À medida que a IA continua a influenciar as nossas vidas diárias, compreender quais as competências humanas essenciais e como podem ser cultivadas torna-se cada vez mais crucial. Um desafio central envolve identificar e avaliar competências humanas que complementem as possibilidades da IA.
Uma abordagem centrada no ser humano para o futuro da aprendizagem na era da IA
De acordo com um relatório de 2025 do Fórum Económico Mundial, competências como literacia tecnológica, resiliência, flexibilidade e pensamento analítico e sistémico são as competências humanas consideradas essenciais para aumentar o potencial humano com a IA. Quando os indivíduos têm a oportunidade de desenvolver estas competências, juntamente com conhecimentos em áreas académicas essenciais, podem maximizar o seu potencial humano ao interagir com a IA — em vez de simplesmente consumirem os seus resultados.
Considere a literacia em IA como uma competência que abrange mais do que apenas competências técnicas. Inclui a capacidade de usar ferramentas de IA, avaliar criticamente os resultados da IA e reconhecer as suas limitações, bem como a capacidade de avaliar criticamente conteúdos gerados por IA e compreender os seus preconceitos.
Mesmo que a importância da literacia em IA seja cada vez mais reconhecida, competências de ordem superior como o pensamento crítico, criatividade e autorregulação também serão essenciais à medida que a IA se torna comum nas escolas e locais de trabalho.
- O pensamento crítico pode ajudar-nos a avaliar os resultados da IA e a saber quando o julgamento humano deve conduzir.
- A criatividade, enraizada na experiência humana e guiada pelos objetivos do indivíduo, é uma força única, mesmo que a IA possa ser usada para gerar novas ideias.
- A autorregulação, a capacidade de refletir sobre ações passadas, ajustar e planear ações futuras em direção a um objetivo, pode ser fundamental para refinar estratégias ao trabalhar com IA.
Competências adicionais relacionadas com o raciocínio social e ético, como a colaboração, a tomada de decisões e o pensamento sistémico, são também extremamente importantes. Devemos ser capazes de reconhecer potenciais fontes de viés nas decisões e resultados gerados pela IA, e defender a justiça, transparência e responsabilidade — especialmente em contextos de alto risco.
Como podemos usar a IA para criar melhores oportunidades e resultados de aprendizagem para os alunos de hoje?
A IA está a remodelar a educação — mas sem uma supervisão humana cuidadosa, existe a possibilidade de agravar o risco de deixar muitos aprendizes para trás. O viés nos algoritmos da IA pode alimentar a injustiça nas avaliações. Lacunas no acesso digital podem aprofundar as divisões existentes, especialmente para grupos historicamente desfavorecidos, incluindo estudantes com deficiência.
A aprendizagem, e as avaliações que a refletem, estão intimamente ligadas. Num futuro impulsionado pela IA, as avaliações poderiam focar-se em captar não só resultados, mas também os tipos de processos que provavelmente ocorrerão quando os indivíduos aplicam os seus conhecimentos e competências. Para isso, as avaliações poderiam:
- Espelhar situações do mundo real;
- Ajudar a tornar os percursos de aprendizagem mais visíveis e interpretáveis;
- Servir como ferramentas para ajudar os alunos a definir objetivos; e
- Permitir que os alunos reflitam sobre o seu progresso enquanto desenvolvem conhecimentos e competências essenciais.
O co-design de avaliações e outras ferramentas de aprendizagem com educadores e alunos pode ser fundamental para garantir que podemos captar conhecimentos e competências essenciais de todos os alunos em contextos diversos, construindo, em última análise, sistemas instrucionais melhores, mais justos e mais úteis. Para construir melhores avaliações e sistemas instrucionais baseados em IA, parcerias sólidas com profissionais, baseadas numa base de confiança, serão essenciais. Em última análise, os vários usos da IA na educação devem estar alinhados com um compromisso mais amplo com a justiça e inclusão — e moldados pelas pessoas a quem se destina servir.
Para onde vamos a partir daqui
O futuro da IA na educação depende de quão bem combinarmos tecnologias avançadas com competências e valores centrados no ser humano. Aproveitar este potencial num futuro aparentemente em constante mudança impulsionado pela IA requer um alinhamento deliberado entre objetivos pedagógicos e avaliações em estreita colaboração entre educadores, investigadores e decisores políticos.
Esforçar-se por um acesso justo à aprendizagem potenciada por IA também significa identificar os recursos e competências de que os aprendizes precisam para usar sistemas de IA de forma eficaz e de forma que não prejudique o seu potencial de agir com agência. Já não podemos ver a IA como uma solução neutra e, em vez disso, devemos reconhecê-la como parte de sistemas sociais mais amplos — uma parte que pode amplificar características desses sistemas. A IA para fins educativos deve ser vista como algo a ser criticamente desenhado, implementado e governado, prestando atenção às necessidades que serve e cujas vozes moldam o seu desenvolvimento. Só através desta perspetiva os sistemas de IA podem tornar-se parceiros na oferta de experiências educativas mais inclusivas e de alta qualidade para todos.
Teresa Ober é cientista investigadora no Instituto de Investigação da ETS. Caitlin Tenison é cientista investigadora no Instituto de Investigação da ETS. Patrick Kyllonen é um distinto nomeado presidencial no Instituto de Investigação da ETS.