Marcelo I. Dorfsman é Ph.D em Educação, professor e pesquisador da Universidade Hebraica de Jerusalém. É especialista em ensino mediado por tecnologia e educação a distância, áreas nas quais desenvolve suas tarefas acadêmicas e profissionais. Depois de pesquisar o fenômeno do ensino em emergência no âmbito do COVID 19, Marcelo se concentrou em pesquisar o impacto da Inteligência Artificial no ensino. É diretor acadêmico dos programas internacionais de Mestrado em Educação, com especialidade em Educação Judaica em Inglês e Espanhol/Português, no Centro Melton da Universidade Hebraica de Jerusalém e codiretor da Carreira de Especialização em Ensino Mediado por Tecnologia, na Universidade Nacional de Comahue.
Na sua atividade privada, assessora diferentes instituições e universidades na área do ensino de tecnologias educativas, e desenvolve projetos de formação profissional na área.
Nascido em Buenos Aires, Argentina, foi Reitor (fundador) da Escola Secundária Martín Buber e Chefe de Trabalhos Práticos da Cátedra de Didática para Professores da UBA, até 2003, ano de sua aliá a Israel.
“Quero que a IA lave minhas roupas e pratos para que eu possa fazer arte e escrever, não a IA para fazer minha arte e escrever para que eu possa lavar minhas roupas e pratos”
Joanna Maciejewska
1. Introdução1
Para começar este artigo, proponho um exercício que, para quem pertence à minha geração, será um pouco tenro:
Imagine uma Morah “de ponta” planejando uma aula em 1985.2
Certamente ele usará um videocassete, TV educativa e projeção de transparências; se voltará para o trabalho cooperativo ou baseado em projetos.
Sua “pasta de planejamento” está organizada, todas as suas aulas organizadas em folhas de papel e, quando ela entra na sala de aula, seus recursos mais comuns são o quadro-negro e o giz (branco e colorido). Caso pretenda realizar uma atividade “especial” (como a projeção de um vídeo ou transparências), deverá solicitar previamente o equipamento ou dirigir-se à sala de aula equipada para o mesmo.
Em 2010, sua vida se tornou “digital”, ou líquida nos termos de Bauman. Ele quase não usa mais papel, mas uma tela, na sala de aula (no melhor dos casos) ele tem todo o equipamento necessário; Seus métodos de ensino ainda são os mesmos de antes, adicionando a sala de aula invertida e o design invertido. Seu ambiente é principalmente digital, sua “Bíblia”, o TPACK[1] e sua bússola a escala SAMR [2, 3]. Este último a ajuda a pensar, em cada estágio de seu planejamento, como focar seu ensino em habilidades cognitivas de ordem superior; Seu objetivo é desafiar seus alunos – qualquer que seja seu nível educacional – com atividades de ordem superior.
A tabela ilustra a relação linear de correspondência entre os níveis mais baixos de MRA (Substituição e Aumento) e as três habilidades cognitivas básicas da taxonomia de Bloom (Lembrar, Entender e Aplicar), por um lado; por outro lado, os níveis mais elevados de MRSA (Modificação e Redefinição) correspondem a habilidades cognitivas avançadas (Analisar, Avaliar e Criar).
Em 2020, o COVID não a pegou desprevenida. Ela é uma professora “experiente”, alfabetizada digitalmente e adapta rapidamente sua vida profissional ao ensino via Zoom. Nosso professor, que é digital, não tem problemas em ensinar digitalmente [4].
Mas em 2022, sua vida muda novamente. O ensino não é mais apenas “digital”, mas também “inteligente”. Ela continua a usar a tela, mas não apenas para escrever, mas para “interagir”. A Inteligência Artificial (IA) faz sua entrada “triunfante” na sala de aula e em nossas vidas, pela porta ou pela janela, e veio para ficar. A IA é capaz de produzir textos, imagens, áudios, vídeos e (quase) qualquer coisa que lhe pedirmos. Agora vamos chamá-lo de IA generativa.
A vida, no entanto, não mudou para todos; não para escolas em áreas marginais, não para os desconectados, não para professores cautelosos, não para certas burocracias, mas para aqueles “guardas solitários” que são, em suma, aqueles que definem o ritmo da mudança.
Quanto o ensino mudou nesses 40 anos? O que mudou?
2. O que aprendemos nesses primeiros três anos?
Há três anos, quando surgiu a primeira versão do Chat GPT, o mundo ainda lambia as feridas causadas pelo COVID-19 no chamado ERT (Ensino Remoto de Emergência) e entrava em uma nova etapa que chamei de EAIT (Ensino de Inteligência Artificial de Emergência). Assim como o COVID, o surgimento da IA também nos pegou de surpresa; ambos tiveram um impacto profundo em todos os campos da nossa realidade, mas, ao contrário da ERT, que tinha uma data de início e (praticamente) fim, a EAIT veio para ficar e até se aprofundar. Até 2025, pesquisas recentes mostram que a maioria dos alunos e professores usa IA. Dados recentes mostram que 86% dos estudantes universitários nos Estados Unidos usam IA para seus estudos e 54% o fazem com muita frequência [2]. Na educação primária, o uso dos alunos aumentou de 37% para 75% no último ano [5]. Outra pesquisa realizada pela HEPI em 2025, com uma amostra de 1.041 alunos de graduação no Reino Unido, revela que 92% deles usam ferramentas generativas de IA, enquanto apenas 61% dos professores o fazem. Quando questionados sobre como usam a IA generativa, 64% responderam que a usam para gerar textos, por exemplo, com o Chat GPT; 39% para melhorar e editar textos; 36% para sintetizar ou fazer anotações e 35% para traduzir [6]. Em outro contexto, 88% dos usuários relatam que usam IA generativa para avaliações, principalmente para explicar conceitos (58%). Voltando ao ensino fundamental, o Centro para Democracia e Tecnologia publicou um relatório em 2025 mostrando que 70% dos alunos nos Estados Unidos utilizavam IA, em comparação com apenas 67% dos professores. O estudo incluiu 1.316 alunos do ensino médio, 1.028 alunos do 6º ao 12º ano e 1.006 professores que lecionavam nesses níveis [5]. Na América Latina, de acordo com um estudo realizado pela OEI (2025), o uso de inteligência artificial (IA) está crescendo, com forte foco na adoção de IA por startups, que a utilizam tanto para desenvolvimento de produtos quanto para suas operações internas. No entanto, a região enfrenta desafios significativos, como uma ampla lacuna de adoção entre os países líderes e em estágio inicial e um contexto regulatório ainda incipiente. Países como Chile, Brasil e Uruguai se destacam na região, mas a maturidade geral da IA na América Latina é menor do que a dos EUA, Europa e Israel. Diante dessa nova realidade que, há apenas cinco anos, pareceria “ficção científica”, nossa preocupação como educadores passou a focar em um novo contrato pedagógico em processo, baseado na centralidade da aprendizagem, no uso adequado da AGI e na integridade ética e acadêmica de seus protagonistas. Em artigo recente (no prelo), ele caracterizou o uso do GAI em três eixos: o eixo da produção, o eixo da interação e o eixo da ética e da resistência. O eixo de produção é – como o próprio nome indica – aquele que expressa o potencial do IAG para produzir textos em seus diferentes formatos multimídia; considera a aprendizagem autônoma, a criatividade e a perspectiva de múltiplos discursos. Na pesquisa, ” os participantes valorizam positivamente as vantagens da IA na racionalização e melhoria da capacidade de pesquisar e produzir textos escritos e multimídia, embora não afirmem que esse uso contribua diretamente para o aprendizado; a avaliação positiva é um passo importante para atingir esse objetivo.” O eixo de interação – como o próprio nome indica – é aquele que expressa o potencial do IAG para gerar interação positiva entre homem e máquina, o chamado HCII (Human Computer Intelligent Interaction); Ele examina a expansão das habilidades cognitivas por meio do sistema híbrido, da perspectiva centrada no ser humano e de uma visão social ampla e realista. Na pesquisa, ” alguns participantes destacaram o valor da IA como um ‘interlocutor cognitivo’, um parceiro de pensamento 24 horas que, sem dúvida, contribui para a melhoria das habilidades cognitivas humanas.” O eixo da ética e da resistência nos desafia nas questões centrais desta nova era: como usar eticamente a IA, quais são as vantagens e quais são as resistências. Este eixo inicia-se com o empoderamento das pessoas e a construção de uma literacia representativa que fomente a criação de significado coletivo no contexto da aprendizagem em rede, que engloba humanos e não humanos, sendo o humano a fonte predominante. Na nossa proposta de novo contrato, estes três eixos assumirão um papel central.
3. Antigos e novos contratos pedagógicos
O conceito de “Contrato Didático” foi desenvolvido por Guy Brousseau no final dos anos 60. O contrato didático refere-se às regras implícitas e explícitas que regem as relações entre o professor, o aluno e o conhecimento em uma situação didática. É um conjunto de comportamentos específicos esperados do professor em relação ao aluno e do aluno em relação ao professor, no que diz respeito aos conhecimentos ensinados. Esse contrato, segundo Brousseau, regula as obrigações e direitos de cada parte [7]. Segundo Brousseau, o contrato didático influencia a forma como ocorre a aprendizagem e como os problemas derivados dela são resolvidos. O funcionamento do contrato didático pressupõe a existência da chamada “transposição didática”, ou seja, a conversão do conhecimento científico em “saber ensinar” [8]. Isso ocorre devido às dinâmicas que ocorrem no “meio”, que é o ambiente físico, social e cultural em que a aprendizagem ocorre e onde o aluno constrói seu conhecimento, e desempenha um papel importante na determinação do conhecimento que o sujeito deve adquirir. Não é uma simples ferramenta, mas um elemento fundamental da relação didática que o professor ajusta para provocar novas adaptações e construções de conhecimento no aluno. Nesse espaço, será necessário exercer uma vigilância epistemológica cuidadosa sobre as mudanças que ocorrem no objeto de conhecimento; a transformação do conhecimento deve ser restrita ao mínimo para não afetar sua natureza; e o objetivo final da aprendizagem será que o aluno possa fazer com que esse conhecimento funcione em situações em que o professor não estará mais presente. O aluno está imerso na situação didática, com o objetivo de utilizar esse conhecimento em situações não didáticas. Gil-Galván propôs o conceito de “contrato de aprendizagem”, que é definido como um acordo compartilhado no qual funções, responsabilidades, conteúdos, competências, metodologias, atividades, papéis, resultados esperados e avaliação são explicitamente estabelecidos. Gil-Galván definiu três categorias de competências humanas neste contexto: 1. Competências técnicas (conhecimento); 2. Competências metodológicas (know-how) e 3. Competências pessoais (saber ser) [9]. As competências técnicas (conhecimentos) representam a combinação de conhecimentos gerais ou especializados e o domínio das habilidades necessárias para executar tarefas de acordo com o campo profissional ao qual se pertence; as competências metodológicas (know-how) permitem aos alunos adquirir experiências que podem ser transferidas para vários cenários, o que favorece a colocação em prática dos conhecimentos adequados à resolução autónoma de problemas; e, finalmente, as competências pessoais (saber ser) permitem que eles ajam de forma responsável, construtiva e comunicativa por meio da tomada de decisões em situações relacionadas aos estudos, ao trabalho e à vida pessoal. A intenção deste artigo é nos perguntarmos: Como se transforma o contrato de docência na era da AGI? Primeiro, o “meio” poderia ser redefinido como: “Um ecossistema de aprendizagem dinâmico, interconectado e inteligente que é permeado pela agência de dispositivos tecnológicos e sistemas de IA (incluindo agentes generativos e sistemas de análise de aprendizagem visual)”. Esse ambiente vai além das condições físicas e socioculturais tradicionais, constituindo-se como um espaço híbrido onde as interações entre humanos e máquinas inteligentes são constitutivas da aprendizagem e da construção do conhecimento. Nesse meio, as condições externas para o desenvolvimento e aquisição de conhecimentos incluem não apenas as relações implícitas e explícitas do vínculo educacional – contrato didático – mas também a capacidade da IA de influenciar a cognição humana, mediar relações sociais e afetar valores, exigindo novas habilidades dos indivíduos para interagir, interpretar, criar e decidir em um contexto colaborativo homem-máquina. Em suma, saímos de uma relação “tripartida”… para um “quadripartido”.
| SAMR | FLORESCER |
| Redefinição Modificação | Criar |
| Avaliar | |
| Analisar | |
| Aumento Substituição | Aplicar |
| Compreender | |
| Lembrar |
2. O que aprendemos nesses primeiros três anos?
Há três anos, quando surgiu a primeira versão do Chat GPT, o mundo ainda lambia as feridas causadas pelo COVID-19 no chamado ERT (Ensino Remoto de Emergência) e entrava em uma nova etapa que chamei de EAIT (Ensino de Inteligência Artificial de Emergência). Assim como o COVID, o surgimento da IA também nos pegou de surpresa; ambos tiveram um impacto profundo em todos os campos da nossa realidade, mas, ao contrário da ERT, que tinha uma data de início e (praticamente) fim, a EAIT veio para ficar e até se aprofundar. Até 2025, pesquisas recentes mostram que a maioria dos alunos e professores usa IA. Dados recentes mostram que 86% dos estudantes universitários nos Estados Unidos usam IA para seus estudos e 54% o fazem com muita frequência [2]. Na educação primária, o uso dos alunos aumentou de 37% para 75% no último ano [5]. Outra pesquisa realizada pela HEPI em 2025, com uma amostra de 1.041 alunos de graduação no Reino Unido, revela que 92% deles usam ferramentas generativas de IA, enquanto apenas 61% dos professores o fazem. Quando questionados sobre como usam a IA generativa, 64% responderam que a usam para gerar textos, por exemplo, com o Chat GPT; 39% para melhorar e editar textos; 36% para sintetizar ou fazer anotações e 35% para traduzir [6]. Em outro contexto, 88% dos usuários relatam que usam IA generativa para avaliações, principalmente para explicar conceitos (58%). Voltando ao ensino fundamental, o Centro para Democracia e Tecnologia publicou um relatório em 2025 mostrando que 70% dos alunos nos Estados Unidos utilizavam IA, em comparação com apenas 67% dos professores. O estudo incluiu 1.316 alunos do ensino médio, 1.028 alunos do 6º ao 12º ano e 1.006 professores que lecionavam nesses níveis [5]. Na América Latina, de acordo com um estudo realizado pela OEI (2025), o uso de inteligência artificial (IA) está crescendo, com forte foco na adoção de IA por startups, que a utilizam tanto para desenvolvimento de produtos quanto para suas operações internas. No entanto, a região enfrenta desafios significativos, como uma ampla lacuna de adoção entre os países líderes e em estágio inicial e um contexto regulatório ainda incipiente. Países como Chile, Brasil e Uruguai se destacam na região, mas a maturidade geral da IA na América Latina é menor do que a dos EUA, Europa e Israel. Diante dessa nova realidade que, há apenas cinco anos, pareceria “ficção científica”, nossa preocupação como educadores passou a focar em um novo contrato pedagógico em processo, baseado na centralidade da aprendizagem, no uso adequado da AGI e na integridade ética e acadêmica de seus protagonistas. Em artigo recente (no prelo), ele caracterizou o uso do GAI em três eixos: o eixo da produção, o eixo da interação e o eixo da ética e da resistência. O eixo de produção é – como o próprio nome indica – aquele que expressa o potencial do IAG para produzir textos em seus diferentes formatos multimídia; considera a aprendizagem autônoma, a criatividade e a perspectiva de múltiplos discursos. Na pesquisa, ” os participantes valorizam positivamente as vantagens da IA na racionalização e melhoria da capacidade de pesquisar e produzir textos escritos e multimídia, embora não afirmem que esse uso contribua diretamente para o aprendizado; a avaliação positiva é um passo importante para atingir esse objetivo.” O eixo de interação – como o próprio nome indica – é aquele que expressa o potencial do IAG para gerar interação positiva entre homem e máquina, o chamado HCII (Human Computer Intelligent Interaction); Ele examina a expansão das habilidades cognitivas por meio do sistema híbrido, da perspectiva centrada no ser humano e de uma visão social ampla e realista. Na pesquisa, ” alguns participantes destacaram o valor da IA como um ‘interlocutor cognitivo’, um parceiro de pensamento 24 horas que, sem dúvida, contribui para a melhoria das habilidades cognitivas humanas.” O eixo da ética e da resistência nos desafia nas questões centrais desta nova era: como usar eticamente a IA, quais são as vantagens e quais são as resistências. Este eixo inicia-se com o empoderamento das pessoas e a construção de uma literacia representativa que fomente a criação de significado coletivo no contexto da aprendizagem em rede, que engloba humanos e não humanos, sendo o humano a fonte predominante. Na nossa proposta de novo contrato, estes três eixos assumirão um papel central.
3. Antigos e novos contratos pedagógicos
O conceito de “Contrato Didático” foi desenvolvido por Guy Brousseau no final dos anos 60. O contrato didático refere-se às regras implícitas e explícitas que regem as relações entre o professor, o aluno e o conhecimento em uma situação didática. É um conjunto de comportamentos específicos esperados do professor em relação ao aluno e do aluno em relação ao professor, no que diz respeito aos conhecimentos ensinados. Esse contrato, segundo Brousseau, regula as obrigações e direitos de cada parte [7]. Segundo Brousseau, o contrato didático influencia a forma como ocorre a aprendizagem e como os problemas derivados dela são resolvidos. O funcionamento do contrato didático pressupõe a existência da chamada “transposição didática”, ou seja, a conversão do conhecimento científico em “saber ensinar” [8]. Isso ocorre devido às dinâmicas que ocorrem no “meio”, que é o ambiente físico, social e cultural em que a aprendizagem ocorre e onde o aluno constrói seu conhecimento, e desempenha um papel importante na determinação do conhecimento que o sujeito deve adquirir. Não é uma simples ferramenta, mas um elemento fundamental da relação didática que o professor ajusta para provocar novas adaptações e construções de conhecimento no aluno. Nesse espaço, será necessário exercer uma vigilância epistemológica cuidadosa sobre as mudanças que ocorrem no objeto de conhecimento; a transformação do conhecimento deve ser restrita ao mínimo para não afetar sua natureza; e o objetivo final da aprendizagem será que o aluno possa fazer com que esse conhecimento funcione em situações em que o professor não estará mais presente. O aluno está imerso na situação didática, com o objetivo de utilizar esse conhecimento em situações não didáticas. Gil-Galván propôs o conceito de “contrato de aprendizagem”, que é definido como um acordo compartilhado no qual funções, responsabilidades, conteúdos, competências, metodologias, atividades, papéis, resultados esperados e avaliação são explicitamente estabelecidos. Gil-Galván definiu três categorias de competências humanas neste contexto: 1. Competências técnicas (conhecimento); 2. Competências metodológicas (know-how) e 3. Competências pessoais (saber ser) [9]. As competências técnicas (conhecimentos) representam a combinação de conhecimentos gerais ou especializados e o domínio das habilidades necessárias para executar tarefas de acordo com o campo profissional ao qual se pertence; as competências metodológicas (know-how) permitem aos alunos adquirir experiências que podem ser transferidas para vários cenários, o que favorece a colocação em prática dos conhecimentos adequados à resolução autónoma de problemas; e, finalmente, as competências pessoais (saber ser) permitem que eles ajam de forma responsável, construtiva e comunicativa por meio da tomada de decisões em situações relacionadas aos estudos, ao trabalho e à vida pessoal. A intenção deste artigo é nos perguntarmos: Como se transforma o contrato de docência na era da AGI? Primeiro, o “meio” poderia ser redefinido como: “Um ecossistema de aprendizagem dinâmico, interconectado e inteligente que é permeado pela agência de dispositivos tecnológicos e sistemas de IA (incluindo agentes generativos e sistemas de análise de aprendizagem visual)”. Esse ambiente vai além das condições físicas e socioculturais tradicionais, constituindo-se como um espaço híbrido onde as interações entre humanos e máquinas inteligentes são constitutivas da aprendizagem e da construção do conhecimento. Nesse meio, as condições externas para o desenvolvimento e aquisição de conhecimentos incluem não apenas as relações implícitas e explícitas do vínculo educacional – contrato didático – mas também a capacidade da IA de influenciar a cognição humana, mediar relações sociais e afetar valores, exigindo novas habilidades dos indivíduos para interagir, interpretar, criar e decidir em um contexto colaborativo homem-máquina. Em suma, saímos de uma relação “tripartida”… para um “quadripartido”.
Quais são as implicações dessa nova situação?
Alguns exemplos na tabela a seguir:
Uma das consequências visíveis do surgimento do IAG é a profunda ruptura gerada nas relações entre professor, aluno e conteúdo como o conhecíamos até agora. O novo contrato didático exige uma atitude muito mais ativa, criativa e ética por parte de todos os atores da atual situação didática. O novo contrato didático exige uma nova “aliança” para a aprendizagem e a conscientização sobre a importância do esforço cognitivo diante de um fenômeno que, como mencionamos anteriormente, pode se tornar problemático e até hostil.
Delia Lerner defendeu que devemos passar da ideia “passo a passo e completamente”, para aquela que propõe “complexa e provisoriamente”[10].
Com o surgimento da IA, iremos propor o seguinte: “Interativamente, conscientemente e eticamente”, para dar conta dos três componentes centrais do novo contrato didático: 1. A oportunidade de ter um interlocutor cognitivo inteligente; 2. A necessidade de aumentar a conscientização e a conscientização sobre a necessidade de um investimento renovado na aprendizagem; e 3. A reavaliação da dimensão ética que envolve o compromisso do professor e do aluno com a aprendizagem.
A irrupção da IA no ensino nos desafia na concepção de um novo contrato, no qual uma atitude ética e a consciência da importância da aprendizagem são seus pilares fundamentais.
4. O que é permitido, o que é restrito e o que podemos encontrar entre eles
A reformulação do contrato didático, como propusemos no parágrafo anterior, não pode se limitar ao espaço reduzido da sala de aula. Embora a sala de aula seja o espaço em que o ensino e a aprendizagem acontecem, ela não pode ser independente de decisões e regulamentações institucionais, que por sua vez fazem parte de regulamentações mais amplas – comunitárias, regionais ou federais e nacionais. Aqui estão algumas recomendações para começar a defini-los ou refletir sobre os projetados. Em primeiro lugar, é aconselhável decidir, em nível de sala de aula ou curso, sobre uma política a seguir em termos de implementação do IAG no ensino. Propomos aqui três modelos: 3
Política de restrição máxima:
Esperamos que todos os trabalhos que os alunos submetam para este curso sejam de sua própria autoria. No caso de atribuição de trabalho colaborativo, espera-se que a tarefa inclua todos os membros da equipe que participaram. Proibimos especificamente o uso do ChatGPT ou de qualquer outra ferramenta generativa de inteligência artificial (IA) em todas as etapas do processo de trabalho, incluindo as preliminares. O não cumprimento desta política será considerado má conduta acadêmica. Lembramos que diferentes turmas do programa podem implementar diferentes políticas de IA, e é responsabilidade do aluno atender às expectativas de cada curso.
Política de abertura máxima:
Este curso incentiva os alunos a explorar o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa (AGI), como o ChatGPT, para todas as tarefas e avaliações. Qualquer uso desse tipo deve ser reconhecido e devidamente citado. É responsabilidade de cada aluno avaliar a validade e aplicabilidade de quaisquer resultados do IAG que enviar; Você assume a responsabilidade final. O não cumprimento desta política será considerado má conduta acadêmica. Informamos que diferentes turmas do programa podem implementar diferentes políticas de IA, e é responsabilidade do aluno atender às expectativas de cada curso.
Política mista:
Certas tarefas deste curso permitirão ou até incentivarão o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa (AGI), como o ChatGPT. Por padrão, tal uso é proibido, salvo indicação em contrário. Qualquer uso desse tipo deve ser reconhecido e devidamente citado. É responsabilidade de cada aluno avaliar a validade e aplicabilidade de quaisquer resultados do IAG que enviar; Você assume a responsabilidade final. O não cumprimento desta política será considerado má conduta acadêmica. Informamos que diferentes turmas do programa podem implementar diferentes políticas de IA, e é responsabilidade do aluno atender às expectativas de cada curso. Em segundo lugar, é necessário definir no nível institucional, de forma clara, quais são os usos permitidos da IA. Aqui está um exemplo: 4 O uso da IA como suporte é permitido nos seguintes casos, desde que respeitada a autoria e mantida a integridade acadêmica:
4. O que é permitido, o que é restrito e o que podemos encontrar entre eles
A reformulação do contrato didático, como propusemos no parágrafo anterior, não pode se limitar ao espaço reduzido da sala de aula. Embora a sala de aula seja o espaço em que o ensino e a aprendizagem acontecem, ela não pode ser independente de decisões e regulamentações institucionais, que por sua vez fazem parte de regulamentações mais amplas – comunitárias, regionais ou federais e nacionais. Aqui estão algumas recomendações para começar a defini-los ou refletir sobre os projetados. Em primeiro lugar, é aconselhável decidir, em nível de sala de aula ou curso, sobre uma política a seguir em termos de implementação do IAG no ensino. Propomos aqui três modelos: 3
Política de restrição máxima:
Esperamos que todos os trabalhos que os alunos submetam para este curso sejam de sua própria autoria. No caso de atribuição de trabalho colaborativo, espera-se que a tarefa inclua todos os membros da equipe que participaram. Proibimos especificamente o uso do ChatGPT ou de qualquer outra ferramenta generativa de inteligência artificial (IA) em todas as etapas do processo de trabalho, incluindo as preliminares. O não cumprimento desta política será considerado má conduta acadêmica. Lembramos que diferentes turmas do programa podem implementar diferentes políticas de IA, e é responsabilidade do aluno atender às expectativas de cada curso.
Política de abertura máxima:
Este curso incentiva os alunos a explorar o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa (AGI), como o ChatGPT, para todas as tarefas e avaliações. Qualquer uso desse tipo deve ser reconhecido e devidamente citado. É responsabilidade de cada aluno avaliar a validade e aplicabilidade de quaisquer resultados do IAG que enviar; Você assume a responsabilidade final. O não cumprimento desta política será considerado má conduta acadêmica. Informamos que diferentes turmas do programa podem implementar diferentes políticas de IA, e é responsabilidade do aluno atender às expectativas de cada curso.
Política mista:
Certas tarefas deste curso permitirão ou até incentivarão o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa (AGI), como o ChatGPT. Por padrão, tal uso é proibido, salvo indicação em contrário. Qualquer uso desse tipo deve ser reconhecido e devidamente citado. É responsabilidade de cada aluno avaliar a validade e aplicabilidade de quaisquer resultados do IAG que enviar; Você assume a responsabilidade final. O não cumprimento desta política será considerado má conduta acadêmica. Informamos que diferentes turmas do programa podem implementar diferentes políticas de IA, e é responsabilidade do aluno atender às expectativas de cada curso. Em segundo lugar, é necessário definir no nível institucional, de forma clara, quais são os usos permitidos da IA. Aqui está um exemplo: 4 O uso da IA como suporte é permitido nos seguintes casos, desde que respeitada a autoria e mantida a integridade acadêmica:
- Auxílio na estruturação de ideias, diagramas, mapas conceituais, síntese e gerenciamento de informações.
- Correção gramatical ou de estilo, desde que o conteúdo original seja criado pelo autor.
- Traduções para facilitar a compreensão de textos acadêmicos que não envolvam interpretação crítica por IA.
- Geração de perguntas ou ideias iniciais que posteriormente serão desenvolvidas pelo autor.
- A assistência de IA na revisão, revisão e revisão da literatura deve sempre ser verificada pelo autor (professor/aluno) para verificar a autenticidade dos metadados.
- Não relatar que uma ferramenta de IA foi usada na preparação do trabalho acadêmico.
- Omita o tipo de assistência prestada ou o nome da ferramenta utilizada.
- Copie e cole textos gerados por IA sem qualquer análise, modificação ou reflexão pessoal.
- Use ferramentas de IA durante testes, tarefas individuais ou avaliações que proíbam explicitamente seu uso.
- Use a IA de uma forma que substitua a reflexão crítica, o raciocínio ou a capacidade expressiva do aluno.
- Apresentar trabalhos em que a intervenção do aluno seja mínima ou inexistente.
- É proibido apresentar como seu qualquer texto, ideia ou imagem gerada inteiramente por IA sem modificação, análise ou interpretação por parte do aluno.
- O plágio, mesmo que venha de uma ferramenta de IA, ainda é uma ofensa grave.
- O nome da ferramenta usada.
- A finalidade específica para a qual foi usada (por exemplo, geração de ideias, revisão, tradução de texto, criação de visualizações, etc.).
- A extensão da contribuição da IA, diferenciando claramente entre o que é produzido pelo aluno e o que é auxiliado pela tecnologia.
- Até que ponto você acha que o uso de tais ferramentas contribuirá para o progresso de seu aprendizado?
5. Vinheta final
Alguns dias atrás, sentada à mesa da família, minha filha mais velha (agora com 40 anos e três filhos em idade escolar) disse que quando estava na quarta série – cerca de 30 anos atrás – a professora permitiu o uso de uma calculadora em sala de aula. Ela descreveu como ela, aos 9 anos de idade, ficou frustrada com isso: ” Se podemos usar calculadoras, por que fazer um esforço para aprender matemática?” Mas então ela acrescentou: “Meu velho me disse: ‘Não se preocupe, a calculadora vai te libertar das tarefas básicas de matemática e te deixar tempo para estudar o que realmente importa…'” Esta anedota resume o que tentei transmitir ao longo deste artigo.
Alguns dias atrás, sentada à mesa da família, minha filha mais velha (agora com 40 anos e três filhos em idade escolar) disse que quando estava na quarta série – cerca de 30 anos atrás – a professora permitiu o uso de uma calculadora em sala de aula. Ela descreveu como ela, aos 9 anos de idade, ficou frustrada com isso: ” Se podemos usar calculadoras, por que fazer um esforço para aprender matemática?” Mas então ela acrescentou: “Meu velho me disse: ‘Não se preocupe, a calculadora vai te libertar das tarefas básicas de matemática e te deixar tempo para estudar o que realmente importa…'” Esta anedota resume o que tentei transmitir ao longo deste artigo.
Bibliografia
- Drugova, E., et al. (2021). Rumo a um modelo de integração de inovação de aprendizagem: análise baseada em TPACK-SAMR da introdução de um ambiente de aprendizagem digital em três universidades russas. Educação e Tecnologias da Informação, 26(4), 4925–4942. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10497-9
- Puentedura, R. R. (2014). SAMR e TPCK: Uma abordagem prática para a prática em sala de aula. Hipassus. http://www.hippasus.com/rrpweblog/archives/2012/09/03/BuildingUponSAMR.pdf
- Cáceres-Nakiche, K., et al. (2024). O modelo SAMR nas salas de aula de educação: efeitos na prática de ensino, instalações e desafios. Revista de Teoria e Prática do Ensino Superior, 24(2).
- Dorfsman, M., & Horenczyk, G. (2022). Experiente, entusiasmado e cauteloso: perfis pedagógicos em emergência e pós-emergência. Ciências da Educação, 12(11), 756. https://doi.org/10.3390/educsci12110756
- Centro para Democracia e Tecnologia. (2025). Uso de IA por alunos e professores nas escolas: 2023–24.
- Freeman, J. (2025). Pesquisa de IA generativa de alunos 2025. Instituto de Políticas de Ensino Superior.
- Brousseau, G. (1990). Le trat didactique: le milieu. Recherches en Didactique des Mathématiques, 9(3), 309–336.
- Chevallard, Y. (1989). Sobre a teoria da transposição didática: Algumas notas introdutórias. Em Anais do Simpósio Internacional sobre Domínios Selecionados de Pesquisa e Desenvolvimento em Educação Matemática.
- Gil Galván, M. R., Martín Espinosa, I., & Gil Galván, F. J. (2024). O contrato de aprendizagem como estratégia de promoção de competências comunicativas. [Jornal ou editora a ser especificado].
- Lerner, D. (2001). Leitura e escrita na escola: o real, o possível e o necessário. Fundo de Cultura Económica.
Parafraseando Castells, que publicou nos anos 2000 a famosa trilogia: A Era da Informação.
Em 1985 eu tinha 25 anos, era meu quarto ano como moré, eu estava no comando do 6º. graduação na escola Martín Buber em Buenos Aires.
Retirado da Universidade de Pesquisa e Desenvolvimento
Retirado da Universidade de Yale
Universidade de Yale
Universidade de Harvard
Feito com a ajuda do Chat GPT
