PISA: quase metade dos alunos usa IA, mas escolas têm baixa capacidade

Quase metade dos estudantes brasileiros recorre a ferramentas de inteligência artificial para realizar tarefas, enquanto as escolas do país permanecem com capacidade aquém da média internacional para integrar tecnologias ao ensino, conforme levantamento internacional do PISA da OCDE — dado que impõe desafios imediatos a políticas públicas, proteção de dados e formação docente.

Contexto

O Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (PISA), coordenado pela OCDE, passou a mapear não apenas desempenho em leitura, matemática e ciências, mas também aspectos relativos ao uso de tecnologias digitais e à cultura escolar diante da inovação. No Brasil, a pesquisa revela duas tendências aparentemente contraditórias: por um lado, um uso crescente e espontâneo de ferramentas digitais avançadas pelos alunos; por outro, escolas com políticas restritivas — como a ampla adoção de proibições ao uso de celulares — e limitações estruturais para integrar tecnologias ao currículo.

A controvérsia ganha relevo porque toca questões centrais da educação contemporânea: como equilibrar o aproveitamento pedagógico de ferramentas de IA com riscos de evasão do aprendizado, fraudes acadêmicas, dependência tecnológica e violações de privacidade? Além disso, evidencia o fosso entre acesso individual a aplicativos e a capacidade institucional de promover ensino digital de qualidade, incluindo infraestrutura, material pedagógico e formação de professores.

O que foi decidido

O relatório do PISA não é uma decisão judicial, mas uma constatação técnica com efeito normativo de agenda: mostrou que cerca de metade dos estudantes utiliza IA em atividades escolares, enquanto grande parcela das escolas brasileiras tem menor capacidade de integrar tecnologias em comparação com a média internacional. A implicação prática imediata é que a educação brasileira enfrenta um descompasso entre o comportamento digital dos alunos e a oferta institucional de ensino mediado por tecnologia, o que exige respostas regulatórias, curriculares e administrativas.

Os fundamentos desta interpretação repousam em três linhas: (i) diagnóstico da OCDE sobre uso de IA e recursos digitais; (ii) dados sobre políticas escolares que restringem dispositivos móveis; e (iii) avaliação de elementos escolares de integração tecnológica (infraestrutura, recursos pedagógicos digitais, formação docente). Com isso, o relatório aponta tanto oportunidades para inovação quanto riscos de aprofundamento das desigualdades educacionais.

Base normativa e precedentes

• Art. 205, CF/88 — educação como direito de todos e dever do Estado; parâmetro constitucional para políticas públicas de tecnologia educacional.
• Lei 9.394/1996 (LDB) — diretrizes para educação; fundamento legal para incorporação de tecnologias e formação docente no projeto pedagógico.
• Lei 13.709/2018 (LGPD) — regras sobre tratamento de dados pessoais, com atenção especial a crianças e adolescentes e ao consentimento/hipóteses legais no uso de plataformas educacionais.
• Lei 12.965/2014 (Marco Civil da Internet) — princípios, garantias e deveres no uso da internet no Brasil; relevante para proteção da neutralidade e privacidade em ambientes digitais escolares.
• Estatuto da Criança e do Adolescente (Lei 8.069/1990) — normas de proteção integral que informam o tratamento de menores em ambientes digitais.
• Jurisprudência consolidada dos tribunais sobre responsabilidade escolar e dever de cuidado pode ser invocada quando falhas institucionais causarem dano decorrente de uso de tecnologias.

Impacto prático

• Para gestores e redes de ensino: necessidade urgente de revisar projetos pedagógicos e regulamentos escolares para incorporar tecnologias de maneira intencional, articulando infraestrutura, formação continuada e critérios de uso ético de IA.
• Para professores e formadores: demanda por capacitação específica em competência digital, avaliação formativa mediada por tecnologias e discernimento crítico sobre when e how to integrate IA nas atividades didáticas.
• Para fornecedores de tecnologia educacional: maior pressão por conformidade com LGPD, cláusulas contratuais claras sobre tratamento de dados de menores e transparência algorítmica.
• Para famílias e estudantes: tensão entre práticas cotidianas (uso de IA para tarefas) e riscos de aprendizagem superficial, plágio ou exposição indevida de dados; exige orientação e mediação escolar.
• Para advogados e conselheiros jurídicos de escolas: pauta para revisão de termos de uso, políticas de privacidade, mecanismos de governança de dados e cláusulas contratuais que limitem responsabilidade institucional.

O que observar

• Regulação específica de IA na educação: embora a LGPD e o Marco Civil ofereçam estrutura, falta uma regulação setorial que trate de responsabilidade algorítmica, transparência de modelos usados em produto educacionais e padrões mínimos de avaliação de ferramentas de IA aplicadas ao ensino.
• Proteção de dados de menores: atenção para bases legais de tratamento (consentimento dos pais, execução de políticas públicas, cumprimento de obrigação legal) e para a necessidade de avaliações de impacto à proteção de dados (DPIA) em projetos que envolvam IA.
• Políticas escolares sobre dispositivos: proibições generalizadas ao uso de celulares podem conflitar com estratégias pedagógicas que utilizem dispositivos como ferramenta; deve-se ponderar proibição versus regulação e mediação pedagógica.
• Desigualdade digital: sem modulação de recursos, o uso de IA pode aprofundar disparidades, pois o acesso efetivo a ferramentas e a capacidades de aproveitamento pedagógico variam conforme a escola e a rede.
• Fiscalização e responsabilização: em caso de incidente que envolva vazamento de dados ou dano decorrente de recomendações algorítmicas, haverá contencioso que exigirá prova técnica e enquadramento segundo LGPD e normas consumeristas, quando aplicáveis.

Conclusão: o diagnóstico do PISA funciona como um alerta técnico e político. A resposta não pode reduzir‑se a proibições ou a mera aquisição de softwares: exige uma estratégia integrada que combine reforma curricular (LDB), capacitação docente, governança de dados (LGPD/Marco Civil) e políticas públicas para reduzir a lacuna entre o uso cotidiano de IA pelos alunos e a capacidade institucional de promover aprendizagem de qualidade.