Especialista da Faculdade Sirius alerta para o risco de confundir trabalhos produzidos por IA com domínio efetivo do conhecimento
São Paulo, novembro de 2026 – A homologação das diretrizes nacionais para o uso da inteligência artificial na educação brasileira coloca as universidades diante de um desafio que vai além de regulamentar a utilização da tecnologia: garantir que os estudantes desenvolvam conhecimento próprio, mesmo quando ferramentas automatizadas conseguem produzir textos, análises e resolver problemas em poucos segundos. O Ministério da Educação (MEC) homologou em 10 de novembro o Parecer CNE/CP nº 15/2026, aprovado pelo Conselho Nacional de Educação (CNE) em 1º de setembro. O documento estabelece parâmetros para o uso responsável da IA, incluindo supervisão humana, integridade acadêmica e critérios para sua aplicação nos processos de avaliação. As regras passam a valer com a publicação da resolução do CNE: as vedações têm aplicação imediata e o prazo de adequação é de 12 meses.
Entre os pontos previstos nas diretrizes estão a necessidade de políticas institucionais para utilização da inteligência artificial, a transparência sobre seu emprego em atividades acadêmicas e a preservação da responsabilidade humana pelas decisões educacionais. O texto também classifica as aplicações da tecnologia em quatro níveis de risco, com exigências mais rigorosas para sistemas que influenciem decisões capazes de afetar a trajetória dos estudantes, e proíbe práticas como pontuação social, inferência de emoções e vigilância biométrica contínua.
Para Arnobio Morelix, CEO da Faculdade Sirius, a iniciativa traz à discussão uma questão central para o futuro do ensino superior: como diferenciar a capacidade de utilizar ferramentas tecnológicas do desenvolvimento efetivo das competências que a formação universitária deve proporcionar. “A inteligência artificial tornou possível produzir trabalhos complexos sem necessariamente compreender todos os conceitos envolvidos. Um estudante pode entregar uma análise bem estruturada, um relatório técnico ou até um código funcional sem conseguir explicar como chegou àquele resultado. O desafio das universidades é garantir que a tecnologia contribua para a aprendizagem, em vez de simplesmente substituir o esforço intelectual necessário à formação”, explica Morelix.
Nota, aprovação e certificação continuam sendo decisão humana
Um dos pontos centrais das diretrizes é o princípio da regência humana: decisões sobre avaliação, certificação, progressão, seleção e sanções permanecem sob responsabilidade de pessoas. Sistemas automatizados podem apoiar o trabalho docente, mas não decidir sozinhos.
No caso de redações, avaliações dissertativas e produções autorais, o texto veda o uso de IA para correção, avaliação ou atribuição de nota. Também prevê que ferramentas de detecção de conteúdos gerados por inteligência artificial não possam servir, isoladamente, como fundamento para sanções acadêmicas ou disciplinares.
As medidas procuram evitar que decisões com consequências para a vida acadêmica sejam tomadas exclusivamente por sistemas automatizados. Entretanto, para Morelix, a discussão também precisa considerar o outro lado do processo: a utilização da tecnologia pelos próprios estudantes na realização de atividades.
“Não basta garantir que a avaliação seja supervisionada por um professor. É necessário verificar se aquilo que está sendo avaliado corresponde a uma competência desenvolvida pelo aluno. Quando a IA participa da produção de um trabalho, a instituição precisa ter mecanismos para identificar o que o estudante efetivamente compreendeu e qual foi sua contribuição intelectual”, afirma.
Trabalhos escritos já não são suficientes para demonstrar aprendizagem
Com a popularização das ferramentas generativas, atividades tradicionalmente utilizadas para verificar o domínio de conteúdos passam a exigir maior atenção. Relatórios, redações, pesquisas e exercícios continuam sendo instrumentos relevantes, mas a qualidade do resultado final nem sempre demonstra, isoladamente, a capacidade de raciocínio de quem o apresenta.
O problema é especialmente relevante em cursos que exigem análise de dados, programação, interpretação de informações e tomada de decisões. Um estudante pode utilizar uma ferramenta para desenvolver uma solução tecnicamente adequada sem necessariamente conseguir identificar erros, avaliar alternativas ou explicar as premissas adotadas.
Nesse cenário, a revisão dos métodos de avaliação pode envolver apresentações orais, estudos de caso, projetos práticos e atividades que exijam justificativas para as decisões tomadas. O acompanhamento das etapas de desenvolvimento também permite observar como o estudante formula problemas, utiliza fontes e revisa suas conclusões.
Para as instituições de ensino superior, as diretrizes preveem políticas próprias para aplicação da tecnologia no ensino, na pesquisa, na extensão e na gestão acadêmica, incluindo critérios relacionados à autoria, à transparência e à integridade acadêmica.
O texto também contempla a formação de professores para utilização pedagógica dessas ferramentas, com a inclusão do letramento digital nas licenciaturas. O objetivo é permitir que a tecnologia seja incorporada às atividades educacionais de maneira planejada, considerando seus benefícios, limitações e riscos.
Segundo Morelix, essa preparação não pode se limitar ao domínio operacional das plataformas. Os docentes precisam compreender como a IA modifica as condições de aprendizagem e quais competências devem continuar sendo desenvolvidas diretamente pelos estudantes.
“Ensinar a utilizar inteligência artificial é importante, mas não é suficiente. O aluno precisa aprender a questionar respostas, verificar informações e reconhecer quando uma solução está incorreta ou inadequada. Para isso, o professor também precisa estar preparado para trabalhar com a tecnologia sem abrir mão dos fundamentos da formação acadêmica”, explica.
Ensino superior precisa preparar profissionais capazes de supervisionar a tecnologia
A discussão sobre as novas diretrizes também acompanha mudanças no mercado de trabalho. Com sistemas de inteligência artificial assumindo atividades de produção de conteúdo, programação, análise de dados e organização de informações, a formação universitária passa a enfrentar o desafio de preparar profissionais que saibam interpretar e supervisionar resultados automatizados.
“A universidade não pode formar profissionais que dependam integralmente da tecnologia para compreender o próprio trabalho. A inteligência artificial deve ampliar a capacidade humana, mas o estudante precisa sair da instituição sabendo interpretar problemas, tomar decisões e reconhecer os limites das ferramentas que utiliza. O verdadeiro aprendizado aparece quando ele consegue explicar e aplicar o conhecimento, e não apenas apresentar uma resposta”, conclui.
Sobre a Sirius
A Sirius é a faculdade das profissões do futuro, criada para reduzir a distância entre a velocidade das transformações do mercado de trabalho e os modelos tradicionais de ensino superior. Credenciada pelo MEC com nota máxima 5, a instituição desenvolve graduações, MBAs, especializações e programas de educação continuada voltados às competências mais demandadas pela nova economia, como inteligência artificial, ciência de dados, blockchain, engenharia de dados, gestão de produtos digitais e negócios estratégicos.
Reconhecida como uma das 15 startups mais promissoras da América Latina pela Forbes e listada entre as 100 melhores edtechs da região pela HolonIQ, a Sirius tem sede em Belo Horizonte (MG), atuação em todos os estados do Brasil e alunos e formados em 14 países. A Sirius já impactou mais de 250 mil profissionais e tem como missão preparar talentos para prosperar em um cenário cada vez mais digital, global e orientado pela inovação.
Saiba mais: https://faculdadesirius.edu.br.
