Políticas Públicas e Sociedade

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Revisão mapeia 125 estudos sobre IA no ensino de línguas e aponta lacunas

Uma revisão sistemática analisou 125 estudos empíricos publicados entre 2013 e outubro de 2023 sobre inteligência artificial na educação de línguas, identificando quais tecnologias têm sido mais usadas, em que habilidades (especialmente escrita e fala) e com quais desenhos de pesquisa. O trabalho também destaca desequilíbrios importantes, como a concentração em ensino superior e em inglês, além de pouca atenção a equidade, ética e pesquisas de longo prazo, que devem orientar decisões de pesquisa, adoção e políticas educacionais nos próximos anos.
14 de abril de 2026
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Universidades dos EUA ampliam diretrizes para IA generativa, mas há lacunas

Um estudo analisou 214 documentos públicos de diretrizes sobre IA generativa emitidos pelas 50 principais universidades dos EUA e encontrou um quadro predominantemente favorável à adoção, com forte foco em ensino, avaliação e integridade acadêmica, além de preocupações recorrentes com privacidade e segurança. Ao mesmo tempo, as orientações aparecem de forma desigual entre públicos internos: há ampla cobertura para docentes, mas pouca para pesquisa e rotinas administrativas, sugerindo um descompasso entre onde a tecnologia já impacta e onde a governança ainda é incipiente.
31 de março de 2026
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Estudo usa método fuzzy para priorizar riscos da IA na educação

Um estudo publicado no International Journal of Mathematics in Operational Research propõe um modelo de decisão multicritério para identificar e ranquear ameaças à adoção de inteligência artificial na educação, usando um caso em uma universidade estadual nas Filipinas. A análise sugere que, antes de discutir “qual ferramenta” usar, gestores precisam enfrentar riscos ligados à desigualdade de acesso e à capacidade institucional de compreender, aplicar e avaliar IA com responsabilidade.
25 de março de 2026
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Estudo propõe framework de IA para acelerar o ODS 4 com foco em equidade

Um estudo baseado em revisão sistemática de literatura propõe um framework para orientar o uso de inteligência artificial na educação em direção às metas do ODS 4 (educação inclusiva, equitativa e de qualidade) até 2030, com ênfase em governança, ética e redução de desigualdades. A análise consolida evidências de impacto de diferentes aplicações, de tutores inteligentes a analytics, e descreve um roteiro em três fases para implementação responsável, especialmente relevante para redes e países com limitações de infraestrutura e capacidade.
23 de março de 2026
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Estudo mapeia oportunidades e riscos da IA para aprendizagem nas escolas

Um estudo de revisão bibliográfica com foco na literatura brasileira discute como a inteligência artificial pode personalizar trilhas de aprendizagem, acelerar feedback e apoiar avaliação e gestão educacional, ao mesmo tempo em que expõe barreiras importantes de implementação, como formação docente insuficiente, desigualdade de infraestrutura e riscos éticos ligados a dados e vieses. O trabalho conclui que os ganhos educacionais dependem menos da “adoção de ferramentas” e mais de políticas públicas de inclusão digital, diretrizes de governança e uso responsável, e de uma estratégia contínua de capacitação de professores.
21 de março de 2026
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Revisão mapeia como a IA vem moldando competências na saúde pública

Uma revisão de escopo publicada em 2025 mapeou 26 estudos sobre o uso de inteligência artificial na educação em saúde pública desde 2015, identificando avanços em simulações, plataformas adaptativas e formação em letramento digital, mas também lacunas de evidência e desafios persistentes de equidade, infraestrutura e ética. O panorama sugere que preparar a força de trabalho para ambientes de dados e decisões automatizadas exigirá reformas curriculares, capacitação docente e governança mais robusta para evitar que a adoção de IA amplie desigualdades.
20 de março de 2026
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Revisão mapeia avanços e riscos da IA na educação entre 2015 e 2025

Uma revisão sistemática de literatura analisou como a inteligência artificial vem sendo aplicada na educação, quais benefícios têm sido mais enfatizados e quais desafios ganham urgência com a popularização de modelos generativos. Com base em 564 artigos indexados na Web of Science entre 2015 e 2025, o estudo propõe uma classificação mais coerente dos usos educacionais da IA e argumenta que a adoção em escala precisa caminhar junto com critérios de validade educacional, ética e governança para evitar efeitos como “pseudo-personalização”, opacidade algorítmica e danos cognitivos associados a bolhas de informação.
20 de março de 2026
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IA e inclusão digital: revisão aponta caminhos e alertas para reduzir desigualdades

Uma revisão sistemática de literatura publicada na REASE analisa como tecnologias de inteligência artificial podem ampliar a inclusão digital, e, por consequência, o acesso à educação, serviços e oportunidades, ao mesmo tempo em que enfatiza que esse ganho não é automático: depende de infraestrutura, letramento digital e salvaguardas éticas contra vieses, violações de privacidade e novas formas de exclusão.
20 de março de 2026
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Estudo aponta alfabetização em IA como chave para chatbots na universidade

Um estudo com 408 estudantes de Economia na Romênia analisou o que leva alunos a apoiar a integração “oficial” de chatbots de IA nas universidades e concluiu que a alfabetização em IA é o principal motor dessa legitimidade institucional. A pesquisa também sugere que percepções positivas de professores e estudantes contam, enquanto riscos de integridade acadêmica e limitações de precisão pesam menos do que se imagina, indicando que políticas e formação podem ser mais decisivas do que o medo de fraudes.
11 de março de 2026
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Egito e Marrocos disputam rumos da IA na educação sob pressão global

Um estudo publicado em 2025 compara como Egito e Marrocos estão incorporando inteligência artificial na educação, mostrando que a convergência com padrões internacionais convive com adaptações locais, inclusive com referências a princípios éticos islâmicos. A análise, baseada em dezenas de documentos de política pública, aponta caminhos distintos: o Egito aposta em digitalização centralizada e métricas de desempenho; o Marrocos prioriza inclusão, identidade cultural e redução de desigualdades, mas enfrenta desafios de escala, infraestrutura e governança de dados.
2 de março de 2026
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Pesquisadores africanos defendem IA educacional com foco em equidade na década

Um novo estudo qualitativo reúne a visão de 11 pesquisadores seniores de seis países africanos sobre como a IA pode, ou não, contribuir para ambientes de aprendizagem mais equitativos nos próximos dez anos. Ao mesmo tempo em que apontam oportunidades como tutores inteligentes e materiais interativos, os especialistas alertam para riscos de ampliar desigualdades, para a necessidade de proteção na infância e para a urgência de preparar professores e políticas públicas para um uso culturalmente adequado e sustentável.
2 de março de 2026
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Estudo liga prontidão em IA, educação STEM e crescimento a tensões climáticas

Um estudo de série histórica sobre a China (1980–2024) modela, em nível de sistema, como a prontidão nacional para IA, tratada como capacidade institucional e de inovação para escalar tecnologias como aprendizagem personalizada, se relaciona com capital humano em STEM, desempenho econômico e transição climática. Os resultados sugerem complementaridade de longo prazo entre capacidade digital, STEM e modernização econômica, mas apontam uma trade-off: a expansão associada à prontidão em IA aparece conectada a pior desempenho relativo em um índice de transição climática, indicando que ganhos educacionais e de inovação não se traduzem automaticamente em descarbonização sem políticas energéticas e de governança alinhadas.
27 de fevereiro de 2026
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Estudo traduz diretrizes da UNESCO sobre IA para o ensino de química

Um artigo no Journal of Chemical Education propõe como transformar as diretrizes globais da UNESCO sobre inteligência artificial em decisões curriculares e de avaliação para cursos de Química e Engenharia Química, conectando o debate a metas de desenvolvimento sustentável. A análise reúne evidências recentes sobre o desempenho de grandes modelos de linguagem em tarefas químicas e aponta que, sem políticas institucionais e formação docente, a adoção tende a ampliar riscos de erro conceitual, vieses e desigualdades de acesso.
24 de fevereiro de 2026
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Modelo SAICEM propõe co-design com IA para educação de carreiras

Um estudo descreve a primeira etapa de um projeto de pesquisa baseada em design que testou, em oficinas de co-criação com professores, indústria e academia, como a IA generativa pode apoiar o desenho participativo de programas voltados ao “trabalho do futuro”. O principal produto do ciclo inicial é o Sustainable AI Career Ecosystem Model (SAICEM), que propõe tratar a IA como um ator sociotécnico no ecossistema educacional, com implicações para governança, ética e escolhas pedagógicas.
18 de fevereiro de 2026
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Hipervelocidade e IA expõem dilemas educacionais e riscos à autonomia

Um artigo acadêmico recente analisa como a aceleração informacional e a automação associada à inteligência artificial vêm comprimindo o tempo social do pensamento crítico, ao mesmo tempo em que ampliam práticas de vigilância e extração de dados. Como resposta, o texto propõe um “novo humanismo” e atribui à educação um papel estratégico: formar sujeitos capazes de lidar com a complexidade, a incerteza e o erro sem delegar decisões e valores às máquinas.
17 de fevereiro de 2026
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Líderes educacionais apontam lacunas de políticas para IA na Austrália e no Paquistão

Um estudo qualitativo com 16 líderes educacionais na Austrália e no Paquistão analisou como escolas e sistemas tentam adotar IA em meio a lacunas de políticas, desigualdades de infraestrutura e diferentes níveis de preparo institucional. A comparação sugere que, mesmo onde a adoção está mais avançada, persistem dilemas de ética e equidade, e, onde a base tecnológica é frágil, a prioridade recai sobre formação docente e condições mínimas de implementação.
6 de fevereiro de 2026
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Revisão aponta lacuna entre pesquisa e uso real de IA para estilos de aprendizagem

Uma revisão sistemática de estudos publicados entre 2017 e 2025 mapeia como a IA vem sendo usada para prever “estilos de aprendizagem” e acionar sistemas de recomendação educacional, mas conclui que a distância entre protótipos acadêmicos e implementação em escala ainda é grande. O trabalho chama atenção para mudanças recentes, como o avanço de ensembles, deep learning e dados multimodais, ao mesmo tempo em que questiona a robustez de muitas métricas de desempenho e a baixa preocupação com requisitos de produção, como privacidade, integração com LMS e escalabilidade.
4 de fevereiro de 2026
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Pesquisa propõe agenda de IA generativa na educação centrada em capacidades

Um artigo na revista Education Sciences propõe uma agenda de pesquisa para orientar o uso de IA generativa na educação com foco em “agência” e expansão de capacidades humanas, e não apenas em acesso à tecnologia. A análise argumenta que a desigualdade educacional tende a migrar do problema de conectividade para uma “lacuna de qualidade de uso”, exigindo novas métricas, formação docente e políticas que evitem que a IA vire muleta em vez de andaime para a aprendizagem.
23 de janeiro de 2026
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Estudo sintetiza requisitos para governança de IA no ensino superior

Um artigo da Universidade de Teerã propõe um modelo de requisitos para orientar políticas de governança de inteligência artificial no ensino superior, a partir de uma meta-síntese de pesquisas recentes. Ao organizar o tema em cinco frentes, educacional, ética, tecnológica, funcional e comunicacional, o trabalho busca oferecer um mapa para universidades e governos equilibrarem inovação, qualidade acadêmica e proteção de direitos em um cenário de adoção acelerada de IA.
5 de dezembro de 2025
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Universidades ganham roteiro detalhado para políticas de IA na graduação

Pesquisa com mais de 600 estudantes, docentes e técnicos em Hong Kong propõe um quadro abrangente de política de IA para o ensino superior, articulado em três dimensões, pedagógica, governança e operacional, e detalha dez áreas críticas que vão de ética e avaliação à formação para o trabalho em um mundo dominado por inteligência artificial generativa.
24 de novembro de 2025
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