Estudo de Stanford revela que apenas um quarto das universidades regulamentou o uso da IAGen, utilizada pela maioria dos alunos no Brasil

Segundo o AI Index Report 2026, do Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano (HAI), da Universidade de Stanford, das 111 instituições públicas do ensino superior pesquisadas no Brasil, apenas 27 dispõem de documentos que regulam o uso da Inteligência Artificial Generativa (IAGen) (ver link). O documento revela que 84% dos universitários afirmaram usar ferramentas de inteligência artificial generativa nos estudos em 2025 (contra um índice de 52% em 2023).

UFMG e UNICAMP foram pioneiras na regulação do uso da IAGen, bem como a UFBA. O documento Guia para Uso Ético e Responsável da Inteligência Artificial Generativa na Universidade Federal da Bahia (ver link) estabelece, dentre outras diretrizes, que:

• Os planos de ensino devem explicitar se está autorizado ou não o uso de ferramentas de IA, as formas como esse uso pode ser feito pelos estudantes e como esse trabalho será avaliado.
• Caso o estudante utilize a IA para produzir um texto entregue como produto para avaliação, o docente deve solicitar que tal uso seja explicitamente identificado pelo estudante. Pode solicitar também que seja entregue uma explicação sobre o processo de uso da IA na construção desse produto, incluindo os prompts utilizados, e pode, ainda, incentivar discussões em sala de aula sobre o uso da IA no curso, com reflexões sobre aspectos positivos e negativos do uso destas tecnologias. 

Reportagem do jornal Folha De S. Paulo informa que o Conselho Nacional de Educação, órgão deliberativo do MEC (Ministério da Educação), aprovou em setembro um parecer que, se homologado, passará a exigir que todas as instituições de ensino superior adotem uma política de integridade acadêmica para o uso de IA em até 12 meses.

Na USP, já existe uma disciplina dedicada à temática, intitulada Inteligência Artificial na Vida Acadêmica (ver link), cuja ementa é: A disciplina oferece uma visão geral sobre a Inteligência Artificial (IA), desde seu início, na década de 1950, até a ascensão da IA Generativa. Aborda conceitos introdutórios de aprendizagem de máquina e IA generativa, limites e riscos (vieses, alucinações, privacidade e segurança), integridade acadêmica e autoria, aspectos éticos e legais no ambiente digital e impactos socioambientais. Ela objetiva capacitar o aluno a utilizar ferramentas de IA como suporte ao estudo, pesquisa e produtividade, enfatizando a curadoria humana e a responsabilidade intelectual.

UNESCO publica guias de referências sobre Inteligência Artificial para professores e estudantes

A UNESCO acaba de publicar dois guias de referências sobre a temática da Inteligência Artificial no contexto de problemáticas e práticas de professores e estudantes (link para acesso). 

Segundo o material de divulgação,  o referencial de competências de IA para alunos visa orientar formuladores de políticas, educadores e desenvolvedores de currículo para que os alunos passam desenvolver habilidades, conhecimentos e valores necessários para se envolver com a IA de forma eficaz. Ele está focado em quatro competências essenciais: 

• Uma mentalidade centrada no ser humano: Incentivar os alunos a entender e afirmar sua agência em relação à IA. 
• Ética da IA: Ensino de uso responsável, ética desde a concepção e práticas seguras. 
• Técnicas e aplicações de IA: Fornecer conhecimentos e habilidades fundamentais de IA. 
• Design de sistemas de IA: Promovendo a resolução de problemas, a criatividade e o design thinking.

No que se refere aos professores, o material de divulgação destaca que o guia apresenta uma estrutura de competências de IA focada no desenvolvimento profissional ao longo da vida, oferecendo uma estrutura de referência para programas nacionais de desenvolvimento e treinamento de competências. O objetivo é garantir que os professores estejam preparados para usar a IA de forma responsável e eficaz, minimizando os riscos potenciais para os alunos e a sociedade. As cinco principais áreas de competência são: 

• Uma mentalidade centrada no ser humano: Foco na agência humana, responsabilidade e responsabilidade social. 
• Ética da IA: Promover princípios éticos e uso responsável. 
• Fundamentos e aplicações de IA: Fornecer o conhecimento, a compreensão e as habilidades necessárias para criar e usar a IA. 
• Pedagogia de IA: Apoiar os professores a alavancar a IA para métodos de ensino inovadores. 
• IA para desenvolvimento profissional: Descrever as capacidades dos professores para alavancar a IA para impulsionar seu próprio desenvolvimento profissional ao longo da vida. 

O guia enfatiza que as ferramentas de IA devem complementar, não substituir, as funções e responsabilidades vitais dos professores na educação.

Destaque também para as diretrizes sobre IA generativa na educação e na pesquisa, documento publicado em 2023 (link).

Novas publicações sobre inteligência artificial e educação

Acabam de ser publicados materiais importantes na área de inteligência artificial e educação. O livro intitulado Inteligência artificial e educação: refletindo sobre os desafios contemporâneos, organizado pela pesquisadora Lynn Alves, está disponível para acesso gratuito no site da EDUFBA (link). Segundo a editora, "a coletânea não tem intenção de apontar verdades absolutas, mas de provocar em especial educadores a interagir com os aparatos tecnológicos, em especial as IAs destacadas, construindo olhares críticos que vão além de perspectivas tecnofóbicas. Na primeira parte são apresentadas linhas cronológicas para entender o avanço da IA e o marco diferencial com a emergência da Inteligência Artificial Generativa (como ChatGPT 3.5, ChatGPT 4.0, Dall-E e Midjourney), além de serem apontados os riscos e as possibilidades ao interagir com tais aparatos tecnológicos, especialmente no cenário educacional. Já a segunda parte da obra, “Mediação da Inteligência Artificial nas práticas pedagógicas e investigativas”, traz reflexões e práticas de professores e pesquisadores brasileiros e portugueses com a interação dessa tecnologia nos espaços de aprendizagem".

O periódico Computers & Education acaba de publicar artigo intitulado Impact of AI assistance on student agency (link para acesso aberto) em que os autores investigaram o tema e constataram uma perigosa tendência de os alunos se tornarem dependentes da ajuda da IA, ao invés de utilizá-la como processo de aprendizagem. O texto traz uma discussão sobre benefícios, desafios e implicações mais amplos de contar com a assistência da IA ​​em relação à agência dos estudantes.

O resumo do artigo (em tradução automatizada via Google): "As tecnologias de aprendizagem baseadas em IA estão sendo cada vez mais usadas para automatizar e estruturar atividades de aprendizagem (por exemplo, lembretes personalizados para concluir tarefas, feedback automatizado em tempo real para melhorar a redação ou recomendações sobre quando e o que estudar). Embora a visão predominante seja de que estas tecnologias têm geralmente um efeito positivo na aprendizagem dos alunos, o seu impacto na agência dos alunos e na capacidade de auto-regular a sua aprendizagem é pouco explorado. Os alunos aprendem com o feedback regular, detalhado e personalizado fornecido pelos sistemas de IA e continuarão a apresentar um comportamento semelhante na ausência de assistência? Ou, em vez disso, continuam a contar com a assistência da IA ​​sem aprender com ela? Para contribuir para preencher esta lacuna de investigação, conduzimos uma experiência controlada aleatória que explorou o impacto da assistência da IA ​​na agência estudantil no contexto do feedback dos pares. Com 1.625 alunos em 10 cursos, um experimento foi conduzido usando revisão por pares. Durante o período inicial de quatro semanas, os alunos foram guiados por recursos de IA que utilizavam técnicas como detecção de sugestões baseadas em regras, similaridade semântica e comparação com comentários anteriores feitos pelo revisor para aprimorar seus envios caso o feedback fornecido fosse considerado insuficientemente detalhado ou natureza geral. Nas quatro semanas seguintes, os alunos foram divididos em quatro grupos diferentes: o controle (AI) recebeu instruções, (NR) não recebeu instruções, (SR) recebeu listas de verificação de automonitoramento no lugar das instruções da IA ​​e (SAI) teve acesso a ambos. Solicitações de IA e listas de verificação de automonitoramento. Os resultados da experiência sugerem que os alunos tenderam a confiar, em vez de aprender, com a assistência da IA. Se a assistência da IA ​​fosse eliminada, as estratégias auto-reguladas poderiam ajudar a preencher a lacuna, mas não eram tão eficazes como a assistência da IA. Os resultados também mostraram que as abordagens híbridas humano-IA que complementam a assistência da IA ​​com estratégias autorreguladas (SAI) não foram mais eficazes do que a assistência da IA ​​por si só. Concluímos discutindo os benefícios, desafios e implicações mais amplos de contar com a assistência da IA ​​em relação à agência estudantil num mundo onde aprendemos, vivemos e trabalhamos com IA".

Novo artigo sobre tipos de estudantes dos MOOCS

Grupo de pesquisadores canadenses publica excelente artigo em que resgatam categorias/tipologias de estudantes de MOOCs e apresentam nova metodologia utilizada no estudo relatado. Destaque para o uso dos clusters que incluem as ações desenvolvidas pelos estudantes no MOOC e o refinamento da tipologia dos seis tipos de estudantes identificados. Muito importante destacar a conclusão dos pesquisadores de que muitos estudantes de MOOCs NÃO SÃO estudantes típicos do ensino presencial (em tradução livre): 

"Estes resultados levantam questões sobre a tendência geral de considerar os estudantes do MOOC como equivalentes aos estudantes, para projetar os cursos do MOOC como se os alunos seguissem apenas o caminho ditado por seus instrutores, e julgar o sucesso do MOOC pelos padrões dos cursos para crédito. Eles esclarecem as características, motivações e perspectivas dos alunos com perfis diferentes dos perfis dos alunos [do presencial tradicional]. Estes resultados sugerem que a maneira como os MOOCs são projetados pode ter que ser reconsiderada para permitir e encorajar essas formas alternativas de participação em um MOOC, mas uma melhor compreensão desses perfis seria necessária para isso".