As tecnologias digitais vêm transformando a maneira como nos comunicamos, trabalhamos e nos relacionamos, impactando também a economia. Deixaram de ser consideradas "limpas", pois afetam a natureza, e essa mudança se reflete na educação. Por isso, é importante compreender quais discursos de inovação chegam ao ambiente educacional. O que potencializa as habilidades humanas ou o que apenas busca manter o lucro e a produtividade dos novos grupos econômicos dominantes. De qualquer forma, a Inteligência Artificial (IA) é uma inovação. Ela é uma tecnologia diferente das outras trazidas pela computação. Até então, a computação fornecia ferramentas para auxiliar os humanos nas suas diferentes tarefas diárias. A IA, no entanto, é diferente. Por exemplo, uma apresentação em PowerPoint é uma ferramenta que não possui conhecimento, não raciocina, não tem objetivos a serem alcançados e não toma decisões. Essas características a aproximam de uma calculadora, cuja intencionalidade depende inteiramente de quem a utiliza. Já os sistemas de IA, possuem características distintas. Eles se adaptam aos seus usuários. Por exemplo, um sistema de busca inteligente que busca fornecer resultados potencialmente úteis, os classifica por relevância e aprimora suas respostas com base na interação do usuário. Ou seja, trata-se de um sistema proativo.

Neste contexto, as escolas precisam buscar metodologias pedagógicas inovadoras capazes de despertar o interesse e entusiasmar os estudantes. Além disso, é necessário refletir não apenas sobre como a tecnologia transforma a educação, mas também sobre que tipo de educação a tecnologia demanda. Isso implica questionar os limites da inovação marcadamente tecnológica frente a uma educação mais ampla. Com a IA ganhando espaço, torna-se cada vez mais necessário compreender seu impacto na formação humana.

Se novas competências e habilidades sobre tecnologias são necessárias, também são necessárias novas habilidades e competências para se conviver com estas tecnologias, em particular, com a IA. Ela vem quebrando paradigmas. Até aqui, a IA do aprendizado de máquina (machine learning) impulsionou a IA, mas trouxe os vieses de forma acentuada, a incerteza nas respostas e a falta de transparência aos algoritmos, cada vez mais complexos. Na sequência, a IA generativa (generative AI) trouxe novos desafios, que mexem com áreas consideradas tipicamente humanas, como a criatividade. A IA generativa, não apenas prevê a próxima palavra, com base nos dados do passado, mas também gera textos, áudios, imagens e vídeos. A criatividade era uma habilidade considerada, até aqui, tipicamente humana. Além disso, a criatividade nos traz mais incerteza e aumenta a desconfiança nos resultados destes sistemas. Eles são criados para nos fornecer respostas credíveis e não, necessariamente corretas.

Dentro deste contexto, habilidades digitais também são cada vez mais valorizadas no mercado de trabalho e, ao longo dos últimos anos, o ensino de computação tem ganhado cada vez mais espaço, seja por meio de programas de inclusão digital, de componentes curriculares específicos ou por meio da sua inclusão de maneira transversal nas outras áreas do saber.

Sendo assim, o referencial curricular para o Ensino Fundamental (séries iniciais e finais) visa desenvolver as seguintes dimensões: Interação Humano-IA, Percepção, Representação e Raciocínio, Aprendizado de Máquina, Impacto Social e Ética.

Dimensões

O referencial curricular para o Ensino Fundamental estabelece seis dimensões fundamentais para o ensino de IA, garantindo uma abordagem sobre os benefícios e os riscos da IA. Essas dimensões são:

• Interação Humano-IA: Essa dimensão trata de como os seres humanos interagem com sistemas de IA, considerando aspectos como comunicação, colaboração e mediação tecnológica. Envolve a compreensão das características da IA, seu impacto no dia-a-dia e como os humanos podem utilizá-la de maneira eficaz e responsável.
  
  
• Percepção: Trata da forma como os sistemas de IA capturam dados do mundo e também de bases computacionais. Estes dados passam posteriormente por uma fase de curadoria para, depois disso, serem organizados em uma das formas de representação.
  
  
• Representação e Raciocínio: Relaciona-se à forma como a IA classifica, estrutura, organiza e processa os dados obtidos na etapa da percepção e os transforma em conhecimentos para tomar decisões e resolver problemas. Inclui o uso de algoritmos e raciocínio matemáticos para desenvolver soluções computacionais eficientes e inteligentes.
  
  
• Aprendizado de Máquina: Refere-se à capacidade da IA de aprender a partir de dados, ajustando seu comportamento ao longo do tempo para melhorar seu desempenho. Essa dimensão explora diferentes formas de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
  
  
• Impacto Social: Discute os efeitos da IA na sociedade, incluindo mudanças no mercado de trabalho, privacidade, segurança e desigualdade. Busca promover uma visão crítica sobre o uso da IA e suas implicações éticas, legais e sociais.
  
  
• Ética: Essa dimensão é transversal a todas as outras e envolve reflexões sobre transparência, responsabilidade, privacidade e equidade no desenvolvimento e uso da IA. O objetivo é garantir que as tecnologias sejam aplicadas de forma justa e benéfica para a sociedade.

As dimensões centrais abordam os seguintes assuntos (não limitados a esses): dados, com foco em sensores; reconhecimento e raciocínio com foco em formas tradicionais de representação do conhecimento (por exemplo, árvores de decisão, regras de produção, redes semânticas e o raciocínio simbólico); redes neurais e o raciocínio estatístico; treinamento, onde serão vistos os três métodos tradicionais de aprendizado de máquina, ou seja, aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço; interação humano Computador, com destaque nos chatbots e inclusão; implicações sociais da IA, tanto no dia-a-dia como no trabalho; a ética que será abordada de forma transversal em todas as dimensões.

Aspectos

Para que a progressão nos níveis seja efetiva, é necessário um conjunto estruturado de conhecimentos e habilidades que sustentem o aprendizado da IA. Dessa forma, o referencial curricular proposto segue a recomendação ”AI Competency Framework for Students” da UNESCO (UNESCO, 2024) com adaptações, conforme previsto no próprio documento na seção 5.1.

Foram feitas duas adaptações no Framework para Estudantes da UNESCO (2024) para adequá-lo às necessidades regionais do Brasil. A primeira adaptação substitui o termo “IA centrada no humano” por “IA centrada no planeta”, ampliando a perspectiva para incluir os impactos dessa tecnologia sobre todos os seres que habitam a Terra. Essa mudança também está alinhada com as diretrizes ambientais brasileiras. A segunda adaptação introduz a competência “Aperfeiçoamento pessoal e profissional”, considerando a realidade de muitos estudantes brasileiros que concluem o ensino médio e precisam ingressar no mundo do trabalho. Além disso, essa abordagem é constantemente solicitada por nossos parceiros durante os trabalhos de campo.

Os aspectos são necessários para estruturar o ensino da IA, garantindo que os estudantes adquiram conhecimentos e habilidades essenciais para lidar com essa tecnologia de forma crítica e responsável. A seguir, uma explicação sobre cada um desses aspectos:

• IA Centrada no Planeta: enfatiza a relação entre a IA e o meio ambiente, abordando a responsabilidade humana no desenvolvimento e uso da tecnologia. A ideia de "agência humana" envolve compreender o papel das pessoas na criação e no controle da IA, podendo até a desativá-la se for necessário. Destaca a necessidade de decisões éticas no desenvolvimento e aplicação da IA, enquanto a "responsabilidade social" amplia essa perspectiva para garantir impactos positivos para todos os seres que habitam o planeta.
  
  
• Fundamentos: abrange as bases da IA, que são a matemática, a computação e a ciência de dados. Ou seja, tratam dos elementos teóricos que permitem que a IA funcione. Esses fundamentos permitem que sistemas de IA sejam desenvolvidos.
  
  
• Uso e Design: Explora como projetar e aplicar técnicas de IA para resolver problemas reais. "Delimitação do Problema" envolve a identificação de desafios que podem ser solucionados com IA. "Arquiteturas de IA para Resolver Problemas" refere-se ao uso de modelos e ferramentas adequadas para desenvolver soluções. "criação de solução com IA" representa o estágio final, no qual os estudantes desenvolvem aplicações práticas para problemas específicos.
  
  
• Técnicas e Aplicação: Relacionado às abordagens e métodos usados para fazer a IA funcionar. "A IA Possui várias técnicas para resolver problemas" destaca a diversidade de técnicas de aprendizado de máquina, Processamento de Linguagem Natural e Sistemas Especialista. As técnicas são utilizadas para resolver problemas em diferentes contextos.
  
  
• Aperfeiçoamento Pessoal e Profissional: Prepara os estudantes para a relação entre IA e o mundo do trabalho. "mudanças no mundo do trabalho" aborda como a IA impacta as carreiras e os setores produtivos. "trabalho em conjunto com a IA" explora como humanos e máquinas podem colaborar para obter melhores resultados. Por fim, "resiliência para adaptar carreira" enfatiza a necessidade de flexibilidade e adaptação às transformações provocadas pela IA no mercado de trabalho, buscando apropriar-se da tecnologia para a continuidade de formação e o desenvolvimento de novas habilidades.
  
  

Competências e Habilidades

São contempladas competências específicas de IA e competências necessárias para se ensinar a sobre IA vindas de áreas correlatas como computação, filosofia (ética) e ciências sociais (IA e sociedade).

#	Descrição da Competência
1	Compreender os princípios da inteligência artificial centrada no planeta, identificando riscos, implicações éticas e suas aplicações para a sociedade, analisando desafios e impactos na convivência social e nos direitos humanos.
2	Demonstrar conhecimentos sobre os fundamentos da Inteligência Artificial, incluindo conceitos básicos e princípios de funcionamento, exercendo a criticidade na análise de suas limitações, possibilidades e impactos sociais e éticos.
3	Avaliar sistemas de IA com soluções éticas para problemas reais e elaborar aplicações criativas, considerando aspectos éticos e explorando o potencial da inteligência artificial em diferentes contextos.
4	Compreender e aplicar conceitos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, analisando suas possibilidades, limitações, impactos éticos e aplicações em diferentes contextos.
5	Relacionar a inteligência artificial ao mundo do trabalho, investigando como ela transforma profissões e contribui para o desenvolvimento de novas habilidades.

Para apoiar a implementação prática do referencial curricular e garantir a progressão adequada da aprendizagem, foram definidas habilidades que detalham os conhecimentos e ações esperadas dos estudantes em cada dimensão e aspecto. Essas habilidades organizam de forma clara e objetiva o que deve ser ensinado e aprendido, servindo como base para o planejamento pedagógico e para o acompanhamento do desenvolvimento dos alunos nas diversas etapas. A seguir, são listadas as habilidades correspondentes.