A proposta orienta escolas e redes a adotar a tecnologia como ferramenta de apoio, sob supervisão humana, e ainda depende de novas discussões antes de eventual homologação do MEC (Ministério da Educação).
O uso da IA passa a ser classificado por nível de risco. Ferramentas de apoio, como organização de materiais e acessibilidade, entram na categoria de baixo risco. Já sistemas de correção automatizada de avaliações, monitoramento biométrico e seleção de benefícios são considerados de alto risco e exigem supervisão contínua.
Aplicações como vigilância emocional, pontuação social e decisões totalmente automatizadas sobre aprovação, retenção ou desligamento de alunos ficam proibidas.
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Nível de risco – O que é – Exemplos – Regras e exigências
Baixo risco – Uso de apoio, sem impacto relevante sobre decisões acadêmicas ou direitos dos alunos – Organização de materiais; acessibilidade; revisão de texto sem avaliação; planejamento de aulas – Transparência básica, segurança da informação e responsabilidade da instituição
Risco moderado – Ferramentas com interação com alunos ou recomendações, sem decisão automática – Tutores virtuais; feedback formativo; assistentes institucionais; apoio à escrita – Informar uso; registrar sistemas; revisão humana obrigatória; monitoramento; restrição ao uso de dados
Alto risco – Sistemas que afetam diretamente a vida acadêmica ou direitos – Correção automática de provas; monitoramento biométrico; perfilização de alunos; seleção e certificação – Avaliação prévia de impacto; relatório de dados; supervisão contínua; auditoria; direito de contestação
Risco excessivo (proibido) – Aplicações incompatíveis com princípios educacionais – Pontuação social; vigilância emocional; perfilização para punição; decisões automáticas sobre aprovação ou expulsão – Uso vedado
As diretrizes estabelecem que decisões pedagógicas devem permanecer sob responsabilidade de professores. A tecnologia pode auxiliar na personalização do ensino, no acesso a conteúdos e no acompanhamento do desempenho, mas não substitui a mediação em sala de aula.
Também há regras de transparência e governança. Escolas e universidades deverão informar quando sistemas automatizados estiverem em uso, documentar decisões de adoção e garantir revisão humana de conteúdos e resultados, para evitar erros e vieses.
O uso da tecnologia deverá respeitar a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), além de princípios de segurança da informação e transparência algorítmica.
Outro eixo é a redução de desigualdades. A recomendação é ampliar políticas de inclusão digital e acesso equitativo, para evitar que a adoção da IA aprofunde diferenças entre redes de ensino.
As diretrizes preveem ainda a inclusão progressiva de conteúdos sobre IA nos currículos. A proposta é que estudantes aprendam não apenas a usar ferramentas, mas a compreender como funcionam, seus limites e riscos, com foco no desenvolvimento do pensamento crítico.
Na educação básica, a implementação deve ser gradual e considerar o desenvolvimento dos alunos, com foco em autonomia e uso equilibrado da tecnologia. No ensino superior, o foco recai sobre a preparação profissional e o uso da IA em contextos complexos, com respeito à integridade acadêmica.
Como a Folha de S.Paulo mostrou, três das principais universidades do país (USP, Unicamp e Unesp) estão criando protocolos para o uso da IA cuja principal regra é a transparência. A utilização deve ser combinada entre professores e alunos e declarada nas pesquisas e nos demais trabalhos acadêmicos.
No parecer do CNE, a formação de professores aparece como condição para a implementação, com incentivo à capacitação contínua e ao desenvolvimento de competências digitais.
O conselho reconhece que a adoção ocorre em um momento de desigualdades estruturais e orienta que redes de ensino adaptem a implementação às suas condições, em regime de cooperação federativa.
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