Competências em IA no Ensino Superior e as Línguas Estrangeiras

Competências em Inteligência Artificial no Ensino Superior e as Línguas Estrangeiras

1. Literacia e Cidadania Digital

8. Inclusão e Acessibilidade com IA

2. Compreensão Básica de IA

3. Pensamento Crítico e Avaliação de Conteúdos de IA

7. Desenvolvimento da Fluência e da Pronúncia com IA

4. Avaliação de Impacto da IA no Ensino-Aprendizagem

6. Domínio Crítico de Ferramentas de Tradução e Assistentes de Escrita

5. Aplicação Estratégica de Ferramentas de IA

Ética, Inclusão e Responsabilidade

Susana M. Oliveira Universidade Aberta, 2025

2. Compreensão Básica de IA

A compreensão básica de IA assegura uma base sólida a partir do conhecimento de conceitos fundamentais e de terminologia técnica, sobretudo em inglês, com especial atenção ao uso adequado de prompts (instruções, perguntas ou comandos dirigidos a um sistema de IA). Ao dominar a formulação de prompts, os estudantes não apenas compreendem melhor o funcionamento dos sistemas de IA, como também desenvolvem a capacidade de adaptar as suas interações de forma crítica, aplicando-as em diferentes contextos académicos e profissionais, na consciência de que os resultados gerados por IA não substituem o pensamento individual e requerem sempre validação rigorosa.

UNESCO, Guia, 2024 (8-13).

1. Literacia e Cidadania Digital

A Literacia e Cidadania Digital capacita os estudantes para um uso crítico, informado e ético das tecnologias de Inteligência Artificial (IA), promovendo a compreensão das suas implicações sociais e culturais. Enquanto a literacia digital assegura o domínio técnico e a avaliação rigorosa da informação, a cidadania digital reforça a responsabilidade, a segurança e a consciência dos impactos da IA na sociedade. Em conjunto, constituem uma competência integrada, de acordo com os valores de honestidade pessoal, intelectual e académica (UNESCO 37–38) e com as áreas fundamentais do Quadro Europeu de Referência para a Competência Digital dos Cidadãos (European Commission 9–50).

UNESCO, Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa, 2024.

European Union, The Digital Competence Framework for Citizens, 2022.

8. Inclusão e Acessibilidade com IA

As tecnologias de IA podem promover a inclusão e a acessibilidade no ensino superior através de ferramentas de transcrição automática, legendagem em tempo real, leitura em voz alta, síntese de voz ou simplificação textual, que ajudam a superar barreiras de comunicação e a apoiar estudantes com diferentes necessidades educativas (UNESCO 35–36). Estudos recentes sublinham este potencial, mas alertam para a necessidade de enquadrar a IA em práticas pedagógicas equitativas (Ilieva et al. 2024), uma vez que a adoção acrítica da IA pode reforçar exclusões se não forem consideradas as condições reais de acesso (Zhu et al. 2023). Assim, esta competência forma utilizadores conscientes da dimensão social e ética da IA, capazes de a valorizar como instrumento de equidade e respeito pela diversidade.

UNESCO, Guia, 2024.

Ilieva et al. “A Framework for Generative AI-Driven Assessment in Higher Education”, 2024.

Zhu et al., “A Systematic Review of Research on AI in Language Education", 2023.

3. Pensamento Crítico e Avaliação de Conteúdos de IA

Esta competência desenvolve a capacidade de análise crítica de ferramentas e de resultados gerados pelas tecnologias de IA. É essencial para identificar e interpretar dados de forma rigorosa e fundamentada. Espera-se que os estudantes questionem a precisão e as limitações das respostas ou conteúdos gerados, reconhecendo que os sistemas podem falhar, repercutir preconceitos ou produzir informação incompleta. Manter uma atitude crítica permite desenvolver o pensamento analítico e reflexivo na avaliação do impacto da IA na sociedade e nos processos de aprendizagem e busca de conhecimento.

UNESCO, Guia, 2024 (14–16).

7. Desenvolvimento da Fluência e da Pronúncia com IA

O uso de ferramentas de IA para a prática da oralidade com feedback automático constitui um recurso crescente no ensino de línguas, em particular em contextos de ensino a distância (EaD). No caso da Língua Inglesa, recursos como Natural Reader, Talkpal ou SmallTalk2Me permitem aos estudantes praticar de forma autónoma e obter indicações imediatas sobre pronúncia, entoação e ritmo, facilitando o acompanhamento do progresso e a autoavaliação. Estudos recentes (Godwin-Jones 2021; Seddik 2024; Zhu et al. 2023) destacam o modo como estas tecnologias potenciam a prática individualizada e repetitiva, promovendo autonomia e confiança. Contudo, sublinham igualmente que a IA não substitui a mediação pedagógica, dadas as limitações quanto à naturalidade da comunicação, à expressividade e à adequação intercultural.

Godwin-Jones, “Emerging Technologies: AI and Language Learning", 2021.

Seddik, “The Impact of AI-Powered Language Learning Tools on Second Language Acquisition: A Mixed-Methods Study", 2024.

Zhu et al., “A Systematic Review of Research on AI in Language Education", 2023.

6. Domínio Crítico de Ferramentas de Tradução e Assistentes de Escrita

O recurso a assistentes de IA para escrita e tradução pode constituir um apoio valioso em contextos de aprendizagem de línguas, nomeadamente em aulas de Prática da Tradução: Língua Estrangeira–Português. Esta competência permite compreender as potencialidades e limitações dessas ferramentas, avaliando a adequação das traduções automáticas e identificando enviesamentos culturais e contextuais, sem abdicar da construção pessoal do pensamento e da precisão linguística e conceptual exigida em contexto académico. O seu desenvolvimento prepara os estudantes para integrar a IA de forma produtiva nos percursos académicos e profissionais, em conformidade com boas práticas de escrita e de citação. Como sublinha a UNESCO (13), é essencial reconhecer que estes sistemas não substituem o pensamento crítico nem a responsabilidade individual no processo de reflexão, escrita e tradução. Estudos recentes em didática da tradução confirmam a importância da literacia de IA, uma vez que propostas de tradução geradas por IA podem parecer aceitáveis à primeira vista, mas falham frequentemente na precisão terminológica, no registo discursivo ou na coerência intercultural (Zhang and Doherty 2025).

Zhang and Doherty, “Investigating Novice Translation Students’ AI Literacy in Translation Education", 2025.

5. Aplicação Estratégica de Ferramentas de IA

A integração responsável de ferramentas de IA no ensino superior promove a autonomia, a eficiência e a adaptação às exigências académicas, assegurando um uso informado e ético da tecnologia. Estas ferramentas oferecem múltiplas possibilidades de apoio ao estudo, desde a organização de apontamentos até ao aperfeiçoamento de textos. Aplicações como assistentes de escrita, tradutores automáticos, plataformas de síntese e análise de dados e sistemas de feedback personalizado podem contribuir tanto para a aprendizagem como para a investigação. Contudo, é fundamental compreender as limitações e os desafios destas tecnologias, incluindo o risco de distorções, erros factuais ou falta de contextualização. A utilização estratégica e crítica da IA no contexto académico deve avaliar a fiabilidade das respostas geradas e a sua adequação aos diferentes domínios do conhecimento. Nota: No recurso a estas ferramentas, é indispensável manter uma atitude crítica e avaliar a qualidade e a fiabilidade das informações, garantindo a integridade, a transparência e a ética no processo académico.

4. Avaliação de Impacto da IA no Ensino-Aprendizagem

Esta competência desenvolve a capacidade dos estudantes para analisar criticamente o papel da IA na aprendizagem e nos processos avaliativos. Para além de identificar benefícios e limitações dessas ferramentas, promove a reflexão sobre a forma como a IA pode influenciar a definição de resultados de aprendizagem e a avaliação do pensamento crítico e da colaboração humana. O crescimento do uso da IA exige uma abordagem consciente, que evite limitar as suas aplicações à automatização de tarefas ou a respostas homogeneizadas, em detrimento do desenvolvimento de competências de pensamento crítico individual e original. Assim, importa discernir quando e como integrar a IA de forma ética, em consonância com valores de honestidade, rigor e responsabilidade. Neste enquadramento, é fundamental reconhecer que classificações obtidas sem conhecimento genuíno não acrescentam valor real ao percurso académico ou à vida profissional, comprometendo ainda, a médio e longo prazo, a confiança social no ensino superior e na formação de cidadãos responsáveis.

UNESCO, Guia, 2024 (38-39).