Políticas

RESUMO: O Ministério da Educação publicou um documento orientador para ajudar secretarias e escolas a integrar a inteligência artificial à educação básica sem reduzi-la a uma coleção de ferramentas. A proposta combina ensino sobre IA e ensino com IA, articula o tema à Base Nacional Comum Curricular (BNCC) e à Educação Digital e Midiática, estabelece aprendizagens por etapa escolar, recomenda formação docente e condiciona qualquer adoção tecnológica a critérios pedagógicos, proteção de dados, equidade, transparência e supervisão humana.

Um estudo sobre a Itália entre 2015 e 2025 mostra como a regulação europeia de plataformas e IA, DSA, DMA e AI Act, passou a moldar de forma direta a política educacional italiana, que tenta ampliar o uso de ferramentas de IA com salvaguardas de direitos, transparência e não discriminação. A análise aponta avanços na criação de diretrizes nacionais para escolas, mas também alerta para custos de conformidade, limitações institucionais e o risco de ampliar desigualdades regionais.

Um novo policy paper australiano argumenta que a expansão acelerada da IA na educação exige governança menos reativa e mais participativa, combinando expertise técnica com a experiência de estudantes, professores e comunidades para reduzir riscos e evitar que desigualdades se aprofundem. O documento testa métodos de participação no ecossistema de EdTech de NSW e traduz os aprendizados em uma agenda prática que vai de auditorias de equidade a um conselho permanente para orientar políticas e compras públicas.

A Unesco e o Tecnológico de Monterrey deram novos passos para estruturar um Observatório Regional de Inteligência Artificial na Educação voltado à América Latina e ao Caribe, durante a conferência Insights for the Future of Education (IFE) 2026, no México. A iniciativa busca consolidar parcerias para orientar a transformação digital dos sistemas educacionais, com ênfase em qualidade e em salvaguardas de direitos humanos, um ponto sensível em um contexto de rápida adoção de IA por escolas, redes e universidades.

Um novo relatório do projeto europeu ADMIT mapeia como universidades parceiras estão lidando com modelos de linguagem (LLMs) e IA generativa no ensino superior, apontando mudanças ao longo do tempo e forte heterogeneidade entre instituições. Com dados quantitativos e qualitativos de estudantes, docentes e equipes de suporte, o estudo indica que diferenças de conscientização, padrões de uso e respostas institucionais podem acelerar ganhos pedagógicos em alguns campi e ampliar riscos de descoordenação e inequidade em outros.

Um artigo do National Association of State Boards of Education (NASBE) argumenta que a chegada da IA generativa às escolas exige políticas estaduais menos reativas à “novidade” e mais orientadas a problemas educacionais concretos, com foco em segurança, formação docente e atualização de currículos e avaliações, sem tirar o professor do centro do processo.

A rápida expansão da inteligência artificial na educação abre uma janela para acelerar a aprendizagem em países em desenvolvimento, mas o Banco Mundial alerta que, sem infraestrutura e investimento em professores, essa revolução pode aprofundar desigualdades já dramáticas em regiões como a América Latina e o Caribe.