Conselho Nacional de Educação estabelece regras para uso de IA

Depois de cerca de dois anos de discussões, o Conselho Nacional de Educação (CNE), órgão colegiado ligado ao Ministério da Educação (MEC), aprovou na terça-feira, 1º, regras para o uso de inteligência artificial (IA) em escolas e universidades. As diretrizes abrangem instituições públicas e privadas, da educação infantil ao ensino superior, e estabelecem limites para alunos, professores, pesquisadores e gestores.

O texto ainda precisa ser homologado pelo MEC e publicado no Diário Oficial da União. As instituições terão prazo de 12 meses para se adaptar às novas diretrizes.

A regulamentação permite o uso da IA como apoio à educação, mas estabelece limites de acordo com o impacto que a tecnologia pode ter sobre os estudantes. Para isso, as utilizações da tecnologia foram divididas em quatro níveis de risco: baixo, moderado, alto e excessivo. A classificação leva em conta o impacto que a IA pode ter sobre o aluno. Quanto mais a ferramenta interferir em avaliações ou em decisões sobre sua vida escolar ou acadêmica, maior é o nível de risco.

O que muda nas escolas

Na educação infantil e até o 5º ano do ensino fundamental, os alunos não poderão usar ferramentas de IA sozinhos. A tecnologia poderá fazer parte de atividades planejadas e acompanhadas pelos professores, mas as crianças não terão acesso livre a esses sistemas.

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Para os estudantes mais velhos, o uso poderá ser ampliado de forma gradual. As escolas também deverão ensinar os alunos a compreender e usar a IA de forma crítica, incluindo seus limites, riscos e vieses nas respostas. Também deverão ser capacitados a avaliar as informações produzidas pela tecnologia.

As novas regras atingem as avaliações. A IA não poderá corrigir, avaliar nem sugerir notas para redações, questões dissertativas e outros trabalhos que dependam da interpretação do que foi produzido pelo aluno. Em provas objetivas, poderá ser usada como apoio, mas o resultado terá de ser atribuído por uma pessoa.

Resultados de detectores que apontam se um trabalho foi produzido com inteligência artificial não poderão determinar punição de um estudante se apenas eles forem aplicados. Ou seja, não basta a tecnologia.

Quais são os quatro níveis de risco da IA

De acordo com as diretrizes, no nível mais baixo de risco ficam usos que não interferem diretamente na avaliação ou em decisões sobre os alunos. É o caso de ferramentas para organizar e adaptar materiais didáticos, planejar aulas, oferecer recursos de acessibilidade ou revisar textos sem finalidade de avaliação.

O risco é considerado moderado quando há maior interação com o estudante, como em tutores virtuais, ferramentas de apoio à escrita e sistemas que dão orientações durante a aprendizagem. Esses recursos poderão ser usados, mas seu funcionamento terá de ser acompanhado pelas instituições.

No alto risco estão aplicações capazes de ter consequências mais importantes para o aluno. É o caso de ferramentas usadas na correção de avaliações objetivas, no monitoramento durante provas e em processos de seleção, certificação, concessão de benefícios ou questões disciplinares. A IA poderá auxiliar, mas não decidir sozinha.

Já os usos classificados como de risco excessivo serão proibidos. Entre eles estão reconhecimento de emoções, pontuação social, vigilância biométrica contínua e criação de perfis psicológicos ou comportamentais para classificar ou punir estudantes. Dados educacionais também não poderão ser usados para publicidade direcionada ou exploração comercial.

Como são as regras para as universidades

As instituições de ensino superior terão de criar políticas próprias para o uso da inteligência artificial no ensino, na pesquisa, na extensão e na gestão.

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A IA poderá ser objeto de estudo e também ferramenta de apoio às atividades acadêmicas. As regras de cada instituição deverão tratar de pontos como autoria, integridade acadêmica, transparência, responsabilidade intelectual e proteção de direitos.

Na pesquisa científica, o uso da tecnologia deverá ser informado quando tiver participação relevante em etapas como elaboração de textos, análise de dados, revisão bibliográfica ou programação.