Apresentação

A inteligência artificial (IA) tornou-se omnipresente e transforma rapidamente os processos de ensino e aprendizagem, exigindo que os educadores compreendam o seu potencial e os riscos associados. Esta ação justifica-se pela necessidade de: Abordar uma prioridade educativa: a literacia em IA é essencial, pois os jovens já utilizam a IA na vida pessoal e profissional, muitas vezes sem orientação. Desenvolver competências em IA permite-lhes navegar na vida diária e preparar-se para o futuro da aprendizagem e do trabalho. Mitigar riscos e desafios: sem apoio adequado, os alunos podem aceitar conteúdos gerados pela IA de forma acrítica, adotar hábitos que comprometam a integridade académica ou deparar-se com desinformação e vieses. A utilização da IA levanta ainda questões sobre privacidade, segurança de dados e desigualdade de acesso às tecnologias. Capacitar os educadores: os professores têm papel central no desenvolvimento da literacia algorítmica dos alunos, integrando conceitos de IA em práticas concretas. Muitos educadores carecem de formação e conhecimentos técnicos. A ação promove desenvolvimento profissional contínuo, competências em IA e pedagogias eficazes. Promover utilização ética e responsável: é crucial garantir inovação tecnológica respeitando justiça, equidade e privacidade. O Regulamento da UE sobre IA exige literacia adequada aos utilizadores. A formação apoia os educadores a usar a IA de forma ética, centrada no ser humano e responsável.

Destinatários

Educadores de Infância, Professores dos Ensinos Básico e Professores do Ensino Especial

Releva

Para os efeitos previstos no n.º 1 do artigo 8.º, do Regime Jurídico da Formação Contínua de Professores, a presente ação releva para efeitos de progressão em carreira de Educadores de Infância, Professores dos Ensinos Básico e Professores do Ensino Especial. Para efeitos de aplicação do artigo 9.º, do Regime Jurídico da Formação Contínua de Professores (dimensão científica e pedagógica), a presente ação não releva para efeitos de progressão em carreira.

Objetivos

1. Compreender a natureza da Inteligência Artificial, incluindo os seus princípios de funcionamento (algoritmos e inferências estatísticas), capacidades e limitações no contexto educativo. 2. Reconhecer que os sistemas de IA refletem escolhas humanas e podem amplificar vieses, aplicando princípios éticos como ação humana, equidade, humanidade e escolha justificada nas práticas educativas. 3. Avaliar criticamente os outputs gerados pela IA quanto à precisão, justiça e viés, considerando o seu impacto nos Direitos Humanos, na Democracia e no Estado de Direito. 4. Desenvolver proficiência nas quatro áreas de interação com a IA definidas pelo AILit Framework: envolver-se, criar, gerir e conceber IA. 5. Promover competências humanas essenciais para a colaboração com a IA, como pensamento computacional, criatividade, resolução de problemas, comunicação e adaptabilidade. 6. Conceber cenários de aprendizagem em que a tecnologia esteja ao serviço da pedagogia, respeitando o princípio de que as pessoas e a pedagogia devem preceder a tecnologia.

Conteúdos

Fundamentos da IA e o papel dos dados O que é IA: definições e conceitos-chave (AM, PLN, Redes Neuronais). A natureza da IA: algoritmos, inferências estatísticas e o facto de a IA carecer de compreensão autêntica e intenção. Compreensão de como a IA é treinada (dados disponíveis publicamente, conteúdo gerado pelo utilizador). Literacia de dados: governança de dados, RGPD, segurança e privacidade dos dados dos alunos. Explicação de dados sensíveis e anonimato. O Risco e a Ética I: viés e privacidade; ação humana e transparência O papel ativo dos educadores no diálogo sobre a definição de políticas de IA (a nível escolar, regional e nacional). Análise de riscos sistémicos à profissão docente (vigilância, desqualificação, "gestão algorítmica"). IA e viés: a IA reflete escolhas e perspetivas humanas. Como o viés existe nos sistemas de IA (dados de treino, design de algoritmos). Considerações éticas para educadores: Ação Humana, Equidade, Humanidade e Escolha Justificada. Requisitos Essenciais para uma IA de Confiança (Supervisão Humana, Transparência, Responsabilização). Envolvimento crítico com a IA O que significa envolver-se com IA: avaliar a precisão e relevância dos outputs e se os mesmos devem ser aceites, revistos ou rejeitados. Explorar como os sistemas preditivos fornecem recomendações (filtros, bolhas) e como estes reforçam ou limitam perspetivas. Criação e colaboração com a IA O que significa criar com IA: colaborar e refinar outputs através de prompts e feedback. Usar a IA para gerar ideias e protótipos, considerando questões de propriedade e atribuição. Evitar o antropomorfismo ao descrever o funcionamento da IA. Gestão e automação de tarefas Conceção e impacto da IA O que significa gerir IA: decidir se deve utilizar sistemas de IA com base na natureza da tarefa (julgamento humano vs. automação). Decompor problemas e delegar tarefas estruturadas à IA (ex: organizar informação). O que significa conceber IA: entender como o design e os dados influenciam a justiça e o impacto social. Recolher e curar dados para treinar um modelo (relevância, representação). Avaliar sistemas de IA usando critérios e feedback de utilizadores. Conhecer o impacto da IA no meio ambiente (consumo de energia). A IA no currículo: Integração da IA no ensino e aprendizagem Integração da IA no ensino e aprendizagem (DigCompEdu Área 3): Conceber planos de aulas integrados na IA Implementar a aprendizagem personalizada baseada em IA Exemplos de integração alternativa da IA no currículo: Luxemburgo (Aprender com IA, Aprender sobre IA e Aprender sem IA) e da Eslováquia (ensinam os princípios de funcionamento da IA sem recurso a computadores) Debater acerca de formas de avaliar sistemas de IA antes da sua adoção pela escola ou o uso na sala de aula A IA no currículo: avaliação com IA Avaliação (DigCompEdu Área 4): Implementar ferramentas de classificação baseadas em IA: Conceber atividades de avaliação com recurso à IA; Apresentação de trabalhos

Metodologias

O curso funcionará em modalidade de e-learning, com oito sessões síncronas a distância. 1. Apresentação e discussão crítica e reflexiva. Esta metodologia é fundamental para desmistificar a IA e garantir que os educadores compreendem as suas bases técnicas e as suas implicações sociais. 2. Análise de cenários e estudos de caso. A aprendizagem será prática e contextualizada através da utilização de exemplos concretos, o que permite aos educadores ligar ideias abstratas à prática em sala de aula. 3. Exercícios práticos de interação com a IA (Prompt Engineering). Os formandos devem desenvolver competências duradouras que lhes permitam colaborar eficazmente com as ferramentas de IA, como a IA generativa. 4. Simulações éticas e aplicação das perguntas de orientação. Esta metodologia visa garantir que a utilização da IA é responsável e centrada no ser humano. 5. Trabalho colaborativo e aprendizagem entre pares. O desenvolvimento de competências em IA depende da colaboração e do desenvolvimento profissional contínuo.

Avaliação

Aplicação do determinado no regime Jurídico da Formação Contínua de professores, Decreto-lei nº 22/2014, de 11 de fevereiro, conjugado com o Despacho nº 4595/2015, de 6 de maio e com o “Regulamento para Acreditação e Creditação de Ações de Formação Contínua”. A classificação de cada formando será realizada na escala de 1 a 10 conforme indicado no Despacho n.º 4595/2015, de 6 de maio, respeitando todos os dispositivos legais da avaliação contínua e tendo por base a participação/contributos e o trabalho final elaborado pelos formandos.

Bibliografia

Azoulay. A. (2018, julho-setembro). Aproveitando o melhor da IA. O Correio da UNESCO, 3, 36-39. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000265211_porBekiaridis, G. (Autor) & Attwell, G. (Editor) (s.d.). Suplemento ao Quadro DigCompEdu: Definição das aptidões e competências dos educadores em matéria de IA na educação (AI Pioneers - Work Package 3).Comissão Europeia. (2022). Orientações éticas para educadores sobre a utilização de inteligência artificial (IA) e de dados no ensino e na aprendizagem. https://data.europa.eu/doi/10.2766/07OECD (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico). (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education (Review draft). OECD. Paris.UNESCO. (2023). Inteligencia Artificial ¿Necesitamos una nueva educación? https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386262

Formador

Vitor Manuel Nabais Tomé

Carlos Dinis Pinheiro

Cronograma