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Conselho Nacional de Educação marca data para votar regras para o uso de inteligência artificial nas escolas


Sala de aula de escola pública em Roraima
DPE-RR/Divulgação
A comissão do Conselho Nacional de Educação (CNE) criada para debater as regras para uso de inteligência artificial nas escolas da educação básica e nas universidades deve votar parecer no dia 16 de março. Uma versão inicial começou a ser discutida nesta segunda-feira (23), mas o Ministério da Educação pediu ajustes no texto.
Entre as regras, estão questões como a inclusão da IA no currículo dos alunos e o uso da ferramenta pelos professores, tanto para as unidades de ensino básica como para as de ensino superior.
O texto passou por um ano e meio de debates na comissão com especialistas, Ministério da Educação e Unesco. Após a votação, o texto vai para consulta pública e votação no plenário do conselho. Por fim, segue para a homologação do ministro da Educação.
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O que diz o texto
De acordo com o relatório, o uso pedagógico da inteligência artificial deve ser orientado para fins educativos explícitos e sempre supervisionado por profissionais da educação. O texto proíbe a atuação pedagógica automatizada.
A formação dos professores deve garantir competência técnicas e críticas para a utilização pedagógica. A IA poderá dar apoio, por exemplo, à correção de avaliações objetivas, mas cabe ao professor a análise qualitativa e a decisão final sobre os resultados. Mas fica proibida a correção automatizada de avaliações dissertativas ou formativas.
Além disso, as redes de ensino deverão promover letramento digital que contemplem a compreensão de riscos, benefícios, princípios éticos e funcionamento básico dos modelos de IA.
Tanto na educação básica, como na educação superior, a integração ao ensino da IA poderá ocorrer de forma transversal e interdisciplinar.
O texto também foca nos cursos de licenciatura e outros que são destinados à docência. A presença da IA na formação deverá contemplar fundamentos para uso crítico e ético da IA em processos de ensino e aprendizagem, competência para análise de dados educacionais, avaliação mediada por tecnologia e a preparação para atuação pedagógica em ambientes híbridos e digitais.


Fonte: g1 > Educação

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