Estruturas de Competências em Inteligência Artificial da UNESCO [PT]

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Contribuímos para a Semana Digital da UNESCO (1, 2) e à sua chamada aberta para contribuições: Competências em IA para estudantes e Competências em IA para professores (publicadas em 3 e 4 de setembro de 2024), alinhadas ao trabalho da UNESCO sobre a "Recomendação sobre a Ética da Inteligência Artificial". A análise atual aponta para uma lacuna crítica nas políticas públicas: em 2022, apenas 7 países (representando menos de 4% dos Estados-membros da ONU) haviam implementado programas de formação de professores em IA com respaldo governamental, evidenciando uma grave defasagem dos sistemas educacionais globais em relação à integração da IA.

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Estrutura de Competências em IA para Professores (AI CFT)

A Estrutura de Competências em Inteligência Artificial para Professores da UNESCO é composta por 15 competências definidas, organizadas em cinco dimensões principais. Estas são estruturadas hierarquicamente em três níveis de progressão — Adquirir, Aprofundar e Criar — que sustentam um modelo de desenvolvimento em etapas para orientar a formação docente e o fortalecimento de capacidades.

As cinco dimensões abrangem as áreas fundamentais para a fluência em IA em contextos educacionais. Aproximadamente 20% das competências pertencem à dimensão Mentalidade Centrada no Ser Humano, que enfatiza a autonomia docente e a responsabilidade digital. A Ética da IA constitui o eixo normativo do quadro, com foco em privacidade, responsabilização e alinhamento ético. A dimensão Fundamentos e Aplicações da IA fornece a base técnica essencial para a compreensão dos sistemas de IA e seus mecanismos de funcionamento. A Pedagogia da IA trata da aplicação de ferramentas de IA nas metodologias de ensino, enquanto a IA para o Desenvolvimento Profissional apoia a aprendizagem contínua dos educadores, o aprimoramento de habilidades e a prática reflexiva.

A progressão é mapeada em três níveis de competência. No Nível 1 (Adquirir), espera-se que os educadores alcancem uma compreensão básica. O Nível 2 (Aprofundar) requer a capacidade de integrar a IA às práticas de ensino e aprendizagem. O Nível 3 (Criar) abrange funções de liderança, inovação curricular e a capacidade de contribuir para mudanças sistêmicas na educação por meio da IA.

Estrutura de Competências em IA para Estudantes

A estrutura para estudantes, desenvolvida em paralelo à estrutura para professores, contém 12 competências mensuráveis divididas em quatro dimensões principais: Mentalidade Centrada no Ser Humano, Ética da IA, Técnicas e Aplicações de IA e Design de Sistemas de IA. Cada dimensão representa 25% da estrutura total de competências, o que garante um desenvolvimento equilibrado entre raciocínio ético, letramento técnico, capacidade de design e autonomia nas interações com a IA.

As competências dos estudantes se desenvolvem em três fases. A fase Compreender estabelece os fundamentos conceituais; a fase Aplicar introduz a proficiência operacional por meio da prática; e a fase Criar fomenta a inovação, incluindo a capacidade de projetar e avaliar sistemas de IA. O quadro é escalável para diferentes níveis de ensino e adaptável a resultados de aprendizagem específicos por faixa etária.

Contexto Estatístico e Dados de Implementação

Em 2022, apenas 7 dos 193 Estados-membros da ONU (aproximadamente 3,6%) haviam implementado uma estrutura de competências em IA ou um programa de formação docente, evidenciando uma significativa lacuna na preparação global. Além disso, menos de 15 países haviam incorporado objetivos de aprendizagem relacionados à IA em seus currículos nacionais para estudantes. Esses números indicam que mais de 95% dos sistemas educacionais globais ainda carecem de mecanismos formais de integração da IA.

Ambas as estruturas estão programadas para implementação gradual a partir de setembro de 2024, com o objetivo de apoiar a harmonização de políticas internacionais em letramento em IA e educação digital.

Métricas de Avaliação de Competências

A AI CFT para professores define 15 competências mensuráveis em cinco dimensões, cada uma avaliada em três níveis de progressão, totalizando 45 critérios de avaliação distintos. A estrutura para estudantes espelha esse modelo em uma matriz 4×3, gerando 36 indicadores mensuráveis. Em conjunto, os dois quadros apresentam 81 parâmetros padronizados para a avaliação de competências relacionadas à IA em contextos educacionais.

Essas métricas permitem o acompanhamento quantitativo da aquisição de competências, facilitam a comparabilidade entre países e subsidiam a pesquisa educacional sobre os resultados da integração da IA.

Variáveis de Implementação e Resultados

Os benefícios quantitativos incluem uma redução projetada de 30 a 50% no tempo dedicado a processos administrativos por meio da automação, bem como maior capacidade para a aprendizagem personalizada via análise de dados orientada por IA. As ferramentas de IA também podem viabilizar avaliações em larga escala e oferecer suporte a estudantes com necessidades especiais por meio de tecnologias assistivas.

Em termos de gestão de riscos, ambas as estruturas incorporam diretrizes alinhadas ao RGPD (GDPR) e a normas equivalentes de proteção de dados, com ênfase na transparência algorítmica e na mitigação de vieses. A supervisão humana é obrigatória em todas as fases de implementação para garantir a responsabilização e a confiabilidade dos sistemas de IA educacionais.

Cronograma Previsto de Implementação

A implementação está estruturada em três fases:

  • Fase 1 (2024–2025): Disseminação global e adoção inicial de políticas.

  • Fase 2 (2025–2027): Integração aos currículos nacionais e lançamento de programas de formação docente.

  • Fase 3 (2027–2030): Implementação em larga escala e monitoramento por meio de mecanismos formais de avaliação.


As estruturas representam os primeiros instrumentos globalmente padronizados para a definição e mensuração de competências em IA na educação. Com aplicabilidade em todos os 193 Estados-membros da ONU, têm o potencial de impactar aproximadamente 1,5 bilhão de estudantes e mais de 75 milhões de educadores em todo o mundo. A prontidão institucional global atual, estimada em menos de 4%, aponta para um potencial de melhoria superior a 96%.

Ao estabelecer métricas baseadas em evidências para o aprendizado e o ensino de competências em IA, as estruturas da UNESCO oferecem uma base sólida para pesquisa empírica, benchmarking transnacional e análise longitudinal de políticas no campo da educação digital e do letramento em IA.

Atualização: Este trabalho se desenvolve em paralelo à cooperação em curso entre a Comissão Europeia e a OCDE sobre o "Projeto de Estrutura de Letramento em IA" (1) (com lançamento previsto para 2025–2026) e apoia a conformidade com os requisitos do Artigo 4 da Lei de IA da UE sobre letramento em IA (implementação 2025–2027).

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Referências

¹ UNESCO. "Estrutura de competências em IA para professores." UNESCO. Agosto de 2024.

² UNESCO. "Estrutura de competências em IA para estudantes." UNESCO. Outubro de 2024.

³ UNESCO. "O que você precisa saber sobre as novas estruturas de competências em IA da UNESCO para estudantes e professores." 18 de setembro de 2024.

⁴ UNESCO. "Semana de Aprendizagem Digital 2024." Sede da UNESCO, Paris. 2 a 5 de setembro de 2024.

⁵ CEDEFOP (Centro Europeu para o Desenvolvimento da Formação Profissional). "Estrutura de competências em IA da UNESCO para professores." 14 de novembro de 2024.

⁶ CEDEFOP (Centro Europeu para o Desenvolvimento da Formação Profissional). "Estrutura de competências em IA da UNESCO para estudantes." 14 de novembro de 2024.

⁷ INEE (Rede Interinstitucional para a Educação em Emergências). "Estrutura de competências em IA para estudantes." 2024.

⁸ Força-Tarefa de Professores. "Semana de Aprendizagem Digital 2024 da UNESCO." Setembro de 2024.

⁹ UNESCO. "Semana de Aprendizagem Digital 2024 – Biografias dos palestrantes." 2 de setembro de 2024.

¹⁰ Nações Unidas. "Semana de Aprendizagem Digital 2024 / La Semaine de l'apprentissage numérique 2024." Indico.UN. 2 a 5 de setembro de 2024.