Promessa é dívida! No post anterior, eu contei como foi a minha experiência apresentando 5 sessões e sendo voluntária no ISTELive 26. E prometi que voltaria para falar dos insights e aprendizados que trouxe na bagagem. Então senta que lá vem post rs.

Só para dar uma dimensão do tamanho da coisa: foram mais de 15 mil educadores de 86 países, 1.577 oportunidades de aprendizagem e mais de 2 mil palestrantes. É muita informação circulando ao mesmo tempo, e é impossível ver tudo (spoiler: eu já tentei seguir um cronograma para maximizar o que assistia e fiquei super chateada porque realmente… é impossível!). Por isso, em vez de listar sessão por sessão, resolvi organizar aqui os 5 grandes insights que atravessaram praticamente tudo o que eu observei por lá.

O ISTE “mudou” de nome

O anúncio mais comentado da conferência veio logo na abertura: a organização ISTE+ASCD passa a se chamar ISTE, mas com um novo significado para a sigla: International Society for Transforming Education (Sociedade Internacional para a Transformação da Educação). Sai o “Technology” do nome, entra o “Transforming”.

A mudança não é só por estética ou por soar melhor. Ela acontece em um contexto de “techlash”, termo que foi muito repetido por lá, e que representa um ceticismo crescente de famílias e escolas (principalmente nos Estados Unidos) em relação ao uso de tecnologia na educação, alimentado por preocupações com tempo de tela e uso sem propósito de ferramentas digitais. A mensagem do CEO Richard Culatta foi clara: não dá mais para continuar fazendo as coisas como sempre fizemos.

O conceito central que permeou toda a keynote de abertura foi: screen value importa mais que screen time, ou seja, o valor da experiência com a tela importa mais que a quantidade de tempo diante dela. A analogia usada no palco foi ótima: ninguém avalia uma refeição pelo tempo que ela durou. Vinte minutos comendo junk food e vinte minutos comendo comida de verdade são a mesma coisa? Claro que não. Com tecnologia é igual: a pergunta certa não é “quanto tempo de tela?”, é “que valor essa tela está gerando?”.

Inclusive, a própria Academia Americana de Pediatria reconhece que não há evidência suficiente para definir um limite “seguro” de horas de tela. A recomendação é observar a qualidade da interação, não o relógio.

E olha, eu confesso que fiquei pensando muito nas nossas escolas aqui no Brasil, onde a discussão sobre celular e tempo de tela está em alta, ainda mais depois de pesquisas mais recentes sobre os impactos da proibição dos celulares nas escolas. Será que a gente está gastando mais energia contando minutos do que perguntando o que os alunos estão fazendo nesses minutos?

Se quiser explorar, o ISTE lançou materiais sobre isso: Screentime to Screenvalue, o Safe and Purposeful Pledge e o perfil do AI-Ready Graduate.

A IA não é o objetivo (“AI is not the thing, it’s the thing for the thing”)

Essa frase apareceu em uma das sessões sobre adoção de IA (obrigada, Flávia pelo registro e lembrança) e resume perfeitamente o que eu venho falando por aqui: a IA não é a coisa, ela é o meio para a coisa que você realmente precisa alcançar.

As sessões sobre gestão da mudança e adoção de IA repetiram um mesmo princípio de formas diferentes: comece resolvendo UM problema real do professor. Não tente transformar tudo de uma vez, não despeje dez ferramentas novas na cabeça de ninguém. Um problema, uma solução, um passo de cada vez.

Outro ponto que me tocou: uma das principais razões pelas quais professores não adotam novas ferramentas é a falta de acompanhamento depois da formação inicial. E a responsabilidade por isso é de quem lidera a implementação, não do professor. Quantas vezes a gente vê uma formação de um dia, sem continuidade nenhuma, e depois a culpa do fracasso cai nas costas de quem está em sala de aula?

Um estudo de caso que achei muito interessante mostrou uma rede que usou IA para sintetizar dados e perguntas de pesquisa, mas manteve as conversas de coaching com professores estritamente humanas. A divisão do trabalho entre humano e IA foi definida de forma consciente e intencional. É exatamente o que eu sempre repito: a IA como exoesqueleto, não piloto automático.

Letramento em IA virou consenso global (e o PISA vem aí)

Se tinha um assunto presente em todos os cantos da conferência, era letramento em IA. E o que mais me chamou atenção foi a convergência: são vários frameworks diferentes, de organizações diferentes, mas todos apontando na mesma direção.

O framework de competências em IA da UNESCO, que eu já uso nas minhas formações e apresentei no próprio ISTE, foi apontado como uma das referências mais robustas, justamente por ter visão global e colocar o ser humano sempre no centro. Mas uma das novidades foi o recém atualizado AI Literacy Framework, que deve ser adotado por ministérios da educação de diferentes países e dialoga diretamente com o novo formato da prova do PISA em 2029. Se você ainda não sabia, agora sabe: letramento em IA está caminhando para entrar no PISA. Se ainda existia dúvida de que ensinar SOBRE IA é urgente, acho que ela acabou de evaporar…

E um padrão comum entre todos os frameworks: nenhum deles trata a IA como modinha passageira. Todos a posicionam como competência mínima para o futuro, e defendem que ensinar sobre IA é o que torna visível (e, portanto, discutível) a influência invisível que ela já exerce sobre os nossos alunos.

Fica a reflexão: enquanto isso caminha lá fora, como estamos por aqui? Já escrevi sobre o Referencial do MEC e sobre o que a China está fazendo, e essa conversa internacional só reforça que a gente precisa acelerar o passo.

Nossos alunos não avaliam mais informações, avaliam simulações de informação

Essa foi uma das frases mais impactantes que ouvi na conferência: os estudantes já não estão apenas avaliando informações, estão avaliando simulações de informação cada vez mais convincentes.

Pensa comigo: os sinais que a gente sempre ensinou para identificar conteúdo confiável (visual bem produzido, tom confiante, formatação profissional, citações) hoje podem ser todos gerados por IA em segundos. O deepfake perfeito, a citação inventada, a voz clonada. Os sinais tradicionais de credibilidade quebraram.

A boa notícia é que saíram de lá estratégias bem práticas. Uma das sessões apresentou 3 movimentos de verificação para trabalhar com os alunos:

1. Pausar o scroll: a velocidade é inimiga da verificação. Antes de compartilhar, respirar e perceber a própria reação emocional;

2. Sair da fonte: a chamada leitura lateral, abrir outras abas e checar o que outras fontes dizem sobre o mesmo fato;

3. Rastrear o original: descobrir onde a informação apareceu primeiro e como o contexto (ou a legenda) mudou pelo caminho.

E o melhor: isso não precisa virar um projeto gigante. Dá para trabalhar em pequenas doses no dia a dia, como aquecimentos de 3 minutos, aberturas de aula no estilo “real ou IA?”, desafios de detetive de imagens. Em qualquer disciplina: gráficos enganosos em Ciências, imagens históricas manipuladas em História, desinformação sobre vacinas em Saúde. Pensamento crítico não é conteúdo de uma aula especial, é prática diária.

Escolha a ferramenta pelo que ela tira do caminho, não pelo que ela adiciona

Muito se falou por lá sobre como avaliar ferramentas (não só ferramentas de IA, mas tecnologias educacionais em geral). O ISTE inclusive tem o ISTE SEAL, um selo que eles concedem a empresas e edtechs que eles consideram seguras para a educação. E uma fala me chamou a atenção: escolha a ferramenta pelo trabalho cognitivo que ela remove, não pelas funcionalidades que ela adiciona.

A base é a teoria da carga cognitiva: a memória de trabalho é o gargalo da aprendizagem. Tudo o que o aluno aprende precisa passar por esse canal estreito antes de se consolidar na memória de longo prazo. Ferramentas que trabalham a favor do cérebro reduzem ruído, apresentam uma ideia de cada vez e liberam atenção para pensar. Ferramentas que trabalham contra o cérebro adicionam novidade atrás de novidade, dividem a atenção e confundem engajamento com aprendizagem. (Quantas plataformas cheias de fogos de artifício você conhece que se encaixam no segundo grupo? Pois é rs.)

Outro assunto que mais uma vez foi pauta no ISTE foi retrieval practice. Sem prática de recuperação, cerca de 70% do conteúdo é esquecido em 24 horas. E aqui a IA tem um papel lindo: ela oferece prática infinita, paciente e perfeitamente espaçada, sem cansaço e sem julgamento. Mas é preciso cautela para não transformar a ferramenta em humana. O cérebro humano constrói entendimento através do esforço, lê motivação e confusão no olhar do aluno, decide o que vale a pena aprender. Cada um no seu papel.

Esse insight conversa demais com o que eu escrevi sobre a IA que entrega a aula pronta: a ferramenta certa remove o trabalho braçal, nunca o pensamento: nem o do professor, nem o do aluno.

Em suma…

Se eu tivesse que resumir o ISTELive 26 em uma frase, seria essa: a conversa amadureceu. Não vi deslumbramento com IA, nem pânico. Vi uma comunidade global de educadores perguntando “para quê?”, “com que evidência?” e “quem fica no centro?”. A tecnologia saiu do palco principal e quem assumiu o protagonismo foi a humanidade do estudante. Uma das palestrantes do mainstage resumiu bem ao dizer que tecnologia sem um coração pulsante é vazia.

E é exatamente essa a conversa que eu quero continuar tendo por aqui.

Agora me conta: desses 5 insights, qual mais dialoga com a realidade da sua escola? E qual parece mais distante dela? Deixa aqui nos comentários que eu quero muito saber 👇

PS: Se você quer entender, usar e ensinar IA com essa mesma abordagem – crítica, prática e centrada no humano – dá uma olhadinha no meu curso IA para Educadores: Entenda, Use e Ensine.