Introdução: A Nova Fronteira da Aprendizagem

Uma transformação com a magnitude de um tsunami está em curso, remodelando as fundações da educação. 

Não se trata de uma promessa distante, mas de uma realidade presente e avassaladora. O mercado global de Inteligência Artificial (IA) na educação, avaliado em US$ 5,88 bilhões em 2024, está projetado para explodir para US$ 32,27 bilhões até 2030, crescendo a uma taxa anual composta de 31,2%.¹ Estes números não representam apenas um mercado em expansão; eles são o motor financeiro de um tsunami social e tecnológico que já atingiu as salas de aula.

Esta revolução, no entanto, não é medida apenas em dólares, mas na sua profunda penetração no cotidiano de alunos e professores. Uma pesquisa global recente revelou que 86% dos estudantes de ensino superior e 75% dos alunos do ensino fundamental e médio já utilizam ferramentas de IA.² No Reino Unido, o uso de IA generativa por estudantes para a realização de trabalhos avaliativos saltou de 53% em 2024 para impressionantes 88% em 2025.⁵ A tecnologia está profundamente enraizada na prática diária da aprendizagem, avançando a um ritmo que supera a capacidade de adaptação das políticas institucionais e da formação de professores.

A questão central não é se a IA mudará a educação, mas como podemos direcionar essa transformação para um futuro que seja mais equitativo, eficaz e humano.

A IA na Sala de Aula Hoje

Para compreender a magnitude da transformação em curso, é essencial primeiro analisar o estado atual da Inteligência Artificial na educação. Longe de ser um conceito futurista, a IA já é uma ferramenta onipresente, adotada em massa por alunos e, cada vez mais, por professores.

Crescimento na Adoção da IA: Uma Realidade Inegável

A velocidade e a escala da adoção da IA no setor educacional são sem precedentes. A integração não está sendo ditada de cima para baixo por instituições, mas sim impulsionada de baixo para cima, por estudantes e educadores que buscam mais eficiência e suporte em suas rotinas.

Globalmente, a penetração entre os estudantes é massiva. Pesquisas de 2024 e 2025 indicam que 86% dos universitários utilizam IA, com 54% fazendo uso semanal.³ Um estudo abrangente com mais de 11.000 estudantes de graduação em 15 países confirmou que 80% já usaram IA generativa para apoiar seus estudos.³ O fenômeno não se restringe ao ensino superior; no ensino básico (K-12), o uso saltou de 37% para 75% em apenas um ano, um crescimento explosivo que demonstra a rápida normalização da tecnologia entre os mais jovens.²

Os educadores, embora com um ritmo de adoção mais lento, também estão embarcando nessa onda. Um relatório de 2024 revelou que 45% dos professores de ensino superior e 51% dos professores do ensino básico já utilizam ferramentas de IA, um aumento significativo em relação aos 24% registrados no ano anterior.² A expectativa é de uma aceleração ainda maior: 93% dos profissionais de educação superior preveem expandir seu uso de IA nos próximos dois anos.⁶ No Brasil, a percepção é majoritariamente positiva. Uma pesquisa apresentada na Bett Brasil 2025 mostrou que mais de 80% dos professores brasileiros veem benefícios no uso da IA, especialmente para o planejamento de aulas e a criação de conteúdos interativos.⁷

Como os alunos e professores usam a IA

Alunos utilizam a IA primariamente para explicar conceitos complexos, resumir artigos longos, obter ideias para pesquisas e aprimorar a qualidade de seus textos.⁵ Professores, por sua vez, recorrem à tecnologia para otimizar o planejamento de aulas, automatizar tarefas administrativas e desenvolver materiais didáticos.² Em ambos os casos, a busca é por eficiência e otimização de tarefas existentes.

Essa dinâmica revela uma divergência crítica e potencialmente perigosa. A adoção por parte dos estudantes é quase universal e descentralizada, impulsionada pela necessidade individual de eficiência. Em contrapartida, a resposta institucional — a criação de políticas e diretrizes — é centralizada, reativa e consideravelmente mais lenta.¹⁰ O resultado é um vácuo regulatório no qual as normas de uso da IA estão sendo estabelecidas

Esta lacuna entre a adoção e a política arrisca normalizar práticas eticamente questionáveis, como a dependência excessiva para a realização de trabalhos, antes que as instituições consigam fomentar uma cultura de integridade acadêmica adaptada a essa nova realidade. Consequentemente, alunos de contextos com menos recursos, que podem carecer de orientação crítica em casa ou na escola, ficam em maior desvantagem.

Do Tutor Pessoal ao Assistente Administrativo

A personalização e a aprendizagem adaptativa representam a vanguarda da transformação pela IA. Sistemas Tutores Inteligentes (STIs) e Plataformas de Aprendizagem Adaptativa utilizam algoritmos de Machine Learning ¹ — para ajustar o conteúdo educacional em tempo real. Eles analisam o desempenho do aluno e modificam o ritmo, a dificuldade e até o formato das lições para atender às necessidades individuais, com o potencial de melhorar os resultados em até 30%.¹²

A IA Generativa, popularizada por modelos como ChatGPT, tornou-se uma ferramenta multifuncional. É utilizada para resumir informações, reescrever textos em diferentes estilos, criar imagens que simulam movimentos artísticos e até mesmo auxiliar professores na elaboração de planos de aula e avaliações.¹⁵ Essas ferramentas oferecem aos estudantes uma fonte quase ilimitada de exemplos de alta qualidade, servindo como inspiração para suas próprias criações.

Na esfera da gestão, a Análise de Dados Educacionais (Learning Analytics) e os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (LMS) estão revolucionando a forma como as instituições operam. Esses sistemas coletam e interpretam grandes volumes de dados gerados durante o processo de ensino-aprendizagem para identificar tendências, analisar o desempenho de alunos, turmas e escolas, e até prever taxas de evasão.¹³ No Brasil, o Ministério da Educação (MEC) está desenvolvendo o hub “Gestão Presente”, uma iniciativa que visa centralizar dados de estudantes da educação básica para otimizar processos como matrículas e diários de classe, melhorando a gestão escolar em escala nacional.¹⁶

Finalmente, a IA desempenha um papel crucial na promoção da acessibilidade. Ferramentas como softwares de reconhecimento de voz, legendagem em tempo real e tradução automática estão quebrando barreiras para estudantes com deficiências e para aqueles que não são falantes nativos da língua de instrução, tornando a educação mais inclusiva.¹²

Categoria da Aplicação	Tecnologia Chave	Exemplo de Ferramenta/Caso	Principal Benefício
Aprendizagem Personalizada	Machine Learning, IA Adaptativa	DreamBox, MATHia da Carnegie Learning 14	Adaptação ao ritmo e estilo de aprendizagem de cada aluno, melhorando a retenção e o domínio de conceitos.
Criação de Conteúdo e Suporte	IA Generativa, Processamento de Linguagem Natural (PLN)	ChatGPT,, Google Gemini 15	Geração de textos, imagens, resumos e planos de aula, oferecendo suporte criativo e eficiência para alunos e professores.
Gestão e Análise de Dados	Learning Analytics, Big Data	Plataformas LMS, Hub “Gestão Presente” (MEC) 15	Fornecimento de insights sobre o desempenho dos alunos, otimização da gestão escolar e apoio à tomada de decisões estratégicas.
Acessibilidade e Inclusão	Reconhecimento de Voz, Visão Computacional	Leitor Imersivo da Microsoft, “Help Me See” 12	Remoção de barreiras para estudantes com deficiências visuais, auditivas ou de aprendizagem, e para falantes não nativos.

Vinho novo em odres velhos

A análise das aplicações mais comuns revela uma dualidade importante. Embora esses ganhos de eficiência sejam valiosos para profissionais sobrecarregados e estudantes pressionados, eles ainda não representam a profunda transformação pedagógica que a IA promete. 

As aplicações mais revolucionárias, como os caminhos de aprendizagem verdadeiramente adaptativos que remodelam o currículo em tempo real ou o diálogo socrático mediado por IA que promove o pensamento de ordem superior, ainda são domínio de plataformas especializadas e não o uso corriqueiro do estudante médio com uma ferramenta gratuita. 

Isso indica que a IA está sendo usada, em grande parte, para tornar o modelo antigo de educação mais rápido, em vez de catalisar um novo modelo. Existe o risco de que os “frutos mais baixos” da automação satisfaçam as necessidades imediatas, adiando o trabalho mais árduo e necessário de repensar fundamentalmente o currículo e a avaliação para um mundo nativo em IA. A ferramenta está sendo usada como uma pá melhorada, não como a planta para um novo tipo de edifício.

Exemplos de Ferramentas de IA Educacionais

Nos Estados Unidos, o Georgia Institute of Technology tornou-se um caso emblemático com a sua assistente de ensino virtual, “Jill Watson”. Construída na plataforma Watson da IBM, essa IA foi programada para responder a perguntas frequentes em um fórum online de um curso de mestrado com centenas de alunos. Jill foi capaz de responder a cerca de 10.000 perguntas por semestre com uma precisão de 97%, liberando os assistentes de ensino humanos para se concentrarem em questões mais complexas e no suporte individualizado aos alunos.¹⁹  

No Reino Unido, a Harris Federation, uma das maiores redes de escolas do país, utilizou a IA para enfrentar dois desafios simultâneos: a carga de trabalho dos professores e a inclusão de alunos de diversas origens linguísticas. Eles implementaram o ChatGPT para adaptar textos curriculares a diferentes faixas etárias e o Microsoft Live para fornecer tradução e legendagem em tempo real nas salas de aula. O resultado foi uma redução significativa no tempo gasto com tarefas administrativas e de adaptação de materiais, permitindo que os professores dedicassem mais energia ao ensino direto e à interação com os alunos.¹⁹

Na Espanha, a Universidade de Alicante focou na acessibilidade. A instituição desenvolveu o aplicativo “Help Me See”, que utiliza visão computacional para auxiliar estudantes com deficiência visual a navegar pelo campus de forma autônoma. O aplicativo reconhece e narra objetos, textos e outros elementos do ambiente.¹⁹

O impacto também é visível em aplicações comerciais que se tornaram parte do ecossistema educacional. A plataforma de aprendizagem online Brainly integrou a Vision AI do Google para permitir que os alunos fotografassem suas dúvidas de lição de casa e recebessem ajuda instantânea. Essa funcionalidade aumentou o engajamento dos usuários em seis vezes.²¹

 Já a empresa de ensino de idiomas Berlitz adotou a tecnologia de reconhecimento de fala do Azure AI da Microsoft para aprimorar a avaliação de pronúncia para mais de 500.000 alunos, oferecendo feedback preciso e escalável que antes era logisticamente inviável.²¹ 

​​Khanmigo é um tutor virtual com IA integrado à plataforma da Khan Academy, uma das maiores organizações de educação on-line do mundo. O Khanmigo começou a ser testado em escolas nos EUA em 2023 , e desde então vem sendo aprimorado. Para os alunos, funciona como um tutor inteligente: ajuda a resolver exercícios de matemática, ciência e outras matérias, mas sem entregar a resposta pronta – ele conduz o estudante com perguntas e dicas no estilo socrático . Também age como coach de redação, dando sugestões de melhoria em textos escritos pelos alunos, ao mesmo tempo em que alerta professores se notar indícios de plágio ou algum problema de segurança na conversa . Para os professores, o Khanmigo oferece ferramentas para agilizar seu trabalho, podendo gerar planos de aula, atividades e até questões de quizzes sob demanda. 

Duolingo Max (Duolingo): O aplicativo de aprendizado de idiomas Duolingo incorporou, em 2023, a tecnologia do GPT-4 (um dos modelos de IA de linguagem mais avançados) em uma oferta premium chamada Duolingo Max. Com isso, foram introduzidos novos recursos inovadores para os estudantes de línguas. Um deles é o “Explique Minha Resposta”, no qual a IA analisa a resposta dada pelo usuário em um exercício e fornece uma explicação detalhada, indicando por que ele errou (por exemplo, explicando uma regra gramatical aplicada incorretamente) . O outro é o “Bate-Papo” (Roleplay), que permite ao aluno engajar em conversas simuladas com a IA em diferentes cenários (como em um café, aeroporto, etc.), praticando vocabulário e fluência como se estivesse conversando com um atendente ou interlocutor nativo.

FTD Educação – Corretor Automático de Redações: No campo de avaliações escolares, um exemplo notável é a ferramenta apresentada pela FTD Educação (tradicional empresa educacional brasileira) para correção automática de redações manuscritas. Utilizando visão computacional e machine learning, o sistema consegue ler a caligrafia dos alunos, identificar elementos do texto (como introdução, desenvolvimento, conclusão) e avaliar critérios como ortografia, gramática, coesão e coerência 10 . Em seguida, gera comentários personalizados para cada redação, destacando os pontos positivos e sugerindo melhorias. Essa ferramenta já foi implantada em escolas públicas de dezenas de municípios, demonstrando eficácia ao fornecer retorno rápido aos alunos e apoiar os professores na orientação pedagógica 40 . A inovação ainda inclui, a partir de atualizações recentes, um detector de plágio integrado para assegurar a originalidade dos textos. O corretor automatizado da FTD mostra como a IA pode atuar em escala corrigindo provas escritas – uma tarefa que normalmente consumiria muitas horas dos educadores – mantendo (e até ampliando) a qualidade do feedback dado aos estudantes.

Plurall IA (Somos Educação): A Somos Educação, outro grande grupo educacional brasileiro, lançou uma solução de IA denominada Plurall IA, voltada para inclusão escolar e personalização. Essa ferramenta funciona como um assistente virtual tanto para professores quanto para alunos, integrado à plataforma Plurall (ambiente digital de aprendizagem da Somos). Entre suas funcionalidades, destaca-se a criação de Planos de Ensino Individualizados (PEI) de forma automatizada 41 . A IA analisa dados do aluno (histórico de desempenho, dificuldades, necessidades especiais) e sugere um plano de aprendizagem personalizado, alinhado à base curricular, indicando quais conteúdos focar e em que sequência. Além disso, o Plurall IA auxilia respondendo dúvidas no dever de casa e oferece reforço em tópicos onde a turma apresenta mais erros, atuando como um tutor digital complementar. Para os gestores e educadores, a ferramenta promete ganho de tempo em tarefas burocráticas e a possibilidade de focar mais na prática pedagógica inclusiva, já que a tecnologia ajuda a identificar lacunas e a propor estratégias para apoiar alunos com diferentes ritmos e estilos de aprendizagem . 

A Promessa de uma Educação Reinventada: Potencialidades e Utopias

Para além das aplicações atuais, a Inteligência Artificial acena com a promessa de uma revolução pedagógica, um futuro onde as limitações do modelo industrial de ensino são superadas. Esta visão utópica é sustentada por um mercado de tecnologia educacional em franca ebulição e pela perspectiva de redefinir o papel do professor para uma nova era.

O Fim do Ensino Massificado: A Era da Hiperpersonalização

O ideal mais transformador da IA na educação é a capacidade de oferecer uma aprendizagem verdadeiramente individualizada, superando a abordagem de “tamanho único” que caracteriza o ensino tradicional. A tecnologia permite uma transição da simples diferenciação para a hiperpersonalização em massa.

Sistemas de IA podem criar trilhas de aprendizagem únicas para cada estudante, ajustando não apenas o ritmo, mas também o conteúdo, a modalidade (visual, auditiva, textual) e o estilo de avaliação com base em uma análise contínua de dados de desempenho.²² Essa capacidade de adaptação dinâmica garante que os alunos não fiquem nem entediados com um material fácil demais, nem frustrados com um desafio intransponível.

A IA também funciona como um tutor pessoal disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana. Plataformas inteligentes podem fornecer feedback instantâneo, explicar conceitos de múltiplas maneiras e responder a dúvidas a qualquer momento, eliminando a barreira do constrangimento que alguns alunos sentem ao perguntar para professores ou colegas.⁴ Essa disponibilidade constante é especialmente valiosa para estudantes em áreas remotas ou para aqueles que necessitam de reforço fora do horário escolar.¹³

Além disso, a IA possui uma capacidade diagnóstica sem precedentes. Ela pode identificar lacunas de conhecimento com extrema precisão e recomendar conteúdos ou exercícios específicos para saná-las, promovendo uma recuperação contínua e integrada ao percurso de aprendizagem.¹³ 

Indo um passo além, os sistemas de análise preditiva podem identificar estudantes em risco de evasão ou reprovação antes mesmo que os problemas se tornem críticos, permitindo que as instituições intervenham de forma proativa. Um exemplo notável é o da Georgia State University, que, ao utilizar essa abordagem, aumentou suas taxas de graduação em 23%.¹⁴

O Professor como Arquiteto da Aprendizagem

A ascensão da IA não sinaliza o fim do professor, mas sim a sua reinvenção. Esta é a mudança de paradigma central da revolução educacional em curso. Ao automatizar tarefas administrativas e repetitivas — como correção de provas, planejamento de aulas e elaboração de relatórios — a IA libera o tempo e a energia dos educadores para que se concentrem em atividades de maior valor, aquelas que são insubstituivelmente humanas.²²

Nesse novo cenário, o professor deixa de ser o “sábio no palco” (sage on the stage), o principal detentor e transmissor de informações, para se tornar o “guia ao lado” (guide on the side). O papel do educador evolui para o de mentor, facilitador de discussões complexas, curador de conteúdo, designer de experiências de aprendizagem e treinador de habilidades socioemocionais e de pensamento crítico.¹⁸ 

A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) reforça que a IA deve aumentar, e não substituir, o papel dos educadores, permitindo-lhes focar na criatividade, no pensamento crítico e na construção de conexões significativas com os alunos.²⁶

A pedagogia torna-se, então, orientada por dados. Com acesso a painéis de Learning Analytics que mostram o progresso dos alunos em tempo real e de forma granular, os professores podem personalizar suas intervenções com uma precisão inédita.²³ Uma plataforma como a LiveLab, da Carnegie Learning, por exemplo, permite que o professor visualize instantaneamente quais alunos estão com dificuldades e em qual conceito específico, possibilitando um suporte direcionado e imediato.¹⁸ O professor transforma-se, assim, em um “arquiteto da aprendizagem”, que orquestra um ecossistema de ferramentas e interações humanas para maximizar o potencial de cada estudante.

Esta visão, contudo, carrega consigo um paradoxo. A promessa máxima da IA é a hiperpersonalização, que atende ao indivíduo. No entanto, os mesmos mecanismos de coleta de dados necessários para essa personalização criam riscos significativos de privacidade, vigilância e o que um relatório do Centro de Inovação para a Educação Brasileira (CIEB) chama de “desaprendizado social” ¹⁵ — a perda do contato e da negociação social ao reduzir a interação entre pares e com o professor. Para alcançar a otimização da aprendizagem individual, é preciso coletar e analisar enormes volumes de dados sobre o comportamento do aluno ¹⁴, o que gera vulnerabilidades inerentes de segurança e privacidade.²⁹ 

Surge, então, um conflito fundamental: na busca por otimizar a aprendizagem para o indivíduo, arriscamos erodir o tecido social da educação. O sistema de aprendizagem mais eficiente, segundo o paradigma da IA, poderia, inadvertidamente, formar indivíduos altamente competentes em conteúdo, mas subdesenvolvidos social e emocionalmente.

O Mercado em Ebulição: O Futuro Bilionário da EdTech

A visão de uma educação reinventada não é apenas um ideal pedagógico; é um negócio multibilionário que atrai investimentos massivos e impulsiona a inovação em um ritmo vertiginoso. 

Os números do mercado são um testemunho eloquente dessa força. Conforme mencionado, a avaliação do mercado global de IA na educação foi de US$ 5,88 bilhões em 2024, com projeções que o colocam em US$ 32,27 bilhões até 2030, representando uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 31,2%, de acordo com a Grand View Research.¹ Outros relatórios são ainda mais otimistas, com algumas estimativas projetando um mercado de mais de US$ 112 bilhões até 2034.³⁰

Métrica	Valor/Descrição
Tamanho do Mercado (2024)	US$ 5,88 bilhões 1
Projeção do Mercado (2030)	US$ 32,27 bilhões 1
Taxa de Crescimento (CAGR)	31,2% (2025-2030) 1
Segmento Líder (Tecnologia)	Machine Learning (~65% do mercado) 1
Segmento Líder (Componente)	Soluções (LMS, ITS) (~70% do mercado) 1
Segmento Líder (Usuário Final)	Ensino Superior (~44% do mercado) 1
Maior Mercado Regional	América do Norte 1
Mercado de Crescimento Mais Rápido	Ásia-Pacífico 1

O Ensino Superior é o maior consumidor final, impulsionado pela necessidade de inovação em um setor competitivo e pela expansão de programas de graduação online.¹ Geograficamente, enquanto a América do Norte detém a maior fatia do mercado, a região da Ásia-Pacífico apresenta o crescimento mais rápido. O Brasil se destaca como um polo de startups de IA na América Latina, indicando um ecossistema de inovação vibrante.³²

A visão do professor como um “arquiteto da aprendizagem” é poderosa, mas cria implicitamente um novo e elevado requisito de competência. Aqueles que dominarem as ferramentas de IA, souberem interpretar painéis de dados complexos e redesenharem seus currículos para um ambiente aumentado pela tecnologia se tornarão “superusuários” altamente eficazes. 

Por outro lado, aqueles que não conseguirem fazer essa transição — por falta de tempo, treinamento ou recursos — ficarão para trás, o que pode gerar uma nova e profunda forma de desigualdade profissional. Pesquisas já apontam a falta de tempo e de formação adequada como os principais obstáculos para os professores.⁷ 

Essa bifurcação na profissão docente se traduzirá diretamente em uma clivagem educacional para os alunos. Estudantes em escolas com professores “superusuários” receberão uma educação de ponta e personalizada, enquanto aqueles em escolas com professores menos preparados terão uma experiência degradada, ampliando ainda mais o abismo educacional. A desigualdade não será mais apenas sobre o acesso a dispositivos, mas sobre o acesso a educadores competentes em IA.

Riscos Éticos e Desafios Estruturais

1. A Crise do Plágio

A questão da integridade acadêmica é, talvez, o desafio mais imediato e visível trazido pela IA generativa. A facilidade com que ferramentas como o ChatGPT podem produzir textos coerentes e bem estruturados colocou em xeque as noções tradicionais de autoria e plágio.

A escala do problema é revelada por uma tensão gritante nos dados. Uma pesquisa mostra que, enquanto metade dos estudantes considera o uso de IA em trabalhos como uma forma de plágio, a outra metade discorda.³⁴ No entanto, o comportamento real diverge da percepção: um estudo no Reino Unido descobriu que 88% dos estudantes já usaram IA generativa em trabalhos avaliativos, e 18% admitiram ter copiado e colado texto gerado diretamente em seus trabalhos.⁵ Isso evidencia um enorme hiato entre o que é considerado eticamente correto e o que é praticado.

As motivações para essa prática são complexas e vão além da simples preguiça. Fatores como a intensa pressão por boas notas, cargas de trabalho esmagadoras, má gestão do tempo e a percepção de que “todos estão fazendo” criam um ambiente onde o uso de IA se torna uma estratégia de sobrevivência acadêmica.³⁵ O problema, portanto, é mais sistêmico do que individual.

As instituições de ensino estão em uma corrida para se adaptar. Muitas investiram em softwares de detecção de IA, como o da Turnitin, mas essas ferramentas são notoriamente falíveis, com altas taxas de falsos positivos que podem penalizar injustamente alunos, especialmente aqueles que não são falantes nativos de inglês, criando um clima de desconfiança e antagonismo.¹⁵ A resposta mais eficaz parece ser a reformulação dos métodos de avaliação, com um retorno a trabalhos presenciais, exames orais e projetos complexos que são intrinsecamente mais difíceis de automatizar.¹⁰

Este dilema, contudo, força uma reflexão mais profunda sobre o que, de fato, estamos avaliando. Se uma IA pode produzir uma redação que atende aos critérios para uma nota alta, a redação em si ainda é uma medida válida de aprendizado? Isso desafia os educadores a deslocarem o foco da avaliação do produto final para o processo, valorizando habilidades como o pensamento crítico, a criatividade na resolução de problemas e a capacidade de argumentação.²⁸ 

O foco intenso no “plágio” por IA, embora compreensível, pode estar tratando o sintoma em vez da doença. O comportamento pode ser visto como uma resposta racional a um sistema educacional que, em muitos casos, ainda recompensa a memorização e a produção de textos padronizados — as tarefas exatas em que a IA se sobressai. A “crise do plágio” é, na verdade, um sinal de que nossos métodos de avaliação estão se tornando obsoletos, apresentando uma oportunidade para reformá-los em direção a habilidades que a IA não pode replicar.

2. Atrofia Cognitiva. A Ameaça ao Pensamento Crítico e a “Perda de Habilidades”

Uma preocupação crescente entre educadores e pesquisadores é o potencial da IA para erodir as habilidades de pensamento crítico dos alunos. O conceito central aqui é o de descarga cognitiva (cognitive offloading): quando terceirizamos o esforço mental para uma ferramenta tecnológica, nossas próprias capacidades cognitivas podem atrofiar.³⁷

Um estudo recente encontrou uma correlação negativa significativa entre o uso frequente de ferramentas de IA e as pontuações em testes de pensamento crítico, um efeito particularmente pronunciado em jovens de 17 a 25 anos.³⁷ A dependência excessiva da IA pode incentivar uma aprendizagem passiva, na qual os alunos se tornam consumidores de informações em vez de construtores ativos de conhecimento.³⁸ Ao obter respostas prontas, eles podem contornar a “luta cognitiva essencial” — o processo de formular hipóteses, analisar dados, cometer erros e tirar conclusões — que é a base da aprendizagem profunda e duradoura.³⁷

O debate, no entanto, não é unilateral. Há quem argumente que toda tecnologia disruptiva leva a uma reconfiguração de habilidades. A escrita, por exemplo, diminuiu a necessidade de memorização oral, mas abriu novas formas de pensamento complexo. Da mesma forma, a IA pode estar simplesmente deslocando o conjunto de habilidades valorizadas. A competência chave pode não ser mais encontrar a resposta, mas sim formular a pergunta certa (engenharia de prompts), avaliar criticamente a resposta da IA, identificar seus vieses e sintetizar criativamente suas informações.¹¹ O objetivo, segundo essa perspectiva, é aprender a “pensar com a IA“, e não ser substituído por ela.¹⁵

Isso sugere que o problema do pensamento crítico é, fundamentalmente, um problema de design curricular. A ameaça não reside na existência da IA, mas na sua aplicação acrítica. Um currículo estático que simplesmente adiciona a IA como uma camada superficial corre o risco de validar seu uso como uma mera “máquina de respostas”. A solução, portanto, não é proibir a tecnologia para “proteger” o pensamento crítico, mas sim redesenhar os currículos para ensinar explicitamente o pensamento crítico através da IA. Isso significa transformar a IA de uma ferramenta de busca em um objeto de estudo e um parceiro de argumentação, ensinando os alunos a questionar a máquina, verificar suas fontes e identificar suas limitações.

3. Os Fantasmas na Máquina

Além dos desafios pedagógicos, a IA traz consigo riscos estruturais profundos relacionados a vieses algorítmicos, privacidade de dados e equidade social, que ameaçam não apenas a eficácia, mas também a justiça do sistema educacional.

O viés algorítmico é uma das questões mais insidiosas. Os modelos de IA são treinados com conjuntos de dados massivos extraídos da internet, que refletem e, muitas vezes, amplificam os preconceitos existentes na sociedade relacionados a gênero, raça, cultura e status socioeconômico.¹⁵ Um sistema de tutoria treinado predominantemente com dados de estudantes de regiões de alto desempenho pode ser ineficaz ou discriminatório quando aplicado a alunos de contextos com menor desempenho.¹⁵ Essa é uma crítica central de abordagens que analisam a tecnologia como um produto social, e não como uma ferramenta neutra.⁴¹

A privacidade e segurança dos dados são preocupações igualmente graves. A personalização da aprendizagem exige a coleta contínua e detalhada de dados dos alunos, criando um tesouro de informações sensíveis.²⁹ Isso levanta questões críticas: quem é o proprietário desses dados? Como são protegidos contra vazamentos e uso indevido? Como as empresas de tecnologia que fornecem essas ferramentas os utilizam? A ausência de protocolos claros e transparentes pode levar à exposição indevida de crianças e adolescentes e à “mercantilização da experiência escolar”, onde os dados dos alunos se tornam um produto comercial.²⁴

Por fim, a revolução da IA corre o sério risco de aprofundar as desigualdades existentes. Essa ameaça se manifesta em múltiplas frentes:

• Acesso Desigual: Alunos de comunidades desfavorecidas podem não ter acesso a dispositivos adequados, conexão de internet confiável ou às ferramentas de IA premium, que oferecem funcionalidades mais avançadas.²⁶
• Uso Desigual: Mesmo com acesso, há evidências de que alunos em escolas de baixa renda são frequentemente orientados a usar a tecnologia de maneiras restritas e repetitivas, enquanto estudantes em escolas mais ricas são incentivados a usá-la para tarefas criativas e de ordem superior.⁴³
• A Desigualdade Docente: Conforme discutido anteriormente, a lacuna de competência entre professores bem treinados em IA e aqueles sem formação adequada se traduzirá diretamente em uma disparidade na qualidade da educação oferecida aos seus alunos.²⁶

Juntos, esses fatores criam um cenário onde a IA, em vez de ser o grande equalizador da educação, pode se tornar mais uma força a serviço da estratificação social.

Navegando a Fronteira: Políticas Públicas e Governança para a IA na Educação

A rápida e desordenada proliferação da IA no setor educacional tornou a criação de marcos regulatórios e políticas de governança uma necessidade urgente. Governos, agências internacionais e instituições de ensino em todo o mundo estão agora em uma corrida para desenvolver diretrizes que possam maximizar os benefícios da tecnologia enquanto mitigam seus riscos. As abordagens variam significativamente, refletindo diferentes prioridades filosóficas e estratégicas.

O Cenário Brasileiro

O Brasil está se movendo para estabelecer seu próprio arcabouço para a IA. O país já possui uma Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) e, mais recentemente, lançou o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) 2024-2028, que aloca recursos significativos para eixos estratégicos que incluem a formação de profissionais e a melhoria de serviços públicos como a educação.³² Um importante projeto de lei (PL 2338/2023) que visa regular a IA de forma abrangente também está em discussão no Congresso Nacional.³²

O Ministério da Educação (MEC) tem demonstrado um interesse ativo na integração da IA. Por meio de seminários e parcerias, o órgão busca formas de utilizar a tecnologia para aprimorar políticas públicas. Uma iniciativa concreta é o desenvolvimento do hub de dados “Gestão Presente”, projetado para centralizar informações de estudantes da educação básica e melhorar a interoperabilidade e a eficiência da gestão escolar em todo o país.¹⁶ Além disso, durante a sua presidência do BRICS, o Brasil posicionou a IA na educação como um tema prioritário, com foco em adaptação curricular e capacitação de professores.⁴⁶

No entanto, a principal diretriz curricular do país, a Base Nacional Comum Curricular (BNCC), enfrenta críticas por sua abordagem à tecnologia. Uma análise aprofundada da competência “Cultura Digital” da BNCC revela uma visão predominantemente instrumental, neutra e acrítica, fundamentada no que teóricos chamam de “Determinismo Tecnológico”.⁴¹ A BNCC foca em ensinar o uso de ferramentas, como a programação de algoritmos, sem promover uma reflexão crítica sobre seus impactos sociais, éticos e políticos. Embora mencione a IA no ensino médio, sua estrutura conceitual é considerada insuficiente para preparar os alunos para as complexidades da era da IA.¹⁵

Faróis Globais: UNESCO, OCDE e a Lei de IA da União Europeia

No cenário internacional, diferentes organizações e blocos econômicos estão propondo modelos distintos de governança, criando um rico, porém complexo, panorama de abordagens.

A UNESCO lidera a defesa de uma abordagem centrada no ser humano, fundamentada em um arcabouço ético e de direitos humanos.⁴⁰ A mensagem central da organização é que a IA deve servir ao florescimento humano e aumentar, não substituir, a agência e a dignidade humanas.⁵⁰ Para concretizar essa visão, a UNESCO publicou

Frameworks de Competências em IA específicos para estudantes e para professores, que enfatizam a ética, o pensamento crítico e o uso responsável da tecnologia.⁵¹

A OCDE, por sua vez, adota uma perspectiva mais voltada para a economia e o mercado de trabalho. Seus relatórios e análises focam no impacto da IA sobre o futuro do trabalho e nas competências necessárias para prosperar nesse novo ambiente.⁵⁴ A organização enfatiza a necessidade de repensar os currículos para priorizar habilidades que complementem a IA e alerta para os graves riscos de a tecnologia aprofundar as desigualdades, especialmente o abismo no acesso e na qualidade do uso entre escolas com muitos e poucos recursos.²⁶

A União Europeia, com sua Lei de Inteligência Artificial (AI Act), estabeleceu o primeiro marco legal abrangente do mundo para a IA.⁵⁶ A legislação adota uma abordagem baseada em risco, classificando os sistemas de IA em diferentes níveis. De forma crucial, a maioria das aplicações de IA no setor educacional é classificada como de “alto risco”. Isso as submete a uma série de obrigações rigorosas relacionadas à segurança, transparência, qualidade dos dados e supervisão humana.⁵⁸ A lei vai além e proíbe explicitamente certos usos na educação, como sistemas de inferência de emoções, estabelecendo um precedente poderoso para a regulamentação legal da IA responsável.⁵⁸

Nos Estados Unidos, a abordagem é mais fragmentada, baseada em leis federais existentes como a FERPA e a COPPA, que regem a privacidade dos dados dos estudantes, e em iniciativas governamentais para promover a educação em IA, como a criação de uma Força-Tarefa de Educação em IA e a priorização de fundos para a formação de professores na área.⁵⁹ Muitos estados também estão desenvolvendo suas próprias diretrizes, frequentemente utilizando sistemas de “semáforo” (vermelho, amarelo, verde) para indicar os níveis de permissividade no uso de ferramentas de IA.⁶²

Entidade/Legislação	Foco Principal	Principal Mecanismo	Exemplo de Diretriz
UNESCO	Direitos Humanos e Ética	Recomendações e Frameworks de Competências 40	“A IA deve aumentar, não substituir, a agência humana e a tomada de decisões.” 51
OCDE	Competências e Economia	Análise de Tendências e Recomendações de Políticas 26	“Prevenir disparidades no acesso à tecnologia entre escolas com e sem recursos.” 26
Lei de IA da União Europeia	Gestão de Riscos e Segurança	Legislação Vinculante com Classificação de Risco 58	“Sistemas de IA usados em educação e avaliação são considerados de ‘alto risco’.” 58
Abordagem do Brasil	Desenvolvimento Nacional e Regulação	Estratégia Nacional (PBIA) e Projetos de Lei (PL 2338/2023) 32	Desenvolvimento do hub de dados “Gestão Presente” e foco na capacitação docente. 46

Conclusão e Recomendações: Construindo o Futuro da Educação com Sabedoria

A jornada pela paisagem da Inteligência Artificial na educação revela um território de contrastes dramáticos: de um lado, a promessa de uma aprendizagem personalizada e eficiente em uma escala nunca antes vista; de outro, os abismos do plágio, da erosão do pensamento crítico e do aprofundamento das desigualdades. A velocidade da adoção tecnológica superou nossa capacidade coletiva de adaptação pedagógica e regulatória.

A Necessidade Urgente da Alfabetização em IA: A Nova Competência Fundamental

Se há uma conclusão central que emerge desta análise, é que o letramento em Inteligência Artificial deixou de ser uma habilidade de nicho para se tornar a competência mais crítica do século XXI.²² Este letramento transcende a mera proficiência técnica. Ele abrange a capacidade de utilizar a IA de forma eficaz, criativa e, acima de tudo, ética. Implica compreender profundamente suas capacidades, suas limitações inerentes e seu vasto impacto social. Pesquisas mostram um alarmante despreparo: tanto estudantes quanto professores relatam não se sentirem aptos para um mercado de trabalho e uma sociedade cada vez mais moldados pela IA, evidenciando uma lacuna de competências que precisa ser urgentemente preenchida.³

Recomendações para um Futuro Centrado no Humano

Navegar por esta nova fronteira exige ações coordenadas e intencionais de todos os atores do ecossistema educacional.

• Para Educadores: É imperativo abraçar o novo papel de “arquiteto da aprendizagem”. Isso significa superar o medo e a proibição para, ativamente, desenhar experiências de ensino que utilizem a IA como uma ferramenta para fomentar o pensamento crítico. Os professores devem ensinar os alunos a questionar a IA, a verificar seus resultados e a usá-la como um ponto de partida para a investigação, não como um oráculo de respostas prontas.⁶⁵ Para isso, é fundamental exigir e participar de programas de desenvolvimento profissional contínuo e de alta qualidade que os capacitem para essa nova realidade.¹⁸
• Para Gestores Escolares e Institucionais: O foco deve ser o desenvolvimento de políticas de IA que sejam claras, flexíveis e pedagogicamente fundamentadas, indo muito além de simples proibições.¹⁰ É crucial investir não apenas em infraestrutura tecnológica, mas, prioritariamente, na formação contínua e robusta do corpo docente.²⁶ As instituições devem criar “ambientes de teste” (
  sandboxes) para a experimentação responsável com novas ferramentas e estabelecer Comitês de Governança de IA para avaliar, aprovar e supervisionar a implementação de tecnologias, garantindo a segurança e a privacidade dos dados.⁶⁷
• Para Formuladores de Políticas (especialmente no Brasil): É urgente a revisão de diretrizes curriculares nacionais, como a BNCC, para incorporar uma abordagem crítica, ética e filosófica ao letramento em IA, abandonando o mero instrumentalismo.⁴¹ O governo deve fomentar parcerias público-privadas para o desenvolvimento de recursos educacionais de IA que estejam alinhados com os valores e as necessidades do país, em vez de depender passivamente de soluções estrangeiras.⁶¹ Acima de tudo, qualquer política de implementação de IA na educação deve ter como objetivo central reduzir, e não aumentar, as profundas desigualdades socioeconômicas e regionais que marcam o Brasil.²⁴

Visão de Futuro: Uma Educação Aumentada, Não Automatizada

Ao olharmos para o horizonte de 2030, a visão mais promissora não é a de uma educação automatizada, mas sim de uma educação aumentada. O futuro desejável não é uma sala de aula gerida por um algoritmo, mas sim um ambiente onde um professor humano, capacitado por ferramentas de IA, consegue oferecer uma educação mais personalizada, mais engajadora e mais profundamente humana do que jamais foi possível.

As escolhas que fizermos agora — como educadores, líderes, pais e cidadãos — determinarão se a Inteligência Artificial se tornará uma força de libertação e equidade na educação ou uma ferramenta que aprofunda divisões e diminui o potencial humano. A tarefa que se impõe é a de guiar esta revolução com sabedoria, com visão de futuro e com um compromisso inabalável com o núcleo humano da aprendizagem. O futuro da educação é uma colaboração intrínseca entre o homem e a máquina, e é nossa responsabilidade coletiva desenhar essa colaboração de forma justa e inteligente.⁶⁷

Referências citadas

1. AI In Education Market Size & Share | Industry Report, 2030, acessado em junho 19, 2025, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-education-market-report
2. 2024 in Review | AI & Education – Cengage Group, acessado em junho 19, 2025, https://www.cengagegroup.com/news/perspectives/2024/2024-in-review-ai–education/
3. AI in Higher Education: A Meta Summary of Recent Surveys of Students and Faculty, acessado em junho 19, 2025, https://sites.campbell.edu/academictechnology/2025/03/06/ai-in-higher-education-a-summary-of-recent-surveys-of-students-and-faculty/
4. Three ways students use AI in their learning — and why it matters for education leaders, acessado em junho 19, 2025, https://www.wgulabs.org/posts/three-ways-students-use-ai-in-their-learning-and-why-it-matters-for-education-leaders
5. Student Generative AI Survey 2025 – HEPI, acessado em junho 19, 2025, https://www.hepi.ac.uk/2025/02/26/student-generative-ai-survey-2025/
6. 6 EdTech AI trends: How artificial intelligence is reshaping education – AWS, acessado em junho 19, 2025, https://aws.amazon.com/blogs/publicsector/6-edtech-ai-trends-how-artificial-intelligence-is-reshaping-education/
7. Mais de 80% dos professores veem benefícios no uso da IA no ensino, revela pesquisa debatida na Bett Brasil 2025, acessado em junho 19, 2025, https://brasil.bettshow.com/bett-blog/mais-de-80-dos-professores-veem-benefcios-uso-da-ia-ensino-revela-pesquisa-debatida-na-bett-brasil-2025
8. How Students Are Using AI in the Classroom – Panorama Education, acessado em junho 19, 2025, https://www.panoramaed.com/blog/how-students-are-using-ai
9. How students are currently using generative AI – Artificial intelligence, acessado em junho 19, 2025, https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2024/03/26/how-students-are-currently-using-generative-ai/
10. Case Studies | AI for Decision Makers – Fred Hutch Data Science Lab, acessado em junho 19, 2025, https://hutchdatascience.org/AI_for_Decision_Makers/case-studies.html
11. Brazilian universities discuss how to regulate the use of artificial intelligence, acessado em junho 19, 2025, https://revistapesquisa.fapesp.br/en/brazilian-universities-discuss-how-to-regulate-the-use-of-artificial-intelligence/
12. AI in Education Statistics: Facts & Trends for 2025 – Enrollify, acessado em junho 19, 2025, https://www.enrollify.org/blog/ai-in-education-statistics
13. Top 10 AI Trends Reshaping the Future of Education – EIMT, acessado em junho 19, 2025, https://www.eimt.edu.eu/top-10-ai-trends-reshaping-the-future-of-education
14. 10 Revolutionary Applications of AI in Modern Education Trends – Number Analytics, acessado em junho 19, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/10-revolutionary-applications-of-ai-in-education
15. novas aplicações e tendências para o futuro. – CIEB, acessado em junho 19, 2025, https://cieb.net.br/wp-content/uploads/2024/06/Inteligencia-Artificial-na-Educacao-Basica_2024.pdf
16. MEC busca formas de usar inteligência artificial em políticas …, acessado em junho 19, 2025, https://agenciabrasil.ebc.com.br/educacao/noticia/2024-10/mec-busca-formas-de-usar-inteligencia-artificial-em-politicas-publicas
17. 39 Examples of Artificial Intelligence in Education – University of San Diego Online, acessado em junho 19, 2025, https://onlinedegrees.sandiego.edu/artificial-intelligence-education/
18. How AI and human teachers can collaborate to transform education, acessado em junho 19, 2025, https://www.weforum.org/stories/2025/01/how-ai-and-human-teachers-can-collaborate-to-transform-education/
19. Use of AI in Schools [25 Case Studies] [2025] – DigitalDefynd, acessado em junho 19, 2025, https://digitaldefynd.com/IQ/ai-in-schools-case-studies/
20. How Effective is AI in Education? 10 Case Studies and Examples – Axon Park, acessado em junho 19, 2025, https://axonpark.com/how-effective-is-ai-in-education-10-case-studies-and-examples/
21. 5 AI Case Studies in Education – VKTR.com, acessado em junho 19, 2025, https://www.vktr.com/ai-disruption/5-ai-case-studies-in-education/
22. The future of learning: AI is revolutionizing education 4.0 – The World Economic Forum, acessado em junho 19, 2025, https://www.weforum.org/stories/2024/04/future-learning-ai-revolutionizing-education-4-0/
23. AI Impact on Education: Its Effect on Teaching and Student Success – Netguru, acessado em junho 19, 2025, https://www.netguru.com/blog/ai-in-education
24. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO BÁSICA …, acessado em junho 19, 2025, https://revistaft.com.br/inteligencia-artificial-na-educacao-basica-potencialidades-pedagogicas-e-implicacoes-eticas/
25. AI in Education: Benefits, Use Cases, Cost & More – Appinventiv, acessado em junho 19, 2025, https://appinventiv.com/blog/artificial-intelligence-in-education/
26. The Future of Teaching: What the OECD Says About AI in Classrooms, acessado em junho 19, 2025, https://dayofaiaustralia.com/the-future-of-teaching-what-the-oecd-says-about-ai-in-classrooms/
27. The Transformative Role of AI in Education and Learning | Cloudely, acessado em junho 19, 2025, https://cloudely.com/the-transformative-role-of-ai-in-education-and-learning/
28. SciELO Brazil – Novos desafios para a educação na Era da …, acessado em junho 19, 2025, https://www.scielo.br/j/fun/a/jWKkyjpRzxjm6c85yCKv4MN/
29. Unveiling the shadows: Beyond the hype of AI in education – PMC – PubMed Central, acessado em junho 19, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11087970/
30. AI in Education Market Size to Hit USD 112.30 Bn by 2034 – Precedence Research, acessado em junho 19, 2025, https://www.precedenceresearch.com/ai-in-education-market
31. The Rise of AI in Education Market: A $5.82 billion Industry Dominated by Tech Giants – AWS, Adobe, Pearson, OpenAI, Duolingo, Cengage Group | MarketsandMarkets – GlobeNewswire, acessado em junho 19, 2025, https://www.globenewswire.com/news-release/2024/12/19/2999799/0/en/The-Rise-of-AI-in-Education-Market-A-5-82-billion-Industry-Dominated-by-Tech-Giants-AWS-Adobe-Pearson-OpenAI-Duolingo-Cengage-Group-MarketsandMarkets.html
32. Brazil | Global AI Ethics and Governance Observatory – UNESCO, acessado em junho 19, 2025, https://www.unesco.org/ethics-ai/en/brazil
33. Inteligência artificial pode ser ferramenta de ensino, mostra estudo – Agência Brasil, acessado em junho 19, 2025, https://agenciabrasil.ebc.com.br/educacao/noticia/2024-05/inteligencia-artificial-pode-ser-ferramenta-de-ensino-mostra-estudo
34. The Rise of AI and the Growing Concern of Cheating in Higher Education – K Altman Law, acessado em junho 19, 2025, https://www.kaltmanlaw.com/post/ai-cheating-in-higher-education
35. AI and Student Cheating | Emmanuel College, acessado em junho 19, 2025, https://www.emmanuel.edu/pulse/blog/ai-and-student-cheating
36. Opinion: Is student use of generative AI cheating? The answer is complicated – UF News, acessado em junho 19, 2025, https://news.ufl.edu/2025/02/is-student-use-of-generative-ai-cheating-/
37. To Think or Not to Think: The Impact of AI on Critical-Thinking Skills | NSTA, acessado em junho 19, 2025, https://www.nsta.org/blog/think-or-not-think-impact-ai-critical-thinking-skills
38. AI Impact on Cognition and the Future of Critical Thinking – TeacherToolkit, acessado em junho 19, 2025, https://www.teachertoolkit.co.uk/2025/02/04/ai-impact-students-critical-thinking/
39. AI and Skills Loss: It’s Not That Simple – Leon Furze, acessado em junho 19, 2025, https://leonfurze.com/2024/10/24/ai-and-skills-loss-its-not-that-simple/
40. Ethics of Artificial Intelligence | UNESCO, acessado em junho 19, 2025, https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics
41. Uma análise crítica da competência cultura digital na Base Nacional …, acessado em junho 19, 2025, http://educa.fcc.org.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-73132021000100233
42. Por uma Revisão Crítica do Uso de Inteligência Artificial na …, acessado em junho 19, 2025, https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/11450
43. Using Learning Science To Analyze the Risks and Benefits of AI in K-12 Education, acessado em junho 19, 2025, https://www.americanprogress.org/article/using-learning-science-to-analyze-the-risks-and-benefits-of-ai-in-k-12-education/
44. The potential impact of Artificial Intelligence on equity and inclusion in education | OECD, acessado em junho 19, 2025, https://www.oecd.org/en/publications/the-potential-impact-of-artificial-intelligence-on-equity-and-inclusion-in-education_15df715b-en.html
45. Brazil – Launches the Brazilian Artificial Intelligence Plan 2024-2028 – Investment Policy Hub, acessado em junho 19, 2025, https://investmentpolicy.unctad.org/investment-policy-monitor/measures/4930/launches-the-brazilian-artificial-intelligence-plan-2024-2028
46. BRICS group debates ethical and inclusive use of artificial intelligence in education, acessado em junho 19, 2025, https://brics.br/en/news/brics-group-debates-ethical-and-inclusive-use-of-artificial-intelligence-in-education
47. Inteligência artificial na educação é tema de reunião do Brics Brasil – Agência Gov, acessado em junho 19, 2025, https://agenciagov.ebc.com.br/noticias/202502/inteligencia-artificial-na-educacao-e-debatida-por-brics
48. (PDF) UNESCO’s AI Ethics Principles: Challenges and Opportunities – ResearchGate, acessado em junho 19, 2025, https://www.researchgate.net/publication/384496830_UNESCO’s_AI_Ethics_Principles_Challenges_and_Opportunities
49. UNESCO Recommendation on the ethics of artificial intelligence | Digital Watch Observatory, acessado em junho 19, 2025, https://dig.watch/resource/unesco-recommendation-on-the-ethics-of-artificial-intelligence
50. Artificial Intelligence for teachers according to UNESCO – Educational Evidence, acessado em junho 19, 2025, https://educationalevidence.com/en/artificial-intelligence-for-teachers-according-to-unesco/
51. What you need to know about UNESCO’s new AI competency …, acessado em junho 19, 2025, https://www.unesco.org/en/articles/what-you-need-know-about-unescos-new-ai-competency-frameworks-students-and-teachers
52. Artificial intelligence and the Futures of Learning – UNESCO, acessado em junho 19, 2025, https://www.unesco.org/en/digital-education/ai-future-learning
53. Guidance for generative AI in education and research – UNESCO, acessado em junho 19, 2025, https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
54. Artificial intelligence and education and skills | OECD, acessado em junho 19, 2025, https://www.oecd.org/en/topics/artificial-intelligence-and-education-and-skills.html
55. What should teachers teach and students learn in a future of powerful AI? | OECD, acessado em junho 19, 2025, https://www.oecd.org/en/publications/what-should-teachers-teach-and-students-learn-in-a-future-of-powerful-ai_ca56c7d6-en.html
56. From regulation to innovation: What the EU AI Act means for EdTech – FeedbackFruits, acessado em junho 19, 2025, https://feedbackfruits.com/blog/from-regulation-to-innovation-what-the-eu-ai-act-means-for-edtech
57. How is ChatGPT regulated by the EU AI Act: Reflections on higher education, acessado em junho 19, 2025, https://www.gchumanrights.org/preparedness/how-is-chatgpt-regulated-by-the-eu-ai-act-reflections-on-higher-education/
58. Education and Artificial Intelligence: What changes with the new European Law, acessado em junho 19, 2025, https://impulseducacio.org/en/education-and-artificial-intelligence-what-changes-with-the-new-european-law/
59. Artificial Intelligence (AI) Guidance | U.S. Department of Education, acessado em junho 19, 2025, https://www.ed.gov/about/ed-overview/artificial-intelligence-ai-guidance
60. AI and the Law: What Educators Need to Know – Edutopia, acessado em junho 19, 2025, https://www.edutopia.org/article/laws-ai-education/
61. Advancing Artificial Intelligence Education for American Youth – The White House, acessado em junho 19, 2025, https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/04/advancing-artificial-intelligence-education-for-american-youth/
62. State AI Guidance for Education, acessado em junho 19, 2025, https://www.aiforeducation.io/ai-resources/state-ai-guidance
63. Surfing the future: why education needs to embrace AI, soft skills and self-awareness, acessado em junho 19, 2025, https://www.weforum.org/stories/2025/06/education-future-skills-ai/
64. Students Speak: Survey Indicates Students Feel Unprepared to Use AI in the Workplace, acessado em junho 19, 2025, https://edtechmagazine.com/higher/article/2025/06/students-speak-survey-indicates-students-feel-unprepared-use-ai-workplace
65. Impact of Artificial Intelligence on Students’ Development of Critical Thinking Skills, acessado em junho 19, 2025, https://www.pluralpublishing.com/blog/impact-artificial-intelligence-students-development-critical-thinking-skills
66. Nurturing a thriving teaching profession in an AI-enhanced world, acessado em junho 19, 2025, https://oecdedutoday.com/nurturing-a-thriving-teaching-profession-in-an-ai-enhanced-world/
67. AI and education: Shaping the future before it shapes us – Inside Higher Ed, acessado em junho 19, 2025, https://www.insidehighered.com/opinion/columns/learning-innovation/2025/03/04/ai-and-education-shaping-future-it-shapes-us