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Regulação de IA na educação: estado da arte no mundo

Como UE, Reino Unido, EUA, China, Singapura, França, Austrália e Índia regulam a IA na avaliação escolar e o que o Brasil pode aprender com eles.

Redação, repertório e aprendizagem
Regulação de IA na educação: estado da arte no mundo
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Regulação de IA na educação: um estado da arte em países referência

A regulação de IA na educação virou pauta concreta em quase todos os sistemas de ensino relevantes do mundo. No Brasil, o Conselho Nacional de Educação (CNE) aprovou em 1º de setembro de 2026 as diretrizes para o uso de IA na educação, e o texto aguarda a homologação do MEC. Para entender onde o país se encaixa, reunimos como países referência estão tratando o tema, com ênfase na avaliação escolar e na correção de textos, a área em que a decisão da máquina mais pesa sobre o estudante.

Percorremos Europa, Ásia, América do Norte e Oceania, além da orientação da UNESCO, e fechamos com a comparação com o texto brasileiro.

Atenção: o texto brasileiro ainda não foi homologado e pode ser ajustado. Os dados dos demais países refletem fontes públicas consultadas em outubro de 2026.

Em resumo: cinco padrões que se repetem

  • Em avaliação de alto impacto, o humano decide. Reino Unido, China, União Europeia e Brasil convergem nesse princípio, cada um à sua maneira.

  • Dois estilos de regra. A União Europeia e o Brasil classificam por nível de risco. Estados Unidos, Canadá, Austrália e Japão preferem orientações flexíveis.

  • Etapa e idade importam. China, França e UNESCO limitam o uso direto de IA generativa pelos alunos mais novos.

  • Detectores de IA são tratados com cautela. A França não os recomenda, e o texto brasileiro só os admite como apoio.

  • Implantação sem preparo gera crise de confiança. Texas, Massachusetts, Índia e Austrália mostram o custo de adotar tecnologia de avaliação sem treinamento e transparência.

Quadro-resumo

País ou bloco

Instrumento

O que diz sobre avaliação e correção

Natureza

União Europeia

Lei de IA e pacote Digital Omnibus

Avaliar resultados de aprendizagem, decidir admissão e monitorar provas são usos de alto risco; reconhecer emoções em escolas é proibido

Lei vinculante; alto risco a partir de 2/12/2027

França

Quadro de uso da IA em educação (jun/2025)

Detectores de IA não são recomendados; uso pedagógico pelos alunos só a partir do 4º ano do secundário, em sala

Orientação nacional

Reino Unido

Posição do Ofqual (jan/2026)

IA como único mecanismo para atribuir notas não cumpre a regulação

Posição do regulador

China

Diretrizes do Ministério da Educação (mai/2025)

Uso direto de IA para avaliar alunos é proibido; alunos do primário não usam geradores abertos sozinhos

Diretriz nacional

Japão

Diretrizes do MEXT, versão 2.0 (dez/2024)

IA como ferramenta, com julgamento humano e papel central do professor

Orientação

Singapura

Ferramentas do MOE no portal de aprendizagem

O professor revisa o feedback de IA antes de o aluno vê-lo

Política de produto público

Índia

Currículo da CBSE e correção em tela (2026)

Currículo de IA do 3º ao 8º ano; correção digital sem IA gerou crise de confiança

Política de currículo e exames

Estados Unidos

Estados e agências de avaliação

Correção automática com revisão humana por amostra (Texas, Massachusetts)

Descentralizado

Canadá

Províncias

Sem marco federal; políticas desiguais

Descentralizado

Austrália

Framework nacional e decisão sobre o NAPLAN

Correção automática de redações descartada no NAPLAN em 2017

Framework mais decisão do Conselho de Educação

UNESCO

Orientação global (2023)

Abordagem centrada no humano, idade mínima de 13 anos e validação dos sistemas pelas instituições

Referência global

Europa: a lei mais detalhada e as orientações mais práticas

União Europeia

A lei europeia de IA é a mais detalhada em vigor. No Anexo III, ela trata como alto risco os sistemas usados para avaliar resultados de aprendizagem, decidir o acesso ou a admissão, definir o nível de ensino adequado e monitorar comportamento proibido em provas. O reconhecimento de emoções em escolas é proibido desde fevereiro de 2025.

O calendário foi adiado. O pacote Digital Omnibus, o Regulamento (UE) 2026/1744, entrou em vigor em 27 de julho de 2026 e empurrou as obrigações dos sistemas de alto risco do Anexo III, que incluem educação, para 2 de dezembro de 2027. As obrigações em si não mudaram: governança de dados, gestão de risco, documentação técnica, supervisão humana e registros auditáveis.

França

O ministério da Educação publicou em junho de 2025 um quadro de uso da IA em educação. O quadro autoriza o uso, com condições. No ensino primário, os alunos aprendem sobre IA sem manipular serviços de IA generativa. O uso pedagógico pelos alunos é permitido a partir do 4º ano do secundário, apenas em sala e acompanhado pelo professor. Trabalhos feitos com IA sem autorização são tratados como fraude escolar.

O quadro também recomenda não usar detectores de conteúdo gerado por IA, pela falta de confiabilidade, já que podem punir um aluno por engano. Professores podem usar IA de uso geral, por sua conta e responsabilidade, verificando o que ela produz.

Reino Unido

O Ofqual, regulador de exames da Inglaterra, publicou em janeiro de 2026 uma posição direta: a IA é promissora para controle de qualidade e para treinar corretores, mas está longe de assumir a correção de provas de alto impacto. O uso da IA como único mecanismo para atribuir notas não cumpre a regulação atual, porque ela exige julgamento humano. O regulador lista ainda os riscos de viés, imprecisão e falta de transparência sobre como a nota foi dada, e observa que o benefício precisa ser demonstrado contexto a contexto.

Ásia: da proibição direta ao uso guiado

China

As diretrizes do Ministério da Educação, de maio de 2025, são das mais restritivas. Alunos do primário não podem usar sozinhos ferramentas de IA que geram conteúdo aberto. O uso direto de IA para avaliar estudantes, responder a questões de prova ou processar dados sensíveis é estritamente proibido. As diretrizes também afirmam que a IA deve complementar, e não substituir, o ensino conduzido por humanos.

Singapura

Singapura oferece o desenho mais próximo da pré-correção. Desde dezembro de 2023, o portal nacional de aprendizagem tem dois assistentes de feedback. O de inglês dá retorno básico de ortografia e gramática, para que o professor se concentre nos aspectos mais complexos da escrita. O de respostas curtas sugere nota e feedback de conteúdo para questões fechadas. Em todas as ferramentas, o professor revisa o feedback gerado antes de o aluno vê-lo, e pode alterá-lo ou escrever o próprio.

Japão

O Ministério da Educação publicou em dezembro de 2024 a versão 2.0 das diretrizes para IA generativa na educação básica. O texto trata a IA como ferramenta, com o julgamento e a responsabilidade humanos no centro, e reforça o papel do professor. É uma orientação, e não uma regra vinculante.

Índia

A Índia aposta em currículo: a CBSE introduz conteúdos de pensamento computacional e IA do 3º ao 8º ano a partir de 2026-27. Em exames, o caso é um alerta. Em 2026, a CBSE adotou a correção em tela para cerca de 9,9 milhões de folhas da prova do 12º ano. A CBSE afirmou que não usou IA, mas houve queixas sobre falhas técnicas, treinamento insuficiente dos professores e discrepâncias nas notas, e o comitê parlamentar de educação convocou dirigentes. A lição é que tecnologia de correção em larga escala, mesmo sem IA, depende de piloto, formação e transparência.

América do Norte: correção automática em escala e a conta da confiança

Estados Unidos: o laboratório da correção automática

Não há lei federal específica sobre IA na avaliação escolar. O governo federal atua por prioridades de financiamento, e mais de 30 estados publicaram orientações para as escolas. A regulação prática acontece nas avaliações estaduais.

Texas. A agência de educação usa um motor de correção automática desde dezembro de 2023 nas questões abertas do STAAR, com revisão humana de um quarto das provas. A agência argumenta que corrigir tudo à mão exigiria quatro a cinco vezes mais corretores e custaria de US$ 15 milhões a US$ 20 milhões a mais por ano. O que cresceu foi a desconfiança. Os pedidos de nova correção passaram de 2.758 na primavera de 2024 para 21.620 em 2025 e 64.489 em 2026. Mais de 13.300 notas de leitura subiram depois da revisão, embora menos de 0,5% do total de respostas abertas tenha mudado. Em Dallas, mais de 5.100 provas foram reenviadas, e 34% voltaram com nota maior. Para uma professora da Universidade do Texas, o aumento indica um problema de confiança na forma como as notas são atribuídas.

Massachusetts. A correção de redações do MCAS usa IA treinada com exemplos corrigidos por humanos, e humanos releem 10% das redações como checagem. Em 2025, cerca de 1.400 redações foram corrigidas errado, uma parcela pequena das cerca de 750 mil redações do estado. O erro foi percebido por uma professora de Lowell, que leu os textos de seus alunos e viu que as notas não faziam sentido. Todas as redações foram recorrigidas.

Canadá

Educação é competência das províncias, e não há marco federal para IA nas escolas. O resultado é desigual, e sindicatos de professores e especialistas pedem políticas unificadas.

Oceania: a Austrália e o veto à correção automática no NAPLAN

A Austrália tem um framework nacional para IA generativa nas escolas, com revisão periódica. Na avaliação, o caso mais conhecido é o do NAPLAN, a prova nacional. A autoridade responsável publicou pesquisas indicando que a correção automática de redações era tão confiável quanto a humana. Mesmo assim, em dezembro de 2017, o Conselho de Educação decidiu que ela não seria usada no NAPLAN. As objeções incluíam a desprofissionalização dos professores, a infraestrutura desigual entre escolas e a falta de transparência sobre como as notas são decididas. Qualquer mudança futura dependeria de novas pesquisas e de decisão do Conselho.

UNESCO: a referência global

A orientação da UNESCO, de setembro de 2023, defende uma abordagem centrada no humano: regulação pelos governos, proteção de dados, formação de professores e validação dos sistemas pelas instituições antes do uso por estudantes. Ela recomenda considerar uma idade mínima de 13 anos para o uso de ferramentas de IA em sala.

O que a pesquisa diz sobre correção automática com IA

A evidência é mista e depende da tarefa, da língua e do desenho. Alguns estudos recentes mostram o contraste:

  • Um preprint de 2025 testou cinco modelos de linguagem em redações do ensino superior e encontrou concordância baixa com humanos e pouca estabilidade entre repetições da mesma correção.

  • Um preprint de 2026 encontrou concordância moderada na nota geral e um viés de maior severidade em gramática e convenções.

  • Um artigo de 2025 sobre redações de turco como segunda língua, com rubrica, encontrou concordância forte com avaliadores humanos.

  • Outro preprint indica que combinar IA e humanos melhora a confiabilidade.

Não encontramos, nesta pesquisa, estudos específicos em português. A lição é a do Ofqual: o benefício precisa ser demonstrado em cada contexto.

E o Brasil nesse mapa?

Na leitura da Redigir, a minuta de Resolução que acompanha o parecer do CNE combina elementos de vários modelos:

  • Lógica europeia de risco. Quatro níveis (baixo, moderado, alto e vedado), com avaliação de impacto, rastreabilidade e direito de contestação nos usos de alto risco.

  • Regra mais direta sobre correção. Sistemas de pré-correção de redações são de alto risco e admitidos como apoio ao professor (art. 40, § 1º, X). A leitura integral do texto pelo professor é exigida, e são vedadas a validação em bloco e a mera ratificação do resultado sugerido (art. 40, § 4º). Atribuir nota a redações exclusivamente por IA é vedado (art. 41, IX).

  • Mais exigente que a revisão por amostra. Nos exemplos do Texas (25%) e de Massachusetts (10%), a revisão humana é por amostra. A minuta brasileira exige leitura integral para redações com efeito acadêmico.

  • Cautela com detectores. Como na França, o texto só admite detectores de IA como apoio e veda sanção fundada exclusivamente neles (art. 41, X).

  • Atenção à idade. Como na China e na França, há limites para a IA generativa nos anos iniciais (art. 22, § 2º).

  • Prazo de adaptação. Depois da publicação, a minuta dá 12 meses para as instituições se adequarem, e as vedações valem de imediato (art. 46). A União Europeia, por sua vez, adiou o alto risco para dezembro de 2027.

O texto brasileiro está, portanto, alinhado ao debate internacional e é mais específico em um ponto: a correção de redações.

O que aprender com os casos

  1. Revisão humana por amostra não resolve a confiança. O Texas ganhou velocidade e economia, mas viu os pedidos de revisão se multiplicarem.

  2. Quem lê o texto percebe o erro. Em Massachusetts, foi uma professora, e não o sistema, quem encontrou a falha. A leitura integral é também uma proteção.

  3. Escopo estreito funciona. Singapura limita o que a IA entrega direto ao aluno e mantém o professor na revisão do conteúdo.

  4. Preparo antes da escala. Índia e Austrália mostram que treinamento, piloto e transparência antecedem a adoção em massa.

  5. Evidência por contexto. Como lembra o Ofqual, o caso de uso precisa ser demonstrado, e em português ainda há pouco estudo publicado.

Tradição e inovação: o olhar da Redigir

Desde 2014, a Redigir ensina escrita e corrige redações com professores. Em 12 anos, passaram pela plataforma mais de 6 milhões de redações e cerca de 500 mil estudantes. A correção é feita por professores humanos, e a eles a Redigir acrescenta assistentes de pré-correção que apoiam o corretor, com resultados já comprovados de eficácia. Esse é o desenho que os casos internacionais apontam: tecnologia que apoia e humano que decide.

Perguntas frequentes

Qual país regula a IA na educação com mais rigor?

Depende do critério. A União Europeia tem a lei vinculante mais detalhada, com usos de alto risco em educação. A China proíbe o uso direto de IA para avaliar estudantes. O Brasil, com a minuta do CNE, é o mais específico sobre a correção de redações.

A IA pode corrigir provas sozinha em algum país?

Em testes padronizados, alguns estados americanos, como o Texas e Massachusetts, usam correção automática com revisão humana por amostra. Já o Reino Unido entende que a IA como único mecanismo de atribuição de notas não cumpre a regulação, a China proíbe o uso direto de IA para avaliar alunos e Singapura exige que o professor revise o feedback antes de o aluno vê-lo.

O que diz a lei europeia sobre IA na educação?

A lei europeia classifica como alto risco os sistemas que avaliam resultados de aprendizagem, decidem admissão, definem o nível de ensino ou monitoram provas, e proíbe o reconhecimento de emoções em escolas. As obrigações de alto risco passam a valer em 2 de dezembro de 2027.

As diretrizes brasileiras já estão em vigor?

Ainda não. O CNE as aprovou em 1º de setembro de 2026, e o texto aguarda homologação do MEC. Depois da publicação, as instituições terão 12 meses para se adequar, e as vedações valem de imediato.

O que o Brasil pode aprender com outros países?

Que a revisão humana é a base da confiança, que o escopo da IA precisa ser claro, que é preciso preparar o professor antes de ampliar o uso e que a eficácia deve ser demonstrada em cada contexto.

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Fontes