Se você acompanha o blog, sabe que eu defendo que a Inteligência Artificial na educação vai muito além de pedir um plano de aula ou um texto para o ChatGPT ou conhecer todas as ferramentas de IA. Você deve saber também que o uso de IAs generativas como Gemini, ChatGPT ou Claude não é permitido para crianças e adolescentes. Para que nossos alunos desenvolvam uma fluência digital real, eles precisam primeiro entender como essas máquinas “pensam”, onde elas acertam e, principalmente, onde elas ainda perdem feio para a nossa humanidade. A BNCC já nos pede o desenvolvimento do mundo e cultura digital, e a melhor forma de fazer isso é com a mão na massa, em ambientes seguros e controlados que convidem ao questionamento constante.

Hoje eu trago aqui 5 atividades com ferramentas de IA que na verdade são experiências seguras, sem necessidade de login, mas com grande potencial de aprendizado e reflexão.

Art Zoom Out

Uma excelente porta de entrada é o Art Zoom Out. Nele, a IA tenta adivinhar o que existiria fora da moldura de obras de arte famosas, expandindo o cenário original. Em sala, gosto de propor que os alunos tentem prever o que a máquina vai criar antes de darmos o zoom. O foco aqui não é o desenho em si, mas a percepção de que a IA não cria do nada; ela simplesmente prevê padrões baseado em bilhões de imagens que já viu. É o gancho perfeito para discutirmos por que ela escolheu certos elementos e se ela conseguiu manter o estilo e a intenção do autor original.

Sparky

Seguindo essa linha de cocriação, temos o Sparky, que funciona como uma faísca para a criatividade. Ao interagir com essa ferramenta, os alunos são convidados a transformar objetos do dia a dia em invenções malucas. O estudante recebe estímulos para desenvolver ideias, o que nos permite refletir sobre onde termina a sugestão da máquina e onde começa a autoria humana. É um exercício rico para falarmos sobre ética e sobre como a IA pode ser uma assistente, mas nunca a dona da ideia final.

Odd One Out

Já no Odd One Out, o desafio vira um jogo de leitura crítica. O aluno precisa identificar, entre várias imagens, qual delas foi gerada por IA e não é uma obra de arte real. É fascinante ver os estudantes treinando o olhar para perceber as alucinações visuais da máquina, como texturas estranhas ou proporções irreais, o que é um passo fundamental para que eles aprendam a identificar desinformação e deepfakes no futuro. E aqui cabe também um debate sobre autoria: se a obra de arte foi criada por IA, quem é o “dono”?

Quick, Draw!

Essa criticidade ganha ainda mais força com o Quick, Draw!, onde o aluno faz desenhos rápidos e uma rede neural tenta adivinhar o objeto em poucos segundos. Mas o pulo do gato aqui não é só o jogo, eu amo a possibilidade de explorar a base de dados aberta do projeto. Ao navegar pelos milhões de desenhos que pessoas do mundo todo fizeram, o aluno percebe que a IA “sabe” o que é um gato porque viu milhões de versões de gatos desenhados por humanos. Isso abre uma discussão profunda sobre representatividade: se a maioria das pessoas desenha uma casa com telhado triangular e chaminé, a IA terá dificuldade de reconhecer uma casa de outro formato ou cultura. É a tecnologia revelando nossos próprios filtros e vieses coletivos.

Teachable Machine

Para fechar com chave de ouro e entender o que está por trás do funcionamento técnico, o Teachable Machine é imbatível. Ele permite que os alunos treinem um modelo de IA em tempo real, ensinando a câmera a reconhecer, por exemplo, a diferença entre um lápis e uma caneta. Quando eles percebem que podem enganar a máquina mudando o ângulo do objeto ou a iluminação, a ficha cai: a IA não tem consciência, ela faz classificações estatísticas a partir dos exemplos que damos. Se o treino for incompleto ou preguiçoso, o resultado será falho. Essa experiência desvenda a “mágica” da tecnologia e a coloca no lugar de ferramenta lógica, incentivando um uso muito mais consciente e responsável por parte dos estudantes.

Bônus: 2 atividades em inglês mas muito potentes!

Say What You See

Para quem quer unir tecnologia e o ensino de línguas, deixo aqui duas sugestões extras que funcionam como ótimos exercícios de vocabulário e escrita. O Say What You See é um desafio de descrição: a IA mostra uma imagem artística e o aluno precisa escrever, em inglês, o que está vendo. Quanto mais precisa for a descrição, mais o termômetro de compreensão da IA sobe. É excelente para praticar adjetivos e preposições de lugar! E é um primeiro passo para trabalhar prompts com seus estudantes.

Food Mood

Já o Food Mood é uma brincadeira que mistura gastronomia e cultura. O aluno escolhe dois países e a IA gera uma receita que funde as duas culinárias. É uma oportunidade incrível para pesquisar ingredientes em inglês e discutir como a IA combina conceitos culturais para criar algo novo (e às vezes bem estranho!).

“Não aprendemos com a experiência. Aprendemos refletindo sobre a experiência.” John Dewey (1933)

No fim das contas, o objetivo dessas atividades não é apenas o domínio técnico, mas o debate que surge depois. Quando a gente compara nossas habilidades humanas, como a sensibilidade, o contexto e a intenção, com o processamento de padrões das máquinas, estamos preparando cidadãos que não apenas usam a IA, mas que entendem o seu impacto no mundo.

E você, já testou algum desses experimentos com a sua turma? Me conta aqui nos comentários como foi a percepção deles!