Novos usos e novos riscos na relação dos adolescentes com a internet

 

 

Portugal é dos países europeus onde os jovens mais recorrem à Inteligência Artificial para desabafar e pedir conselhos. Nas redes sociais, está a aumentar a exposição dos mais novos a discurso de ódio, teorias da conspiração e conteúdos violentos

A vergonha de falar com outras pessoas sobre assuntos mais íntimos e sensíveis e a disponibilidade permanente e imediata do ChatGPT para “ouvir” sem julgamento e responder leva muitos adolescentes a procurar este e outros robôs de conversação para desabafar e pedir conselhos. E Portugal é um dos países onde isso mais acontece: 23% dos jovens até aos 17 anos afirmam recorrer à Inteligência Artificial (IA) Generativa para apoio e aconselhamento emocional, uma percentagem que fica dez pontos acima da média europeia, segundo um estudo da EU Kids Online, uma rede internacional de investigação sobre a relação dos mais novos com as tecnologias digitais.

 

 

 

Imagem: ChaGPT

 

“Às vezes sinto vergonha de com quem é que eu vou falar. E faço isso [usar o Chat GPT] bastantes vezes para tirar as minhas próprias dúvidas em questões de saúde, ou cenas mais pessoais, de relações, amizades”, conta Laura, de 15 anos, uma das inquiridas neste estudo, conduzido no ano passado, que contou com uma amostra de mais de 2000 crianças e jovens portugueses entre os 9 e os 17 anos. “É amizade, porque partilho praticamente a mesma coisa”, explica Henrique, de 13 anos, outro dos entrevistados. “É como se estivéssemos a falar com alguém de quem gostamos muito”, resume Maria, da mesma idade.

[...] 

De acordo com o estudo, a esmagadora maioria dos jovens portugueses (85%) usa ferramentas de IA, sobretudo para a realização de trabalhos escolares, mas há um grande desconhecimento sobre o seu funcionamento. “Os miúdos usam mas não sabem como funciona, que limitações têm, de onde vêm os dados e como são geradas as respostas. Acreditam que todas as respostas são boas, verdadeiras e exatas e não percebem que pode haver conteúdos errados ou enviesados. Rapidamente podem desenvolver relações de grande proximidade [com os robôs de conversação] sem perceberem os riscos envolvidos. Há muita ingenuidade em relação a estas ferramentas”, diz Cristina Ponte, investigadora do Instituto de Comunicação da Nova e coordenadora da equipa portuguesa da rede EU Kids Online desde o seu início, em 2006.

O mesmo desconhecimento verifica-se no que diz respeito às redes sociais, nomeadamente em relação ao funcionamento dos algoritmos, aos seus mecanismos para captar e reter a atenção e aos impactos que têm a vários níveis. Para Cristina Ponte, é fundamental abordar estes conteúdos em contexto de sala de aula, o que ainda não acontece, pelo menos na medida do que seria desejável. “Literacia digital não é só saber usar estas tecnologias, mas perceber como é que funcionam, o que está por trás delas e quais são as implicações do seu uso. São questões que têm mesmo de ser trabalhadas nas escolas”, frisa a investigadora.

Discurso de ódio, desinformação e violência

Segundo dados da EU Kids Online, cerca de metade das crianças e jovens portugueses já se confrontou com discurso de ódio online. A exposição a conteúdos xenófobos ou misóginos, por exemplo, cresce exponencialmente com a idade, abrangendo 72% dos jovens na faixa etária entre os 15 e os 17 anos.

“É preocupante a força com que emergiram novas situações de risco que resultam do agravamento de um ambiente de polarização e extremismo”, diz Cristina Ponte.

De acordo com um estudo, mais de um terço (37%) dos jovens contactam com “teorias da conspiração”, 31% já se depararam com “sugestões de automutilação” e entre 22% e 29% foram expostos online, de forma não intencional, a “pornografia de adultos, outras práticas corporais danosas e imagens nojentas e violentas”.

Quase 40% referem ter tido pelo menos uma experiência negativa no último ano e a maioria (53%) confessa que não se sente segura no espaço online.

 

Joana Pereira Bastos, Expresso, 6 de setembro de 2026 

 

Navegando a IA na educação | Guia interdisciplinar para o ensino da literacia em IA

 

 #InteligênciaArtificial #EducaçãoDigital #LiteraciaDeIA #OCDE #ComissãoEuropeia

 

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Navigating AI in Education: A Cross-Subject Guide for Teachers and Educators é um guia prático lançado pela OCDE em agosto de 2026 para acompanhar a versão final do Quadro de Literacia em IA (AILit), apresentado em junho de 2026 em parceria com a Comissão Europeia. Este Quadro organiza-se em torno de competências essenciais: 

• Interagir com a IA: Compreender o funcionamento básico e o uso das  ferramentas de IA.
• Criar com a IA: Explorar o potencial de apoio à aprendizagem e à produção criativa.
• Gerir a IA: Avaliar riscos, vieses e a responsabilidade no uso tecnológico.
• Moldar a IA: Capacitar os jovens a participar ativamente e de forma ética no futuro da tecnologia. 

 

Imagem: The AILit Framework

 

O guia parte da premissa central de que a literacia em IA não exige novas aulas ou um curso específico. Em vez disso, pode ser integrada diretamente às disciplinas que os professores já lecionam.

 

O Ensino básico e Secundário são abordados em conjunto. A profundidade e a complexidade do ensino da literacia em IA variam entre faixas etárias. Cabe aos professores adaptar o conteúdo e as questões ao estádio de desenvolvimento e ao conhecimento prévio dos seus alunos. Quando as diferenças de abordagem entre os dois ciclos de estudo são particularmente relevantes, o guia menciona-as.  

 

A literacia em IA desenvolve-se através de uma prática contínua e intencional em diversas disciplinas. Ela não é alcançada através de instrução isolada, mas sim através de um envolvimento repetido, reflexão e aplicação significativa. 

 

São seis, as áreas temáticas exploradas: Língua Portuguesa, Ciências Humanas e Sociais, Matemática, Ciências, Artes e Disciplinas Criativas e Ciência da Computação. Estas áreas apresentam componentes comuns dos currículos do ensino básico e secundário em muitos sistemas educativos. 

 

Por exemplo, a escrita, a leitura e a comunicação são centrais na área da Língua e da Literatura, sendo que as ferramentas de IA estão presentes nesta área. Os assistentes de escrita com IA podem ajudar os alunos a redigir, rever e melhorar os textos, mas também levantam questões sobre a autoria, a voz e a originalidade. A área da Língua e Literatura oferece um ambiente natural para que os alunos se envolvam criticamente com a IA tanto como ferramenta criativa como objeto de investigação: O que significa escrever com IA? Como reconhecer um texto gerado por IA? Quais são as responsabilidades dos escritores ao utilizar a assistência da IA? Estas questões alargam, em vez de substituir, as prioridades curriculares existentes em torno da composição, da compreensão e da literacia da informação. 

 

O guia não é exaustivo, mas as abordagens descritas podem ser facilmente transferidas para outras áreas temáticas que aqui não são tratadas.  

 

As áreas temáticas oferecem pontos de partida distintos e complementares: onde a matemática ilumina a mecânica dos sistemas de IA, as humanidades desenvolvem as estruturas críticas e cívicas para os avaliar, e a educação artística levanta as questões éticas e criativas que as disciplinas técnicas por si só não conseguem responder. 

 

Cada seção temática está organizada em torno de experiências em sala de aula comummente associadas com essa disciplina. Para cada experiência, o guia ilustra a ligação à literacia em IA e fornece um exemplo em sala de aula alinhado com uma competência do Quadro AILit, mostrando como esta ligação se pode concretizar na prática. Termina com um conjunto de Questões-Chave elaboradas para auxiliar os professores na avaliação e no aprofundamento da literacia em IA dos alunos. Essas questões podem servir como pontos de partida para discussões, verificações formativas ou atividades reflexivas ao longo de uma unidade ou aula.  

 

Através da exploração guiada, pedagogia sólida e relações de confiança com os alunos, os professores garantem que a literacia em IA seja mais do que um conjunto de competências técnicas. Torna-se uma base para os alunos navegarem, questionarem e moldarem as tecnologias nas suas vidas. 

 

 

Imagem: The AILit Framework

 

 

Este guia é um ponto de partida, e não um mapa abrangente ou definitivo. Cada área disciplinar, cada turma e cada comunidade oferece os seus próprios pontos de partida e perspetivas sobre a literacia em IA. Os professores mais bem posicionados para identificar e desenvolver estes pontos de partida são aqueles que conhecem os seus alunos, os seus contextos e as suas comunidades. 

 

OECD (2026). Navigating AI in education: A cross-subject guide for teachers and educators. OECD Publishing, Paris.

 

 

Utilização ética da IA e de dados no ensino e na aprendizagem

 

  

#InteligênciaArtificial #EducaçãoDigital #LiteraciaDeIA  #ComissãoEuropeia

 

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Partilhamos a nova edição revista e atualizada (2026) das Orientações sobre a utilização ética de Inteligência Artificial (IA) e de dados no ensino e na aprendizagem.

 

Este documento da Comissão Europeia apresenta diretrizes para a utilização ética da inteligência artificial e de dados no ecossistema educativo. O guia foca-se numa abordagem centrada no ser humano, capacitando professores e dirigentes escolares para integrarem estas tecnologias de forma segura e responsável. A publicação detalha exemplos práticos de apoio pedagógico, abordando desde a planificação de aulas até à personalização da aprendizagem para os alunos. Além disso, contextualiza a IA no quadro regulamentar da União Europeia, enfatizando a proteção de dados e a importância da literacia digital. O objetivo central é promover um ensino inovador e inclusivo, garantindo que a inovação tecnológica respeite os direitos fundamentais e a autonomia docente. 

 

 

Síntese dos aspetos abordados neste guia

 

 

 

 

 

A IA como parceira pedagógica: apoio aos professores e personalização do ensino 

 

A Inteligência Artificial (IA) possui um elevado potencial para transformar as práticas de ensino, avaliação e aprendizagem. O seu papel estende-se a várias frentes no ambiente escolar:

• Personalização da aprendizagem: A IA e a análise de dados permitem ajustar o ensino para satisfazer as necessidades específicas de cada aprendente. Através de plataformas de aprendizagem adaptativa, os sistemas analisam dados em tempo real e adaptam automaticamente os conteúdos, o ritmo e os métodos pedagógicos para melhorar a experiência individual. Adicionalmente, sistemas inteligentes de tutoria podem encaminhar de forma autónoma os estudantes para recursos adaptados ao seu nível, enquanto os agentes de IA podem ajudar a resolver problemas complexos por etapas. 
• Apoio prático aos professores: A IA atua como facilitadora no trabalho docente diário e o seu apoio pode ser categorizado em três momentos principais:
• Na preparação: Auxilia os docentes a planificar aulas, a produzir materiais personalizados de acordo com os diferentes níveis de competências dos alunos e a simular cenários virtuais com respostas e comportamentos realistas de estudantes para que os professores pratiquem estratégias pedagógicas e de gestão de sala de aula. 
• No ensino e aprendizagem: Permite diferenciar formatos de conteúdos e ritmos para apoiar alunos com dificuldades de aprendizagem específicas, apoiar o trabalho colaborativo utilizando o emparelhamento inteligente de grupos e otimizar o ensino de línguas estrangeiras através de tradução e reconhecimento de voz em tempo real.
• Na avaliação e reflexão: Apoia a criação de avaliações flexíveis e rubricas diferenciadas. Permite a automatização de tarefas repetitivas, como a correção de testes de escolha múltipla ou respostas curtas, sinaliza erros em tarefas abertas e fornece assistência no feedback estrutural e gramatical de textos escritos.

• Redução da carga administrativa: Ao assumir tarefas administrativas logísticas de rotina — como a elaboração de horários escolares, controlo de assiduidade, matriculas e redação de comunicações — os sistemas automatizados e os algoritmos libertam tempo valioso para que os professores se possam focar no apoio direto e em interações humanas significativas com os alunos.  

 

 

Considerações éticas e riscos na educação 

A integração ética da tecnologia na educação deve ser o princípio orientador para salvaguardar a dignidade humana. Foram identificadas cinco considerações éticas fundamentais:

• Dignidade humana: Garante o direito à privacidade, autonomia e à ação humana, assegurando que os indivíduos são tratados com respeito pelo seu valor intrínseco, sem serem reduzidos a meros objetos de dados. 

• Equidade: Exige igualdade de oportunidades, processos inclusivos, não discriminação e uma distribuição equitativa de direitos e responsabilidades. 

• Confiança e fiabilidade: Implica que os sistemas de IA funcionem de forma transparente e segura, respeitando a privacidade e a dinâmica de poder das comunidades escolares.

• Integridade académica: Fomenta o uso honesto da IA, garantindo que os contributos não sejam deturpados, as ideias de terceiros sejam devidamente creditadas e as avaliações se mantenham válidas na era digital.

• Escolha justificada: Baseia-se no uso de dados e factos para justificar coletivamente as decisões da escola, promovendo a explicabilidade e processos participativos.

Paralelamente, os educadores e dirigentes escolares necessitam de reconhecer e gerir os riscos emergentes:

• Enviesamento algorítmico (Bias): Como as ferramentas de IA são treinadas com base em dados históricos humanos, podem herdar preconceitos, reforçar desigualdades sociais e culturais e interpretar de forma incorreta as necessidades de estudantes marginalizados ou sub-representados.

• Privacidade e governação de dados: O rastreio das atividades dos alunos (cliques, tempo despendido, interações) gera um volume enorme de dados pessoais. Existe o risco de as empresas comerciais de tecnologia controlarem e recolherem estes dados sensíveis para aperfeiçoar os seus próprios sistemas comerciais, muitas vezes sem consentimento explícito das famílias e das escolas. 

• Alucinações: Modelos de linguagem baseados em estatísticas (como os de finalidade geral) podem gerar, com elevado nível de confiança, informações coerentes, mas que são totalmente inventadas ou factualmente incorretas. 

• Dependência excessiva e perda de competências: Existe o risco de que o uso desmedido de IA generativa e resumos leve os alunos a uma leitura superficial, dependência excessiva e diminuição da interação social e do pensamento crítico.

 

 

Quadro regulamentar e as políticas da UE 
A União Europeia desenvolveu um robusto contexto político e legislativo para garantir que a transição digital na educação seja centrada no ser humano.

Regulamento da Inteligência Artificial (Regulamento IA - 2024)
Este ato legislativo estabelece regras vinculativas e adota uma abordagem de regulação baseada na classificação de riscos. As suas implicações no setor educativo são profundas:

• Práticas proibidas (Risco Inaceitável): O Regulamento proíbe terminantemente a utilização de sistemas de IA concebidos para detetar ou inferir emoções de pessoas singulares em contextos educativos ou laborais (Artigo 5.º, n.º 1, alínea f). Por exemplo, é proibido usar software de deteção de emoções para avaliar o interesse dos alunos, durante exames ou em testes de admissão. 

• Sistemas de risco elevado: A educação está classificada como um setor de "risco elevado". As ferramentas de IA utilizadas para gerir admissões, atribuir notas, avaliar resultados de aprendizagem, monitorizar comportamentos dos alunos ou detetar fraudes em testes são categorizadas como de risco elevado. Para serem introduzidos no mercado e nas salas de aula, estes sistemas têm de cumprir obrigações muito rigorosas, incluindo supervisão humana, cibersegurança, alta qualidade de dados e registo de atividades.

• Obrigações de transparência: É obrigatório informar os utilizadores quando estes estão a interagir com um sistema de IA (como robôs de conversação) e rotular de forma clara todos os conteúdos que tenham sido artificialmente gerados ou manipulados. 

• Direito a explicações: Alunos e professores têm o direito de obter explicações claras e pertinentes quando uma decisão tomada por um sistema de IA produzir efeitos jurídicos ou afetar significativamente os seus resultados, percurso escolar ou acesso à educação. 

• Literacia em IA: Exige-se que as escolas, enquanto responsáveis pela implementação, garantam que o seu pessoal disponha de um nível suficiente de literacia em IA, promovendo competências e o conhecimento dos riscos inerentes. 👉A literacia em IA distingue-se entre aprender com a IA (uso crítico) e aprender sobre a IA (funcionamento técnico).

 

Outras políticas e regulamentos relevantes 

• RGPD: O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados exige que o tratamento de dados pessoais no âmbito escolar respeite salvaguardas rigorosas. Exige o fornecimento de informações claras e concisas, adequadas à idade das crianças, e obriga à realização de uma Avaliação de Impacto sobre a Proteção de Dados (AIPD) antes da implementação de tecnologias como a IA que coloquem em risco os direitos dos utilizadores.

• A União das Competências e o Plano de Ação para a Educação Digital (2021-2027): Visam o desenvolvimento sustentável e a digitalização das práticas de ensino, instando os Estados-Membros a investirem na formação em literacia de IA e competências digitais.

• Declaração Europeia sobre os Direitos e Princípios Digitais: Define princípios que centram a transformação digital nas pessoas e salvaguardam a segurança e capacitação dos jovens.

 Comissão Europeia (2026). Orientações para educadores sobre a utilização ética de Inteligência Artificial (IA) e de dados no ensino e na aprendizagem. Publicações da UE, Luxemburgo. 

 

Cocriação: Adelaide Jordão | GeminiNotebook 

Contra a hegemonia da IA: estamos a fazer 'outsourcing' do nosso sentido crítico a chatbots?

 

#inteligenciaartificial   #pensamentocritico 

 

Public Domain Pictures

No podcast "Talvez o contrário seja o mesmo", a partir da análise dos discursos na cerimónia solene do 25 de Abril, José Maria Bettencourt denunciou a utilização excessiva da IA nos textos que os deputados e as altas figuras do Estado leram. Se precisarmos de mais um exemplo paradigmático, podemos observar a nota de pesar que a Presidência da República publicou na sequência do falecimento de Luís Represas. O cenário é catastrófico.


Decidi escrever este texto porque estou cansado da hegemonia dos artigos escritos pela Inteligência Artificial diariamente publicados em jornais, revistas, nas redes sociais; em resumo, em todo o lado onde é possível publicar um texto. Esta supremacia é bastante óbvia, quer pela uniformização da linguagem, quer pelos truques retóricos que a IA utiliza, muitas vezes distantes do que seria uma prosa convencional.

Assumo, desde logo, que, no que concerne à IA, não sou virgem nem propriamente cético. Seria absurdo tentar parar o vento da evolução tecnológica com as mãos e o advento da IA, do ponto de vista económico e social, pode representar um período de crescimento sem precedentes e de alargamento de oportunidades. Recorro diariamente à IA para rever a minha escrita ou para me ajudar a estruturar e-mails e creio que não cai o Carmo e a Trindade por fazer isso, apesar de, cada vez que abro o ChatGPT ou o Copilot, sentir alguma culpa pelo facto de ceder uma parte do meu pensamento a um instrumento deste género.

Mas a grande questão que pretendo colocar é a seguinte: onde traçamos a linha do que é ou não aceitável? Eu digo a mim mesmo que não tem mal usar a IA para algumas tarefas repetitivas, mas possivelmente existe quem estabeleça o seu limite num ponto mais distante. Há quem não veja mal em criar um vídeo com a imagem de outra pessoa a fazer uma dança ridícula, talvez por considerar inofensivo, da mesma forma que existirá quem não veja mal nenhum em usar a IA para escrever um texto completo, um livro ou uma tese de doutoramento.

Certamente, não serei eu a indicar um caminho dotado de virtudes, de verdade e de razão para resolver esta questão existencial, mas, no mínimo, posso ajudar a pensar nos riscos que o uso excessivo da IA comporta.

 

Fazer outsourcing do pensamento e do sentido crítico em nome da preguiça

Neste período inicial de avanço da IA, estamos constantemente a fazer ‘outsourcing’ do nosso pensamento e consciência crítica a um chatbot, frequentemente a transferir todo o trabalho intelectual, complexo e estimulante para um mecanismo que mal conhecemos, tudo em nome da eficiência e da preguiça.

Da eficiência porque consideramos útil reduzir o tempo destinado a uma tarefa; e não estamos totalmente errados. Em alguns casos, pode ser bastante útil, particularmente quando falamos de processos monótonos e repetitivos, que não exigem propriamente uma consciência crítica numa primeira fase. Porém, a ideia de eficiência é, muitas vezes, uma ilusão, porque a IA não nos vai fazer trabalhar menos horas e não vamos passar a ter mais tempo para a família ou para um hobby. Pelo contrário, se há realidade com a qual cada trabalhador se depara diariamente é a de que o trabalho nunca acaba.

Outra consequência potencialmente nefasta da utilização excessiva da IA é a preguiça. Existem vários tipos de preguiça. Diria mesmo que cada indivíduo tem a sua própria preguiça, pessoal e intransmissível, tatuada no seu código genético. Nem toda a preguiça é má. Não fazer nada, o dolce far niente, é algo que não deve ser negligenciado. Todos nós precisamos de momentos em que não fazemos nada, em que dedicamos algum tempo à contemplação serena da vida, como o escocês Robert Louis Stevenson tão bem descreve na sua Apologia do Ócio.

No entanto, a preguiça que a IA causa não é a preguiça essencial que comporta a arte de não fazer nada; é a do desleixo intelectual, da renúncia ao pensamento crítico, da aceitação acrítica de uma ideia sem acautelar os perigos em que isso se traduz.

Escrever um texto não é uma tarefa fácil. Especialmente porque existem muitos textos e porque, possivelmente, um filósofo grego ou oriental já dissertou sobre os mesmos temas que nós. Os temas são sempre os mesmos, repetem-se continuamente com a devida adaptação contemporânea. Existem poucos pensamentos originais, mas devemos exigir um pouco mais a quem nos representa.

No podcast «Talvez o contrário seja o mesmo», a partir da análise dos discursos políticos na cerimónia do 25 de Abril deste ano na Assembleia da República, José Maria Bettencourt denunciou a utilização excessiva da IA nos textos que os deputados e as altas figuras do Estado leram. Se precisarmos de mais um exemplo paradigmático, podemos observar a nota de pesar que a Presidência da República publicou na sequência do falecimento de Luís Represas. O cenário é catastrófico: os recursos estilísticos utilizados são sempre os mesmos e a uniformização da linguagem é evidente.

Se um político já nem se dá ao trabalho de escrever um texto para uma das cerimónias mais importantes do ano, ou se já nem consegue pensar num conjunto de palavras para construir uma nota de pesar, estaremos muito longe da transferência das suas inquietações para estes chatbots? Será que algum político já perguntou os prós e contras de uma decisão ao ChatGPT? A bola de neve pode chegar ao ponto de o outsourcing começar na elaboração dos discursos e terminar na responsabilidade política.

Não sou um negacionista da IA. Pelo contrário, acredito, idilicamente, que, se for usada ao mesmo tempo que estimula o pensamento crítico, pode ser um verdadeiro instrumento que vai melhorar as nossas vidas. Mas, neste momento, talvez por estarmos numa fase inicial, em que o fascínio atinge proporções tão parolas como monumentais, não conseguimos ver os perigos que esta hegemonia comporta.

Como qualquer mudança, teremos uma fase de estabilização, em que iremos atingir algum equilíbrio, mas é importante estar alerta e nunca renunciar ao pensamento crítico neste processo, porque há fronteiras que não devemos ultrapassar.

Quem define essas fronteiras?

Para já, ninguém.

Gonçalo Angeiras.* "Contra a hegemonia da IA: estamos a fazer 'outsourcing' do nosso sentido crítico a chatbots?", Geração E - Expresso, 5 de agosto de 2026

 

* Jurista e consultor de Políticas Públicas

Quadro de referência de literacia em IA para o ensino básico e secundário

 

#InteligênciaArtificial #EducaçãoDigital #LiteraciaDeIA #OCDE #ComissãoEuropeia

 

 

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  Empoderar os alunos para a era da IA

 

“Integrar a literacia em IA na educação é essencial para equipar os alunos com as habilidades de pensamento crítico necessárias para compreender, interagir e inovar usando tecnologias digitais, preparando-os para contribuir de forma significativa para a sociedade.”

Lidija Kralj - Especialista independente em IA e educação em dados – Croácia

 

A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais integrada no tecido do mundo digital, moldando a forma como as pessoas vivenciam a informação e interagem umas com as outras. Em alguns casos, os utilizadores têm consciência de que interagem com os sistemas de IA nas ferramentas e plataformas que utilizam regularmente. Outras vezes, os sistemas de IA operam invisivelmente para afetar os resultados no mundo real. A sua crescente presença não é neutra nem temporária.

Os sistemas educativos existem para preparar os jovens para a participação na vida cívica, profissional e social. À medida que a prevalência da IA ​​​​cresce nestes domínios, também cresce a importância de apoiar os jovens a navegar pela IA ​​​​no dia a dia e a desenvolver competências para a utilizar de forma ética e criativa.

A literacia em IA, enquanto conjunto de conhecimentos, capacidades e atitudes, capacita os alunos a compreender como funcionam os sistemas de IA, a avaliar criticamente os seus resultados e a utilizá-los de forma ética e criativa. Apoia a tomada de decisões informadas sobre as oportunidades e os riscos que a IA apresenta para si e para os outros. Para concretizar plenamente o potencial da IA, é necessário abordar as principais barreiras à implementação da literacia em IA, incluindo:

• Falta de um entendimento comum sobre o que é a literacia em IA e como ensiná-la.

• Implementação inconsistente de iniciativas estratégicas para desenvolver a literacia em IA nos sistemas educativos.

• Desmistificação do papel da IA ​​no dia-a-dia, incluindo as conceções erradas sobre a própria IA.

• Compreensão insuficiente das adequadas abordagens pedagógicas que utilizam a IA para melhorar e apoiar a aprendizagem.

A literacia em IA é diferente do uso de ferramentas de IA. A literacia em IA parte da compreensão de como funciona a IA e da avaliação crítica do papel da IA ​​no dia-a-dia. Estes conhecimentos podem levar a uma utilização mais criativa, eficaz, inclusiva e ética das ferramentas de IA; no entanto, interagir simplesmente com ferramentas de IA não desenvolve nem depende do conhecimento, das capacidades ou das competências detalhadas nesta estrutura. 

Esta publicação serve de ponto de partida para estabelecer uma linguagem comum para a literacia em IA e demonstra como a literacia em IA pode apoiar o sucesso dos alunos dentro e fora da sala de aula.

A AILit Framework descreve competências e cenários de aprendizagem para orientar materiais didáticos, padrões e iniciativas sistémicas para os alunos do ensino básico e secundário e esclarece como diferentes partes interessadas podem ajudar a alcançar estes resultados (foi desenvolvido para professores, líderes educativos, formuladores de políticas educacionais, designers instrucionais e pais). 

Apresentado em junho de 2026, o AILit Framework é uma iniciativa conjunta da Comissão Europeia (CE) e da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). O seu desenvolvimento conta com o apoio da CodeAI (antiga Code.org) e de renomados especialistas internacionais. A iniciativa contribui para o Domínio da Inovação da Avaliação PISA 2029 e apoia os objetivos da União Europeia de promover uma educação e competências digitais inclusivas e de qualidade.

 

 

Quadro de referência de literacia em IA 

👉Definição de literacia em IA*
A literacia em IA representa o conhecimento técnico, as competências duradouras e
as atitudes preparadas para o futuro necessárias para prosperar num mundo influenciado pela IA. Ela permite que os alunos se envolvam, criem, giram e moldem a IA, ao mesmo tempo que avaliam criticamente os seus benefícios, riscos e implicações éticas.

* Esta definição baseia-se nas definições existentes da Lei da IA ​​da UE (2024), da OCDE (2024) e da UNESCO (Miao & Cukurova, 2024; Miao et al., 2024), entre outras.

O que é que um autor pode fazer? Bibliotecas sombra na era da inteligência artificial

 

 #inteligenciaartificial  #direitosdeautor

 

 

 

Em O que é que um autor pode fazer? Bibliotecas Sombra na Era da IA, M. Swartz* (2026) explora a crescente tensão jurídica e ética entre as plataformas de inteligência artificial e os direitos de autor, focando-se no papel das bibliotecas sombra como fontes de dados. 

 

O autor destaca o processo judicial contra a Anna’s Archive, sublinhando que estas bases de dados piratas são agora utilizadas para treinar modelos de linguagem em larga escala sem o consentimento dos criadores. Grandes editoras estão a reagir através de litígios estratégicos, enquanto outras optam por acordos de licenciamento lucrativos que frequentemente excluem os escritores dos lucros. 

 

A análise aponta para um vácuo regulatório global que deixa os produtores de conteúdos com mecanismos de proteção limitados perante a exploração tecnológica. Em suma, o artigo reflete sobre como a IA generativa está a transformar a indústria editorial e a desafiar os conceitos tradicionais de propriedade intelectual.

👉Como é que as bibliotecas-sombra impactam o treino de modelos de IA?

 

As bibliotecas-sombra, como o Anna’s Archive, LibGen e Sci-Hub, desempenham um papel fundamental e controverso no desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), atuando como fontes massivas de dados para o treino de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).

 

O impacto destas plataformas manifesta-se de várias formas:

• Fornecimento de grandes conjuntos de dados: As bibliotecas-sombra deixaram de ser apenas canais de pirataria para se tornarem fornecedores ativos de dados. O Anna's Archive, por exemplo, é acusado de publicitar e fornecer acesso de alta velocidade a obras protegidas por direitos de autor especificamente para programadores de sistemas de IA e corretores de dados.
  

• Contorno de barreiras éticas e legais: Devido à intensa competição e à abordagem de que "o progresso está acima de tudo", muitas empresas de tecnologia recorrem a estes sites piratas para obter materiais de treino, frequentemente sem pagar qualquer compensação aos autores.
  Uso de coleções específicas: Existem casos documentados de utilização de bases de dados derivadas de bibliotecas-sombra. A Meta foi acusada de treinar o seu LLM no Books3, um conjunto de dados que continha o texto integral de quase 200.000 livros piratas. Outras gigantes como Nvidia, Salesforce e Apple também enfrentaram acusações semelhantes.
  

• Ineficácia dos mecanismos de "Opt-out": O uso de bibliotecas-sombra torna quase inúteis as tentativas de proteção dos autores. Mesmo que um autor utilize modelos de licenciamento progressivos ou opte por não permitir o uso do seu trabalho em acordos com editoras oficiais, o seu conteúdo pode ainda assim acabar num LLM se for extraído de uma biblioteca-sombra.
  

• Aceleração de conflitos jurídicos: O papel destas bibliotecas no treino de IA motivou uma nova vaga de processos judiciais. Grandes editoras globais (como Hachette, Penguin Random House e HarperCollins) processaram o Anna’s Archive, argumentando que a ação é crítica dado o papel do site em "alimentar chatbots de IA".

Em suma, as bibliotecas-sombra criaram um cenário onde a vasta maioria das publicações em língua inglesa já foi provavelmente utilizada como dado de treino para múltiplos modelos de IA, deixando os criadores com poucas opções para controlar o uso das suas obra.

 

👉Que empresas foram processadas por usar dados do Books3?
Com base nas fontes, a principal empresa mencionada como tendo sido processada especificamente pelo uso do conjunto de dados Books3 (que contém cerca de 200.000 livros piratas) é a Meta. O processo em questão é o caso Kadrey v. Meta, no qual foi alegado que a empresa treinou o seu modelo de linguagem utilizando esse repositório.
Além da Meta, as fontes indicam outras empresas envolvidas em litígios ou acusações semelhantes relacionadas com o uso de bibliotecas-sombra e obras piratas: Anthropic: Foi alvo do caso Bartz et al. v. Anthropic PBC, que resultou no maior acordo de ação coletiva de direitos de autor na história dos EUA (1,5 mil milhões de dólares). A empresa foi acusada de utilizar uma "biblioteca central" de obras piratas e conteúdos de bibliotecas-sombra para treinar os seus modelos.
Nvidia, Salesforce e Apple: Estas grandes empresas tecnológicas também foram acusadas de utilizar estratégias semelhantes (recurso a bibliotecas-sombra e livros piratas) para o treino dos seus modelos de IA. No caso da Salesforce, a fonte menciona explicitamente que a empresa foi processada por autores em outubro de 2025.
As fontes sublinham que este cenário de processos judiciais é alimentado pela tendência das empresas de IA de utilizarem sites como o Anna’s Archive (sucessor do LibGen e Sci-Hub) como fontes massivas de dados sem a devida ccompensação aos autores.

👉Existem alternativas para os autores protegerem as suas obras da IA?
Atualmente, as opções para os autores que pretendem proteger as suas obras do treino de IA são consideradas limitadas, uma vez que é provável que a grande maioria das publicações em língua inglesa e conteúdos online já tenha sido utilizada para esse fim. No entanto, as fontes identificam algumas alternativas e estratégias: 

• Seleção de editoras com políticas de "Opt-out": Uma das alternativas é publicar em editoras ou plataformas que ofereçam o direito de exclusão (opt-out). Um exemplo destacado é a Cambridge University Press, que adotou um modelo considerado mais progressivo, permitindo que os autores optem por não ter as suas obras utilizadas para treino de IA, ao mesmo tempo que assegura o pagamento de royalties.
• Novos modelos de licenciamento (Creative Commons Signals): O projeto CC Signals é uma iniciativa emergente que visa permitir aos detentores de direitos sinalizar as suas preferências sobre como o seu conteúdo deve ser reutilizado por máquinas. Este sistema baseia-se num conjunto de opções moldadas pelo interesse público para tentar criar um "novo contrato social" na era da IA.
• Ações judiciais coletivas: Como mencionado anteriormente, os autores têm recorrido aos tribunais para contestar o uso não autorizado das suas obras. Casos como Kadrey v. Meta e Bartz et al. v. Anthropic PBC (que resultou num acordo histórico de 1,5 mil milhões de dólares) mostram que a via judicial é uma forma de retaliação e tentativa de proteção dos direitos de autor contra o uso de bases de dados piratas como o Books3.
• Obstáculos à proteção: Estas alternativas enfrentam desafios significativos: iIneficácia perante Bibliotecas-Sombra: Um mecanismo de "opt-out" oficial tem pouco valor se as empresas de IA continuarem a recolher dados de bibliotecas-sombra como o Anna’s Archive, que operam à margem das licenças e acordos legais.
• Dependência da boa vontade tecnológica: O sucesso de iniciativas como o CC Signals depende de as empresas de IA respeitarem esses sinais. Dado o histórico de "o progresso acima de tudo" e o uso frequente de sites piratas, é incerto se estas empresas tratarão tais sinais como algo mais do que opcional.
• Acordos de editoras sem consentimento: Muitas vezes, grandes editoras (como Taylor & Francis e Wiley) celebram acordos de licenciamento de dados com empresas tecnológicas sem que os autores sejam informados ou consultados previamente. 

 👉Como funciona o projeto CC Signals para proteger conteúdos?

O projeto Creative Commons (CC) Signals é apresentado como uma resposta às dificuldades dos autores em controlar o uso de suas obras no treino de IA, funcionando como um modelo emergente de licenciamento para a era digital.
O seu funcionamento baseia-se nos seguintes pilares:

• Sinalização de preferências: O projeto permite que os detentores de direitos "sinalizem as suas preferências" sobre a forma como o seu conteúdo pode ser reutilizado por máquinas.

• Opções estruturadas: Estas preferências não são arbitrárias; baseiam-se num conjunto de opções limitadas, mas significativas, que foram desenhadas e moldadas tendo em conta o interesse público.

• Novo contrato social: O objetivo de fundo é estabelecer um "novo contrato social" para a era da inteligência artificial, criando uma linguagem clara entre criadores e desenvolvedores de tecnologia.

• Desafios à sua eficácia: O sucesso do CC Signals não depende apenas da ferramenta em si, mas da boa vontade das empresas de tecnologia. O sistema só funciona se as empresas que treinam modelos de IA decidirem respeitar esses "sinais". Dado o histórico das grandes tecnológicas no uso de bibliotecas-sombra e a sua abordagem de que "o progresso está acima de tudo", existe o receio de que estas empresas tratem o CC Signals como algo meramente opcional e não vinculativo.

👉As empresas de IA são obrigadas a respeitar estes sinais?
De acordo com as fontes, as empresas de IA não são obrigadas a respeitar estes sinais no sentido de existir um mecanismo legal que as force a tal. O sucesso do projeto CC Signals depende das empresas de tecnologia decidirem, voluntariamente, respeitar essas preferências de licenciamento.

 
Os principais pontos de preocupação destacados nas fontes incluem:

• Carácter opcional: Dado o histórico das grandes empresas tecnológicas em relação ao cumprimento de direitos de autor e ao uso de bibliotecas-sombra, considera-se difícil que estas venham a tratar o CC Signals como algo mais do que meramente opcional.
• Abordagem de "Progresso acima de tudo": As grandes empresas de IA têm adotado uma mentalidade em que o desenvolvimento tecnológico rápido é prioritário, o que as leva frequentemente a ignorar barreiras éticas e a recorrer a sites piratas para obter dados de treino.
• Ineficácia perante a pirataria: Mesmo que uma empresa respeite os sinais em fontes oficiais, os autores continuam vulneráveis se os seus conteúdos forem extraídos de bibliotecas-sombra (como o Anna’s Archive), onde as preferências de licenciamento e os mecanismos de "opt-out" não têm qualquer efeito.

 Em suma, embora o CC Signals tente criar um "novo contrato social", a sua eficácia depende inteiramente da boa vontade das empresas de IA em honrar as sinalizações dos criadores.

Swartz, M. (2026). O que é que um autor pode fazer? Bibliotecas Sombra na Era da IA. Slaw, 8 de maio de 2026. https://www.slaw.ca/2026/05/08/whats-an-author-to-do-shadow-libraries-in-the-age-of-ai/  

* Mark Swartz é o Bibliotecário de Publicações Académicas da Queen's University em Kingston, Ontário. Nesse cargo, ele gere o programa de publicação de periódicos de Acesso Aberto da universidade e o repositório institucional, além de supervisionar programas de bolsas que apoiam subsídios de livros e a criação de recursos educacionais abertos.

Operação 7 Dias com os Media 2026

 

 
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“Direitos Humanos: em rede ou sem rede?” é o tema da Operação 7 Dias com os Media 2026. Prevista para a já tradicional semana de 3 a 9 de maio de 2026, esta 14ª edição convoca-nos para uma reflexão alargada sobre a nossa relação com as redes digitais, o modo como nelas estamos presentes (ou não), como nos relacionamos, como nos sentimos e respeitamos (ou esquecemos) os direitos humanos. As redes são uma excelente oportunidade de conhecimento, participação e encontro, mas o algorítmo, com a sua lógica opaca, pode também amplificar desigualdades e diversas formas de discriminação: o discurso de ódio, a misoginia, o racismo. 

• Estarão os direitos humanos, cívicos e sociais a cair pelas malhas das redes?
• Estará a democracia ameaçada?
• Quem está em rede? Como estamos? Como nos sentimos?
• Onde fica a empatia? A capacidade de nos colocarmos no lugar do outro, de compreendermos o seu pensamento e os seus sentimentos?
• Estará a nossa humanidade a perder-se pela rede?

A operação 7 Dias com os Media 2026 convida-nos a refletir sobre como os media e as plataformas digitais nos podem arrastar ao sabor do algoritmo e sensibiliza-nos para a urgência de todos nós reafirmarmos valores fundamentais como o respeito, a diversidade, a igualdade, o diálogo e a cultura de paz.  

👉Como participar  

A IA na escola

 

 
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O MILD – Manual de Instruções para a Literacia Digital, disponível no Portal RBE, reúne temas, perguntas e orientações que ajudam a desenvolver uma relação crítica, ética e responsável com a informação, a tecnologia e a IA, em contexto escolar e para além dele.

Hoje destacamos a secção dedicada ao uso da inteligência artificial na escola, que reforça a importância da agência humana, da transparência, da autoria e do pensamento crítico na aprendizagem.

 

 Modelos de referenciação e citação de IA generativa

  

Estilo	Componentes da citação	Exemplo prático
APA	Companhia. (Ano). Modelo (Versão) [Chat]. URL	OpenAI. (2025). ChatGPT (GPT-4o) [Chat]. https://chatgpt.com
MLA	“Prompt” prompt. Ferramenta, versão, Data, URL.	“Análise do poema ‘Mar Português” prompt. Gemini, v. 1.5, 12 Jan. 2025, https://gemini.google.com
Declaração de uso	Descrição qualitativa do apoio recebido pela IA.	“Este trabalho utilizou o Claude 3 para a estruturação do índice e revisão gramatical do terceiro capítulo.”

 

A transparência protege-te de acusações de má conduta e demonstra uma competência avançada na gestão de ferramentas tecnológicas, uma habilidade altamente valorizada tanto no ensino superior como no mercado de trabalho. 

👉Não de esqueças:
A maior ameaça ao uso autónomo da IA é a confiança cega. Os modelos de linguagem não têm acesso à “verdade”; eles geram respostas baseadas em padrões estatísticos de associação de palavras. Isto leva ao fenómeno das “alucinações de IA”, onde o sistema produz informações que parecem plausíveis e confiáveis, mas que são totalmente falsas ou sem base factual. 

 

A tabela seguinte mostra tipos de falhas comuns na IA generativa e as estratégias para as poderes atenuar. 

 

 

 

 

Tipo de erro	Manifestação prática	Estratégia de mitigação
Erro factual	Invenção de datas, nomes ou eventos históricos.	Confrontar com manuais escolares ou enciclopédias.
Alucinação de referência	Invenção de links ou títulos de livros que não existem.	Procurar o título ou autor em bases de dados como o Google Scholar. Verificar se o link fornecido pela IA funciona.
Viés de estereótipo	Respostas que favorecem certas culturas ou géneros.	Pedir à IA para apresentar múltiplas perspetivas culturais.
Lógica circular	Argumentos que se repetem sem chegar a uma conclusão.	Decompor a pergunta em passos lógicos menores.

Usares o teu pensamento crítico é a ferramenta que te permite “desmontar” a resposta da IA. Em vez de perguntares “O que é isto?”, deves perguntar “Como é que a IA chegou a esta conclusão e quais são as evidências que a suportam?”.

Recomendações finais :

• Trata a IA como um estagiário brilhante mas trapalhão: ela faz o trabalho pesado rapidamente, mas precisa de ser supervisionada em cada detalhe.
• Não uses a IA para fugir ao pensamento: usa-a para chegar mais longe no pensamento. Se a IA escreve o teu ensaio, perdes a oportunidade de treinar o teu cérebro para estruturar ideias.
• Sê transparente com os professores: o diálogo aberto sobre o uso da IA gera confiança e permite que o professor oriente a utilização para o que é pedagogicamente mais útil.
• Pratica a “Recordação Ativa”: depois de usares a IA para aprender um conceito, fecha o computador e tenta explicá-lo por tuas palavras a um colega. Só assim o conhecimento passa da máquina para a tua memória de longo prazo. 

 

Para saberes mais não só sobre a inteligência artificial na escola, mas tabém sobre temas, perguntas e orientações que te ajudam a desenvolver uma relação crítica, ética e responsável com a informação, a tecnologia e a IA, em contexto escolar e para além dele, consulta o  MILD - Manual de Instruções da Literacia Digital.