Inteligência artificial na educação já é realidade — mas o que as escolas precisam saber sobre o PL 2338, o parecer do Conselho Nacional de Educação e o papel insubstituível do professor na avaliação? Gustavo Fechus, Lucca Carvalho e Rodrigo Simões debatem o presente e o futuro da IA nas instituições de ensino.
A inteligência artificial na educação deixou de ser uma discussão sobre o futuro. Ela já está presente em tutores, correções de provas, produção de conteúdo e materiais pedagógicos — e caminha rapidamente para usos ainda mais amplos. O que ainda não está resolvido é o marco regulatório que vai orientar como essas ferramentas podem e devem ser usadas dentro das instituições de ensino.
Em agosto de 2026, o Brasil está às vésperas da aprovação do PL 2338, o projeto de lei que estabelece um marco legal para o uso de IA no país. Paralelamente, o Conselho Nacional de Educação elabora um parecer específico sobre o tema, e o MEC já publicou cartilhas de orientação para a Educação Básica e para a Educação Superior. Para gestores escolares, diretores e coordenadores, entender o que está sendo regulado — e o que não pode mais ser ignorado — é uma questão de responsabilidade institucional.
Inteligência artificial na educação: o cenário global em 2026
Para contextualizar o debate brasileiro, Lucca Carvalho, CEO da XMACNA, traça o panorama internacional. A velocidade de desenvolvimento da IA não tem paralelo na história da humanidade — e o que era válido há seis meses pode já ter sido superado. O que antes eram chatbots capazes de gerar respostas se tornaram agentes competentes para tomar decisões e atuar de forma autônoma no mundo.
Esse salto de capacidade colocou governos em posição de urgência. O próprio governo dos Estados Unidos — historicamente contrário à regulação — passou a exigir que novos modelos sejam avaliados antes de serem liberados ao público, depois que ficou demonstrado que determinados modelos de IA avançados eram capazes de comprometer sistemas críticos de segurança. A China, por outro lado, segue uma estratégia de modelos de código aberto, disponibilizando suas tecnologias ao mundo enquanto os Estados Unidos tentam restringir a circulação dos seus.
Para as escolas brasileiras, o ponto prático dessa discussão é um: a IA já chegou à sala de aula — pelos alunos, pelos professores e pelas plataformas. A questão não é mais se usar, mas como usar com responsabilidade, com transparência e dentro do que a legislação que está sendo construída vai exigir.
O marco regulatório da inteligência artificial na educação no Brasil
Rodrigo Simões, CEO da Plataforma Redigir e da Corrigir.ai, organiza o cenário regulatório brasileiro em três frentes que correm em paralelo neste momento.
O PL 2338: a lei geral de IA e a educação como área sensível
O Projeto de Lei 2338, de 2023 propõe um marco legal geral para o uso de IA no Brasil, com foco em classificação de risco, governança, transparência e centralidade da pessoa humana. A educação é explicitamente classificada como uma área de aplicação sensível — o que significa que o uso de IA nesse campo estará sujeito a exigências mais rigorosas do que em outras áreas.
O parecer do CNE: o professor no centro do processo avaliativo
Paralelamente ao PL, o Conselho Nacional de Educação elabora um parecer específico sobre o uso de IA na educação. Um dos pontos que já é praticamente consenso no documento: o professor não pode ser excluído do processo avaliativo. Isso não significa que ele precisa revisar cada correção individualmente — mas significa que sua participação no processo precisa ser real, documentada e verificável. Ele é o responsável institucional e legal pela avaliação dos seus alunos, independentemente de quais ferramentas tecnológicas tenham sido usadas no processo.
As cartilhas do MEC: orientação antes da legislação
Em 2026, o MEC publicou cartilhas de orientação sobre o uso de IA na Educação Básica e na Educação Superior. O documento estimula explicitamente o uso de IA para correções e avaliações — desde que feito de forma estruturada, com agência do professor, transparência dos critérios e consistência nos resultados. A mensagem é clara: não está proibido usar IA para corrigir provas. O que está sendo regulado é como isso deve ser feito.
Inteligência artificial na educação e correção de provas: o que a escola precisa garantir
Um dos usos mais promissores — e mais discutidos — da IA na educação é a correção de provas e avaliações discursivas. O argumento é direto: professores tendem a evitar avaliações discursivas justamente porque corrigir texto em escala é exaustivo. A IA muda esse cálculo — mas precisa fazê-lo dentro de um conjunto de condições que garantam a qualidade e a legitimidade do processo.
Rodrigo Simões organiza essas condições em quatro pilares que qualquer escola precisa assegurar ao adotar IA na avaliação. O primeiro é a agência do professor: ele precisa participar do processo de formas concretas — definindo rubricas por disciplina e por série, validando critérios por turma, atuando como árbitro em casos de contestação e usando os dados agregados da correção para orientar suas aulas devolutivas. A IA faz o trabalho operacional em escala; o professor faz o julgamento pedagógico nos pontos que exigem sua intervenção.
O segundo é a transparência dos critérios: as rubricas de avaliação precisam estar explícitas — o que está sendo avaliado, com que peso, em qual competência. Um processo opaco não é defensável pedagogicamente nem juridicamente.
O terceiro é a consistência: a ferramenta precisa corrigir da mesma forma para três alunos e para três mil. A experiência de pedir ao ChatGPT para corrigir provas e obter resultados diferentes a cada tentativa é exatamente o tipo de uso que o marco regulatório vem proibir. Consistência não é opcional — é o mínimo.
O quarto é a auditabilidade: o processo precisa poder ser revisitado a qualquer tempo. Se um aluno questionar uma nota — ou se a escola precisar justificar uma retenção — deve ser possível reconstruir o histórico da avaliação e responder com clareza, inclusive em eventual questionamento legal.
"A inteligência artificial faz o trabalho operacional de correção em escala. O professor faz o julgamento pedagógico nos pontos que forem a ele exigidos — e trabalha com o dado agregado para tomar decisões que, corrigindo texto a texto, jamais teria condições de tomar."
Inteligência artificial na educação e autenticidade: o problema vai além do detector de IA
Um ponto que a discussão sobre IA na educação frequentemente estreita de forma equivocada é o foco em detectores de IA — ferramentas que tentam identificar se um texto foi escrito por uma máquina ou por um humano, mas esse não é o problema central.
O problema central é a autenticidade e a originalidade. O princípio fundamental de qualquer avaliação é que quem se submete a ela é o próprio estudante — não uma ferramenta que trabalha por ele. A questão não é se o texto tem ou não marcas de IA: é se o aluno de fato construiu o pensamento, desenvolveu a argumentação e produziu algo que é genuinamente seu. Esse é o desafio pedagógico real — e existem formas concretas de enfrentá-lo, discutidas no e-book de regulação da IA na educação lançado pela Corrigir.ai.
A grande oportunidade da IA na educação não é substituir o professor — é dar a ele condições de fazer o que sempre quis: dedicar sua energia ao que realmente importa. Com a correção automatizada e consistente, o professor recupera tempo para o planejamento, para a aula devolutiva, para o acompanhamento individual de quem mais precisa. A tecnologia não reduz o papel do professor — ela amplifica o impacto do que ele já faz bem.
A Corrigir.AI
Vale lembrar: a Redigir corrige redações exclusivamente com corretores humanos; porém, se a sua instituição busca soluções de IA, a Corrigir.AI é a referência!