Se os alunos já usam IA, o que ainda precisamos ensinar aos professores?
A inteligência artificial está alterando as condições em que estudantes pesquisam, escrevem e aprendem. Preparar professores exige rever práticas pedagógicas, critérios de avaliação e o próprio papel da escola na construção do conhecimento.
Uma das discussões mais frequentes sobre inteligência artificial na educação começa com uma preocupação: como saber se um estudante realmente produziu o trabalho que entregou?
A pergunta é legítima, mas talvez seja insuficiente para compreender a transformação em curso.
Quando estudantes conseguem produzir textos, resolver exercícios e receber explicações com auxílio de sistemas generativos, mudam as condições em que a aprendizagem acontece. Atividades tradicionalmente utilizadas para exercitar competências podem ser realizadas de maneiras diferentes, com graus variados de participação intelectual.
O desafio da formação de professores para o uso da inteligência artificial envolve compreender essas mudanças e desenvolver práticas pedagógicas capazes de responder a elas.
O que os professores precisam saber sobre inteligência artificial?
Aprender a utilizar ferramentas é um componente importante da formação docente. Professores podem recorrer à IA para preparar materiais, adaptar atividades, explorar exemplos e organizar informações.
Entretanto, a familiaridade com interfaces não resolve questões sobre aprendizagem, avaliação e desenvolvimento de competências.
Em 2024, a UNESCO publicou o Marco Referencial de Competências em Inteligência Artificial para Professores, que reúne 15 competências distribuídas em cinco dimensões: perspectiva centrada no ser humano, ética, fundamentos e aplicações, pedagogia e desenvolvimento profissional.
O documento reconhece que a preparação docente precisa integrar conhecimentos tecnológicos e decisões pedagógicas.
Um professor pode dominar determinada ferramenta e ainda precisar investigar se sua utilização contribui efetivamente para os objetivos da atividade.
Compreender as possibilidades e limitações dos modelos
Sistemas generativos produzem respostas a partir de padrões aprendidos durante seu desenvolvimento. Podem oferecer explicações relevantes, mas também apresentar informações incorretas ou inadequadas ao contexto.
Professores precisam reconhecer essas limitações para orientar estudantes na avaliação de respostas.
Compreender como a IA modifica a aprendizagem
A presença de uma ferramenta capaz de produzir o resultado de uma atividade altera as condições em que o estudante participa dela.
Uma tarefa de escrita, por exemplo, pode envolver pesquisa, seleção de evidências, construção de argumentos e revisão. Se a IA passa a executar essas etapas, é necessário compreender quais capacidades o aluno continua exercitando.
Como avaliar a aprendizagem quando estudantes usam IA?
A discussão não precisa se limitar à identificação de textos produzidos por sistemas generativos.
Uma alternativa é ampliar as evidências utilizadas para avaliar o desenvolvimento dos estudantes.
Avaliar processos, além dos resultados
Professores podem solicitar que estudantes expliquem as escolhas realizadas, comparem alternativas e justifiquem revisões feitas durante uma atividade.
Uma produção escrita pode ser acompanhada de uma discussão oral, de versões intermediárias ou de uma reflexão sobre as fontes utilizadas.
Essas práticas permitem observar aspectos da aprendizagem que não aparecem necessariamente no produto final.
Diferenciar momentos de prática e momentos de apoio
A inteligência artificial pode contribuir para o desenvolvimento de competências quando oferece explicações, feedback e oportunidades de experimentação.
Entretanto, algumas atividades precisam preservar momentos nos quais o estudante exercite conhecimentos sem depender de uma resposta pronta.
Essa questão se relaciona ao desafio de formar especialistas quando a IA já executa parte das tarefas dos iniciantes, discutido em outro Insight.
A IA pode melhorar a aprendizagem?
Sim, mas os resultados dependem do desenho pedagógico.
O OECD Digital Education Outlook 2026 reúne pesquisas que apontam benefícios da inteligência artificial generativa quando utilizada com intenção pedagógica clara, incluindo tutoria, feedback e desenvolvimento de competências.
A publicação também alerta para diferenças entre melhorar a execução de uma tarefa e produzir aprendizagem duradoura.
Um estudante pode concluir uma atividade mais rapidamente sem necessariamente compreender melhor seu conteúdo. Da mesma forma, um tutor de IA pode favorecer a aprendizagem quando ajuda o aluno a formular hipóteses, identificar erros e avançar progressivamente.
O efeito depende de como a tecnologia participa da atividade.
Como a formação docente precisa mudar?
Cursos pontuais sobre ferramentas podem ser úteis, mas precisam integrar um processo mais amplo de desenvolvimento profissional.
As escolas podem criar oportunidades para que professores experimentem aplicações, compartilhem resultados e analisem criticamente seus efeitos.
Também é necessário considerar diferenças entre disciplinas, faixas etárias e condições de acesso à tecnologia.
A formação docente precisa incluir conhecimentos sobre proteção de dados, vieses algorítmicos e responsabilidade pelo uso dos sistemas.
Em entrevistas sobre sua trajetória, Iona Szkurnik relata que sua experiência profissional começou na psicologia, trabalhando com crianças com dificuldades escolares, antes de se aprofundar na relação entre educação e tecnologia em Stanford.
Essa trajetória ajuda a compreender uma dimensão central de seu trabalho: tecnologias educacionais precisam ser avaliadas a partir de suas contribuições para o desenvolvimento das pessoas.
Como preparar instituições educacionais para a inteligência artificial?
A integração de IA às práticas educacionais exige decisões que envolvem professores, gestores e responsáveis pelo desenvolvimento curricular.
Iona Szkurnik trabalha com projetos de formação, aulas e palestras que conectam inteligência artificial, aprendizagem e desenvolvimento humano, considerando as necessidades de diferentes públicos e organizações.
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A expansão da inteligência artificial torna ainda mais importante preparar professores para decidir quando utilizar tecnologia, como orientar sua aplicação e quais experiências de aprendizagem devem ser preservadas.
Quanto mais capazes se tornam as ferramentas, maior é a necessidade de compreender o que esperamos que os estudantes aprendam com elas.