IA na Educação: Como as Escolas Vão Usar Inteligência Artificial em 2026

outubro 18, 2025 anapaulafreire.yt@gmail.com

Veja como escolas, colégios e redes de ensino vão incorporar IA em 2026 — tutores virtuais, personalização, avaliações automatizadas, ética, infraestrutura — e como professores podem se preparar para essa mudança.

Oi! Aqui é a Ana Paula. Tenho observado com atenção o avanço da inteligência artificial no campo da educação — e fico cada vez mais convencida de que 2026 será um ano de virada para escolas que quiserem acompanhar o ritmo da transformação digital. Algumas práticas já existem; outras virão com força, exigindo preparo institucional, pessoas capacitadas e boas políticas.

Usos concretos de IA nas escolas em 2026

Aqui estão algumas das formas mais prováveis — e algumas que já podem estar em fase piloto — de como a IA será usada nas escolas:

Tutoria virtual personalizada / assistentes de aprendizagem
Sistemas de IA que atuam como tutores individuais, identificando pontos fortes e fracos dos alunos, oferecendo reforço, resposta imediata a dúvidas, sugerindo materiais extras conforme o ritmo de cada um.
Aprendizagem adaptativa (adaptive learning)
Plataformas que ajustam conteúdos, exercícios e avaliações com base no desempenho individual. Se um aluno domina um conceito cedo, vai para conteúdos mais avançados; se tiver dificuldade, recebe apoio extra.
Avaliações e correções automatizadas
Avaliações não apenas de múltipla escolha, mas redações, simulações, trabalhos criativos — com feedback quase instantâneo. Isso libera os professores de algumas tarefas repetitivas para focar em aspectos mais humanos como orientação, debates em sala, trabalho interdisciplinar.
Ferramentas de feedback contínuo para professores
Painéis (dashboards), análise de dados de rendimento dos alunos, identificação de padrões (quem está quedando, em quais conteúdos) para intervenções precoces. Também ajuda no planejamento pedagógico e adaptação de métodos de ensino.
Conteúdos gerados por IA / apoio para planejamento
Criação de exercícios, cadernos de atividades, quizzes, materiais multimídia — vídeos, imagens, animações — que professoras/professores podem customizar. Isso leva economia de tempo e permite maior variedade pedagógica.
Assistência para inclusão, acessibilidade e línguas
Inclusão de estudantes com necessidades especiais, sistemas que transformam texto em fala ou fala em texto, legendas automáticas, tradução instantânea, interfaces que se adaptam. Ferramentas para alunos de outros idiomas ou regiões também vão crescer.
Aprendizagem híbrida / ambientes mistos físico-digital
Salas de aula que combinam momentos presenciais com atividades virtuais auxiliadas por IA, realidade aumentada ou virtual para simulações, laboratórios virtuais, realidade imersiva para ciências, história, geografia etc.
Ensino de ética em IA e literacia digital
Não apenas usar IA, mas educar os estudantes para entender seus usos, implicações, limites, possíveis vieses, privacidade, segurança. Um currículo que aborde isso será cada vez mais comum.
Políticas escolares / governamentais de regulação interna
Normas para uso de IA na escola — quando e como os estudantes podem usar chatbots, políticas contra plágio, privacidade de dados dos estudantes, critérios para adoção de ferramentas externas.
Infraestrutura / conexões e hardware dedicados
Para suportar IA, as escolas vão precisar de internet de alta velocidade, dispositivos (tablets, computadores, celulares adequados), servidores ou computação em nuvem, segurança digital, suporte técnico. Isso haverá investimento crescente em infraestrutura educacional digital.

Exemplos que já aparecem hoje ou em desenvolvimento

O relatório Microsoft Education — AI in Education Report (2025) mostra que já há um uso crescente por estudantes e educadores, mas que muitos ainda se sentem pouco preparados, especialmente no que tange formação para uso da IA.
Plataformas que usam feedback automatizado e correções de redações ou exercícios estão sendo testadas em várias redes como parte de inovações EdTech. (Estudos acadêmicos também documentam usos de modelos de linguagem grande para geração de conteúdos, feedback, recomendação de aprendizagem).
Há preocupações regulatórias e éticas documentadas: políticas escolares ainda muitas vezes não têm diretrizes específicas para usos de IA, especialmente em níveis de ensino médio e fundamental.

Benefícios esperados

Personalização de aprendizagem: alunos aprendem em seu ritmo, com mais suporte nos pontos difíceis.
Redução do trabalho burocrático para professores: menos tempo com correções, mais tempo para interação, leitura, orientação.
Maior engajamento: conteúdos mais dinâmicos, adaptados, multimodais, podem atrair mais os estudantes.
Inclusão: ferramentas de acessibilidade, apoio linguístico, adaptação para diferentes estilos de aprendizagem.
Eficiência institucional: melhor uso de dados para decisões, planejamento mais ágil, alocação de recursos mais inteligente.

Desafios & riscos

Capacitação de professores: muitos ainda não receberam formação adequada; há risco de ferramentas serem subutilizadas ou mal usadas.
Privacidade e proteção de dados: uso de dados dos alunos, registros de desempenho — quem tem acesso? Como armazenar com segurança?
Vieses nos modelos: modelos treinados em dados que não representam diversidade geográfica, cultural, socioeconômica podem gerar desigualdades.
Dependência excessiva: risco de aluno ou professor ficarem muito dependentes da IA, prejudicando pensamento crítico ou autonomia.
Desigualdade de acesso: escolas em áreas rurais, em países com menos recursos, podem ficar atrás por falta de infraestrutura ou de investimento.
Regulação e ética: necessidade de políticas claras, regulação nacional ou regional, alinhamento com normas internacionais de direitos da criança e educação.

Como escolas, professores e gestores podem se preparar

Aqui vão sugestões práticas para “encurtar o caminho” até 2026:

Formação contínua de professores
Oferecer oficinas, cursos, capacitações — tanto técnicas (como usar ferramentas de IA) quanto éticas (privacidade, viés, boas práticas).
Pilotos e protótipos
Testar pequenas iniciativas de IA antes de implantar em larga escala — por exemplo, usar um tutor virtual em uma disciplina ou uma sala de aula, ver os resultados, ajustar.
Políticas internas claras
Estabelecer normas de uso de IA: quando usar, para que, limites, como lidar com plágio, como preservar privacidade dos dados estudantis, segurança de ferramentas externas.
Investimento em infraestrutura digital
Ter acesso confiável à internet, dispositivos adequados para estudantes, backups, segurança, suporte técnico.
Integração curricular da literacia em IA e ética
Incluir no currículo noções de IA, seus usos, seus limites e implicações — para alunos aprenderem a usar bem e criticamente.
Parcerias com EdTechs, universidades e governo
Colaborar com startups, empresas de tecnologia, pesquisadores, órgãos públicos para obter apoio técnico, recursos, boas práticas e experiências.
Avaliar continuamente
Medir resultados: engajamento, aprendizado, desigualdades, aceitação por estudantes e professores. Ajustar com base nessas avaliações.

2026 promete ser um ano em que a IA deixará de ser apenas um acessório ou experimento, para virar componente central de muitas escolas — das grandes redes às escolas menores que quiserem inovar. Aquelas que se anteciparem, capacitarão seus educadores e cuidarem dos aspectos éticos e práticos vão se destacar. As que esperarem demais correm o risco de ficar para trás, tanto em aprendizado quanto em equidade.

Se eu pudesse aconselhar algo agora: escolha uma ferramenta de IA que pareça segura e promissora, implemente um piloto em sua escola com apoio dos professores, monitore resultados e use isso como base para uma escalada consciente. Estabelecer uma política de uso de IA na escola — com participação de professores, pais e estudantes — vai fazer diferença de começo, creio nisso.

Referências

Microsoft — AI in Education Report: Insights to support teaching and learning (2025) Microsoft
SNS Insider — AI in Education Market to Hit USD 32.76 Billion by 2032 GlobeNewswire
Estudo acadêmico — Practical and Ethical Challenges of Large Language Models in Education: A Systematic Scoping Review (Yan et al.) arXiv
Estudo acadêmico — From Guidelines to Governance: A Study of AI Policies in Education (Ghimire & Edwards, 2024) arXiv
Pesquisa sobre uso de IA em escolas no Paquistão — AI in Pakistani Schools: Adoption, Usage, and Perceived Impact among Educators (2025) arXiv
UNESCO — “AI must be kept in check at school” artigo sobre supervisão, ética e necessidade de regulação no uso de IA nas escolas. UNESCO