CNE aprova regulamentação sobre uso de IA em escolas e universidades

CNE aprova regulamentação sobre uso de IA em escolas e universidades (Foto: divulgação)
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O Conselho Nacional de Educação (CNE) aprovou parecer com diretrizes para o uso de inteligência artificial em escolas e universidades do Brasil. O documento, fruto de um ano e meio de trabalho conjunto entre o governo federal, a Unesco e especialistas do setor, agora segue para consulta pública e abrange desde a educação básica até o ensino superior. Conforme apurado pela redação do CursoSenac Gratuito, o texto define como instituições públicas e privadas devem incorporar a IA sem substituir o papel do professor.

O que diz a regulamentação do CNE sobre IA em sala de aula

Levantamento da nossa redação mostra que o parecer aprovado tem como eixo central o princípio da supervisão humana efetiva: a IA pode ser usada como apoio pedagógico, mas a decisão final sobre o processo de aprendizagem permanece com o docente. O texto barra expressamente a automação plena de atividades pedagógicas, especialmente em avaliações dissertativas e formativas, mantendo o professor como único responsável pela análise qualitativa dos estudantes.

Entre as principais diretrizes aprovadas, destacam-se:

  • Exigência de supervisão humana em todos os processos educacionais que usem IA;
  • Transparência e explicabilidade dos sistemas tecnológicos adotados nas escolas;
  • Cumprimento rigoroso das leis de proteção de dados pessoais de estudantes e profissionais;
  • Valorização do trabalho docente e da formação inicial e continuada de professores;
  • Estímulo a ecossistemas de inovação abertos e colaborativos, comprometidos com o interesse público.

Referencial do MEC orienta uso responsável de IA na educação

Paralelo ao parecer do CNE, o Ministério da Educação publicou o “Referencial para o Uso e Desenvolvimento Responsáveis de Inteligência Artificial na Educação”, elaborado pela Secretaria de Gestão da Informação, Inovação e Avaliação de Políticas Educacionais (SEGAPE). A redação confirmou que o documento se destina a instituições, educadores, gestores e formuladores de políticas públicas, com recomendações práticas para todos os níveis de ensino, da educação infantil à pós-graduação.

O Referencial reforça que a inteligência artificial deve servir como ferramenta de inclusão e equidade, e não como mecanismo gerador de novas desigualdades entre grupos com condições diferentes de ensinar e aprender. Para redes de ensino, o documento funciona como guia para elaboração de planos estratégicos, definição de princípios éticos institucionais e investimento em infraestrutura e formação pedagógica.

84% dos alunos já usam IA na educação, mas a maioria sem orientação

Pesquisa da Fundação Itaú citada por especialistas mostra que 84% dos alunos e 79% dos professores no Brasil já utilizaram ferramentas de IA generativa, como ChatGPT, Gemini e Copilot, em atividades educacionais. O dado mais preocupante: 73% dos alunos afirmam que a escola nunca discutiu o uso de IA em sala de aula, e apenas 12% dos professores receberam algum tipo de formação específica sobre a tecnologia.

Relatório “Teaching the AI Native Generation”, da Oxford University Press, complementa o cenário ao apontar que oito em cada dez adolescentes entre 13 e 18 anos já usam IA em atividades escolares. Apuração nossa indica que a expectativa é de que as novas diretrizes do CNE alterem essa realidade ainda no segundo semestre de 2026, exigindo políticas institucionais claras nas redes públicas e privadas.

O que muda na formação de professores e na avaliação de alunos

O parecer aprovado também trata da reestruturação da formação docente. Conforme apurado pela redação, redes de ensino e cursos de licenciatura deverão preparar os profissionais para lidar com análise de dados educacionais e atuar em ambientes híbridos com senso crítico e ética. Para os alunos, o objetivo passa a ser o letramento digital, compreensão sobre o funcionamento dos modelos de IA, seus benefícios e riscos associados.

No campo da avaliação, o documento abre caminho para reformulação dos modelos tradicionais de provas. Detectores de IA atuais apresentam taxas de falso positivo entre 10% e 25%, o que torna seu uso como prova única bastante questionável. A tendência apurada nas diretrizes é a migração para formatos de avaliação que a IA não consegue replicar facilmente, como apresentações orais e produções colaborativas presenciais.

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