Newsletter IA @ Edu [#alfa]
Newsletter com uma seleção ponderada, acessível e humanista sobre a Inteligência Artificial na Educação [edição #alfa - janeiro'25]
✍️Editorial
Caras e Caros Leitoras e Leitores,
Sejam muito bem‑vind@s à edição #alfa de Recortes sobre Inteligência Artificial na Educação!… um ensaio, completamente funcional, ao protótipo para a newsletter.
Aqui, iremos explorar como os avatares de IA influenciam a autoaprendizagem dos estudantes de STEM e colocamos à prova a plataforma Elicit para otimizar a revisão da literatura académica. Mergulhamos na engenharia de prompts, debatemos o papel dos robôs‑professores e da avaliação automatizada e alertamos para o risco da preguiça metacognitiva. Refletimos, ainda, sobre autoria académica com IA, apoiados pelas mais recentes orientações da UNESCO e pelos insights da entrevista a Seiji Isotani. Para fechar, sugerimos um podcast imperdível, partilhamos curiosidades sobre chatbots e convidamos-vos a marcar na agenda a conferência Futures’25.
Então, vejam estes recortes, descubram novas perspetivas e juntem‑se a esta conversa sobre IA e Educação!
Boas leituras!
João Pinto | www.joaopinto.net
🔍 Leituras com Lupa
Examining the effect of AI-powered virtual-human training on STEM majors’ self-regulated learning behavior
Glick, D., Miedijensky, S. & Zhang, H. (2024)
O que trata? O artigo investiga o impacto da formação com avatares e Inteligência Artificial, destinado a fomentar processos de autoaprendizagem em estudantes das áreas STEM. Utilizando avatares cognitivos que interagem em tempo real, o estudo avaliou alterações de comportamentos, monitorização e reflexão dos participantes ao longo das atividades académicas.
Os resultados demonstraram melhorias significativas na capacidade de definir metas, avaliar progressos e ajustar estratégias de estudo, sugerindo que a IA pode ser um recurso escalável para complementar as práticas pedagógicas tradicionais.
Comentário: Este artigo evidencia o potencial das simulações baseadas em IA para apoiar a autonomia dos alunos, ao oferecer feedback imediato e personalizado. A integração de assistentes virtuais no processo formativo pode reduzir lacunas de acesso a tutorias individualizadas, sobretudo em turmas numerosas. Contudo, é fundamental assegurar que tais sistemas respeitem a diversidade de estilos de aprendizagem e evitem reforçar padrões de estudo ineficazes.
A reflexão central é: até que ponto a interação mediada por IA pode promover competências metacognitivas sem comprometer o papel insubstituível do docente como orientador e inspirador?
>> Ler o artigo [aqui]
🛠️ Ferramenta em Teste
Elicit
Link: www.licit.com
O que é? é uma plataforma gratuita que utiliza modelos de IA generativa para automatizar partes do processo de revisão de literatura académica.
Como funciona? O utilizador insere uma pergunta de pesquisa e recebe resumos de artigos relevantes, extração de dados-chave e sugestões de lacunas de investigação. A interface é intuitiva e permite exportar referências, organizar citações e gerar gráficos de tópicos relevantes.
Vantagens:
Agiliza a identificação de estudos relevantes;
Suporte visual para análise de tendências;
Exportação direta de dados.
Desvantagens:
Dependência de bases de dados pré‑selecionadas;
Eventual omissão de artigos em línguas menos comuns;
Necessidade de verificação manual dos resumos automatizados.
Comentário: Embora o Elicit seja excelente para poupar tempo, é imprescindível manter a curadoria ativa do investigador, garantindo rigor e diversidade de fontes.
⚓ Conceito do Mês
Engenharia de Prompts
O que é? Engenharia de prompts é o processo de criar instruções precisas para modelos de IA generativa, de modo a maximizar a relevância e coerência dos resultados. Envolve a seleção cuidadosa de palavras‑chave, a elaboração de contexto antecipado e a parametrização de pedidos (“prompts”) que orientam o algoritmo.
Num cenário educativo, dominar esta disciplina permite adaptar chatbots (ou sistemas de tutoria automática) a objetivos de aprendizagem específicos, desde assistência na escrita até à resolução de problemas complexos. A engenharia de prompts revela‑se, assim, uma competência central para docentes e estudantes.
Comentário: O domínio da engenharia de prompts pode transformar a forma como integramos a IA em sala de aula. Um prompt bem formulado pode gerar exemplos didáticos, simulações de diálogos ou guias passo a passo adaptados ao nível do aluno. Contudo, a dependência excessiva de “receitas prontas” pode limitar a criatividade e empobrecer o processo de questionamento. É fundamental que os educadores desenvolvam critérios próprios para testar e ajustar prompts, avaliando criticamente as respostas geradas.
A ter em atenção: Saber compreender a diferença entre um prompt vago e outro bem estruturado reforça a ideia de que “saber perguntar” é tão ou mais importante do que “saber responder”.
>> Artigo para ler mais tarde: “Um estudo sobre escrita de prompts”, disponível [aqui]
🌐 Ecos da Rede
Robots‑professores e desafios da sua adoção
Partilha de Frontiers – Education, no X.
O que partilha? Divulga o estudo sobre “AI teachers (AI-based robots as teachers): history, potential, concerns and recommendations”. A partilha apresenta pontos-chave sobre o desenvolvimento histórico destas tecnologias, as suas capacidades atuais e as principais inquietações éticas e pedagógicas.
Por que é relevante? Esta partilha capta o debate emergente sobre o papel dos robôs‑professores (ou assistentes virtuais), questionando não só aspetos técnicos, mas também as implicações para o vínculo aluno–educador e para a equidade de acesso à aprendizagem.
>> O link para a publicação está [aqui]
📘Um livro para ler
Artificial Intelligence and Education – Guidance for Policy‑Makers
UNESCO, 2021.
De que fala ? Esta publicação da UNESCO apresenta orientações para decisores políticos as sobre oportunidades e riscos da IA na educação. Estruturada em capítulos que abordam desde conceitos fundamentais até protocolos de segurança e privacidade, o relatório assinala a necessidade de quadros regulatórios claros, capacitação dos docentes e promoção da literacia digital. Inclui também diretrizes para a elaboração de currículos de IA e competências essenciais para estudantes e professores.
Porque é importante ? A leitura desta obra revela o desalinhamento entre o ritmo frenético das inovações em IA e a morosidade dos processos políticos. Embora apresente recomendações específicas, a implementação depende da vontade e recursos dos governos. A capacitação dos docentes emerge como pilar para traduzir políticas em práticas efetivas, evitando lacunas entre intenções e realidades de sala de aula. Reforça a ideia de que a IA não deve substituir a figura do educador, mas sim potenciar as suas competências. O livro é uma leitura obrigatória para quem pretende aliar uma visão estratégica a ações práticas concretas. Um ponto de partida para qualquer diálogo sério sobre IA na educação: sem enquadramento político e regulatório, perdem‑se as bases de uma aplicação ética e eficaz.
>> Versão ebook do livro disponível [aqui]
💥 Ideia provocadora
Risco de “preguiça metacognitiva” induzida por IA generativa.
A crescente integração da inteligência artificial nos sistemas educativos levanta preocupações significativas sobre a equidade e a justiça na avaliação. Um estudo recente examina como os algoritmos utilizados em processos de admissão, sistemas de avaliação e plataformas de gestão de aprendizagem podem perpetuar ou até exacerbar desigualdades existentes, especialmente afetando estudantes de comunidades marginalizadas. A investigação destaca que o viés algorítmico na educação pode verificar-se através de múltiplos canais, desde a recolha de dados até à implementação de políticas educativas.
Reflexão: Este estudo provoca‑nos a questionar até que ponto a eficiência imediata proporcionada pela IA se traduz em aprendizagem profunda. Se a ferramenta substitui etapas essenciais de autorregulação cognitiva, poderemos estar a criar “estudantes‑passivos” que delegam totalmente a análise e a revisão aos algoritmos. O desafio é desenhar estratégias pedagógicas que incentivem o uso crítico da IA, promovendo simultaneamente a reflexão pessoal e a literacia metacognitiva.
Ou seja, a IA deve ser usada como espelho das nossas capacidades, mas não como muleta permanente.
>> O estudo pode ser lido [aqui]
🤔 Inquietação
Automatização da avaliação e justiça educativa
O que é? A crescente integração da inteligência artificial nos sistemas educativos levanta preocupações significativas sobre a equidade e a justiça na avaliação. Um estudo recente examina como os algoritmos utilizados em processos de admissão, sistemas de avaliação e plataformas de gestão de aprendizagem podem perpetuar ou até exacerbar desigualdades existentes, especialmente afetando estudantes de comunidades marginalizadas.
Por que inquieta? A avaliação é uma prática intrinsecamente ética, que deve considerar a singularidade de cada estudante. A substituição da avaliação humana por sistemas automatizados pode desumanizar o processo educativo, ignorando contextos individuais e diversidade. Por exemplo, é crucial refletir não apenas sobre como a IA avalia, mas também sobre quem define os critérios e quem é responsabilizado por eventuais erros. Estamos preparados para delegar tal poder a modelos opacos?
Comentário: A utilização da IA em processos avaliativos deve ser cuidadosamente ponderada. É essencial garantir que estas ferramentas sejam auxiliares e não substitutas do julgamento humano, preservando a justiça e a equidade na educação.
>> Para continuar a ler sobre esta inquietação: “Algorithmic bias in educational systems: Examining the impact of AI-driven decision making in modern education”. Disponível [aqui]
💭 A pensar alto
A IA deve ser considerada coautora em trabalhos académicos?
O debate sobre a autoria académica tem sido reavivado com a entrada das ferramentas de Inteligência Artificial generativa nos processos de produção científica. Várias revistas científicas já publicaram orientações que rejeitam a ideia de atribuir autoria formal à IA, sublinhando que esta não tem intencionalidade nem responsabilidade ética. No entanto, algumas propostas emergem no sentido de reconhecer a IA como “colaboradora técnica”, especialmente quando o seu contributo altera substancialmente a estrutura, o estilo ou os argumentos de um texto. A questão é complexa, envolvendo considerações sobre transparência, integridade científica e novas formas de colaboração entre humanos e máquinas.
Reflexão: Pensar a IA como coautora obriga-nos a reconfigurar os critérios de autoria, tradicionalmente associados à capacidade de responder por um trabalho. Se a IA não pode ser responsabilizada, deve, então, ser reconhecida como ferramenta? Mas, e quando as ideias centrais de um argumento ou a reformulação de um texto provêm quase integralmente de uma IA, onde fica a autoria humana?
Talvez o mais urgente não seja tanto decidir se a IA é coautora, mas criar novas categorias para reconhecer os modos diversos de contribuição tecnológica, com a exigência de descrições explícitas do papel desempenhado por sistemas automatizados.
Comentário: Existe resistência à ideia de coautoria com IA, pelo que ela encerra de desresponsabilização e ambiguidade. Contudo, também se reconhece que a forma como hoje produzimos conhecimento está em transformação. Se a IA for mais do que um corretor ortográfico, então, talvez devamos definir novas formas de reconhecer essas influências. A exigência de transparência poderá ser o ponto de partida mais seguro.
>> Para continuar a pensar alto: “Artificial intelligence (AI) in scientific publishing: Where should we draw the line?”, disponível [aqui].
📣 Para ouvir
Podcast “The Promise and Perils of AI in Education”
Este episódio especial do podcast Edtech Insiders apresenta três estudantes da Stanford Graduate School of Education que exploram aplicações inovadoras da Inteligência Artificial na educação. A discussão aborda tanto as promessas quanto os riscos da IA na educação, especialmente no que diz respeito à equidade e acessibilidade. É uma oportunidade para refletir sobre como a IA pode ser integrada de forma ética e eficaz no ambiente educativo.
>> Para ouvir [aqui]
❓ Pergunta à espera de resposta
Como medir o equilíbrio entre personalização algorítmica e autonomia do estudante?
Reflexão para uma possível resposta: A personalização baseada em algoritmos promete adaptar conteúdos, ritmos e percursos educativos às características individuais dos estudantes. No entanto, esta promessa traz consigo um risco, o da automatização excessiva das escolhas de aprendizagem, reduzindo a margem de autonomia dos próprios sujeitos. Como garantir que os sistemas de personalização não se transformem em sistemas de imposição? Que indicadores permitem perceber se o estudante ainda escolhe, ou se apenas segue sugestões automatizadas? Estas, e muitas outras perguntas, convocam-nos a pensar para lá da eficácia técnica, exigindo-nos uma reflexão crítica sobre o desenvolvimento de métricas que integrem ética, liberdade, participação e autonomia no uso da IA educativa
Comentário: Esta pergunta é uma inquietação da atualidade - talvez porque não tem uma resposta simples. Talvez devêssemos imaginar a IA como uma bússola e não como um GPS, aponta direções, mas não dita o percurso. O desafio está em garantir que os estudantes continuam a poder desviar-se dos caminhos previstos. E que, ao fazê-lo, não são penalizados pelo sistema. Entre a orientação útil e a tutoria indesejada, existe uma linha ténue que devemos de vigiar com atenção.
>> Artigo para aprofundar o tema: “Artificial Intelligence in Education. Promise and Implications for Teaching and Learning”, disponível [aqui].
🎓 Curiosidade académica
Chatbot
Sabia que… o termo “chatbot” foi cunhado em 1994 por Michael Mauldin, criador do software “Julia”?
Um chatbot, "robô de conversa" numa tradução direta para português, é um programa de computador que tenta simular um ser humano na conversação com as pessoas.
Hoje, calcula-se que estes agentes conversacionais representam mais de 25% das interações iniciais em plataformas de apoio ao estudante.
>> Veja mais [aqui].
👥 Perspetivas
Entrevista com Seiji Isotani: "Nosso currículo precisa abraçar a tecnologia"
Nesta entrevista o professor Seiji Isotani, especialista em inteligência artificial aplicada à educação, discute os desafios e oportunidades da integração da IA no currículo escolar. Isotani enfatiza a necessidade de repensar as práticas pedagógicas e curriculares para incorporar tecnologias emergentes, destacando o papel da IA na personalização do ensino e no apoio à tomada de decisões pedagógicas.
Comentário: A entrevista evidência a urgência de adaptar o currículo escolar às transformações tecnológicas em curso. A integração da IA na educação não deve ser vista apenas como uma inovação tecnológica, mas como uma oportunidade para reinventar o processo de ensino-aprendizagem, promovendo uma abordagem mais centrada no estudante, embora baseada em dados.
>> Entrevista completa disponível [aqui]
🗓️ A Guardar na agenda
Futures'25
Data: 9 e 10 de julho de 2025:
Evento: Conferência Artificial Intelligence in Education
Promotor: Associação para a Promoção e Desenvolvimento da Sociedade da Informação (APDSI)
Local: Instituto Superior de Educação e Ciências (ISEC), Lisboa.
Link: https://futures2025.bsoft.pk
😂 Para fechar …
👋 Até à próxima edição...
Leitoras e leitores,
E assim, chegámos ao fim da edição #alfa de Recortes sobre Inteligência Artificial na Educação - um teste ao protótipo para a newsletter.
A principal conclusão desta edição é que, apesar do enorme potencial das ferramentas de IA (por exemplo, falamos de avatares para a autorregulação à plataforma Elicit, passando pela engenharia de prompts e avaliação automatizada) só o pensamento crítico e a reflexão ética garantem que esta tecnologia serve de facto os objetivos pedagógicos.
Agradecemos, desde já, a vossa leitura, subscrição e partilha nas redes sociais. O vosso apoio é fundamental!
Obrigado por estarem desse lado.
Recortes IA @ EDU
NOTA IMPORTANTE: Enviem-nos sugestões e comentários (email: recortesiaedu@gmail.com) para enriquecer as próximas edições.