Regras do MEC para IA não impedem 'terceirização' do pensamento, diz painel

Ricardo Henriques, superintendente do Instituto Unibanco, sugere uma pergunta antes de adotar qualquer ferramenta de IA: "O que ela ajuda o professor a ensinar melhor e o estudante a fazer com mais autonomia?" A preocupação com a "IA dependência" e seus efeitos, tanto para professores quanto para estudantes, é um dos focos do documento.

Para sondar a repercussão do novo regramento, a coluna reuniu um painel com cinco especialistas nas áreas de educação e de comunicação. Cada um deles avaliou cinco pontos-chave das diretrizes. A ideia foi a diversidade de perspectivas: três pesquisadores de universidades públicas, um de instituição privada e um de entidade empresarial ligada à educação — o já citado Ricardo Henriques, do Instituto Unibanco.

1- A ideia de 'complementar, não substituir' está bem delineada?

O que dizem as Diretrizes A IA deve ser utilizada como recurso auxiliar para ampliar as capacidades humanas e educacionais, proibindo a substituição da atuação docente e evitando que o estudante terceirize a aprendizagem.

Avaliação dos especialistas O painel vê avanços na proibição da substituição docente. "O CNE poderia ter feito um documento só de boas intenções, cheio de princípios genéricos, e não fez", afirma Daniel Brandão Menezes, professor da linha Educação, Currículo e Ensino da Universidade Estadual do Ceará (UECE). "Nota, aprovação, sanção e certificação ficam com pessoas, e o texto é firme nisso". Daniel e Leonardo Foletto, professor da Escola de Comunicações e Artes da Universidade de São Paulo (ECA-USP), especializado em inteligência artificial, elogiam o fato de que a lei condiciona a responsabilidade docente à necessidade de formação, suporte técnico e tempo de trabalho. "Isso é preciso e não era óbvio", diz o docente da USP.

A outra ponta, a do aluno merece reparos. Mônica Garbin, docente da Faculdade de Educação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), pontua que o texto não esclarece qual a natureza da tarefa cognitiva permanece com o estudante. Daniel (UECE) diz que falta apontar como a IA deve complementar o aprendizado. Para Luciana Falkenbach, coordenadora e professora do curso de Pedagogia da Antonio Meneghetti Faculdade (AMF), no Rio Grande do Sul, a efetividade das diretrizes vai depender da formação dos educadores. "[É ela que define] a capacidade de preservar o desenvolvimento do pensamento crítico, da autonomia e das competências humanas como objetivos centrais da educação."

2- Há mecanismos claros contra a terceirização do ensino e da aprendizagem?

O que dizem as Diretrizes Proibe aprovação "de fachada" (que apenas "carimba" os resultados sugeridos pela IA) e orienta a reformulação das avaliações para formatos baseados em projetos, portfólios, investigações e apresentações.

Avaliação dos especialistas É um dos pontos mais questionados do documento. Abordando o trabalho docente, Leonardo (USP) vê acerto na exigência de validação humana documentada, mas ressalva que a expressão "em condições institucionais adequadas" torna "inverificável" a norma. "Não há parâmetro do que são condições adequadas, nenhuma relação entre número de estudantes e capacidade de revisão, nenhum critério de aferição. Numa rede com quarenta alunos por turma e professores que circulam por três escolas, a validação humana prévia e documentada será feita como? A proibição existe, mas e a condição para cumpri-la?"

Daniel (UECE) vai na mesma linha, ao dizer que faltam indicadores de fiscalização e regras sobre o desenho das ferramentas. Do lado do professor, ao tratar o planejamento de aulas com IA como baixo risco, como evitar o risco de o docente ir terceirizando, aos poucos, o próprio trabalho? Do lado do aluno, como exigir IAs que instiguem o raciocínio em vez de gerar respostas prontas?

Mônica (Unicamp) diz que o documento ao menos reconhece esse risco. "Não se pode dizer que já há um consenso sobre o impacto negativo da IA na aprendizagem, mas é inegável que ao recorrer ao chatbot para realizar uma tarefa de escrita de um texto, por exemplo, o estudante deixa de exercitar capacidades que se desenvolvem pela prática, como organizar as próprias ideias, realizar buscas e selecionar fontes, escrever e empregar corretamente a língua portuguesa".

"Cada uma dessas capacidades se constrói quando o aluno enfrenta a dificuldade da tarefa, e a delegação à máquina retira justamente esse enfrentamento, de modo que o produto final pode parecer adequado enquanto a aprendizagem deixa de ocorrer."

3- É correto proibir IA até o 5º ano?

O que dizem as Diretrizes Veda qualquer uso na Educação Infantil. Até o 5º ano, proíbe o uso autônomo e exige mediação do professor. IAs conversacionais (como ChatGPT, Claude ou Gemini), nem sob supervisão.
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Avaliação dos especialistas Há consenso de que a medida é boa. "Nos anos iniciais, a criança está construindo as bases da leitura, da escrita e do raciocínio matemático. Ela precisa de tempo para formular uma pergunta, ensaiar uma resposta, errar, conversar com os colegas e refazer", diz Ricardo Henriques (Instituto Unibanco). Outros especialistas apontam nuances. Daniel (UECE) defende exceção para demonstrações coletivas conduzidas pelo professor nos 4º e 5º anos. Luciana Falkenbach (AMF) afirma que falta uma nota técnica que esclareça a fronteira entre proibir IA conversacional e permitir recursos e jogos educativos adaptativos baseados em IA. Leonardo (USP) elogia a distinção entre proibir a ferramenta e ensinar sobre a IA. "Isso que afasta a leitura tecnofóbica: a criança não usa, mas a escola fala sobre [a tecnologia]".

4- Os limites para correção automatizada estão claros?

O que dizem as Diretrizes Proíbe a prática. A correção automatizada é enquadrada como aplicação de alto risco. Em produções dissertativas e redações, a IA pode atuar exclusivamente como "pré-correção" preparatória, sendo obrigatórias a leitura integral, a apreciação direta e a atribuição de nota final pelo professor.

Avaliação dos especialistas Há tendência de encarar a norma como pouco rigorosa. Luciana (AMF) e Mônica (Unicamp) destacam que avaliar é um ato indelegável. "Corrigir um trabalho é um ato de leitura e de interpretação, que combina critérios explícitos com o conhecimento que o professor tem do aluno, da turma e do que foi ensinado", afirma Mônica. "O apoio de sistemas deveria limitar-se a aspectos formais, como ortografia e concordância. A apreciação de conteúdo, argumentação e estilo, assim como qualquer atribuição de nota, deveria permanecer integralmente com o professor."

A brecha para a pré-correção por IA pode enviesar a avaliação, apontam Ricardo (Instituto Unibanco) e Leonardo (USP). "Corrigir uma redação sabendo que o sistema deu 720 não é a mesma operação que corrigir sem saber", diz o docente da USP. "Se a preocupação é preservar o juízo humano, o caminho seria exigir que a sugestão automatizada só apareça depois de registrada a avaliação do professor".

Para Daniel (UECE), o ponto fraco volta a ser fiscalização. "É difícil provar que alguém leu de verdade e não apenas confirmou a sugestão [da IA]". Para provas objetivas de múltipla escolha, o docente considera a regra exagerada. "Exigir validação humana individual, prévia e documentada, além de avaliação de impacto algorítmico, para conferir respostas fechadas é desproporcional."

5- Quais os desafios das escolas daqui por diante?

O que dizem as Diretrizes A resolução estabelece o prazo de 12 meses para a adequação de políticas institucionais, regimentos, governança de dados e contratos vigentes.

Avaliação dos especialistas consenso quanto a trrês passos. Primeiro: interromper os usos classificados como de risco excessivo. Segundo: mapear o uso de IA nas instituições; se necessário, renegociar contratos para garantir privacidade de dados e uso adequado das aplicações. Terceiro, investir em formação de professores.

Um ponto de preocupação é a desigualdade. Ricardo (Instituto Unibanco) e Daniel (UECE) lembram a situação de municípios menores. "Redes pequenas não têm força para negociar termos de uso com grandes empresas de tecnologia", exemplifica o professor da UECE. Leonardo (USP) indica a assimetria entre redes de ensino e a opacidade das empresas fornecedoras, muitas delas big techs. Mônica (Unicamp) bate na mesma tecla, criticando a dependência de plataformas educacionais — elevando riscos de extração de dados e concentração do mercado — e mesmo a composição do Conselho Nacional de Educação (CNE), com preodominância de pessoas da área técnica e "participação reduzida de especialistas em educação".

Uma coisa não muda: a centralidade de alunos e professores. Para Luciana (AMF), formação é a chave. "[O docente] cada vez mais será responsável por uma formação humana integral, que seja capaz de desenvolver estudantes com autonomia intelectual e pensamento crítico". Mônica (Unicamp) faz coro: "O uso pedagógico qualificado [da IA] depende de professores capazes de avaliar criticamente o que um sistema oferece, e adotar plataformas sem esse preparo transfere decisões pedagógicas para quem desenvolve a tecnologia."

Reportagem

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