Apresentação

A generalização das ferramentas de Inteligência Artificial (IA) generativa alterou o modo como se prepara, comunica e avalia o trabalho escolar. Muitos docentes já as utilizam informalmente, sem enquadramento pedagógico, ético e legal que assegure rigor, proteção de dados e equidade, e sem tempo para as converter em ganho efetivo para a aprendizagem. As orientações éticas europeias sobre IA para educadores (2022) e o DigCompEdu apontam a literacia em IA como competência profissional docente; o Perfil dos Alunos exige dos discentes pensamento crítico e uso responsável da tecnologia. Esta ação responde a essa necessidade a partir da prática letiva, e não da demonstração de ferramentas. A ação insere-se no plano de formação da entidade proponente, na área das tecnologias digitais aplicadas às didáticas específicas, prioritária no diagnóstico de necessidades das escolas associadas. Dirige-se aos 2.º e 3.º ciclos e ao secundário, onde a docência é por disciplina e a idade dos alunos já permite o uso direto destas ferramentas. A opção pelo regime Online Learning justifica-se por: (i) as ferramentas em estudo serem elas próprias digitais, coincidindo o ambiente de aprendizagem com o de trabalho a explorar; (ii) permitir reunir docentes de escolas dispersas, sem deslocações e conciliando com o serviço letivo; (iii) as tarefas e fóruns assíncronos permitirem acompanhamento tutorial individualizado e partilha entre pares em ritmos compatíveis com o horário docente.

Destinatários

Professores do 2º Ciclo; Professores do 3º Ciclo/Ensino Secundário;

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 Professores do 2º Ciclo; Professores do 3º Ciclo/Ensino Secundário;. 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

No final da ação, espera-se que os/as formandos/as sejam capazes de: • Explicar, em linguagem acessível, o funcionamento e os limites dos sistemas de IA generativa; • Avaliar criticamente os riscos e as implicações éticas, legais e de proteção de dados do uso da IA na escola; • Conceber e adaptar recursos didáticos com apoio de IA, alinhados com as Aprendizagens Essenciais e o Perfil dos Alunos; • Formular e refinar instruções (prompts) adequadas a finalidades pedagógicas concretas; • Utilizar a IA para otimizar a comunicação educativa com alunos, encarregados de educação e pares; • Mobilizar a IA como tecnologia de apoio à inclusão, à acessibilidade e à diferenciação pedagógica; • Integrar a IA em práticas de avaliação formativa e de feedback; • Definir com os alunos regras de uso da IA e promover a sua literacia crítica.

Conteúdos

Módulo 1 — Fundamentos e enquadramento da IA na educação: 1.1. O que é e o que não é IA; IA generativa, modelos de linguagem e multimodalidade. 1.2. Capacidades e limites: alucinações, enviesamentos, dependência dos dados de treino. 1.3. Enquadramento ético, legal e deontológico: RGPD, Regulamento (UE) 2024/1689 (Regulamento da IA), direitos de autor e autoria. 1.4. A literacia em IA no DigCompEdu e no Perfil dos Alunos à Saída da Escolaridade Obrigatória. Módulo 2 — Conceção de recursos didáticos com apoio de IA: 2.1. Formulação de instruções (prompting) aplicada ao trabalho docente: contexto, papel, formato, critérios e iteração. 2.2. Planificação: sequências didáticas, planos de aula, guiões de trabalho e rubricas de avaliação. 2.3. Produção e adaptação de materiais: textos, tarefas, questionários, estudos de caso, imagens e apresentações. 2.4. Diferenciação pedagógica: versões multinível, adaptação da complexidade textual, materiais para PLNM. 2.5. Curadoria e verificação: validação científica, adequação às Aprendizagens Essenciais, direitos de autor e citação de fontes. Módulo 3 — Otimização da comunicação educativa: 3.1. Comunicação escola–família: mensagens, convocatórias, relatórios e sínteses de reuniões. 3.2. Feedback ao aluno: construção de feedback descritivo, formativo e acionável com apoio de IA. 3.3. Tradução, simplificação e acessibilidade da linguagem escrita. 3.4. Apoio à gestão do trabalho docente e à direção de turma: síntese de documentos e organização de informação. 3.5. Limites e cautelas: dados pessoais de alunos, confidencialidade e informação que nunca deve ser introduzida em sistemas de IA. Módulo 4 — A IA como tecnologia de apoio, acessibilidade e inclusão: 4.1. Acessibilidade: texto para voz e voz para texto, legendagem automática, descrição de imagens. 4.2. Apoio a alunos com necessidades específicas (dislexia, PHDA, perturbação do espetro do autismo, baixa visão). 4.3. Assistentes de estudo e andaimes (scaffolding) personalizados; apoio à autorregulação da aprendizagem. 4.4. Equidade no acesso, prevenção da dependência e do enviesamento algorítmico. Módulo 5 — IA, alunos e avaliação: 5.1. Desenho de tarefas com IA para uso direto dos alunos, por ciclo e área disciplinar. 5.2. Integridade académica e (re)desenho da avaliação; limites dos detetores de texto gerado. 5.3. Literacia crítica dos alunos: verificação de fontes, desinformação e conteúdos sintéticos. 5.4. Construção de regras de turma e de escola para o uso da IA. Módulo 6 — Aplicação, partilha e avaliação da ação: 6.1. Apresentação e discussão entre pares dos recursos produzidos. 6.2. Plano individual de integração da IA na prática letiva. 6.3. Avaliação final e balanço da ação.

Metodologias

Presencial - Sessões online síncronas: Enquadramento concetual em exposição dialogada breve; Demonstrações comentadas de ferramentas; Oficinas práticas em que cada formando/a testa e refina prompts sobre materiais das suas próprias disciplinas; Trabalho em salas simultâneas por ciclo/área disciplinar; Análise de casos e discussão de dilemas éticos; Apresentação e crítica entre pares dos recursos produzidos. Sessões online assíncronas: Tarefas orientadas de produção de recursos, submetidas em fóruns temáticos; Comentário obrigatório ao trabalho de dois colegas; Fóruns de debate moderados. Em todas as tarefas assíncronas os formadores asseguram presença pedagógica efetiva: feedback formativo individual até 72 h, moderação dos fóruns, esclarecimento de dúvidas e dinamização do debate.

Avaliação

Avaliação contínua e individual, expressa na escala de 1 a 10 valores, nos termos da legislação em vigor: • Participação e qualidade da intervenção nas sessões síncronas; • Realização de tarefas assíncronas e qualidade da interação nos fóruns; • Portefólio digital individual com os recursos produzidos; • Reflexão final e plano individual de integração da IA na prática letiva.

Bibliografia

• Comissão Europeia, Direção-Geral da Educação, Juventude, Desporto e Cultura. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Serviço das Publicações da União Europeia. https://data.europa.eu/doi/10.2766/153756 • Conselho da Europa. (2022). Artificial intelligence and education: A critical view through the lens of human rights, democracy and the rule of law. Council of Europe Publishing. • Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. • Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL Institute of Education Press. • Ministério da Educação. (2017). Perfil dos alunos à saída da escolaridade obrigatória. Direção-Geral da Educação (DGE). https://www.dge.mec.pt/perfil-dos-alunos • Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts (Wharton School Research Paper). Social Science Research Network (SSRN). https://doi.org/10.2139/ssrn.4475995 • Moreira, F.T., Teles, R. O. (Editores) (2025). Improving Student Assessment With Emerging AI Tools. IGI Global. DOI: 10.4018/979-8-3693-6170-2 • OCDE. (2023). OECD Digital Education Outlook 2023: Towards an effective digital education ecosystem. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/be10061d-en • Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu (Y. Punie, Ed.). Serviço das Publicações da União Europeia. https://data.europa.eu/doi/10.2760/159770

Observações

Critérios de Seleção: 1.º Pertencer aos Agrupamentos associados ao CFIEMO; 2.º Ordem de Inscrição.

Formador

Filipe Ramiro Tavares Moreira