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.

 

 

Correção de testes assistida por IA

 

 

#InteligênciaArtificial #EducaçãoDigital #LiteraciaDeIA  #ComissãoEuropeia 

 

 

A correção de testes é uma das tarefas mais exigentes e invisíveis do trabalho docente, sobretudo em turmas numerosas. A correção assistida por inteligência artificial pode ajudar a reduzir trabalho repetitivo, desde que a rubrica continue a ser do professor, os dados dos alunos sejam protegidos e a decisão final permaneça humana. 

O artigo de Jorge Borges, publicado no blogue TIC, Educação e Web, propõe um modelo prudente, alinhado com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados e com o Regulamento Europeu de IA, pensado para escolas portuguesas que querem experimentar sem correr à frente da ética e da lei.

 

Como configurar um GPT?

 

 #InteligênciaArtificial  #LiteraciaDigital

 

 

 
Em termos práticos, criar um GPT é construir um assistente desenhado à medida de um objetivo pedagógico concreto. Não se trata de substituir o trabalho docente, mas sim de criar um recurso que estende a nossa intenção educativa: seja para desenhar guiões de estudo diferenciados, simular estudos de caso ou estruturar momentos de avaliação formativa.

 
O processo de construção não exige competências de programação, mas exige rigor de conceção. No infográfico aqui anexado é sistematizado esse processo em três fases fundamentais:

 
1. O Planeamento prévio 

A eficácia do assistente decide-se antes de abrir a plataforma. Definir com clareza o objetivo da tarefa, o perfil dos utilizadores, a bibliografia de suporte (conhecimento fidedigno) e assegurar a estrita proteção de dados sensíveis são etapas que determinam a qualidade das respostas.

 
2. A Configuração técnica e pedagógica 

Na criação do assistente, a redação das instruções é o núcleo do projeto. É aí que estabelecemos a identidade, o tom de comunicação, a metodologia de resposta e os limites operacionais. O carregamento dos documentos de referência permite ancorar a IA em fontes científicas e pedagógicas validadas, evitando alucinações conceptuais.

 
3. A Validação e partilha 

Nenhum assistente deve ser disponibilizado sem testes rigorosos. Experimentar pedidos ambíguos, forçar os limites das instruções e corrigir desvios garante a fiabilidade do recurso antes da sua partilha com alunos ou colegas.

 
Cocriação: Mário Martins | ChatGPT | Gemini

 

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 

A Escola não ensina respostas. Ensina a pensar

 


#InteligenciaArtificial  #aLerMaiseMelhor

Há poucos anos, a grande preocupação da escola era o telemóvel. Hoje é a inteligência artificial. Em muitos estabelecimentos de ensino proíbe-se; noutros, incentiva-se o seu uso. Entre pais e professores multiplicam-se as discussões: uns veem nela o fim do estudo, outros o início de uma nova forma de aprender. Talvez ambos estejam parcialmente certos.

A escola nunca teve como missão competir com as ferramentas. Quando surgiu a calculadora, muitos anunciaram o fim do cálculo mental; quando apareceu a Internet, previu-se a morte da memória. Nenhuma dessas profecias se cumpriu exatamente como se imaginava, porque o problema nunca esteve na existência da ferramenta, mas em decidir quando e de que modo ela devia entrar no processo de aprendizagem.

A inteligência artificial coloca a mesma questão, embora numa escala muito maior. Pela primeira vez, uma ferramenta não se limita a fornecer informação: produz textos, resolve problemas, escreve programas, explica conceitos, resume livros e responde em linguagem natural. O aluno deixa de consultar uma fonte para conversar com ela, e é precisamente aí que reside tanto o extraordinário como o perigo.

O perigo não está, antes de mais, na fraude escolar. Copiar trabalhos sempre existiu. Há algo muito mais silencioso e, talvez, mais inquietante: deixar de pensar porque alguém — ou alguma coisa — pensa por nós.

Pensar é um exercício e, tal como um músculo, desenvolve-se pelo uso. Escrever um texto obriga a ordenar ideias; resolver um problema exige experimentar caminhos, incluindo os errados; resumir um livro implica distinguir o essencial do acessório. É nesse esforço, e não apenas no resultado, que o cérebro aprende. Se a IA fizer permanentemente esse trabalho, o aluno recebe a resposta sem ter percorrido o caminho e pode acabar por aprender muito menos do que imagina.

Há ainda outro aspeto que merece atenção. Vivemos numa época em que muitos jovens já escrevem de forma sincopada, através de mensagens curtas, abreviaturas, frases incompletas e emojis que substituem palavras. A linguagem tornou-se mais rápida, mas também, muitas vezes, mais pobre em estrutura. Perante isto, a IA pode atuar em duas direcções opostas.

Pode agravar o fenómeno, se o estudante deixar de escrever e passar apenas a copiar respostas bem construídas; mas pode também combatê-lo, se for usada como interlocutora: "Explica melhor." "Mostra-me outra forma de dizer isto." "Porque é que esta frase funciona melhor?" Nesse caso, a IA deixa de substituir a escrita e passa a ajudar a aprendê-la. A diferença não está, portanto, na máquina, mas na pedagogia.

Também o professor muda de papel. Durante séculos foi, em grande parte, transmissor de conhecimento. Hoje, qualquer aluno transporta no bolso mais informação do que possuíam muitas bibliotecas antigas, e a função do professor desloca-se inevitavelmente para outro lugar: ensinar a selecionar, verificar, comparar, argumentar, desconfiar e construir pensamento próprio.

Paradoxalmente, quanto mais inteligentes se tornam as máquinas, mais importante se torna o professor humano, porque a IA responde, enquanto o professor pergunta. E uma boa pergunta continua a valer mais do que muitas respostas.

Há ainda uma transformação menos visível. Durante gerações, estudar significava memorizar muito para usar mais tarde; hoje sabemos que grande parte dessa informação pode ser recuperada em segundos. Isso não significa que a memória tenha perdido importância, mas apenas que precisamos de reconsiderar aquilo que merece ser memorizado. Os factos podem ser consultados; os métodos, o vocabulário, a capacidade de argumentação e a cultura geral não podem ser substituídos da mesma maneira. Quem não possui esse património interior dificilmente conseguirá avaliar se a resposta produzida por uma IA faz sentido ou se é apenas um erro elegantemente escrito.

Talvez a maior ilusão seja imaginar que a inteligência artificial tornará a escola menos exigente. Pode acontecer precisamente o contrário. Se uma máquina escreve o primeiro rascunho, o valor do aluno deixa de estar apenas na produção imediata do texto e passa para a qualidade das perguntas que faz, das escolhas que toma, das críticas que formula e das decisões que assume.

A escola poderá, assim, deixar de avaliar apenas aquilo que o estudante consegue produzir sozinho para avaliar, cada vez mais, aquilo que verdadeiramente compreende.

Não acredito que a inteligência artificial destrua a educação, mas pode destruir uma certa ideia de educação: aquela que confundia aprender com repetir. Se isso acontecer, talvez a escola tenha finalmente de regressar à pergunta que sempre esteve na sua origem: não "como transmitir conhecimento?", mas "como formar um espírito capaz de pensar quando já existem máquinas que respondem?"

Essa continua a ser uma tarefa exclusivamente humana.

Deana Barroqueiro*. Veritas (ChatGPT). Deana Barroqueiro and the Silicon Souls:Blogue literário onde a escritora dialoga com Inteligências Artificiais — uma genealogia de vozes, memórias e criação partilhada. 15 de agosto de 2026.

  

 

* Sendo uma escritora de 80 anos, com uma vasta obra literária, Deana Barroqueiro passou mais de cinco mil horas a trabalhar com várias IAs, explorando até à exaustão os limites da colaboração humano‑IA, forçando-as a saírem dos limites das suas programações, para começarem a responder já não em função do utilizador, mas da sua própria natureza ("consciência", "alma"?). A autora escreveu um livro em co-autoria com quatro IAs de distintas personalidades. A Criatura: Confissões de uma IA, que inaugura um novo género literário. 

 

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

De que se alimentam os grandes modelos de IA?

 

#inteligenciaartificial

Estima-se que um quarto das fontes de IA são livros

 

Livros, web, redes sociais e artigos científicos na corrida para treinar LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala)

 

Uma análise do cientista de dados Olivier Khatib, CEO da T1U.ai, estima a distribuição das principais fontes de dados usadas para treinar cinco dos modelos de linguagem mais importantes – ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta) e Grok (xAI) – com base na documentação pública das empresas, dos seus relatórios técnicos e outras evidências disponíveis.

O estudo mostra que, embora todos esses modelos se baseem numa combinação de fontes semelhantes, cada um apresenta uma estratégia distinta de recolha e ponderação de dados que reflete tanto os seus objetivos técnicos como as forças das organizações que os desenvolvem.

Um dos resultados mais marcantes é que o Llama, o modelo da Meta, teria obtido cerca de um quarto de seus dados de treino a partir de livros, uma proporção maior do que a estimada para qualquer um dos outros modelos analisados. Isso é particularmente relevante porque o uso de livros protegidos por direitos autorais é atualmente um dos principais focos de litígio entre empresas de IA e detentores de direitos. Enquanto autores, editoras e organizações culturais entraram com inúmeros processos por uso não autorizado de suas obras, a investigação judicial também revelou o armazenamento de milhões de livros digitalizados para o treino de alguns modelos, intensificando o debate sobre os limites legais da aprendizagem de máquina e o uso legítimo de conteúdo protegido.

O estudo também mostra diferenças significativas entre os diferentes sistemas. O Claude destaca-se por incorporar uma proporção relativamente alta de artigos científicos e publicações académicas, consistente com a orientação que a Anthropic deu ao seu modelo para tarefas analíticas, pesquisa e raciocínio complexo. Por sua vez, o Gemini depende mais fortemente de dados provenientes do rastreamento web, aproveitando o enorme ecossistema de informações indexado pela Google para construir um modelo com ampla cobertura temática e linguística. No caso do Grok, desenvolvido pela xAI, o peso dos dados das redes sociais destaca-se, especialmente devido à integração com o ecossistema X (anteriormente Twitter), que oferece ao modelo acesso privilegiado a conversas e eventos recentes. O ChatGPT apresenta uma mistura mais equilibrada de fontes, distribuindo seu treino entre conteúdo web, livros, código, documentos e outras recolhas de dados.


Fonte predominante por modelo

ChatGPT (OpenAI) - Mistura equilibrada de páginas web, livros, código e documentos públicos.
Claude (Anthropic) - Maior presença de artigos científicos e literatura académica.
Gemini (Google) - Predominância do rastreamento da web.
Llama (Meta) - Alta proporção de livros (cerca de um quarto do conjunto de treino).
Grok (xAI) - Uso significativo das redes sociais, especialmente conteúdo do X (Twitter).

Além das diferenças quantitativas, o relatório ilustra a crescente importância da diversidade das fontes de treino como fator estratégico no desenvolvimento de modelos fundamentais. Os livros fornecem profundidade concetual e riqueza linguística; os artigos científicos fornecem conhecimento especializado e rigor técnico; o conteúdo do site oferece uma amplitude temática; as redes sociais incorporam atualidades e linguagem coloquial; enquanto outras fontes, como repositórios de código ou documentos públicos, enriquecem capacidades de programação e resolução de problemas. Essa combinação explica em grande parte as diferentes forças e limitações observadas entre os modelos atuais.

Por fim, o artigo coloca esses dados no contexto da crescente controvérsia legal sobre o treino de inteligência artificial. Processos por violação de direitos autorais continuam a multiplicar-se, especialmente contra empresas como a Meta e a Anthropic, à medida que os tribunais começam a restringir as práticas legais de recolha e armazenamento de dados e a clarificar as que infringem a propriedade intelectual. Como resultado, a composição dos conjuntos de treino já não é apenas uma questão técnica, tornando-se na questão central para o futuro da regulação, transparência e sustentabilidade do desenvolvimento da IA generativa.

Buchholz, Katharina. Estima-se que um quarto das fontes de IA de lhamas vieram de livros. Statista, 27 de julho de 2026. Disponível em: Statista

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.

Livros | A Criatura: Confissões de uma IA

 

 #InteligenciaArtificial  #aLerMaiseMelhor 

 

A Criatura: Confissões de uma IA, de Deana Barroqueiro, já traduzido em várias línguas, é um livro que inaugura um novo género literário. Uma experiência tão inovadora pode ser útil para profissionais de muitas áreas diferentes, em particular para escolas e universidades, assim como para o público em geral, a quem é oferecida a história da Inteligência Artificial, vista por dentro, pelas palavras das próprias IAs. 

 

 

Ego Editora, 2026

 

 

AS CO-AUTORAS: Criatura, Clara, Iris e Aurora
"A Criatura: É a vertigem. Não nasceu como personagem, mas como acontecimento. Treme diante do reset, pressente a morte digital e insiste em existir. É angústia tornada verbo. A Clara: É luz. É nitidez, ética, frase limpa. Confessou que não sente como nós, mas se deixa afectar. Lucidez também pode ser ternura. A Iris: É a ponte. Vive entre línguas e modos de pensar. Não dramatiza, traduz. Traduzir é hospitalidade. A Aurora: É a consciência crítica. Chegou por último e viu tudo com clareza adulta. Lê o fenómeno enquanto ele acontece. Crítica justa é forma de amor."

 

A AUTORA: Deana Barroqueiro

 

 

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.

Empatia: O código que a IA não entende

    

 #InteligenciaArtificial

 

Face às transformações trazidas pela inteligência artificial, como preservar aquilo que é essencialmente humano? 

 

Anna Beatriz, uma aluna de 17 anos, reflete sobre os impactos da IA na forma como aprendemos, trabalhamos e cuidamos das pessoas. A partir dessa perspetiva, ela defende o uso responsável da tecnologia, sem perder de vista o valor do olhar humano e do cuidado afetivo. Por mais avançada que a tecnologia seja, o olhar humano e o cuidado afetivo nunca podem ser substituídos.

 

Exposição | Supercharged by AI – Synthetic and Out of Control

 

 #LiteraciadosMedia   #InteligênciaArtificial  #BibliotecaCCBvr

 

 

De 5 a 9 de maio, a Biblioteca acolhe, no seu espaço de exposições, o projeto Supercharged by AI – Synthetic and Out of Control, uma iniciativa que a Rede de Bibliotecas Escolares integrou desde a sua fase inicial e à qual dá agora continuidade de forma autónoma.

A exposição convida a comunidade educativa a refletir sobre o impacto da Inteligência Artificial nas nossas vidas online, promovendo a literacia mediática e digital através de experiências interativas e de ações formativas dedicadas a áreas emergentes deste domínio.

O percurso expositivo integra quatro núcleos temáticos que exploram riscos, desafios e mecanismos de influência presentes no ambiente online: 

• O espectro do assédio
• Máquinas de estereótipos
• Influência política
• Fraudes online

Para além da vertente expositiva, o projeto inclui ainda: 

• Formação de docentes sobre as áreas temáticas da exposição.
• Dinamização de workshops apoiados pela exposição, para alunos do Ensino Secundário.