À medida que a IA continua a influenciar nossas vidas diárias, entender quais habilidades humanas são essenciais e como elas podem ser cultivadas torna-se cada vez mais fundamental. Um desafio central envolve identificar e avaliar habilidades humanas que complementem as possibilidades da IA.
Uma abordagem centrada no ser humano para o futuro da aprendizagem na era da IA
De acordo com um relatório de 2025 do Fórum Econômico Mundial, habilidades como alfabetização tecnológica, resiliência, flexibilidade e pensamento analítico e sistêmico são as habilidades humanas consideradas essenciais para aumentar o potencial humano com IA. Quando os indivíduos têm a oportunidade de desenvolver essas habilidades, juntamente com conhecimento em áreas acadêmicas essenciais, podem maximizar seu potencial humano ao interagir com IA — em vez de simplesmente consumir seus resultados.
Considere a alfabetização em IA como uma habilidade que abrange mais do que apenas habilidades técnicas. Ela inclui a capacidade de usar ferramentas de IA, avaliar criticamente os resultados da IA e reconhecer suas limitações, além da capacidade de avaliar criticamente o conteúdo gerado por IA e entender seus vieses.
Mesmo com a importância da alfabetização em IA sendo cada vez mais reconhecida, habilidades de ordem superior como pensamento crítico, criatividade e autorregulação também serão essenciais à medida que a IA se torna comum em escolas e ambientes de trabalho.
- O pensamento crítico pode nos ajudar a avaliar os resultados da IA e saber quando o julgamento humano deve conduzir.
- A criatividade, fundamentada na experiência humana e guiada pelos objetivos de cada indivíduo, é uma força única, mesmo que a IA possa ser usada para gerar novas ideias.
- A autorregulação, a capacidade de refletir sobre ações passadas, ajustar e planejar ações futuras em direção a um objetivo, pode ser fundamental para refinar estratégias ao trabalhar com IA.
Habilidades adicionais relacionadas ao raciocínio social e ético, como colaboração, tomada de decisão e pensamento sistêmico, também são extremamente importantes. Devemos ser capazes de reconhecer possíveis fontes de viés em decisões e resultados gerados pela IA, e defender justiça, transparência e responsabilidade — especialmente em contextos de alto risco.
Como podemos usar IA para criar melhores oportunidades e resultados de aprendizagem para os estudantes de hoje?
A IA está remodelando a educação — mas sem uma supervisão humana cuidadosa, existe a possibilidade de que ela possa agravar o risco de deixar muitos aprendizes para trás. O viés nos algoritmos da IA pode alimentar a injustiça nas avaliações. Lacunas no acesso digital podem aprofundar as divisões existentes, especialmente para grupos historicamente desfavorecidos, incluindo estudantes com deficiência.
A aprendizagem, e as avaliações que a refletem, estão intimamente conectadas. Em um futuro impulsionado por IA, as avaliações poderiam focar em capturar não apenas resultados, mas também os tipos de processos que provavelmente ocorrerão quando os indivíduos aplicam seus conhecimentos e habilidades. Para isso, as avaliações poderiam:
- Espelhar situações do mundo real;
- Ajudar a tornar os caminhos de aprendizagem mais visíveis e interpretáveis;
- Servir como ferramentas para ajudar os aprendizes a definir metas; e
- Permitir que os alunos reflitam sobre seu progresso enquanto desenvolvem conhecimentos e habilidades essenciais.
O co-design de avaliações e outras ferramentas de aprendizagem com educadores e alunos pode ser fundamental para garantir que possamos capturar conhecimentos e habilidades essenciais de todos os aprendizes em contextos diversos, construindo, em última análise, sistemas instrucionais melhores, mais justos e mais úteis. Para construir avaliações e sistemas instrucionais melhores baseados em IA, parcerias sólidas com profissionais baseadas em confiança serão essenciais. Em última análise, os diversos usos da IA na educação devem estar alinhados com um compromisso mais amplo com a justiça e inclusão — e moldados pelas pessoas a quem ela se destina a servir.
Para onde vamos a partir daqui
O futuro da IA na educação depende de quão bem combinarmos tecnologias avançadas com competências e valores centrados no ser humano. Aproveitar esse potencial em um futuro aparentemente em constante mudança impulsionado pela IA requer um alinhamento deliberado entre objetivos pedagógicos e avaliações em estreita colaboração entre educadores, pesquisadores e formuladores de políticas.
Buscar acesso justo à aprendizagem aprimorada por IA também significa identificar os recursos e habilidades que os aprendizes precisam para usar sistemas de IA de forma eficaz e de uma forma que não prejudique seu potencial de agir com agência. Não podemos mais ver a IA como uma solução neutra e, em vez disso, devemos reconhecê-la como parte de sistemas sociais mais amplos — uma parte que pode amplificar características desses sistemas. A IA para fins educacionais deve ser vista como algo a ser criticamente projetado, implementado e governado, com atenção a quem atende e cujas vozes moldam seu desenvolvimento. Somente sob essa ótica os sistemas de IA podem se tornar parceiros na oferta de experiências educacionais mais inclusivas e de alta qualidade para todos.
Teresa Ober é cientista pesquisadora no Instituto de Pesquisa da ETS. Caitlin Tenison é cientista pesquisadora no Instituto de Pesquisa da ETS. Patrick Kyllonen é um indicado presidencial distinto no Instituto de Pesquisa da ETS.