensino, é desaconselhado por este documento do MEC. Se a sua escola usa este recurso para controle de frequência, o próprio MEC recomenda rever essa prática.
O que o documento trata sobre avaliação?
Este atualmente é um dos pontos mais importantes para o cotidiano docente, pois tem sido constantemente desafiado pelas tecnologias de Inteligência Artificial Generativa (IA Gen), independente da modalidade e nível de ensino.
O documento versa que, em processos avaliativos, a IA não deve substituir não deve substituir o julgamento docente nem produzir classificações, diagnósticos ou decisões sem supervisão humana. O documento alerta para riscos relacionados a vieses (bias) algorítmicos, à ausência de contextualização pedagógicas e aos impactos sobre integridade acadêmica-científica.
Isso significa que nenhuma plataforma, App ou sistema pode decidir se um estudante passa de ano de semestre, ou recebe uma nota. A responsabilidade é sua, e o referencial do MEC confirma isso.
De muitas maneiras, a tecnologia está tornando as formas comuns de avaliação, como testes, projetos ou trabalhos de conclusão de curso, menos confiáveis como medida da capacidade do aluno. Isso destaca a necessidade de uma melhor compreensão de onde o uso da IA Gen é mais prevalente e onde o mau uso é mais provável de ocorrer.
Em um novo artigo da Science Policy, pesquisadores analisaram dados de pesquisa de mais de 95.000 alunos em 20 universidades de pesquisa dos EUA durante o ano letivo de 2023-2024 (vide gráfico a seguir).
As descobertas da pesquisa revelam o uso generalizado da IA Gen entre os estudantes: aproximadamente dois terços dos entrevistados relataram usá-lo durante o período do estudo, com 37% usando-o regularmente. No entanto, os padrões de uso diferiram consideravelmente por disciplina, com maior adoção nas áreas de STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática).
Os padrões de trapaça assistida (também conhecida como cola ou pesca) por IA também variaram entre as disciplinas. As taxas estimadas de uso indevido foram geralmente maiores em áreas não STEM, com economia (17%) e jornalismo (16%) apresentando taxas relativamente altas, enquanto biologia (5%) estava entre as mais baixas. O estudo também encontrou disparidades demográficas significativas no uso de IA Gen, com maior adoção entre estudantes do sexo masculino, brancos e asiáticos do que entre estudantes do sexo feminino e de maiorias sub-representadas.
Embora as diferenças ligadas ao status socioeconômico e à deficiência fossem menores, os autores do estudo sugerem que as descobertas levantam preocupações sobre o acesso desigual às ferramentas de IA e à alfabetização. Os pesquisadores propõem vários caminhos a seguir. Eles observam que não existe um único modelo de avaliação “à prova de IA” e sugerem reformas personalizadas
| Crédito: Tradução nossa do gráfico divulgado pela Science Magazine
Em outras palavras, penso que: a IA não substitui docentes. Quem ensina-aprende somos nós.
E quem realmente decide o que entra na escola?
Há uma questão que o documento aborda com delicadeza excessiva: o poder das Big Techs. O próprio texto do MEC reconhece que o Brasil precisa se preparar não apenas para consumir e utilizar soluções de IA e plataformas, mas também desenvolvê-las e aplicá-las de forma ética, inclusiva e soberana. Atualmente há uma discussão que chama atenção para a importância de problematizar e encontrar soluções para solidificar uma soberania digital. Neste mês de maio 2026, estivemos em Brasília debatendo sobre esse tema no evento Nacional de Soberania Digital e percebemos que há uma estrada longa de com muitos desafios para tocarmos se quisermos alguma soberania neste sentido.
Enquanto o governo redige referenciais, vale salientar que Google, Microsoft e OpenAI assinam acordos com redes de ensino estaduais e municipais, inserindo os tentáculos de suas plataformas nos cotidianos escolares e treinam seus modelos com dados de crianças brasileiras.
O Chat GPT, Gemini e outras IAs Generativas não compreendem as nuances do currículo nacional, também não conhecem as realidades culturais e desigualdades regionais do país. Não foram treinadas para o contexto de escola pública de periferia. Falamos tanto dos livros didáticos que não retratavam essas questões e agora nos vemos de novo frente esse debate, dessa vez com a máquina que para muitos representa algo mágico, verídico, matemático e que logo não cabe ser questionada. É preciso nos perguntarmos o que essas tecnologias sabem formular sobre o contexto da escola pública ou de zona rural da de Feira de Santana ou do Marajó. Entretanto, ainda assim estão sendo usadas sem protocolos, supervisão ou responsabilização. O documento referencial, embora estabeleça um posicionamento institucional do MEC, não possui força normativa e, portanto, não é vinculante para mantenedoras públicas ou privadas. Isso significa que uma das EdTechs pode ignorar cada linha deste documento.
Concluo com uma batidinha no ombro e uma pequena crítica
Aconselho que leia o documento referencial porque está bem elaborado, e devo reconhecer que é um passo importante para se balizar diante dos desafios impostos pela IA Generativa. Entretanto, não posso deixar de apontar como problema o que o próprio documento do MEC admite, quase que nas entrelinhas: “o referencial não tem força normativa. Não é Lei. Não é resolução. Logo, não obriga ninguém a nada.
Reconheço que há movimento e vontade política em setores do governo federal. Mas o cenário é de atraso institucional num campo onde tudo é muito rápido e instrumentos regulatórios que não prosperam como é o caso do PL 2.338 de 2023, principal marco de governança de IA no Brasil, aprovado no Senado em 2024 e que desde então se encontra parado na Câmara dos Deputados. Enquanto isso, os modelos de linguagem já são utilizados amplamente em avaliações, revisões, trabalhos escolares e acadêmicos de milhões de estudantes e as EdTechs seguem sorridentes acumulando dados para treinamento de seus modelos e capital.
Um referencial sem garras, um marco regulatório paralisado e uma infraestrutura precária formam um triângulo da desproteção, estando no centro dele os estudantes e as(os) professoras(es) vulneráveis e atônitos diante da questão.
A questão para reflexão que deixo pra você hoje é: Se os modelos de IA são treinados com dados do passado, reproduzindo padrões, médias e hierarquias já existentes, e levando em consideração que a educação tem como missão formar sujeitos capazes de questionar o presente e transformar o futuro, qual é o risco epistemológico de deixar que máquinas retroativas orientem processos formativos prospectivos? Será que as instituições irão ter que gerar por sua conta os protocolos?
Fontes citadas:
BRASIL. Ministério da Educação. Secretaria de Gestão da Informação, Inovação e Avaliação de Políticas Educacionais. Referencial para desenvolvimento e uso responsáveis de inteligência artificial na educação. Brasília: MEC/SEGAPE, 2026. Disponível em: Acesso em: 11 jun. 2026.
BRASIL. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Portaria CNPq nº 2.664, de 6 de março de 2026. Institui a Política de Integridade na Atividade Científica do CNPq. Brasília, DF: CNPq, 2026.
NEVES, Barbara Coelho. O dilema da pesquisa científica com a Inteligência Artificial. Brasil de Fato, São Paulo, 24 mar. 2026. Coluna Barbara Coelho. Disponível em: https://www.brasildefato.com.br/colunista/barbara-coelho/2026/03/24/o-dilema-da-pesquisa-cientifica-com-a-inteligencia-artificial/. Acesso em: 11 jun. 2026.
**Este é um artigo de opinião e não necessariamente representa a linha editorial do Brasil do Fato.
