A utilização é generalizada, mas traz riscos reais: desinformação, conteúdos inadequados, enviesamentos, questões de privacidade e a pegada digital. Há ainda sinais preocupantes — muitos adolescentes recorrem a “companheiros” de IA como substitutos de conversas humanas, e a investigação associa o uso pouco refletido de IA a uma “preguiça metacognitiva” que pode enfraquecer o pensamento crítico e a autorregulação. A literacia em IA é a resposta da escola a este cenário.

A ideia central

Literacia em IA não é o mesmo que usar IA

É a distinção mais importante do documento. Usar um chatbot não desenvolve, por si só, literacia em IA — tal como conduzir não ensina mecânica. A literacia nasce de compreender como a IA funciona e de avaliar criticamente o seu papel na vida diária; é isso que torna a utilização posterior mais criativa, eficaz, inclusiva e ética.

A arquitetura do quadro

Os quatro domínios

O quadro organiza-se em quatro domínios, apresentados como uma possível sequência de aprendizagem. Interagir é a base; Criar e Gerir desenvolvem-se em paralelo, com experiência prática; e Moldar é o ponto de chegada, mais técnico, que pode exigir mais andaimes e tempo.

Nota terminológica: no original, os domínios são Engage, Create, Manage e Shape AI. Os quatro constroem-se uns sobre os outros para dar aos jovens a agência de fazerem juízos informados sobre a IA, para si e para os outros.

A base de cada competência

Conhecimentos, competências e atitudes

Cada competência assenta em três pilares. Repare que muitas das competências (pensamento crítico, criatividade, resolução de problemas, pensamento computacional) são capacidades humanas de sempre — agora aplicadas a um contexto de IA. Isto é uma boa notícia para quem ensina: grande parte já faz parte da sua prática.

Como se traduz em aula

Expectativas de aprendizagem em três níveis

Cada competência vem acompanhada de Expectativas do Aluno — progressões do nível Básico ao Intermédio e Avançado — e de cenários “Na sala de aula”. Ponto fundamental: estes níveis não correspondem a anos ou idades, porque os alunos chegam com diferentes graus de exposição à IA. Servem como andaimes para o professor partir do ponto onde cada aluno está. Veja a progressão da competência “Avaliar se os resultados da IA devem ser aceites, revistos ou rejeitados”:

Os autores incentivam os professores a usarem estas progressões para construir as suas próprias grelhas de avaliação e a adaptarem os cenários à legislação e às orientações locais — sobretudo quando envolvem redes sociais ou uso de tecnologia em sala de aula.

O professor no centro

A tecnologia não dispensa o docente — exige-o mais

À medida que a IA entra nas salas de aula, o juízo profissional, as relações de confiança e a competência pedagógica dos professores tornam-se mais essenciais, não menos. Mas há uma lacuna a fechar, e os dados do estudo TALIS 2024 da OCDE são claros:

A boa notícia: onde houve formação, houve impacto. Cerca de 40% dos professores nos sistemas da OCDE receberam formação sobre IA em 2024, e em metade desses sistemas isso reduziu a necessidade de formação contínua. O documento defende formação que não se limite às ferramentas, mas trabalhe métodos pedagógicos, reflexão ética e a agência do aluno — porque, como lembra o texto, o propósito da educação é maior do que poupar tempo.

Importante também: a literacia em IA é uma responsabilidade partilhada. Professores, lideranças escolares, decisores políticos, designers de aprendizagem e famílias têm papéis distintos mas ligados. Nenhum docente — nem nenhuma disciplina — carrega isto sozinho.

Transversal a tudo

Ética e ambiente não são um capítulo à parte

O quadro entrelaça a ética em todos os materiais em vez de a isolar num tema. Como os sistemas de IA refletem escolhas humanas em todo o seu ciclo, avaliar implicações éticas é inseparável de compreender como funcionam. Os princípios orientadores incluem a agência do aluno, a transparência, a responsabilidade, o respeito pela privacidade, a sustentabilidade ambiental e a pergunta permanente: quem beneficia e quem pode ser prejudicado?

O ambiente ganha destaque próprio. A IA consome energia, minerais e água e contribui para emissões de carbono. Antes de usar uma ferramenta, o quadro sugere uma pergunta simples para levar aos alunos: “haverá uma alternativa mais ecológica?”

Indicações práticas

Como começar a inovar nas suas aulas

Reunindo as orientações do documento, eis um ponto de partida para professores que queiram integrar literacia em IA de forma sólida:

1. Adapte, não adote à letra. O quadro é não vinculativo e foi feito para ser localizado. Escolha uma competência e um cenário que sirvam o seu conteúdo e os seus alunos — e alinhe com as Aprendizagens Essenciais e com as regras da sua escola.
2. Comece pela compreensão, não pela ferramenta. O objetivo é desenvolver conhecimentos e competências humanas valorizadas; a IA é meio, não fim. Interagir com um chatbot não basta.
3. Use linguagem tecnicamente rigorosa. Evite o antropomorfismo (“a IA pensa”, “a IA percebe”). Trabalhe com os alunos descrições corretas — o vocabulário molda o que eles acreditam que a IA consegue ou não fazer.
4. Construa as suas próprias rubricas. Parta das Expectativas do Aluno (Básico → Intermédio → Avançado) para avaliar progressões, sabendo que não estão presas a anos de escolaridade.
5. Promova aprendizagem ativa, não dependência. Estruture o uso da IA com andaimes para combater a “preguiça metacognitiva” e proteger o pensamento crítico, a persistência e o raciocínio autónomo.
6. Trabalhe a privacidade e os dados. Ensine o que deve e não deve ser partilhado com sistemas de IA — informação pessoal, de terceiros ou sensível.
7. Diga claramente que a IA não é humana. Fundamental para a saúde mental e para lidar com os “companheiros” de IA. A IA não tem compreensão, intenção nem relações autênticas.
8. Colabore entre disciplinas. O domínio “Moldar a IA” beneficia de parcerias com informática; a literacia em IA cruza ciência da computação, literacia mediática e digital, ciência de dados e ciências sociais.