Ensino Secundário

Atividade 1

Mapa IA–Humano numa profissão + Código de conduta escolar

Objetivos:

• Analisar uma profissão (médico, jornalista, advogado, professor, engenheiro, etc.) e distribuir tarefas entre IA e humano.

• Criar um código de conduta para uso de IA na escola/disciplina.

Duração: 90-100 minutos (2 aulas).

Materiais: Folhas A3, acesso à internet para breve pesquisa, projetor.

Passo a passo:

1. Escolher profissão e listar tarefas (20–25 min.)

   • Em grupos, escolher uma profissão e listar 10–15 tarefas típicas (recolher informação, sintetizar relatórios, decidir diagnósticos, comunicar más notícias, etc.).

2. Distribuir tarefas IA vs humano (30–40 min.)

   • Para cada tarefa, discutir:

     • “IA pode ajudar?”

     • “IA pode fazer sozinha?”

     • “Deve ser um humano?”

   • Produzir um mapa visual (por ex., três colunas ou um gráfico) com justificação sucinta.

3. Transferir raciocínio para contexto escolar (30–40 min.)

   • Perguntar: “Se encararmos ‘aluno’ como profissão, que tarefas podemos/deveríamos delegar à IA?” (resumos, tradução, exercícios, planeamento, reflexão).

   • Em plenário, recolher ideias para um código de conduta de IA na escola:

     • Transparência (sempre declarar uso de IA).

     • Limites (não usar IA para escrever trabalhos avaliados sem indicação).

     • Verificação de factos.

     • Respeito pela privacidade e direitos de autor.

Competências: 

• Decompor problemas complexos (uma profissão) e distribuir tarefas IA/humano. 

• Desenvolver diretrizes de uso responsável e honestidade académica.

Atividade 2

O tribunal da IA e dos Direitos de Autor

Simulação de um debate jurídico sobre o uso de obras de arte para treino de modelos.   

Objetivos: 

• Analisar os conflitos éticos e legais entre o treino de modelos de IA e os direitos de autor.

• Dominar as normas técnicas de citação (APA/MLA) aplicadas a conteúdos gerados ou auxiliados por IA.

• Desenvolver uma postura de transparência e integridade académica (honestidade intelectual).

• Exercitar a argumentação jurídica e o pensamento crítico sobre propriedade intelectual. 

Duração: 90-100 minutos (duas aulas)

Materiais: 

• Resumos de casos reais (ex: Andersen v. Stability AI ou The New York Times vs. OpenAI).

• Guia de normas de citação APA (7.ª ed.) e MLA (9.ª ed.).

• Template de "Declaração de Uso de IA" (Statement of AI Use)

Passo a passo:

1. Investigação: os casos de estudo (25 min.)

• Trabalho de campo: Divida a turma em grupos. Cada grupo investiga um processo judicial recente entre criadores (artistas, escritores ou jornais) e empresas de IA.

• Foco: Devem identificar o argumento do artista (ex: "Uso não autorizado do meu estilo") e o argumento da empresa (ex: "Uso razoável/Fair Use para aprendizagem").

2. Workshop de citação: IA no trabalho académico (25 min.)

• A IA não é autor: Explique que, segundo as normas internacionais, a IA não pode ser listada como autor (pois não tem responsabilidade legal), mas deve ser citada como software/ferramenta.

• Prática: Os alunos exercitam a citação de um chat:

Exemplo APA: OpenAI. (2024). ChatGPT (versão de 14 de março) [Grande modelo de linguagem].

• Normas MLA: Treinar a inclusão do prompt no corpo do trabalho para garantir a reprodutibilidade.

3. Simulação: o debate jurídico (30 min.)

• Role-play: Um grupo defende os Artistas (Direito à Remuneração/Consentimento) e outro defende as Empresas de IA (Direito à Inovação/Dados Públicos). Um terceiro grupo atua como o Tribunal, decidindo que diretrizes devem ser criadas para equilibrar os dois lados.

4. O compromisso: Declaração de Ética (20 min.)

• Ação: Cada aluno redige a sua própria "Declaração de Transparência de IA". Este texto deverá acompanhar todos os seus projetos futuros.

• Conteúdo obrigatório: 1. Em que fase usei a IA? (Ideação, correção gramatical, geração de imagem?) 2. Como verifiquei se a informação era verdadeira? 3. Que percentagem do trabalho final é original minha?

Competências: 

• Honestidade académica: Compromisso com a verdade e com o reconhecimento das fontes.

• Argumentação jurídica: Capacidade de defender pontos de vista baseados em princípios legais e éticos.

• Ética e cidadania digital: Compreensão do impacto da tecnologia na subsistência dos profissionais criativos.

• Literacia de informação: Saber documentar o processo de pesquisa de forma rigorosa e normalizada.

Atividade 3

Estudo de caso ético em IA

Os alunos analisam um caso real ou hipotético (ex.: uso de reconhecimento facial em aeroportos, curadoria algorítmica de notícias, testes automatizados) e debatem direitos, privacidade e responsabilidade.

Objetivos: 

• Discutir consequências sociais e éticas do uso de IA; 

• Praticar argumentação crítica; 

• Aplicar princípios éticos (transparência, justiça).

Duração:  1 aula (45–50 min).

Materiais: Texto de caso (reportagem ou cenário), listas de perguntas-guia (ex.: Quem é responsável? Que dados são usados? Quais são os riscos?)

Passo a passo:

• 1. Dividir a turma em grupos e distribuir diferentes casos (exemplos: algoritmo de seleção de candidatos a emprego, sistemas de reconhecimento facial no campus, IA em diagnósticos médicos). (5 min.)

  2. Cada grupo lê o caso e responde às perguntas: quais benefícios a IA traz? Que riscos éticos surgem (viés, privacidade, erro)? Que salvaguardas deveriam existir? (20 min.)

  3. Apresentam conclusões à turma, destacando dilemas éticos identificados. (10 min.)

  4. Debater como equilibrar inovação e proteção de direitos: lembrar orientações de organismos como a UNESCO que recomendam princípios éticos (humanos no centro, inclusão, sustentabilidade). (10 min.)

  5. Finalizar com lista de “boas práticas” para desenvolvimento/uso de IA na sociedade (transparência de algoritmos, supervisão humana, regulamentação adequada). (5 min.)
     
     

Competências: 

• Cidadania digital avançada (análise de impactos sociais); 

• Ética digital (princípios de uso responsável); 

• Debate e argumentação (comunicação oral);

• Competência de investigação (levantamento de possíveis consequências legais e sociais).

Atividade 4

O consultor de estratégia digital

Esta atividade desafia os alunos a assumirem o papel de consultores que devem integrar a IA numa organização, equilibrando a eficiência tecnológica com o julgamento humano.

Objetivos:

• Decompor processos complexos em tarefas específicas, decidindo quais delegar à IA e quais manter sob controlo humano.

• Aplicar técnicas avançadas de engenharia de prompts utilizando a fórmula CRAFT.

• Avaliar o impacto da automação na integridade profissional e na qualidade dos resultados.

Duração: 90-100 minutos (duas aulas).

Materiais: Cenários de casos de estudo profissionais (ex: marketing de uma marca sustentável), computadores com acesso a um LLM, e a matriz de stakeholders e valores.

Passo a passo:

 1. Cenário (20 min.): O grupo recebe um projeto de uma "empresa" que quer usar IA para criar uma campanha de sensibilização ambiental. x

 2. Decomposição de tarefas (20 min.): Os alunos listam as etapas necessárias (pesquisa de dados, criação de conteúdos, revisão ética, decisão de orçamento) e utilizam uma matriz para decidir onde a IA é um parceiro útil e onde o julgamento humano é insubstituível por falta de empatia ou contexto. 

 3. Engenharia de prompts (CRAFT) (20 min.): Para as tarefas delegadas à IA, os alunos devem estruturar comandos seguindo a lógica: Contexto, Requisição, Ações, Formato e Tom (Template). 

 4. Auditoria de valores (20 min.): Usando uma matriz de ética, os alunos identificam potenciais conflitos de interesses entre a empresa, os utilizadores e o ambiente. 

 5. Apresentação (25 min.): Defesa da estratégia perante a "administração" (a turma), justificando por que razão certas decisões não foram deixadas ao algoritmo. 

Competências: 

• Gestão responsável da IA;

• Pensamento computacional e comunicação estratégica.

Atividade 5

Consultoria de investigação – o equilíbrio humano-IA

Esta atividade foca-se na decomposição de problemas e na decisão de adequação, utilizando a IA para aumentar a produtividade sem sacrificar o pensamento crítico.

Objetivos:

• Decompor uma questão de investigação complexa em subtarefas manejáveis.

• Avaliar e justificar a atribuição de tarefas entre humanos e máquinas com base nas capacidades de cada um (ex: empatia vs. processamento de dados).

• Praticar a supervisão humana ("human-in-the-loop") para validar resultados.

Duração: 90-135 minutos (2 ou 3 aulas)

Materiais: Computadores com acesso a ferramentas de IA (ex: LLM), grelha de "Matriz de Distribuição de Tarefas".

Passo a passo:

    Cenário: Os alunos devem investigar uma questão histórica ou sociológica complexa (ex: "O impacto da Revolução Industrial na saúde mental").

    1. Decomposição (20 min.): Em grupos, os alunos listam as tarefas necessárias: pesquisar fontes primárias, resumir artigos, avaliar o contexto emocional de diários antigos, detetar vieses em relatos históricos e redigir uma conclusão original.

    2. Matriz de decisão (30 min.): Os grupos decidem o que delegar à IA (ex: sumarização de grandes volumes de texto) e o que manter como tarefa humana exclusiva (ex: avaliar nuances contextuais, empatia com as vítimas ou julgamento ético sobre injustiças).

    3. Execução e auditoria (40 min.): Os alunos utilizam a IA para as tarefas delegadas, mas devem obrigatoriamente submeter o output a uma "auditoria humana" para detetar possíveis "alucinações" ou simplificações excessivas.

    4. Reflexão (20 min.): Discussão sobre como a supervisão humana alterou o resultado final e a importância de ser o "capitão do navio" no processo criativo.

Competências: 

• Resolução de problemas (determinar quando usar);

• Pensamento computacional (decomposição);

• Colaboração (humanos e IA).

Atividade 6

Arquitetos da integridade – criando o contrato social da IA

Esta atividade foca-se no desenvolvimento de diretrizes de uso responsável e na promoção da transparência e honestidade académica.

Objetivos:

• Analisar os riscos éticos do uso de IA, como plágio, viés e desinformação.

• Desenvolver um código de conduta para o uso de IA na sala de aula que promova a transparência.

• Definir normas de citação e atribuição para conteúdos gerados por IA.

Duração: 90-100 minutos (duas aulas).

Materiais: Exemplos de políticas de integridade académica, "Matriz de Ética de Stakeholders".

Passo a passo:

    1. Exploração de dilemas (20 min): O professor apresenta casos ambíguos (ex: usar IA para fazer um esboço de um ensaio vs. usar para escrever o ensaio completo). Os alunos debatem quais são legítimos e quais constituem fraude.

    2. Mapeamento de stakeholders (20 min): Usando uma matriz, os alunos identificam quem é afetado pelo uso indevido da IA (alunos, professores, autores originais, empresas de IA) e quais os valores em jogo (verdade, esforço, lucro, privacidade).

    3. Redação de diretrizes (30 min): Em grupos, os alunos redigem três regras fundamentais para a sua turma, focando-se em: (a) como declarar o uso de IA; (b) tarefas onde a IA é proibida para garantir a aprendizagem; (c) medidas para proteger a privacidade dos dados pessoais.

    4. Apresentação e votação (20 min): Os grupos apresentam os seus "Contratos Sociais". A turma vota nas melhores diretrizes para criar um poster de "Uso Responsável" para a sala de aula.

Competências: 

• Autonomia e agência (tomar decisões éticas);

• Comunicação (explicar o uso de forma transparente);

• Ética e impacto.

Atividade 7

Auditoria de competências: otimização vs. atrofia intelectual

Objetivos:

• Avaliar criticamente a substituição de processos cognitivos humanos por sistemas de IA.

• Justificar a escolha (ou rejeição) de ferramentas de IA com base em taxonomias de aprendizagem (ex: Taxonomia de Bloom).

• Desenvolver uma matriz de decisão para o uso profissional e académico da IA.

Duração: 90-100 minutos (2 aulas).

Materiais: Diagrama da Taxonomia de Bloom, matrizes de decisão em papel ou digital.

Passo a passo:

1. Enquadramento Teórico (20 min.): O professor apresenta a Taxonomia de Bloom. Explica que a IA é excelente nos níveis de "Recordar" e "Compreender", mas que o ensino secundário exige "Analisar", "Avaliar" e "Criar".

2. Laboratório de Auditoria (40 min.): Os alunos recebem um projeto complexo (ex: "Elaborar um ensaio filosófico sobre Ética"). Devem decompor o projeto em etapas e decidir, para cada uma, se a IA deve ser Proibida, Assistente ou Principal, justificando com base no objetivo de aprendizagem.

3. Simulação de Consequências (25 min.): "Se usares a IA para analisar os dados deste projeto de Biologia, que competência deixas de ter para o teu futuro curso superior?". Os alunos devem debater o conceito de "atrofia de competências".

4. Criação da Matriz de Decisão (25 min.): Cada grupo desenha um fluxograma de decisão que qualquer aluno poderia usar para decidir se deve ou não abrir o ChatGPT perante um novo trabalho.

Competências:

• Gerir a IA: Capacidade de selecionar e utilizar ferramentas de IA de forma produtiva, ética e autónoma.

• Pensamento crítico e criativo: Analisar processos de pensamento e avaliar o impacto da tecnologia na autonomia pessoal.

• Agência humana: Reconhecer que o controlo da aprendizagem deve permanecer no indivíduo, usando a tecnologia como extensão e não como substituto.

• Literacia digital: Compreender as limitações funcionais e os riscos de dependência tecnológica.

Atividade 8

Historiografia digital: auditar narrativas com IA

Objetivos:

• Analisar criticamente a forma como a IA sintetiza historiografias complexas.

• Identificar vieses algorítmicos e eurocentrismo nos resumos históricos.

• Produzir uma síntese original que integre o contexto histórico e a crítica às fontes.

Duração: 90-100 minutos (2 aulas).

Materiais: Acesso a bibliotecas digitais e IA, matriz de análise crítica.

Passo a passo:

1. A questão histórica (20 min.): O professor lança um tema complexo (ex: "O impacto da Revolução Industrial: Progresso ou Exploração Sistémica?").

2. Sintese multidimensional (30 min.): Os alunos pedem à IA para resumir dois comentários de historiadores com visões opostas (ex: um focado na economia e outro nas condições sociais). Prompt: "Sintetiza as teses de X e Y, destacando as evidências que cada um utiliza."

3. Análise de contexto e viés (30 min.): Os alunos devem investigar: "A IA omitiu o contexto político dos historiadores? Ela tendeu para uma narrativa de 'progresso' tecnocrata?". Devem usar a técnica de leitura lateral (verificar noutras fontes o que a IA ignorou).

4. Debate e reinterpretação (30 min.): Debate em sala sobre como a IA "achata" a complexidade histórica. Os alunos finalizam com uma "Nota de Historiador", integrando a síntese da IA mas com uma camada crítica de julgamento humano sobre os recursos utilizados.

Competências:

• Gerir a IA: Avaliar a neutralidade e a profundidade dos sistemas de IA em temas humanísticos.

• Investigação e literacia de dados: Cruzar informação sintética com evidência histórica documental.

• Ética e cidadania: Compreender como a tecnologia pode perpetuar visões históricas dominantes se não for questionada.

Atividade 9

O laboratório de argumentação: engenharia de prompt avançada

Objetivos:

• Desenvolver prompts complexos que incluam restrições lógicas e estilos de argumentação específicos (ex: Socrático).

• Avaliar a eficácia da IA como ferramenta de suporte ao estudo autónomo e preparação para debates reais.

• Analisar criticamente os limites da simulação de IA (falta de convicção real e viés).

Duração: 90-100 minutos (2 aulas).

Materiais: Framework de Prompting (Contexto, Tarefa, Instruções, Restrições, Formato de Saída).

Passo a passo:

1. Briefing técnico (20 min.): O professor explica como as restrições (ex: "Não uses estatísticas falsas", "Cita filósofos clássicos") mudam o comportamento da IA.

2. Construção do Adversário (30 min.): Os alunos criam um prompt de "Adversário Sofisticado".

Exemplo: "Assume o papel de um cético climático/economista liberal/filósofo existencialista. O teu objetivo é encontrar falácias lógicas nos meus argumentos. Se eu cometer um erro de raciocínio, para o debate e explica-me o erro antes de continuar."

3. Sessão de sparring (30 min.): Debate intensivo. Os alunos devem forçar a IA a manter a coerência lógica.

4. Meta-avaliação (30 min.): Discussão em grupo:

   1. • A IA ajudou a antecipar perspetivas reais ou foi apenas um "eco" das vossas ideias?

      • Como é que esta ferramenta mudou a vossa forma de estudar o tema?

      • O teste de stress: O que acontece quando pedimos à IA para ser "excessivamente agressiva" ou "demasiado concordante"?

Competências:

• Gerir a IA: Avaliação sofisticada da utilidade da IA face a objetivos de aprendizagem complexos.

• Pensamento computacional: Uso de lógica condicional e restrições na formulação de instruções (prompting).

• Agência humana: Reconhecimento da IA como um simulador controlado pelo utilizador, mantendo o espírito crítico sobre a "verdade" da máquina.

Atividade 10

Design iterativo: da ideia ao conceito refinado

Objetivos:

• Utilizar a IA para realizar iterações complexas sobre um conceito de design ou projeto social.

• Analisar o impacto das restrições (constraints) na qualidade da variação gerada.

• Defender a racionalidade da escolha final através de uma análise comparativa.

Duração: 90-100 minutos (2 aulas).

Materiais: Matriz de decisão, acesso a IA generativa (texto e/ou imagem), software de apresentação.

Passo a passo:

1. Briefing de projeto (20 min.): Os grupos definem um conceito de intervenção social (ex: "Campanha para reduzir o desperdício alimentar na cantina").

2. Iteração dirigida (30 min.): Os alunos usam a IA para gerar variações sob diferentes prismas.

   1. • Prompt 1: "Gera uma abordagem focada em gamificação."

      • Prompt 2: "Gera uma abordagem focada em economia circular e custos zero."

3. Matriz de avaliação (30 min.): Utilizando uma matriz de decisão, os alunos pontuam as variações da IA e a sua ideia original em critérios como: Impacto, Custo, Facilidade de Implementação e Ética.

4. Refinação e pitch (30 min.): O grupo funde as melhores componentes num projeto final. No pitch de apresentação, devem incluir uma secção de "Racional": "A IA sugeriu X, mas nós adaptámos para Y porque o contexto da nossa escola exige Z."

Competências:

• Gerir a IA: Tomar decisões informadas sobre como e quando a IA contribui para o valor acrescentado do projeto.

• Agência humana: Manter o papel de "Diretor Criativo", garantindo que a IA serve o propósito humano e não o contrário.

• Pensamento sistémico: Compreender como diferentes variáveis (variações) afetam o resultado final de um sistema complexo.

Atividade 11

Cimeira de literacia de IA: da técnica à responsabilidade

Objetivos:

• Capacitar pares sobre o funcionamento técnico básico da IA para desmistificar o "mistério".

• Debater a Propriedade Intelectual e o impacto da IA no mercado de trabalho criativo.

• Estabelecer diretrizes de pensamento crítico para o uso de sistemas generativos.

Duração: 90-100 minutos (2 aulas).

Materiais: Apresentações digitais, exemplos de casos jurídicos reais (artistas vs. IA), matriz de avaliação de ferramentas.

Passo a passo:

1. Curadoria de ferramentas (25 min.): Os alunos selecionam 3 ferramentas de IA e criam uma "Ficha Técnica" que detalha: O que faz, quais os seus limites éticos e de onde vêm os seus dados (treino).

2. Painel de debate: propriedade intelectual (35 min.): Os alunos organizam um pequeno debate para os pares. Apresentam o conceito de scraping (extração de dados) e discutem: "É justo usar o estilo de um artista vivo sem pagar?".

3. Workshop de pensamento crítico (30 min.): Ensinam a técnica de "Auditoria de Prompt" — como questionar os resultados da IA em vez de os aceitar como verdade absoluta.

Exercício: Comparar uma resposta da IA com uma fonte académica fidedigna.

4. Carta de princípios (20 min.): O grupo de alunos líderes sintetiza as conclusões numa "Carta de Princípios para o uso de IA na Escola", para ser apresentada ao Conselho Pedagógico ou afixada na biblioteca.

Competências:

• Gerir a IA: Demonstrar um entendimento profundo sobre as implicações sociais e éticas da tecnologia.

• Liderança e autonomia: Assumir o papel de educador entre pares, promovendo a agência humana.

• Pensamento crítico e reflexivo: Analisar as tensões entre inovação tecnológica e direitos autorais/ética.