MEC recomenda veto de IA na educação infantil e desaconselha reconhecimento facial nas escolas
O Ministério da Educação (MEC) lançou um referencial inédito sobre a incorporação da inteligência artificial (IA) no sistema educacional brasileiro. O documento de 240 páginas, divulgado em março de 2026, traz recomendações que vão desde a gestão escolar até a sala de aula, com um posicionamento claro sobre o uso da tecnologia em diferentes etapas de ensino. A inteligência artificial na educação infantil deve ser vetada, com exceções para inclusão de crianças com deficiência, e o reconhecimento facial em escolas é desaconselhado devido a riscos de privacidade.
Este referencial, alinhado com um parecer do Conselho Nacional de Educação (CNE) que será votado em breve, busca orientar o uso ético, crítico e responsável da IA, promovendo a inovação pedagógica sem substituir o papel fundamental do professor. O documento enfatiza que a tecnologia deve ser uma ferramenta de apoio ao ensino-aprendizagem, capaz de fortalecer a inclusão e ampliar a equidade, evitando a criação de novas barreiras educacionais.
Veto na educação infantil e atividades desplugadas
Uma das principais recomendações do MEC é o veto da inteligência artificial na educação infantil. A exceção se aplica a situações específicas onde recursos tecnológicos possam viabilizar a inclusão de crianças com deficiência nos processos de aprendizagem. Nos anos iniciais do ensino fundamental, a recomendação foca no desenvolvimento progressivo do letramento em IA, com abordagens lúdicas e graduais para a compreensão de conceitos básicos sobre a tecnologia.
Reconhecimento facial: riscos para crianças e adolescentes
O documento desaconselha fortemente a adoção de sistemas de reconhecimento facial em ambientes escolares. A justificativa apresentada pelo MEC ressalta os riscos associados à exposição e ao tratamento de dados pessoais de crianças e adolescentes. Essa preocupação surge em um contexto onde a tecnologia já tem se expandido em redes públicas de ensino para controle de frequência, sem um padrão nacional ou avaliação prévia.
Sistemas de reconhecimento facial em ambientes escolares não são recomendados, em razão dos riscos associados à exposição e ao tratamento de dados pessoais de crianças e adolescentes.
O referencial também aborda a necessidade de cuidados com a proteção de dados de estudantes e professores e a transparência nos algoritmos. A chamada “caixa-preta” de muitos sistemas de IA é um ponto de atenção, assim como o potencial de viés algorítmico, que pode reproduzir ou aprofundar preconceitos e estereótipos existentes na sociedade.
IA como ferramenta pedagógica e desafios na avaliação
O MEC reforça que a inteligência artificial deve ser utilizada como um instrumento capaz de apoiar ações que fortaleçam a inclusão e ampliem a equidade. A supervisão humana significativa sobre a IA é considerada um princípio fundamental e inegociável, especialmente em relação a direitos, trajetórias e oportunidades educacionais. Na avaliação, o documento aponta riscos de fraude acadêmica, com trabalhos produzidos por IA apresentados como autoria própria. Há um pedido para a revisão das práticas avaliativas, valorizando o processo investigativo e a análise crítica.
O documento não estabelece punições específicas para fraudes, mas desaconselha o uso de ferramentas de detecção automática de IA para embasar tais medidas. O parecer do CNE, em discussão, prevê regras como a proibição de correções dissertativas totalmente automatizadas e a obrigatoriedade de identificação de conteúdos gerados por IA.
Formação docente e ensino superior
Para o ensino médio, a recomendação é incentivar a exploração prática de ferramentas de IA, articulada a projetos de pesquisa e à proposição de soluções criativas, com ênfase em análise crítica e reflexão ética. O MEC sugere também o fortalecimento da formação docente alinhada à IA e a adequação da Base Nacional Comum Curricular.
No ensino superior, o referencial propõe a criação de um ecossistema de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação em IA para a educação no Brasil. O fomento deve ser direcionado para a resolução de desafios prioritários, como o combate à evasão e a busca por equidade. Universidades como USP, Unicamp e Unesp já estão desenvolvendo protocolos com a regra principal de transparência no uso da IA, declarando sua utilização em pesquisas e trabalhos acadêmicos.
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