Diretrizes Sobre o Uso de IA nas Universidades
Recentemente, o Conselho Nacional de Educação (CNE) iniciou discussões sobre a criação de diretrizes nacionais relacionadas ao uso de inteligência artificial (IA) na educação pública e privada, abrangendo todas as etapas de ensino. Até o dia 16 de outubro, o documento que detalha essas diretrizes estava em aberto, em espera das últimas recomendações do Ministério da Educação (MEC). A expectativa é que o texto seja votado em breve pelos conselheiros e, posteriormente, submetido à consulta pública.
Enquanto isso, diversas universidades públicas brasileiras começaram a elaborar seus próprios manuais que regulamentam o uso da IA no âmbito acadêmico. Um exemplo disso é a Universidade Estadual Paulista (Unesp), que recentemente apresentou um guia com orientações voltadas a alunos e professores da graduação, classificando o uso da IA em três categorias: práticas permitidas, proibidas e aquelas que dependem do contexto.
O que é Permitido?
A Unesp destacou algumas práticas que são permitidas, entre elas:
- Traduzir textos e parafrasear parágrafos;
- Revisar textos quanto à gramática e ortografia;
- Elaborar esboços, roteiros, cronogramas e mapas mentais;
- Gerar conteúdos multimídia, como imagens, vídeos e apresentações;
- Traduzir textos para fins de pesquisa, sempre com revisão e validação.
Por outro lado, a universidade também deixou claro o que não é aceitável. Alunos estão proibidos de submeter trabalhos gerados por IA como se fossem originais, praticar plágio sem as citações devidas e utilizar IA em provas sem a autorização do professor.
Diretrizes Variáveis
Existem, ainda, práticas cuja permissão depende da disciplina e da orientação do professor. Como explica Denis Salvadeo, professor da Unesp e coautor do guia, em um trabalho de conclusão, o uso de IA deve ser bem fundamentado e não pode substituir a pesquisa e a produção teórica do aluno.
Recentemente, a Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) também estabeleceu um documento com diretrizes específicas para a pós-graduação. Segundo Luiz Leduíno de Salles Neto, docente do Instituto de Ciência e Tecnologia da Unifesp, a comunidade acadêmica ansiava por orientações sobre até onde poderiam ir no uso da IA em trabalhos e pesquisas.
Transparência e Responsabilidade
A Unifesp enfatiza que é fundamental que o aluno declare claramente onde e como utilizou a IA em seus trabalhos. Essa transparência permite que avaliadores e colegas decidam sobre o uso apropriado da tecnologia. Na Universidade Federal da Bahia (UFBA), o “Guia para Uso Ético e Responsável da Inteligência Artificial Generativa” também vincula a necessidade de que o professor defina claramente o que é permitido.
Esse guia propõe que os alunos descrevam a ferramenta de IA utilizada e o comando que foi enviado. O objetivo é garantir que o aprendizado e a reflexão crítica sejam desenvolvidos, ao invés de simplesmente entregar um texto gerado por uma máquina.
A Supervisão Humana é Essencial
Universidades em geral estão reforçando a ideia de que a IA deve servir como uma assistente do processo educativo, e não como um substituto do aprendizado. A professora Márcia Azevedo Coelho, da Universidade de São Paulo (USP), alerta que é preciso formar alunos e professores para entender como funcionam essas tecnologias e suas implicações.
Não basta apenas criar regras. Tadeu da Ponte, especialista em IA aplicada, observa que é necessário um novo paradigma cultural na academia, que compreenda as vantagens e desafios do uso dessas ferramentas. Ele sugere que o letramento digital em IA deve ser parte integrante da formação acadêmica, garantindo que tanto alunos quanto docentes saibam como utilizar essas tecnologias de forma ética e eficaz.
Avaliação Inovadora e Crítica
Um dos caminhos sugeridos para a avaliação no ensino superior é a realização de simulações de práticas profissionais, em que a IA pode atuar como um recurso interativo. Por exemplo, em um curso de jornalismo, os alunos poderiam simular entrevistas com um robô que representa um especialista, desenvolvendo assim habilidades de questionamento e análise crítica.
Assim, as universidades buscam não apenas regular o uso da IA, mas também garantir que a tecnologia complemente a formação acadêmica, estimulando o pensamento crítico e a capacidade de análise dos alunos.
