Política de IA para a sala de aula: modelo de programa e guia institucional (v0.1)

A entrada anterior deste capítulo discute o que significa pensar a IA na sala de aula com agência e olhar crítico. Esta é sua contraparte operacional: um texto que um docente pode colar diretamente no programa de sua disciplina, e uma nota de orientação para pensar a política no nível da disciplina ou da instituição.

Quadro para o programa (pronto para colar)

Uso de IA nesta disciplina. O uso de inteligência artificial se organiza em três categorias —permitida, limitada ou proibida— e cada atividade ou trabalho vai indicar qual se aplica.

Quando a IA está permitida ou limitada, quem a usa deve declará-lo, verificar o que ela produz e continua sendo o único responsável pela exatidão, integridade e versão final do seu trabalho.

A IA nunca pode ser usada para inventar fontes, dados, citações ou resultados, nem para enviar informação confidencial, pessoal ou institucionalmente sensível a sistemas não aprovados.

Nota de orientação docente

Por que três categorias e não um sim ou um não

Uma proibição geral é, na prática, inaplicável e impossível de verificar; um “vale tudo” sem condições esvazia boa parte do sentido da avaliação. Definir explicitamente o que é permitido, o que é limitado a certas etapas e o que é proibido —e dizê-lo em cada consigna, não só uma vez no início do semestre— é o que, na prática, evita as duas saídas fáceis.

• IA permitida: para o que visa explorar, receber devolutiva, fazer um brainstorming, planejar, traduzir ou praticar. Quem a usa ainda assim precisa verificar o que obtém e declarar o uso se foi significativo.
• IA limitada: pode ser usada apenas nas etapas ou para os fins que a consigna nomeia explicitamente (por exemplo, para montar um primeiro esquema, mas não para redigir a análise). Tudo o que não estiver nomeado, não está permitido.
• IA proibida: para instâncias pensadas para avaliar raciocínio sem assistência, desempenho em sala de aula, explicação oral, leitura de fontes, ou qualquer tarefa que envolva informação protegida ou confidencial.

Redação no nível da consigna

Cada trabalho deveria nomear sua categoria e, se for “limitada”, dizer em uma ou duas frases o que exatamente é permitido. Por exemplo:

“IA limitada: você pode usá-la para pensar possíveis perguntas de pesquisa e para revisar a redação, mas não para gerar a análise nem as referências.”

Isso reduz a ambiguidade mais comum —“posso fazer isso com IA ou não?"— e torna o critério consistente entre turmas e docentes da mesma disciplina.

Declaração de uso

Basta uma frase breve ao final do trabalho:

“Usei uma IA para fazer um brainstorming e para revisar a redação; verifiquei o resultado com a bibliografia da disciplina e editei a versão final. Os erros que restarem são meus.”

Desenho da avaliação

Como boa parte das tarefas domiciliares tradicionais já pode ser resolvida hoje por uma IA, vale a pena deslocar algum peso para evidências de processo e de desempenho: rascunhos comentados, defesa oral breve, produção em sala de aula, diários de processo, e consignas ancoradas em discussões pontuais do semestre que um modelo não consegue reconstruir sem ter estado em sala.

Privacidade e ética

Advertir explicitamente: não enviar dados pessoais, informações de outros estudantes, material de pesquisa não publicado, nem documentos internos a sistemas que não tenham sido aprovados pela disciplina ou pela instituição. Este ponto é especialmente sensível em disciplinas de método, práticas e trabalhos de campo.

Modelo curto para a disciplina

• IA permitida: você pode usá-la para gerar ideias, praticar e revisar; declare o uso significativo e verifique o que ela devolve.
• IA limitada: apenas para o que esta consigna nomeia explicitamente; qualquer outro uso não é permitido.
• IA proibida: não a use para este trabalho, porque ele avalia seu raciocínio sem assistência ou porque há informação protegida em jogo.

Da disciplina à instituição

Um quadro de programa resolve o problema no nível de uma disciplina. Uma política institucional —o que, de fato, seria necessário para que isso deixe de depender da boa vontade de cada docente— também precisa de:

• Um vocabulário compartilhado entre disciplinas e departamentos, para que a mesma expressão (“IA limitada”) signifique a mesma coisa em todo o curso.
• Plataformas aprovadas e critérios claros de proteção de dados, coordenados com quem gerencia infraestrutura e privacidade na instituição —não cada disciplina negociando por conta própria com um fornecedor.
• Desenvolvimento docente, não apenas uma circular: espaço para que cada disciplina adapte as três categorias à sua área.
• Equidade de acesso explícita: se a política assume uma assinatura paga ou um dispositivo próprio, ela também precisa prever uma alternativa para quem não os tem.

Este último ponto se conecta com o que foi discutido na entrada anterior deste capítulo: uma política institucional que não pergunta quem pode pagar pelo acesso, e com qual infraestrutura, resolve o problema da sala de aula individual mas reproduz a mesma assimetria na escala da instituição inteira.

Uma política declara o que se pode fazer; não mostra o que foi feito. A entrada seguinte resenha uma proposta técnica para cobrir essa distância —deixar registro verificável de cada intervenção do modelo— e o que ela custa.

Sugestões de leitura

Mollick, E. e Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts.

UNESCO (2023). Guidance for generative AI in education and research.

EDUCAUSE (2024). 2024 EDUCAUSE Action Plan: AI Policies and Guidelines.