A inteligência artificial já entrou nas universidades e nos politécnicos portugueses, já está a mudar a forma como os estudantes trabalham e já está a obrigar as instituições a rever métodos de ensino e avaliação.
O problema, porém, é que a tecnologia está a avançar mais depressa do que as regras.
Esse é o retrato traçado pelo primeiro diagnóstico nacional sobre IA no ensino superior, apresentado pelo Conselho Nacional para a Inovação Pedagógica no Ensino Superior (CNIPES), um ano depois de o órgão consultivo ter iniciado funções.
A IA entrou mais depressa do que as regras
O dado mais expressivo é também o mais inquietante: 52,9% das instituições dizem usar ferramentas de inteligência artificial no ensino, mas apenas 17% o fazem com enquadramento institucional claro. Ou seja, a IA já está dentro das salas de aula, dos trabalhos e das rotinas de aprendizagem, mas na maioria dos casos continua a ser usada sem políticas sólidas, sem regras comuns e sem uma governação madura. Em muitos casos, cada docente faz simplesmente como entende.
É neste desfasamento entre adoção e formalização que o CNIPES identifica o principal problema: a IA já entrou no ensino superior português, mas continua, em muitos casos, sem enquadramento institucional claro.
Em entrevista exclusiva à ‘Executive Digest’, o vice-presidente do Conselho, Manuel João Costa, resume o desafio desta forma: há riscos e fragilidades, mas também margem para transformar esta disrupção numa mudança útil, desde que o sistema deixe de reagir em atraso. O retrato traçado aponta para instituições que já começaram a mudar, embora de forma desigual: a IA está mais presente no ensino do que na investigação e muito mais do que na gestão, a formação de docentes avança mais depressa do que a dos estudantes e o traço dominante continua a ser o mesmo — muito uso e experimentação local, mas ainda pouca consolidação institucional.
Da fraude à revisão da avaliação
É aqui que surge a pergunta que mais inquieta professores, alunos e universidades.
“Os estudantes já podem passar disciplinas com ajuda da IA?”
“Os casos de fraude nas avaliações existem e sempre existiram em todos os níveis e contextos de ensino. Ao tornar mais fácil partilhar e co-criar artefactos, como textos ou imagens, que podem ser usados como evidência de aprendizagem, a IA veio aumentar a probabilidade de autorias fraudulentas de trabalho para fins de avaliação”, responde Manuel João Costa.
Mas o vice-presidente do CNIPES recusa transformar esse risco numa narrativa de suspeição generalizada. “Convém evitar narrativas excessivas que gerem desconfiança generalizada sobre os estudantes. Estudos internacionais deste ano mostram que a maioria dos alunos usa a IA sobretudo para resumir conteúdos e explorar ideias, não para cometer fraudes. Devemos confiar nos nossos jovens e reconhecer que eles também enfrentam o desconhecido.”
A resposta, sustenta, não está em proibir nem em dramatizar, mas em rever a avaliação. “No ensino superior há um esforço crescente para substituir provas meramente sumativas por avaliações contínuas e autênticas, que dificultam a obtenção de bons resultados através do uso exclusivo da IA.” E deixa um aviso: essa revisão exige reflexão e tempo, mas já não pode avançar ao ritmo habitual das instituições.
A pressão criada pela IA ajuda, aliás, a expor uma fragilidade mais antiga. O modelo tradicional, assente em aula expositiva e exame final, já vinha sendo questionado por causa do insucesso, do abandono e da distância entre a formação académica e as exigências do mercado de trabalho. A inteligência artificial não criou esse problema, mas tornou-o mais visível e mais urgente.
“O modelo tradicional de aulas e exames está ultrapassado?”
“O modelo tradicional de aulas expositivas e exames tem limitações claras. Por exemplo, abordagens mais ativas e participativas melhoram o sucesso académico. No entanto, afirmar que as aulas expositivas estão totalmente ultrapassadas é excessivo”, diz Manuel João Costa.
Na sua leitura, o caminho não passa por substituir um modelo por outro, mas por combinar melhor métodos e objetivos. “Exposições por docentes experientes mantêm-se úteis para orientar leituras densas, sintetizar e clarificar conceitos complexos. O modelo mais adequado combina breves momentos expositivos bem planeados com atividades práticas, avaliação contínua e promoção da aprendizagem autónoma.”
Essa nuance é importante porque recentra o debate. A inovação pedagógica de que o CNIPES fala não é uma corrida para apagar tudo o que existia antes, mas um processo de modernização mais exigente, mais equilibrado e mais próximo das necessidades reais dos estudantes. Muitos chegam ao ensino superior habituados a formatos tradicionais e essa transição para metodologias mais ativas nem sempre é simples. Ainda assim, modernizar práticas já deixou de ser acessório: passou a ser essencial.
O ensino superior já está a mudar
O Conselho defende que essa transformação já começou a deixar marcas concretas. Um dos exemplos apontados é a criação de consórcios de inovação pedagógica que envolvem cerca de 90% das instituições públicas e privadas. Segundo Manuel João Costa, esses consórcios impulsionaram a partilha de ideias, a articulação entre instituições e o crescimento de iniciativas com impacto real nas práticas quotidianas.
Ao mesmo tempo, houve investimento em estruturas de apoio, adaptação de salas, reforço de centros de inovação pedagógica e utilização de verbas do PRR para dar escala a mudanças que, durante muito tempo, estavam mais no discurso do que na prática. A inovação pedagógica, sustenta o vice-presidente do CNIPES, já influencia decisões políticas, estruturas institucionais e formas de ensinar.
Esse ponto ajuda a perceber por que razão o diagnóstico agora apresentado não fala apenas de riscos. O documento identifica também oportunidades claras: otimização de processos educativos, apoio à aprendizagem, revisão dos modelos de avaliação, mais partilha de boas práticas e respostas mais coordenadas entre instituições. O problema é que universidades e politécnicos continuam a avançar a ritmos muito diferentes e com graus de preparação desiguais.
Por isso, uma das conclusões mais fortes do relatório é a necessidade de passar da experimentação dispersa para uma governação baseada em evidências. O CNIPES aponta para interpretação humana explícita, validação crítica dos resultados gerados por IA, obrigação de declarar quando e como a ferramenta contribui para trabalho académico ou administrativo, atenção aos efeitos sobre motivação, autoria e autonomia, e decisões institucionais assentes em dados, e não apenas em perceções.
A discussão cruza-se ainda com outro problema de fundo: o abandono académico. Manuel João Costa reconhece que continua a ser um desafio central, embora sublinhe que há progressos e maior flexibilidade nas instituições. Mas deixa também claro que o futuro exigirá mais apoio, mais acompanhamento, mais inclusão e mais investimento estrutural se o ensino superior quiser responder a estudantes cada vez mais diversos e a percursos académicos mais frágeis.
IA, ameaça ou oportunidade?
É nesse ponto que a IA pode funcionar como ameaça ou como oportunidade. Sem coordenação, sem regras e sem formação, agrava vulnerabilidades. Com políticas claras, partilha de práticas e revisão séria do ensino e da avaliação, pode tornar-se um acelerador de mudança responsável.
É esse o caminho que o CNIPES quer agora empurrar. O Conselho aponta para orientações institucionais mais claras, maior colaboração entre instituições, mais formação para docentes e estudantes em literacia digital e ética da IA, reforço dos serviços de apoio e uma futura plataforma de boas práticas que ajude a reduzir improviso, desigualdade de resposta e fragmentação.
No fundo, a escolha já não é entre aceitar ou rejeitar a inteligência artificial. A escolha é outra: deixar que ela avance ao ritmo da improvisação ou conseguir enquadrá-la com critério, responsabilidade e coerência. É aí que se joga uma parte importante do futuro das universidades, dos politécnicos e da confiança no próprio ensino superior.
