Mails para a minha Irmã

Com o devido agradecimento aos autores do vídeo, camoes500.

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Nos dias 27, 28 e 29 de novembro teve lugar o Congresso Internacional Ensinar Camões. Foi um evento muito corrido, repleto de professores dos ensinos básico e secundário e também universitários. Duma vez só, atingimos dois objetivos diferentes. Vimos quem tínhamos de ver, antigos colegas e professores e apresentámos uma palestra que há muito desejávamos.

Participámos numa excelente mesa, e demos um ar descomprometido às intervenções embora se tenham dito coisas muito importantes. Foi em jeito de que apresenta dados mas simultaneamente dá exemplos que falámos o bem que havia para falar dos nossos alunos e ex-escola. Foram quatro intervenções muito boas e carregadas de esperança no que ao domínio do texto camoniano diz respeito.

E claro, fomos recebidos pelos colegas de Clássicas e Portugueses o melhor possível. Uma receção a lembrar outros tempos. O melhor possível num enquadramento que justificava as saudades que por lá se sentiram.

Um abraço sentido ao Dr. José Augusto Cardoso Bernardes, extensível a toda a equipa.

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Ao cabo de cinco publicações, damos, por agora, terminado o pensamento sobre Inteligência Artificial.

Formas como a IA atualmente pode afetar o funcionamento das escolas

Positivas

Apoio à instrução. Personalização de percursos, conteúdos adaptativos e feedback imediato em exercícios repetitivos.

Diagnóstico e intervenção precoce. Identificação de lacunas de aprendizagem e recomendações de reforço.

Eficiência administrativa. Automação de registos, agendamento, monitorização de assiduidade e relatórios de desempenho.

Suporte à diferenciação. Materiais e tarefas ajustados por nível, ritmo e interesses dos alunos.

Auxílio à avaliação formativa. Correção automática de exercícios objetivos e análise de progressão por aluno e turma.

Recursos pedagógicos enriquecidos. Gerações de materiais, simulações e conteúdos multimédia sob demanda.

Formação e apoio docente. Conteúdos de micro‑learning, modelos de aula e comunidades de prática alimentadas por IA.

Riscos

Dependência tecnológica. Perda de competências pedagógicas e excesso de confiança em respostas geradas automaticamente.

Desigualdade de acesso. Escolas sem infraestruturas ficam excluídas, ampliando diferenças educativas.

Qualidade e constrangimento do conteúdo. Informação imprecisa, parcial ou inadequada ao contexto curricular e cultural.

Privacidade e segurança. Risco sobre dados de alunos, consentimento e uso indevido de informação sensível.

Erosão da avaliação autêntica. Facilidade de gerar respostas pode facilitar fraude e dificultar avaliação de competências reais.  

Sobrecarga de trabalho inicial. Implementação exige tempo, formação e adaptação de rotinas docentes.

Mudanças no papel docente. Necessidade de reconfigurar mediação pedagógica e responsabilidades éticas e legais.

Custo e manutenção. Licenças, atualização e suporte técnico podem onerar orçamentos escolares.

Impactos organizacionais e sistémicos

Redefinição de processos escolares. Fluxos administrativos e de ensino podem ser reestruturados em torno de ferramentas digitais.

Necessidade de políticas de gestão. Regras sobre privacidade, seleção de fornecedores, transparência algorítmica e equidade.

Cultura de formação. Exige investimento contínuo em formação docente e literacia digital em toda a comunidade escolar.

Monitorização de desempenho. Análise de dados permite decisões mais informadas, mas pode levar a avaliações simplistas se mal usadas.

Medidas práticas para mitigar riscos

Formação docente contínua, critérios de seleção de ferramentas, versões offline para contextos com pouca conectividade, políticas claras de dados e combinação de avaliações automatizadas com tarefas humanas, logo, autênticas.

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Consequências da resistência profissional à adoção de novas tecnologias na educação.

Estagnação pedagógica. Práticas ficam desatualizadas, reduzindo processos de inovação metodológica e diversidade das abordagens de ensino.

Perda de oportunidades de aprendizagem dos alunos. Os alunos não desenvolvem competências digitais, de literacia de dados e pensamento crítico exigidas pelo mercado e sociedade.

Aumento das desigualdades. Escolas/professores que adotam tecnologia avançam enquanto os resistentes ficam para trás, ampliando disparidades entre turmas e regiões.

Menor personalização e eficiência. Ausência de ferramentas que apoiem diferenciação, feedback rápido e monitorização do progresso prejudica aprendizagem individualizada.

Redução da motivação estudantil. Aulas pouco conectadas com ferramentas e contextos reais podem tornar‑se menos atrativas para estudantes.

Sobrecarga administrativa continuada. processos manuais e ineficientes mantêm carga de trabalho elevada para professores.

Perda de autoridade e credibilidade profissional. Alunos e comunidade podem perceber desfasamento, afetando a relação professor‑aluno e a imagem da escola.

Risco de isolamento profissional. Docentes resistentes ficam fora de redes de colaboração, formação e partilha de práticas inovadoras.

Incapacidade de responder a crises. Menor flexibilidade para ensinar em contextos remotos ou híbridos (ex.: pandemias)

Reforço de mitos e receios. Resistência amplia narrativas equivocadas sobre tecnologia, dificultando futuras mudanças.

Conclusão

Estas são algumas das consequências nefastas que uma negação a priori pode gerar. É necessário um claro investimento nas AI, mas seguindo, sempre os pressupostos aqui enunciados no capítulo anterior.

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A formação docente é decisiva para que a IA produza ganhos reais em aprendizagem em vez de tornar-se numa tecnologia vazia ou um risco.

AI assencial?

Professores traduzem capacidades de IA em atividades educativas significativas.

Sem formação, docentes não conseguem avaliar com precisão, porque se revelam dificuldades ou qualidade das respostas geradas.

Formação permite planear tarefas onde a IA apoia objetivos de aprendizagem, não apenas substitui o trabalho do aluno.

Gestão ética e segurança. Professores precisam saber proteger dados, garantir privacidade e ensinar ética do uso.

Diferenciação eficaz. Usar IA para personalizar apoio exige competências para interpretar relatórios e adaptar intervenções.

Confiança e autonomia. Formação reduz receios e evita uso indevido (por exemplo, dependência de respostas prontas).

Competências-chave a desenvolver

Literacia sobre como funcionam modelos de IA e seus limites.

Avaliação de ferramentas. Critérios para escolher e validar aplicações seguras e adequadas ao currículo.

Criar atividades que promovam pensamento crítico, criatividade e verificação de fontes.

Interpretação de dados educativos gerados por IA (análises de progresso).

Práticas de privacidade, consentimento e mitigação de contrariedades.

Estratégias de avaliação que combinem IA e avaliação humana.

Formatos de formação eficazes

Formação contínua e prática (mentoria, comunidades de prática), não apenas workshops pontuais.

Aprendizagem baseada em cenários reais da sala de aula e co-criação de planos de aula.

Material contextualizado (língua, currículo local) e suportes técnicos permanentes.

Avaliação e certificação dos percursos formativos para reconhecimento profissional.

Barreiras a superar

Falta de tempo e carga horária para formação.

Inexistência de infraestruturas ou acesso desigual a ferramentas.

Falta de políticas e incentivos institucionais.

Receios sobre perda do papel docente.

Práticas para governos e escolas

Priorizar formação contínua.

Incluir formação em IA nos planos de desenvolvimento profissional.

Fornecer ferramentas seguras, versões offline e suporte técnico.

Criar diretrizes éticas, de privacidade e critérios de validação de ferramentas.

Envolver professores no desenho e avaliação das soluções de IA.

Conclusão

Pensar a profissão docente e, em particular, a introdução das AI, tem de criar uma barreira substancial entre o uso de um telemóvel em sala de aula, e uma prática inserida num ato consubstanciado pelas AI.

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Ao pensarmos a  “Inteligência Artificial” nas escolas entre o 7.º e o 12.º anos, não podemos assumi-la como uma moda, antes uma responsabilidade.

A falta de recursos é real, logo, sem formação docente e equipamentos decentes a conectividade em regime de equidade desvanece-se.

A disparidade nas ofertas é real. Escolas ricas recebem laboratórios e cursos; as outras ficam com app gratuitas e PDF. Isso amplia a desigualdade, não a corrige. 

Um aluno com um telemóvel e um chat não é IA educativa. Ferramentas genéricas que geram respostas rápidas não substituem currículo pensado, avaliação formativa nem mediação humana.

Para que não me acusem de criticar, sem propor, em traços largos, como a IA deveria funcionar nas escolas.

Ser integrada no currículo: tarefas que desenvolvam pensamento crítico, literacia de dados e ética, não só “usar a ferramenta”.  Antes de usar a IA, há que pensar na sua ética.

Suportar o ensino, não substituí‑lo: feedback automático para exercícios repetitivos e professores como mediadores para discussões, interpretação e senso crítico. Isto é fundamental.

Acessível e justa: versões offline, equipamentos partilhados, formação contínua para docentes e material em língua e contexto locais. 

Transparente e segura: explicar como as sugestões são geradas, permitir correções e evitar vieses que prejudiquem alunos.

Usar a IA para diagnóstico e personalização controlada. As avaliações sumativas devem combinar tarefas humanas e verificáveis. E, deve-se ter em conta, a não utilização da mesma. Vulgarizar a avaliação formativa.

Se a política pública não investir em infraestruturas, formação e regulação, “AI nas escolas” será só mais um slogan. Comecemos pela igualdade de recursos e pelo propósito educacional, não por app dispersas por muito interesse que espelhem.

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Pensar que os professores serão, alguma vez, substituídos por Inteligência Artificial, é uma falácia. Pensar, ainda que por hipótese, que os alunos serão ajudados por uma máquina, isso já existe desde antes de haver este tipo de máquina e este tipo de aluno. Raimon Llull, séc. XIII, com a sua Ars Magna; Gottfried Wilhelm Leibniz, séc. XVII, Mathesis Universalis; Charles Babbage, séc. XIX, conceito de computador programável.

Desde então a informática evoluiu pouco. Mesmo muito pouco. Terá evoluído ao nível dos resultados, mas não ao nível do pensamento intrínseco.

Os alunos continuam sentados, há mais de trezentos anos, da mesma forma, e, há tanto tempo, o mesmo, que são premiados os que se destacam por dizerem o mais parecido possível que os docentes.

Que um ministro venha agora dizer o que nosso ministro disse é pura ficção, falta de realismo gritante, um insulto.

Para que o facto fosse real era preciso que a inteligência artificial fosse credível, e não o é. Era preciso que os alunos tivessem, ao menos, uma ideia do que falamos, e não têm. Era fundamental que os professores tivessem uma noção homogénea e recursos pessoais e escolares do que se trata. Era preciso que todos soubéssemos de que falamos e como isso nos pode ajudar. Mais, era fundamental, que os pais soubessem do que se trata.

Vamos por partes: primeiro decidimos o que fazer aos telemóveis na sala de aula. Depois podemos começar a conversar sobre outras coisas que ainda não serão sobre a inteligência artificial.

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Está frio.

Não um frio gélido.

Mas um frio que acolhe,

Que trás uma voz

Que canta

Um passado

Com homens de barba rija,

E donzelas em apuros.

É um frio de fogos acesos,

Ainda nem um mês

Odiávamos o fogo,

E agora,

Somos nós que o trazemos

Para dentro de casa.

Fosse entender-te!

Como odeias e amas

Numa só frase…

Mas saber-te as razões

Era todo um tesouro

Que não quero.

jpv