A inteligência artificial na educação e a regulamentação do CNE

1. Introdução

A inteligência artificial generativa e outros sistemas automatizados já participam de atividades de planejamento, produção de materiais, apoio à aprendizagem, análise de dados e avaliação. A presença de tecnologias de IA nas instituições de educação cria oportunidades, mas também exige critérios para proteger a aprendizagem, a privacidade e os direitos dos estudantes. O Conselho Nacional de Educação (CNE) identificou a necessidade de regulamentar alguns desses temas, incluindo a formação de professores, a ética, os dados educacionais e os limites da IA na avaliação (CNE, 2025).

O CNE aprovou as Diretrizes Orientadoras para o uso da Inteligência Artificial na Educação Brasileira (DOU-IA) em 1º de setembro de 2026, ainda pendentes de homologação pelo Ministério da Educação (o que, no cenário mais pessimista, deverá ocorrer logo após o processo eleitoral para a Presidência da República). A DOU-IA fixa o prazo normativo de doze meses para adequação, que começa a contar após a homologação; portanto, todos os sistemas de ensino e as instituições escolares da educação básica e superior devem orientar o planejamento institucional tendo o final de 2027 como horizonte de adequação.

A implementação não poderá se resumir a permitir ou proibir ferramentas ou tecnologias específicas. A DOU-IA demanda que os sistemas e as instituições de ensino estabeleçam governança, com regras institucionais claras, atribuição de responsabilidades e revisão contínua das tecnologias adotadas. As diretrizes estão em sintonia com orientações do MEC de 2026, que tratam da integração curricular e do uso ético da IA na educação básica e propõem um referencial para seu desenvolvimento e uso responsáveis (MEC, 2026a; MEC, 2026b).

2. Governança institucional e gestão de riscos

Uma política institucional para a inteligência artificial deve definir para quais finalidades a tecnologia pode ser usada, quem responde pelas decisões, quais usos precisam de autorização e como as ferramentas serão avaliadas. A governança educacional também deve orientar estudantes, professores, gestores e equipes técnicas. Desse modo, a adoção das Diretrizes deixa de depender somente de escolhas individuais e passa a integrar o planejamento pedagógico e administrativo das instituições escolares.

A classificação por nível de risco dos usos da IA estabelece o critério inicial para a governança educacional. A produção de materiais pedagógicos e a acessibilidade às tecnologias devem ser tratadas, desde já, com base na classificação de risco dos usos da IA. Sistemas de tutoria e de avaliação continuada que interagem diretamente com estudantes terão de contar com acompanhamento e revisão humanos. Aplicações capazes de alterar avaliações, progressão ou acesso a oportunidades educacionais demandam análise mais rigorosa, transparência e meios de contestação. A DOU-IA também é taxativa quanto à proibição de usos da IA incompatíveis com a finalidade educacional no espaço escolar.

A avaliação de risco deverá acompanhar todo o ciclo de vida das ferramentas de IA usadas no ambiente escolar: escolha, contratação, configuração, uso, monitoramento e eventual encerramento. Antes de adotar uma plataforma de IA, a instituição deve saber quais dados são coletados, para que finalidades, onde ficam armazenados, quem pode acessá-los e se podem ser utilizados para treinar modelos. Esses cuidados devem observar a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Brasil, 2018), com atenção reforçada quando os dados dizem respeito a crianças e adolescentes, caso em que também se aplica o ECA Digital (Brasil, 2025).

A contratação de soluções educacionais por sistemas de ensino e instituições também deve considerar segurança, transparência, possibilidade de auditoria, responsabilização do fornecedor, supervisão humana e portabilidade ou eliminação de dados. O descumprimento de algum desses requisitos pode levar à revisão de contratos vigentes e à definição de requisitos mínimos para novas aquisições. A decisão de compra de tecnologias de IA, portanto, deve partir do problema pedagógico que se pretende resolver e da adequação da ferramenta a esse objetivo.

3. Supervisão humana e avaliação da aprendizagem

A DOU-IA é enfática em afirmar que as decisões com efeitos relevantes para a vida escolar não devem ser transferidas integralmente a sistemas automatizados. Professores e gestores precisam conservar autoridade para examinar os resultados, considerar o contexto do estudante e justificar a decisão final sobre os usos da IA. A IA pode apoiar a análise, mas não substitui a responsabilidade profissional nem o direito de revisão.

Essa orientação é especialmente importante nas avaliações. O material de referência para a elaboração da DOU-IA destaca limites ao uso de IA para corrigir e atribuir notas a respostas dissertativas e recomenda também que detectores de texto gerado por IA não sejam usados isoladamente para punir estudantes. Como tais sistemas podem produzir erros, a instituição precisa reunir evidências pertinentes, comunicar critérios e oferecer oportunidade de explicação e recurso. A simples classificação automática de um texto não poderá constituir, por si só, fundamento suficiente para uma sanção acadêmica. Esse dispositivo, com certeza, gerará insegurança em diversos processos escolares e acadêmicos.

A presença de IA também pode exigir mudanças no desenho das atividades. Avaliações que valorizem etapas de elaboração, diálogo, aplicação de conhecimentos e reflexão sobre fontes permitem observar melhor a aprendizagem. O objetivo não é presumir má-fé, mas tornar os critérios explícitos e avaliar aquilo que a atividade pretende desenvolver. A revisão deve envolver professores, coordenações e estudantes, respeitando as características de cada etapa e modalidade de ensino.

4. Currículo, formação docente e inclusão

A educação sobre IA deve permitir que estudantes compreendam como esses sistemas funcionam e quais são seus limites. Entre os conteúdos relevantes estão dados, algoritmos, vieses, confiabilidade, autoria, direitos autorais, privacidade, segurança, desinformação e impactos sociais. O MEC orienta a integração desses conhecimentos à educação digital e midiática, sem exigir necessariamente a criação de uma disciplina isolada (MEC, 2026a). Essa integração precisa respeitar os currículos existentes e as condições concretas de cada rede.

A formação continuada dos professores é condição para que as orientações se convertam em prática. Os programas de formação devem ajudar os docentes a escolher usos pedagogicamente justificáveis, avaliar conteúdos gerados, proteger informações de estudantes, orientar o uso crítico e redesenhar atividades quando necessário. Os sistemas de ensino e as instituições escolares também precisam reconhecer a autonomia profissional: o professor deve poder decidir quando uma ferramenta contribui para o ensino e quando sua adoção não é adequada.

A IA pode ampliar recursos de acessibilidade e apoiar estudantes com diferentes necessidades. Para que esse potencial produza inclusão, é necessário examinar se os sistemas atendem a diferentes perfis de usuários, línguas e contextos culturais e se reproduzem vieses. Também é preciso considerar desigualdades de conectividade, equipamentos e suporte técnico. Sem essas condições, os benefícios podem se concentrar em instituições mais bem equipadas e ampliar disparidades que a política educacional procura reduzir.

5. Condições para a implementação

A implementação consistente das tecnologias de IA requer articulação entre currículo, projeto pedagógico, infraestrutura e gestão de dados. Redes e instituições podem iniciar o trabalho mapeando as ferramentas já utilizadas e os dados tratados, classificando os usos por risco e identificando lacunas de formação, segurança e conectividade. O diagnóstico prévio permite definir prioridades e evitar que a política se limite a uma declaração geral de princípios.

A partir do diagnóstico, cada instituição deve aprovar uma política de IA que estabeleça critérios para a aquisição e a contratação de tecnologias, a qualificação de professores e gestores, a revisão de avaliações e a incorporação de aprendizagens sobre IA ao currículo. Também deve definir responsáveis pelo monitoramento e procedimentos para comunicar incidentes, revisar decisões e receber questionamentos de estudantes e famílias. A transparência deve ser proporcional ao impacto da ferramenta: quanto maior a influência das tecnologias de IA sobre a trajetória do estudante, mais claras precisam ser a finalidade, a lógica geral de uso e as possibilidades de revisão.

Por fim, a política de IA deve ser revista periodicamente. As ferramentas, riscos e práticas da IA estão em mudança permanente, rápida e intensa, enquanto os objetivos educacionais permanecem vinculados ao direito à educação e à qualidade da aprendizagem. O monitoramento da IA deve observar resultados pedagógicos, impactos sobre equidade, proteção de dados, trabalho docente e experiência dos estudantes. Assim, a revisão periódica da política de IA para os sistemas de ensino e as instituições escolares se torna parte da governança, e não uma ação excepcional.

6. Considerações finais

A adoção responsável da inteligência artificial na educação depende menos da escolha de uma marca de ferramenta e mais da capacidade institucional de estabelecer objetivos, limites e responsabilidades. Políticas próprias, classificação de riscos, supervisão humana, proteção de dados, revisão de avaliações, formação docente, currículo e monitoramento formam dimensões interdependentes desse processo. Portanto, cada sistema de ensino e instituição educacional deverá ter um Plano de Governança e Práticas Pedagógicas para as Tecnologias de Inteligência Artificial.

As instituições devem iniciar a preparação para a implementação das regulamentações da DOU-IA com diagnóstico e planejamento. O final de 2027 permanece como horizonte de adequação e planejamento. Com regras claras e revisão contínua, a IA poderá ser avaliada pelo que efetivamente oferece à gestão escolar, à aprendizagem, à acessibilidade e à equidade, preservando a responsabilidade dos profissionais e os direitos dos estudantes.

Referências

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 30 set. 2026.

BRASIL. Lei nº 14.533, de 11 de janeiro de 2023. Institui a Política Nacional de Educação Digital. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2023-2026/2023/lei/l14533.htm. Acesso em: 30 set. 2026.

BRASIL. Lei nº 15.211, de 17 de setembro de 2025. Dispõe sobre a proteção de crianças e adolescentes em ambientes digitais (Estatuto Digital da Criança e do Adolescente). Diário Oficial da União: edição extra, Brasília, DF, 17 set. 2025. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2023-2026/2025/lei/l15211.htm. Acesso em: 30 set. 2026.

CONSELHO NACIONAL DE EDUCAÇÃO (Brasil). Estudos sobre a utilização da inteligência artificial na educação. Brasília, DF: CNE, 2025. Disponível em: https://www.gov.br/mec/pt-br/cne/2025/Fevereiro%202025/texto-referencia-inteligencia-artificial.pdf. Acesso em: 30 set. 2026.

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO (Brasil). Inteligência artificial na educação básica: documento orientador sobre caminhos curriculares e práticas éticas de uso de IA nas escolas. Brasília, DF: MEC, 2026a. Disponível em: https://www.gov.br/mec/pt-br/escolas-conectadas/documentos/ia-educacao-basica.pdf. Acesso em: 30 set. 2026.

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO (Brasil). Referencial para o uso e desenvolvimento responsáveis de inteligência artificial na educação. Brasília, DF: MEC, 2026b. Disponível em: https://www.gov.br/mec/pt-br/media/segape/referencial-oficial-pt.pdf. Acesso em: 30 set. 2026.