O presente estudo sumariza as conclusões resultantes das atividades do Conselho Nacional de Educação (CNE), realizadas durante o ano de 2025 e início de 2026, inerentes à integração das ferramentas de inteligência artificial (IA) generativa nos processos de aprendizagem, bem como a investigação desenvolvida em torno dos tópicos selecionados para constituírem o eixo da futura recomendação do CNE sobre a utilização da IA em contexto educativo. Referimo-nos à revisão da literatura e ao estudo comparado, entretanto publicados na página da internet deste organismo e acessíveis em:
https://www.cnedu.pt/pt/publicacoes/estudos
Este estudo do Conselho Nacional de Educação analisa a integração estratégica da inteligência artificial no sistema educativo português. A investigação foca-se na criação de uma infraestrutura digital robusta que priorize a soberania de dados, o código aberto e a equidade no acesso tecnológico. O documento estabelece diretrizes fundamentais para a literacia em IA, estruturando-a através do pensamento computacional, ética e análise crítica de dados desde o ensino básico. Adicionalmente, sublinha a urgência de uma formação docente especializada, sugerindo a implementação de microcredenciais e novas metodologias de avaliação centradas no processo de aprendizagem. O objetivo final é modernizar a escola pública, capacitando alunos e professores para um uso consciente, responsável e pedagógico das ferramentas generativas.
Para colmatar a lacuna na formação dos jovens e promover uma compreensão conceptual profunda, a literacia em inteligência artificial (IA) nas escolas deve estruturar-se em quatro eixos fundamentais:
Literacia digital: Foca-se na capacidade de pesquisar, selecionar, interagir, usar e combinar informação, promovendo também a colaboração com ferramentas de IA.
Pensamento computacional: Visa o desenvolvimento do raciocínio sistemático e da resolução de problemas, permitindo que os estudantes ajam de forma autónoma e fundamentada perante a IA, analisando criticamente os seus benefícios e limitações técnicas.
Literacia crítica de dados: Envolve a compreensão da produção e utilização de dados pessoais e do impacto dos enviesamentos algorítmicos, capacitando o aluno para questionar como a IA influencia ações e decisões.
Ética em IA: Centra-se no reconhecimento dos desafios éticos do uso da tecnologia, orientando para uma tomada de decisão socialmente responsável e para a aplicação da IA em prol do bem comum.
Esta estruturação é considerada fundamental logo desde a educação básica, tornando esta literacia tão crucial para os estudantes do século XXI quanto a leitura ou a numeracia.
