entre o potencial e a evidência • Blog FCCN

A Inteligência Artificial (IA) tornou-se presença constante nas discussões sobre o futuro da educação. Multiplicam-se exemplos de assistentes virtuais, experiências de aprendizagem personalizadas e novos modelos de interação entre estudantes, docentes e plataformas digitais.

No entanto, existe um contraste interessante entre o entusiasmo gerado pela tecnologia e a evidência atualmente disponível. Uma das conclusões mais relevantes da Open edX Conference 2026 foi precisamente a constatação de que, apesar de uma parte significativa das apresentações abordar IA, poucos projetos apresentaram resultados robustos medidos em contextos reais de aprendizagem. Isto não significa que a IA não tenha potencial, significa apenas que ainda estamos numa fase em que a experimentação é mais abundante do que a evidência.

Um exemplo interessante foi um estudo com cerca de 20 mil participantes que comparou vídeos de resumo apresentados por humanos e por avatares gerados por IA. Os resultados não identificaram diferenças significativas nos indicadores analisados. No entanto, os próprios investigadores alertaram para uma interpretação precipitada destes resultados: estavam a avaliar apenas conteúdos suplementares de curta duração e não atividades centrais de aprendizagem, resolução de problemas complexos ou temas com maior carga emocional. A recomendação não foi abandonar esta tecnologia, mas continuar a experimentar, medir e produzir evidência.

É precisamente esta ideia de experimentação responsável que nos parece mais relevante para o contexto da educação online. Na NAU, serviço digital da FCT, desenvolvido pela FCCN, acreditamos que a questão não é saber se a Inteligência Artificial fará parte do futuro da aprendizagem digital. A questão é identificar onde cria efetivamente valor para estudantes, docentes, equipas pedagógicas e entidades parceiras.

Num contexto ideal, seria possível disponibilizar assistentes inteligentes a todos os participantes de todos os cursos. No entanto, a realidade obriga a considerar fatores como custos de utilização, sustentabilidade financeira, proteção de dados e impacto efetivo das soluções implementadas. A própria comunidade Open edX (da qual a NAU faz parte) reconhece que ainda existem muitas dúvidas relativamente ao comportamento, à escalabilidade e aos custos destes modelos quando utilizados em larga escala.

Por isso, faz sentido começar pelas áreas onde o retorno potencial é mais elevado. Na nossa experiência, esse valor encontra-se frequentemente no apoio à produção de conteúdos, no suporte às equipas de curso, na análise de feedback dos participantes, no acompanhamento da qualidade pedagógica e na melhoria dos processos de gestão da plataforma.

A experiência mostra que a IA é particularmente eficaz como instrumento de apoio à criação e revisão de conteúdos. No entanto, o valor destes processos continua a depender da intervenção humana. Numa plataforma de educação, o conhecimento não pode ser tratado como um produto gerado automaticamente. O especialista da área continua a desempenhar um papel insubstituível na validação científica, no enquadramento crítico dos conteúdos e na garantia da sua qualidade pedagógica. A IA pode aumentar a produtividade, mas a credibilidade do conhecimento continua a assentar na experiência, no rigor e no julgamento humano.

Esta perspetiva aplica-se igualmente à utilização da IA em processos pedagógicos. Substituir docentes, autores ou especialistas não deve ser o objetivo. O intuito desta utilização deve focar-se em aumentar a capacidade destes intervenientes em criar melhores experiências de aprendizagem, libertando tempo para atividades de maior valor acrescentado, como o acompanhamento dos estudantes, a conceção pedagógica ou a garantia da qualidade científica dos conteúdos.

Na NAU, esta abordagem já se traduz em iniciativas concretas. Uma das áreas onde temos vindo a explorar a utilização da IA é nas fases iniciais de definição do âmbito dos cursos e do respetivo course design. A possibilidade de utilizar estas ferramentas para apoiar a estruturação de conteúdos, identificar lacunas, organizar percursos de aprendizagem ou gerar propostas de atividades permite acelerar processos que continuam, naturalmente, dependentes da validação e decisão dos especialistas responsáveis por cada curso.

Existem também já casos desta utilização na plataforma. No âmbito da produção de conteúdos, alguns projetos financiados pelo Plano de Recuperação e Resiliência permitiram explorar a utilização de tecnologias de IA na criação de recursos educativos, nomeadamente, na produção de vídeos. Estas experiências têm sido importantes para compreender melhor não apenas o potencial destas ferramentas, mas também as suas limitações e os contextos em que podem efetivamente acrescentar valor.

Ao mesmo tempo, acompanhamos de perto a evolução tecnológica da própria plataforma Open edX, o software open source “motor” da NAU. Já iniciámos a instalação e experimentação das funcionalidades disponibilizadas pela comunidade através da Open edX AI Extensions, uma iniciativa que procura criar uma base comum para a integração de capacidades de IA no ecossistema Open edX. A própria conferência Open edX 2026 demonstrou que esta área continua numa fase relativamente inicial de maturação, existindo ainda questões importantes relacionadas com escalabilidade, modelos de utilização, custos e avaliação do impacto pedagógico.

É precisamente por reconhecermos que ainda existem muitas perguntas em aberto que participamos ativamente no grupo de trabalho de Inteligência Artificial da comunidade Open edX. Mais do que acompanhar tendências, procuramos contribuir para a discussão sobre os caminhos que a plataforma deverá seguir nesta área, trazendo para a mesa a perspetiva de uma infraestrutura pública de educação online que opera em larga escala e que tem de equilibrar inovação, sustentabilidade, qualidade pedagógica e responsabilidade na utilização dos recursos disponíveis.

Talvez a melhor analogia seja a de um investidor. Existem momentos em que vale a pena assumir riscos para explorar novas oportunidades. Existem outros em que importa consolidar conhecimento e perceber o retorno efetivo dos investimentos realizados. Uma startup pode adotar uma postura mais próxima de um investidor arrojado, experimentando rapidamente e aceitando falhas como parte do processo. Uma plataforma pública de educação tem uma responsabilidade diferente. Não se trata de evitar a inovação, mas de garantir que cada investimento gera valor demonstrável para a comunidade que serve.

Isso não conduz necessariamente a uma postura conservadora. Pelo contrário. Obriga a uma abordagem mais exigente: testar, medir, aprender e escalar apenas aquilo que demonstra resultados.

Num momento em que a IA parece oferecer soluções para quase todos os problemas, talvez a questão mais importante não seja o que a tecnologia consegue fazer. Talvez seja percebermos, com base em dados, onde faz verdadeiramente sentido utilizá-la. A educação online não precisa de mais tecnologia pela tecnologia. Precisa de soluções que contribuam para uma aprendizagem mais eficaz, uma gestão mais eficiente e uma maior capacidade de resposta às necessidades dos seus utilizadores. E é precisamente nesse equilíbrio entre inovação, evidência e responsabilidade que a Inteligência Artificial pode desempenhar um papel transformador.

Nota de transparência

Este artigo foi elaborado com apoio de ferramentas de Inteligência Artificial generativa. A IA foi utilizada como mecanismo de apoio à análise do relatório Open edX 2026 – The Full Breakdown, à síntese de informação, à estruturação dos argumentos e à revisão linguística do texto. As ideias, posições, interpretações e enquadramento estratégico refletem a visão do autor sobre a adoção de Inteligência Artificial na educação online e foram integralmente revistas e validadas por intervenção humana. A utilização da IA não substituiu o pensamento crítico, a análise das fontes nem a responsabilidade autoral pelo conteúdo apresentado.

A NAU é cofinanciada pelo Plano de Recuperação e Resiliência (PRR).