Nos últimos anos, tornou-se quase impossível pensar a vida contemporânea sem a presença das tecnologias digitais. Elas organizam a circulação de informações, mediam relações sociais, influenciam decisões cotidianas e, cada vez mais, estruturam também os processos educacionais. Plataformas, sistemas de recomendação, ambientes virtuais de aprendizagem, corretores automáticos e ferramentas de IA generativa passaram a integrar práticas centrais da docência, da pesquisa e do estudo.
É nesse contexto que publico, com João de Moraes, o capítulo “Inteligência Artificial na Educação: uma abordagem a partir da Ética Informacional”, presente no livro Trabalho docente: desafios, inovações e desenvolvimento profissional, a ser publicado pela Editora Universitária Mário Palmério, da Uniube (no prelo).
O texto nasce como desdobramento de reflexões apresentadas no XIII Encontro de Pesquisa em Educação e VII Congresso Internacional de Trabalho Docente e Processos Educativos, evento promovido pelos Programas de Pós-Graduação e Pós-graduação Profissional da Universidade de Uberaba. Aproveito para registrar meu agradecimento ao professor Savio pelo convite para participar tanto do evento quanto da coletânea.
O problema não é apenas “usar ou não usar” IA
Quando se fala em Inteligência Artificial na educação, o debate costuma oscilar entre dois extremos: de um lado, a celebração da inovação; de outro, a recusa apressada da tecnologia. Mas a questão mais importante não pode ser formulada simplesmente como “usar ou não usar IA”.
A pergunta mais interessante é outra: que tipo de mediação essas tecnologias exercem sobre o conhecimento, sobre a formação intelectual e sobre o próprio trabalho docente?
Esse deslocamento é importante porque a IA não entra na educação apenas como uma ferramenta a mais. Ao operar por meio de coleta massiva de dados, personalização algorítmica e decisões automatizadas, ela passa a interferir em dimensões centrais da experiência educacional: o acesso à informação, a organização do estudo, a produção de textos, a avaliação da aprendizagem e até os modos pelos quais estudantes e professores constroem confiança no que sabem.
Por que olhar para isso a partir da Ética Informacional?
No capítulo, propomos pensar esse cenário a partir da Ética Informacional. Em vez de olhar para a tecnologia apenas sob o ângulo da eficiência, essa abordagem nos ajuda a perguntar pelos efeitos éticos, epistêmicos e políticos das mediações digitais. No caso da educação, isso significa refletir sobre autonomia intelectual, formação de crenças, responsabilidade no uso do conhecimento e distribuição de poder entre sujeitos, instituições e plataformas.
Nosso argumento central é que a IA não cria problemas inteiramente novos, mas intensifica questões já presentes na sociedade da informação. Ela torna mais sofisticadas, mais contínuas e muitas vezes mais invisíveis certas formas de controle, influência e dependência tecnológica. Por isso, não basta discutir a adoção de ferramentas: é preciso discutir as condições éticas e políticas de sua incorporação à educação.
Três questões centrais: privacidade, formação de crenças e desigualdade
Entre os vários problemas envolvidos, o capítulo destaca três eixos principais: privacidade informacional, arrogância epistêmica e divisão digital. Eles não aparecem isoladamente; ao contrário, se reforçam mutuamente e ajudam a explicar por que a discussão sobre IA na educação precisa ser feita com mais cuidado.
Privacidade informacional e vigilância
Ambientes educacionais digitais coletam uma enorme quantidade de dados: desempenho, frequência, hábitos de estudo, interações, preferências e, em alguns casos, até indicadores emocionais. Isso significa que estudantes e docentes podem passar a atuar em contextos de monitoramento constante, nem sempre com clareza suficiente sobre quais dados estão sendo recolhidos, como são processados e para quais finalidades são utilizados.
Nesse ponto, a privacidade não deve ser entendida apenas como um tema jurídico ou administrativo. Ela é também uma condição para autonomia e dignidade em ambientes digitais. Perder controle sobre os próprios fluxos informacionais significa, em alguma medida, perder também margem de liberdade para agir, decidir e formar preferências.
Arrogância epistêmica e formação de crenças
Outro ponto importante é o fenômeno da arrogância epistêmica, que discutimos como a situação em que alguém acredita saber mais do que realmente sabe. Em contextos mediados por algoritmos e sistemas de IA, esse problema tende a se intensificar. A facilidade de acesso a respostas rápidas, bem formuladas e aparentemente seguras pode ser confundida com conhecimento efetivo, compreensão crítica ou justificação adequada de crenças.
Esse é um desafio decisivo para a educação. Aprender não é apenas obter uma resposta pronta, mas desenvolver capacidade de análise, de julgamento e de revisão. Por isso, o trabalho docente continua sendo central: não apenas para ensinar o uso de ferramentas, mas para ajudar estudantes a distinguir entre informação, conhecimento e compreensão, além de identificar vieses, lacunas e incertezas presentes nas respostas algorítmicas.
Divisão digital e assimetrias de poder
A chamada divisão digital também precisa ser pensada de maneira mais ampla. Não se trata apenas da diferença entre quem tem ou não acesso a dispositivos e conexão. Hoje, a desigualdade se manifesta também entre quem consegue compreender criticamente o funcionamento das tecnologias e quem permanece em posição de uso passivo ou puramente instrumental.
Além disso, há uma assimetria importante de poder informacional: aqueles que controlam dados, plataformas e algoritmos exercem influência significativa sobre processos educacionais, frequentemente sem transparência suficiente e sem mecanismos adequados de responsabilização. Isso afeta diretamente o trabalho docente, que muitas vezes é pressionado a incorporar tecnologias sem participar de modo efetivo das decisões sobre sua implementação.
Não basta capacitação técnica
Um dos pontos que mais nos interessam nesse debate é justamente este: a resposta aos desafios da IA na educação não pode se limitar à capacitação técnica. Saber operar ferramentas é importante, mas insuficiente.
O que está em jogo é a necessidade de uma educação digital crítica, orientada pela reflexão ética, pela responsabilidade epistêmica e pela análise das infraestruturas informacionais que hoje moldam o ensino e a aprendizagem. Em outras palavras: não basta aprender a usar sistemas de IA; é preciso aprender também a questioná-los.
Entre o entusiasmo e o pânico
Talvez um dos maiores problemas do debate público atual sobre IA seja sua tendência ao excesso. Em alguns casos, a tecnologia é tratada como solução quase automática para problemas históricos da educação. Em outros, aparece apenas como ameaça. Nenhuma dessas posições ajuda muito.
Entre o entusiasmo ingênuo e o pânico tecnológico, há um espaço mais difícil — e mais necessário — de reflexão crítica. Foi nesse espaço que tentamos nos situar no capítulo.
Espero que o texto interesse não apenas a pesquisadoras e pesquisadores da Filosofia ou da Educação, mas também a docentes, estudantes e leitores de outras áreas que queiram pensar com mais cuidado sobre as transformações em curso. Afinal, quando a IA entra na educação, não é apenas uma ferramenta nova que chega à sala de aula: o que se reconfigura são práticas de ensino, critérios de autoridade, modos de aprender e formas de construção do conhecimento.
Parte das questões discutidas no capítulo também apareceu em minha fala no evento da Uniube que esteve na origem desta coletânea.