O Comité Ad Hoc do MIT sobre o Uso de IA no Ensino, na Aprendizagem e na Formação em Investigação divulgou, a 13 de agosto de 2026, um relatório de 38 páginas com oito princípios orientadores e um conjunto alargado de recomendações para preparar professores, alunos e currículos para a presença permanente da IA generativa nas salas de aula.

O documento resulta de cinco meses de trabalho de um comité formado por estudantes, docentes de todas as escolas do MIT e equipas das bibliotecas e do centro de apoio pedagógico da instituição. Apesar de ter nascido num contexto universitário norte-americano muito específico, os princípios e as recomendações que apresenta tocam em questões que qualquer professor português já reconhece: como avaliar sem certezas sobre a autoria do trabalho, como manter viva a aprendizagem quando existe um atalho sempre disponível e como preparar os alunos para usar a IA com responsabilidade.

Porque é que um relatório do MIT interessa a um professor em Portugal

O MIT não é uma escola secundária nem um agrupamento português, mas o problema que o relatório descreve é universal: a IA já consegue produzir respostas credíveis a praticamente qualquer trabalho escrito, incluindo problemas de matemática, provas, ensaios e código, e essa capacidade só vai aumentar. Isso obriga qualquer instituição de ensino, seja o MIT ou uma escola básica portuguesa, a repensar o que pede aos alunos para fazer sozinhos, como avalia o que foi realmente aprendido e como usa o tempo de sala de aula.

O comité reuniu semanalmente durante a primavera de 2026, cruzou inquéritos internos, sessões de auscultação com estudantes e docentes, e uma revisão de políticas de outras universidades. O resultado não é uma lista de regras rígidas, mas um conjunto de princípios e recomendações pensado para ser adaptado a cada disciplina e a cada nível de ensino, o que o torna especialmente útil como ponto de partida para qualquer escola portuguesa que ainda não tenha uma política clara sobre IA.

Os oito princípios orientadores do relatório

Antes de qualquer recomendação prática, o comité definiu oito princípios que sustentam todo o documento. Funcionam como uma bússola que qualquer escola pode usar para decidir, caso a caso, onde e como a IA deve entrar na sala de aula.

As três grandes linhas de recomendações

Um menu de quatro políticas de utilização de IA nas aulas

O anexo do relatório propõe um menu com quatro políticas-tipo, para que cada disciplina ou cada trabalho escolha a mais adequada e a explique claramente aos alunos, incluindo a razão da escolha. Cada política tem vantagens claras e limites igualmente claros.

O que isto significa, na prática, para as escolas portuguesas

Nenhuma das recomendações do MIT exige tecnologia sofisticada para ser aplicada numa escola portuguesa. Exige, sobretudo, uma mudança de método:

• Rever primeiro os objetivos, só depois a IA. Antes de decidir se um trabalho permite ou proíbe IA, vale a pena perguntar o que se quer mesmo que o aluno saiba fazer sozinho no final da unidade. A resposta a essa pergunta é que deve orientar a política, não o contrário.
• Diversificar as formas de avaliação. Apresentações orais, portefólios de trabalho ao longo do período, ou conversas curtas de acompanhamento sobre um trabalho de casa, revelam mais sobre o que o aluno aprendeu do que um exercício que a IA pode resolver em segundos.
• Explicar sempre a política, não só anunciá-la. Os alunos aceitam melhor um limite quando percebem porque protege a sua própria aprendizagem, e não apenas porque é uma regra da escola.
• Dar o exemplo com transparência. Se um professor usa IA para preparar aulas, materiais ou testes, vale a pena dizê-lo aos alunos. O relatório mostra que a perceção de “duplo padrão” mina rapidamente a confiança entre professor e turma.
• Preservar espaço para o trabalho difícil e social. Discutir um problema em grupo, corrigir um erro em conjunto ou apresentar uma ideia perante colegas continua a ser insubstituível: é aí que se constrói confiança, autonomia e sentido de pertença à turma, algo que nenhuma IA reproduz.
• Ensinar literacia de IA como parte do currículo. Saber quando um modelo pode “inventar” uma resposta, como verificar uma fonte ou quando simplesmente não vale a pena usar IA são competências tão importantes quanto qualquer conteúdo disciplinar.

Porque é que isto interessa

Fontes

• Report of MIT’s Ad Hoc Committee on AI Use in Teaching, Learning, and Research Training (documento completo, agosto de 2026)
• AI and Education, página oficial do MIT sobre o relatório