Da competência digital à alfabetização em inteligência artificial: uma análise comparativa dos referenciais da Comissão Europeia

Introdução

A transformação tecnológica produzida pela inteligência artificial (IA) redefine o que significa ser competente em ambientes digitais. Governos, sistemas de ensino e escolas buscam linguagens comuns para traduzir esta mudança em expectativas de aprendizagem, e dois referenciais europeus respondem a esta busca com escopos diferentes. O DigComp 3.0, quinta edição do Quadro Europeu de Competência Digital (European Digital Competence Framework), foi publicado em 2025 e constitui um referencial amplo para a competência digital dos cidadãos (COSGROVE; CACHIA, 2025). O AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education, elaborado pela Comissão Europeia e pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) e publicado em 2026, concentra-se na alfabetização em IA de estudantes da educação primária e secundária (OECD; EUROPEAN COMMISSION, 2026).

A diferença de escopo entre os dois documentos é fundamental. O DigComp 3.0 procurou estabelecer o que significa ser digitalmente competente em uma sociedade cada vez mais mediada por tecnologias. O AI Literacy Framework aprofundou as competências necessárias para compreender, utilizar, avaliar e participar de uma sociedade em que a IA ocupa espaço crescente.

O objetivo da análise é esclarecer a relação entre os dois referenciais, com atenção ao modo como cada um trata a IA e às consequências para o currículo e a formação docente. A abordagem é qualitativa, de natureza documental e comparativa. As fontes primárias são os dois documentos oficiais, e a comparação se organizou em seis eixos: finalidade, objeto, público, estrutura, tratamento da IA e aplicação educacional.

1. O DigComp 3.0 e a competência digital geral

O DigComp 3.0 organizou a competência digital em cinco áreas e 21 competências. As áreas cobriram a busca, a avaliação e a gestão de informação, a comunicação e a colaboração, a criação de conteúdo, a segurança, o bem-estar e o uso responsável, e a identificação e a resolução de problemas. O referencial previu ainda quatro níveis de proficiência, do básico ao altamente avançado, e detalhou 362 declarações de competência e 523 resultados de aprendizagem (COSGROVE; CACHIA, 2025).

A função do DigComp 3.0 é oferecer uma linguagem comum para políticas públicas, educação, formação profissional, trabalho e aprendizagem ao longo da vida. O referencial atende, portanto, a públicos de idades, contextos e níveis de proficiência digital muito variados.

A inteligência artificial não constituiu uma sexta área independente. A versão 3.0 incorporou a IA de modo transversal às competências existentes, e as declarações de competência receberam a marcação explícita (AI-Explicit) ou implícita (AI-Implicit), conforme a relevância direta ou indireta dos sistemas de IA (COSGROVE; CACHIA, 2025). A decisão reconheceu que compreender e utilizar sistemas de IA passou a integrar a própria competência necessária para atuar em ambientes digitais.

2. O AI Literacy Framework e a alfabetização em inteligência artificial

O AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education, publicado em 2026 pela OCDE e pela Comissão Europeia, partiu de outra perspectiva. O objeto do referencial é a alfabetização em IA na educação primária e secundária, e a estrutura reuniu 19 competências em quatro domínios, denominados Engage with AI, Create with AI, Manage AI e Shape AI (OECD; EUROPEAN COMMISSION, 2026).

Os domínios abrangeram desde o reconhecimento e a compreensão dos sistemas de IA até a utilização criativa, a decisão sobre quando e como utilizá-los e a compreensão dos processos pelos quais estes sistemas são concebidos, avaliados e transformados. Cada competência combinou conhecimentos, habilidades e atitudes, e o documento acrescentou expectativas de aprendizagem e cenários de aplicação para demonstrar o uso prático das competências.

O referencial dirigiu-se a professores, líderes escolares, formuladores de políticas educacionais e demais profissionais responsáveis por desenhar experiências de aprendizagem para crianças e adolescentes. A definição de alfabetização em IA que sustenta o documento reúne conhecimentos, habilidades e atitudes que permitem compreender os sistemas de IA, avaliar criticamente seus resultados e aplicá-los com responsabilidade.

3. Competência digital geral e alfabetização específica em IA

A distinção entre os dois documentos formula-se como diferença entre competência digital geral e alfabetização específica em inteligência artificial. O DigComp 3.0 delimitou o campo mais amplo das capacidades necessárias para viver, aprender, trabalhar e participar da sociedade digital. O AI Literacy Framework aprofundou uma dimensão específica deste campo, em resposta às exigências produzidas pela presença crescente da IA na vida cotidiana e nos processos educacionais. As diferenças aparecem sintetizadas no Quadro 1.

Quadro 1 – Diferenças entre o DigComp 3.0 e o AI Literacy Framework

Fonte: Elaboração do autor com base em COSGROVE; CACHIA (2025) e OECD; EUROPEAN COMMISSION (2026).

4. Amplitude e aprofundamento

A relação entre os dois referenciais é de amplitude e aprofundamento. O DigComp 3.0 estabeleceu a arquitetura geral da competência digital, e o AI Literacy Framework desenvolveu, dentro desta arquitetura, um campo específico dedicado à IA. A alfabetização em IA aparece, assim, como aprofundamento da competência digital diante de uma transformação tecnológica que modifica a forma de produzir, acessar, avaliar e utilizar informações e conhecimentos, e não como substituição.

As capacidades de buscar e avaliar informações, comunicar-se, criar conteúdos, proteger dados e resolver problemas continuam necessárias ao estudante, e o AI Literacy Framework não as substitui. A presença da IA acrescenta exigências a cada uma delas. O estudante precisa avaliar conteúdos produzidos por sistemas generativos, compreender suas limitações e possíveis vieses, decidir quando a utilização é adequada, proteger informações pessoais e assumir responsabilidade pelos resultados obtidos com o auxílio destas tecnologias.

A diferença também se manifesta na relação com a prática escolar. O DigComp 3.0 pode orientar a definição de competências digitais nas diferentes etapas da educação e nas políticas de aprendizagem ao longo da vida. O AI Literacy Framework foi concebido para traduzir a questão da IA em expectativas de aprendizagem e experiências pedagógicas para crianças e adolescentes. O foco desloca-se do uso de uma ferramenta de IA para aquilo que o estudante precisa compreender, saber fazer e decidir diante da inteligência artificial.

5. Implicações para o currículo e a formação docente

Os dois referenciais operam em níveis distintos do desenho curricular. A competência digital geral fornece o eixo que atravessa etapas e componentes, e a alfabetização em IA fornece expectativas específicas para a experiência escolar com estes sistemas. Currículos que adotam apenas a primeira arriscam tratar a IA como simples ferramenta, e currículos que adotam apenas a segunda arriscam isolar a IA das demais capacidades digitais.

A formação docente recebe dos dois documentos uma tarefa dupla. O professor precisa desenvolver a própria competência digital e compreender a IA a ponto de planejar experiências em que os estudantes interajam com estes sistemas, criem com eles, decidam sobre sua utilização e examinem seus impactos, o que corresponde aos quatro domínios do AI Literacy Framework.

No contexto brasileiro, a Base Nacional Comum Curricular (BNCC) reconheceu a cultura digital como competência geral da educação básica (BRASIL, 2018), e as normas sobre computação na educação básica, complementares à BNCC, ampliaram esta orientação (BRASIL, 2022). A distinção entre competência digital geral e alfabetização em IA oferece um critério para examinar em que medida estes dispositivos acolhem as exigências específicas da inteligência artificial.

Considerações finais

A competência digital geral e a alfabetização em IA ocupam planos distintos e solidários. O DigComp 3.0 estabeleceu a arquitetura geral da competência digital, e o AI Literacy Framework aprofundou nela o campo específico da inteligência artificial. A alfabetização em IA compreende-se, assim, como aprofundamento da competência digital, e não como sua substituição.

A distinção desloca a questão educacional da ferramenta para o estudante. A pergunta deixa de ser como utilizar um sistema de IA e passa a ser o que o estudante precisa compreender, saber fazer e decidir diante dele. Permanece em aberto a apropriação dos dois referenciais por currículos, redes de ensino e programas de formação docente, objeto adequado para pesquisas futuras.

Referências

BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular. Brasília: MEC, 2018.

BRASIL. Conselho Nacional de Educação. Câmara de Educação Básica. Resolução CNE/CEB nº 1, de 4 de outubro de 2022: institui Normas sobre Computação na Educação Básica – Complemento à BNCC. Brasília: CNE, 2022.

COSGROVE, Judith; CACHIA, Romina. DigComp 3.0: European Digital Competence Framework – Fifth Edition. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2025. JRC144121. DOI: 10.2760/0001149.

OECD; EUROPEAN COMMISSION. Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education. Paris: OECD Publishing, 2026. DOI: 10.1787/65cd27d4-en.