Como desenvolver proficiência em IA para diferentes faixas etárias?

Desenvolver proficiência em IA para diferentes faixas etárias não significa ensinar todos a usar as mesmas ferramentas da mesma maneira. Significa desenvolver a capacidade de compreender, fazer perguntas, verificar e tomar decisões seguras de formas adequadas às habilidades digitais básicas e aos objetivos de cada pessoa na vida cotidiana, na aprendizagem e no trabalho. Crianças pequenas podem se beneficiar mais ao perceber a IA no dia a dia e revisar resultados com um responsável; adolescentes, da investigação crítica e da criação responsável; adultos, de melhorar tarefas práticas de maneiras que possam ser revisadas; e pessoas idosas, de acessibilidade baseada em necessidades e prevenção de golpes. Em todas as idades, o princípio é o mesmo: as pessoas não devem tratar uma resposta de IA como o julgamento final; elas precisam verificar as evidências e assumir a responsabilidade. www.oecd.org↗www.unesco.org↗

O que exatamente é proficiência em IA?

Proficiência em IA é um conceito mais amplo do que conseguir apertar rapidamente botões em um chatbot específico ou em uma ferramenta de geração de imagens. Aqui, letramento em IA significa os conhecimentos, as habilidades e as atitudes necessários para compreender como a inteligência artificial é usada, avaliar criticamente seus resultados e utilizá-la de forma apropriada, considerando seu impacto social e sua ética. Discussões da OCDE e da UNESCO sobre educação também abordam perspectivas centradas no ser humano, avaliação crítica e uso ético, e não apenas a proficiência com ferramentas. www.oecd.org↗www.unesco.org↗

Na prática, ela envolve os seguintes elementos interligados.

IA generativa refere-se à IA que cria novos resultados, como textos, imagens, código e resumos. No entanto, uma frase plausível não é necessariamente verdadeira. Não se pode presumir que a IA verifique automaticamente as fontes ao produzir uma resposta ou que realize de maneira responsável julgamentos contextuais e de valor como uma pessoa faria. Em áreas que podem afetar significativamente indivíduos — como saúde, contratação, avaliação, finanças e direito —, os resultados de IA não devem ser usados como única base para decisões. Eles devem ser revisados separadamente com base em materiais oficiais e por uma pessoa responsável ou especialista. www.who.int↗

Por que os níveis de aprendizagem não devem ser definidos apenas pela idade?

A idade pode ajudar a identificar um ponto de partida para a educação, mas não é um critério para determinar capacidade. Pessoas da mesma idade podem diferir quanto à alfabetização, experiência com smartphones e computadores, acesso à internet, dispositivos assistivos disponíveis, idioma, deficiência e motivos para aprender. Em vez de perguntar: “O que alguém desta idade deveria aprender?”, é melhor perguntar primeiro: “O que esta pessoa consegue fazer de forma independente agora e de que apoio e salvaguardas ela precisa?” A UNESCO considera que os níveis de competência e os métodos de ensino em educação em IA precisam ser adaptados às condições locais, incluindo as competências já existentes dos alunos, as competências dos professores, o tempo de aula, a infraestrutura e os custos. unesdoc.unesco.org↗

Por exemplo, um adulto que não está familiarizado com smartphones pode primeiro precisar aprender a ler uma tela, conferir um texto copiado e distinguir sites oficiais de anúncios, em vez de automatizar tarefas complexas com IA. Por outro lado, um adolescente que se sente à vontade com ferramentas digitais ainda pode ter pouca experiência em avaliar fontes e proteger informações pessoais.

Os objetivos educacionais também diferem de pessoa para pessoa. Para estudantes, importam o processo de investigação e a expressão do próprio pensamento; para trabalhadores, importam a qualidade do trabalho e a segurança; e, para pessoas idosas, o acesso a serviços necessários, a prevenção de golpes e as formas de pedir ajuda podem ser mais urgentes. As faixas etárias são mais bem vistas não como uma classificação fixa de capacidade, mas como uma pista para perguntar sobre o contexto de aprendizagem de uma pessoa.

Quais princípios são necessários em todas as faixas etárias?

Primeiro, diferencie respostas de IA de fatos. Afirmações, datas, números, informações legais ou de políticas públicas e citações em uma resposta devem ser verificados separadamente. Ao verificar, não se baseie apenas em trechos curtos nos resultados de busca; compare materiais primários, fontes confiáveis como órgãos públicos, instituições educacionais e acadêmicas, e explicações de especialistas quando necessário.

Segundo, avalie a sensibilidade das informações antes de inseri-las. Além de informações de identificação pessoal, como nomes, dados de contato e números de identificação nacional, as pessoas não devem inserir casualmente credenciais de contas, informações bancárias, dados de pacientes, dados de estudantes ou documentos e informações comerciais não públicos de uma empresa. Nas organizações, é necessário definir claramente as ferramentas permitidas e as categorias de informações que não devem ser inseridas, em vez de depender apenas da cautela individual. A governança e a responsabilização sobre dados de IA são tratadas como fatores de risco importantes em áreas de alto impacto. www.who.int↗

Terceiro, mantenha os resultados gerados por IA separados do seu próprio processo de julgamento. Em uma tarefa escolar, registre onde a IA foi usada e o que foi revisado. No trabalho, diferencie o material-fonte, o rascunho da IA, os comentários de revisão e a versão final. Isso possibilita corrigir erros quando surgirem e explicar o resultado com suas próprias palavras.

Quarto, considere o potencial de desconforto ou dano. Não use resultados como estão se eles retratarem um grupo específico em termos generalizantes, avaliarem uma pessoa sem evidências ou oferecerem orientações que possam prejudicar alguém. “A IA disse isso” não pode servir como base de responsabilidade. A UNESCO apresenta o uso ético e centrado no ser humano como uma competência essencial e aborda a IA como algo que deve complementar o julgamento e a aprendizagem humanos. www.unesco.org↗www.unesco.org↗

O que crianças em idade pré-escolar e nos primeiros anos do ensino fundamental devem aprender primeiro?

Nesta fase, experiências que ajudem as crianças a perceber a IA no cotidiano são mais adequadas do que aumentar o uso independente de ferramentas. Vocês podem conversar sobre recursos que elas já encontram, como recomendações de vídeos, assistentes de voz, filtros de fotos e preenchimento automático: “Por que este recurso pode mostrar algo assim?”, “Informações e regras criadas por pessoas podem estar envolvidas?” e “Ele está sempre certo?”

O ponto-chave é não considerar a IA como mágica. Um ponto de partida é desenvolver, por meio de brincadeiras e observação, uma noção básica de que a IA é influenciada por dados e por projetos criados por pessoas e pode cometer erros. Por exemplo, quando um recurso que classifica fotos de animais erra, não encerre a atividade em uma competição para obter a resposta certa. Conversem sobre por que ele pode ter se confundido em razão da iluminação, do ângulo ou do fundo da foto.

Se for necessário usar IA generativa, uma abordagem mediada por professor ou responsável é mais segura. Um adulto insere a pergunta e lê o resultado com a criança, verificando se ele é factual, se contém conteúdo assustador e se inclui informações pessoais, como nome ou foto. A UNESCO observou que ferramentas de IA generativa insuficientemente validadas podem não ser apropriadas para a educação primária e propôs restringir a idade de uso de ferramentas de IA generativa nas escolas a 13 anos. Esta é uma proposta de política de uma organização internacional; ela não deve ser considerada idêntica às leis de cada país ou aos requisitos de idade de serviços individuais. www.unesco.org↗www.unesco.org↗

Nesta fase, os adultos devem repetir perguntas curtas de verificação, em vez de fornecer imediatamente a resposta certa. Perguntas como “Quem fez esta afirmação?”, “Devemos perguntar também a outro livro ou a um adulto?” e “Posso escrever meu nome aqui?” podem levar a futuros hábitos de verificação.

Como estudantes dos últimos anos do ensino fundamental e adolescentes podem aprender o “uso crítico”?

Durante a adolescência, é importante evitar dois extremos: proibir a IA ou usá-la como uma máquina de respostas. Os estudantes devem experimentar usar IA enquanto trabalham em tarefas e interesses pessoais, mas praticar o tratamento de seus resultados como um rascunho para revisão, e não como o ponto final de uma entrega. Isso significa tornar as perguntas mais específicas, conferir com outros materiais, encontrar e corrigir erros, estereótipos e fontes pouco claras, e explicar seu próprio processo de uso.

Por exemplo, ao pesquisar uma questão ambiental local, os estudantes podem pedir à IA um rascunho de roteiro de pesquisa ou perguntas para entrevista. Depois, podem verificar o ano de referência e as fontes das estatísticas, compará-los com materiais de órgãos públicos locais ou relatórios originais e complementar perspectivas ausentes na resposta da IA. No trabalho final, podem declarar brevemente quais partes do rascunho da IA consultaram e o que revisaram. O que importa nesse processo não é obter uma resposta mais longa, mas avaliar evidências e desenvolver o próprio argumento.

Imagens e vídeos também precisam ser lidos criticamente. Materiais gerados podem incluir cenas que nunca ocorreram, estereótipos sobre determinados gêneros, ocupações ou culturas e fontes difíceis de verificar. “Parece real?” e “É verdade?” são perguntas diferentes. Antes de compartilhar com amigos, os estudantes devem encontrar a fonte original ou uma cobertura jornalística confiável e considerar se usaram indevidamente o rosto, a voz ou a obra de outra pessoa.

Os estudantes podem aprender programação, mas programar por si só não é o objetivo da educação em IA. Também são importantes atividades que investiguem e discutam como dados, recomendações, classificações automatizadas e resultados gerados afetam pessoas diferentes. O Marco de Competências em IA para Estudantes da UNESCO apresenta quatro áreas — mentalidade centrada no ser humano, ética em IA, técnicas e aplicações de IA e design de sistemas de IA — nos níveis compreender, aplicar e criar. www.unesco.org↗

O que estudantes universitários e profissionais em início de carreira devem praticar de forma diferente?

Nesta fase, mais importante do que “quantas ferramentas consigo usar?” é saber se a IA ajuda a tornar os resultados reais em sua área ou trabalho mais precisos e responsáveis. A IA pode auxiliar na elaboração de perguntas para pesquisa, na verificação de omissões em resumos de atas de reunião, na estruturação de rascunhos de documentos, na organização de itens de teste para rascunhos de código e na explicação de resultados de análise de dados. Mas criar um rascunho e assumir a responsabilidade final são coisas diferentes.

Por exemplo, se o conteúdo de uma reunião for resumido com IA, ele deve ser comparado à gravação ou às anotações originais para garantir que decisões, responsáveis e prazos não tenham mudado. Se você receber uma sugestão de código, deve revisar não apenas se ela funciona, mas também se atende aos requisitos, trata erros, é segura e passa nos testes. Se resultados de análise forem resumidos, você deve conseguir explicar o escopo e as limitações dos dados e as premissas por trás da interpretação.

É difícil avaliar um bom desempenho apenas pelo número de prompts ou pela velocidade de produção. As perguntas a seguir podem ajudar a avaliar uma competência significativa.

• Você definiu o objetivo e as restrições antes de atribuir o problema à IA?
• Você verificou as principais afirmações e citações da resposta?
• Você removeu informações sensíveis do material de entrada?
• Se o resultado estiver errado, você consegue encontrar as evidências, corrigi-lo e explicá-lo?
• Você documentou a distinção entre o que a IA fez e o que você decidiu?

É preciso cuidado especial em áreas que podem afetar significativamente as oportunidades e os direitos das pessoas, como decisões de contratação, avaliações de desempenho, orientações médicas, decisões de crédito e financeiras e julgamentos jurídicos. Devido a questões relacionadas a vieses de IA, opacidade, gestão de dados e responsabilização, os resultados da IA não devem ser usados como único critério; a revisão por profissionais responsáveis e especialistas, bem como os procedimentos oficiais, deve permanecer separada. www.who.int↗

Como funcionários em meio de carreira e pessoas em transição profissional devem começar?

Exigir que pessoas que estão aprendendo IA no trabalho pela primeira vez assimilem muita teoria ou comecem com automações complexas pode aumentar a carga de aprendizagem. Um ponto de partida prático é escolher uma tarefa do próprio trabalho que seja repetitiva, mas de baixo risco. Exemplos podem incluir elaborar documentos a partir de materiais que podem ser divulgados, comparar diferenças entre resumos, organizar pautas de reunião, converter formatos de tabelas e categorizar ideias.

Uma unidade de aprendizagem pode ser estruturada como experimentar → revisar → corrigir → padronizar. Primeiro, gere um rascunho usando materiais semelhantes ao trabalho real, mas que não sejam sensíveis. Em seguida, verifique erros factuais, condições ausentes, certeza excessiva e redação estranha. Após a revisão, documente quais métodos de entrada e critérios de revisão foram úteis como padrões de trabalho da equipe. Isso transforma dicas individuais em um processo reproduzível.

O papel da organização também importa. Apenas dizer aos membros para usar IA dificulta reduzir os riscos de divulgação de informações pessoais ou segredos comerciais, problemas de direitos autorais e automação incorreta. No mínimo, as organizações devem indicar as ferramentas permitidas, as informações que não devem ser inseridas, quem é responsável por revisar os resultados, como fontes e direitos autorais devem ser atribuídos e os padrões de retenção de registros. Professores e lideranças educacionais precisam projetar a IA não como um dispositivo que substitui alunos ou docentes, mas como uma ferramenta que complementa o planejamento da aprendizagem, o pensamento crítico e a solução de problemas. O Marco de Competências em IA para Professores da UNESCO também aborda, em conjunto, perspectivas centradas no ser humano, ética, fundamentos e aplicações de IA, pedagogia com IA e desenvolvimento profissional. www.unesco.org↗

Que abordagem é adequada para pessoas idosas?

Não é apropriado tratar uniformemente as pessoas idosas como não usuárias de IA nem, ao contrário, pressioná-las a aprender rapidamente as funções mais recentes. O que importa é um ritmo de repetição lenta, centrado em tarefas com objetivo claro, junto com a possibilidade de receber ajuda de uma pessoa quando necessário. Temas ligados à vida cotidiana — como entender informações de saúde, encontrar orientações sobre serviços públicos, comunicar-se com a família e verificar mensagens suspeitas — podem ser um ponto de partida.

A acessibilidade é tão importante quanto o conteúdo da aprendizagem. Texto grande, contraste suficiente, entrada por voz, telas simples, prática repetida, orientações impressas e canais de ajuda por telefone ou presenciais podem ser combinados para reduzir barreiras decorrentes de diferenças nos dispositivos e na capacidade física. Discussões da OMS sobre comunicação e informação amigáveis para pessoas idosas abordam métodos que consideram necessidades diversas de acesso à informação e recomendam investimento em infraestrutura e letramento digital para pessoas idosas, design participativo e proteção de direitos. extranet.who.int↗www.who.int↗

As regras mínimas de segurança para a educação em IA de pessoas idosas devem ser simples. Não trate informações de saúde, financeiras ou administrativas geradas por IA como orientação confirmada; não insira senhas, códigos de autenticação, informações de contas ou dados de identificação; se houver solicitação de transferência urgente de dinheiro ou divulgação de informações pessoais, confirme por outro canal com familiares ou uma instituição oficial; e não tome decisões sozinho quando o resultado for difícil de entender.

A IA pode ajudar com orientação por voz ou organização de informações, mas essa possibilidade não significa que o apoio humano deva ser eliminado. Manter rotas e opções offline disponíveis para que pessoas desconfortáveis com métodos digitais possam acessar os mesmos serviços é design inclusivo.

Em que ordem os resultados de IA devem ser verificados?

A verificação não é algo que apenas especialistas fazem; é um hábito cuja profundidade deve ser ajustada de acordo com a importância. Para tarefas de baixo impacto, como aprimorar uma frase simples, você pode começar lendo-a por conta própria para verificar sua naturalidade e significado. Já conteúdos relacionados à saúde, dinheiro, direito, avaliação ou segurança exigem um processo mais rigoroso.

1. Divida a resposta em afirmações menores

Não acredite nem descarte uma resposta longa como um todo. Divida-a em unidades verificáveis. Por exemplo, marque afirmações sobre “quando”, “quem”, “quanto” e “o que deve ser feito”. Em especial, trate números, datas, nomes próprios, nomes de leis ou políticas e linguagem citada como itens a verificar.

2. Encontre materiais primários e evidências independentes

Se a IA fornecer uma fonte, verifique se ela realmente existe e se seu conteúdo sustenta a afirmação. Não se apoie repetidamente apenas nessa fonte; compare-a com documentos oficiais ou outros materiais confiáveis. Se você não conseguir encontrar a fonte, é mais seguro tratar o conteúdo como um “rascunho não verificado”.

3. Verifique o contexto e o escopo de aplicação

Mesmo que um fato esteja correto, ele pode não se aplicar diretamente à sua situação. Verifique a que país, período e público ele se aplica; se há exceções; e se é uma explicação geral ou orientação personalizada. Em decisões de alto impacto, é importante o princípio de que uma pessoa responsável ou especialista deve revisar o contexto. www.who.int↗

4. Explique a versão final com suas próprias palavras

Se você não consegue explicar por que adotou um resultado revisado, a verificação provavelmente não está completa. Em vez de copiar diretamente uma frase gerada por IA, reescreva-a para adequá-la ao seu objetivo e às suas evidências, e mantenha um registro do processo de uso e revisão.

Quais são alguns equívocos comuns?

O primeiro equívoco é que “pessoas mais jovens são automaticamente boas em usar IA”. A experiência de usar ferramentas e a capacidade de avaliá-las criticamente são diferentes. Mesmo usuários experientes podem compartilhar informações falsas plausíveis ou inserir conteúdo sensível, enquanto pessoas que aprendem mais tarde podem desenvolver competência suficiente por meio de aprendizado repetido e adaptado aos seus próprios objetivos.

O segundo é a crença de que “um bom prompt produz uma resposta precisa”. Tornar uma pergunta mais específica pode melhorar sua utilidade, mas um prompt não substitui a checagem de fatos. É especialmente necessário verificar fontes originais quando a IA fornece citações, números ou exemplos.

O terceiro é a crença de que “usar IA significa que não preciso mais pensar por conta própria”. Na educação e no trabalho, a IA pode fornecer rascunhos, alternativas e perguntas, mas identificar o problema importante, decidir quais evidências adotar e assumir o impacto do resultado continuam sendo responsabilidades humanas. A UNESCO apresenta o foco no ser humano e as considerações éticas como pilares centrais das competências para estudantes e professores. www.unesco.org↗www.unesco.org↗

O quarto é a crença de que “a cautela individual por si só é suficiente para a segurança”. O cuidado individual é necessário, mas escolas e organizações também precisam estabelecer procedimentos para seleção de ferramentas, tratamento de dados pessoais, responsabilidade pela revisão, acessibilidade, recursos e apoio. O uso seguro torna-se possível quando tanto a capacidade individual quanto o design do ambiente estão presentes.

Como posso decidir o próximo passo adequado para mim?

No início, em vez de seguir exatamente recomendações específicas por idade, verifique os quatro pontos a seguir. Primeiro, identifique a tarefa que você está tentando resolver agora. Segundo, avalie se as consequências de um erro nessa tarefa seriam pequenas ou grandes. Terceiro, confirme se os materiais podem ser inseridos em uma IA. Quarto, confirme se há uma pessoa e evidências para revisar o resultado e assumir a responsabilidade por ele.

Para tarefas de baixo impacto que envolvam informações que podem se tornar públicas, você pode começar com um pequeno experimento. Por exemplo, resuma o mesmo conteúdo de duas formas, compare as diferenças e corrija você mesmo o que estiver faltando. Para tarefas de alto impacto, limite a IA a um rascunho de referência ou a uma ferramenta de geração de perguntas e torne os materiais oficiais e a revisão humana etapas obrigatórias. Acrescente supervisão adulta e regras de segurança para usuários jovens, e telas acessíveis e rotas de ajuda para usuários idosos.

Em última análise, o objetivo da educação em proficiência em IA para diferentes faixas etárias não é tornar todos o mesmo tipo de usuário habilidoso de tecnologia. É ajudar cada pessoa a compreender tanto os benefícios quanto as limitações da IA em suas próprias circunstâncias, verificar as informações necessárias, proteger os direitos de outras pessoas e suas próprias informações e tomar decisões finais de forma responsável. As ferramentas continuarão mudando, mas os hábitos de perguntar, verificar e revisar fornecem uma base duradoura.