Tecnologias Da Informação, Difusão Social Do Conhecimento E Formação Crítica Na Educação Básica

A utilização de sistemas de inteligência artificial generativa (IA gen) por estudantes da educação básica transcende a mera adoção de uma nova ferramenta tecnológica. Trata-se da inserção desses sujeitos em uma ecologia informacional complexa, caracterizada pela produção automatizada de linguagem, pela circulação massiva de dados e pela reorganização dos regimes de verdade que historicamente sustentaram o conhecimento escolar.

Nesse contexto, o saber deixa de circular exclusivamente por meio de livros didáticos, professores e mecanismos tradicionais de busca, passando a ser mediado também por sistemas algorítmicos capazes de sintetizar informações e produzir textos com aparência de autoria humana.

Esse cenário suscita um problema central: em que medida a IA gen pode ser compreendida como uma tecnologia da informação promotora da difusão social do conhecimento? E, de modo complementar, qual é o papel da educação — particularmente da educação básica — na mediação crítica desses processos, evitando que a automação informacional substitua a formação intelectual, ética e cidadã?

Tais interrogações ganham urgência à medida que observamos a rápida naturalização dessas ferramentas no cotidiano escolar, muitas vezes sem a devida reflexão sobre seus fundamentos técnicos, modelos e demandas formativas.

Essa urgência é atestada em âmbito global por organismos como a UNESCO, que já realiza o mapeamento de currículos de IA aprovados por governos para a educação básica (UNESCO, 2022), sinalizando a transição da IA de um tema especializado para um componente formativo essencial na escolarização contemporânea.

A própria UNESCO (2024), em seu Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa, alerta para os riscos éticos e pedagógicos do uso não crítico dessas ferramentas, defendendo a centralidade da agência humana e do pensamento crítico. No Brasil, iniciativas como o Referencial de Saberes Digitais Docentes (Brasil, 2024) e o Guia de Educação Digital e Midiática (Brasil, 2025) reforçam a necessidade de uma formação docente capaz de integrar criticamente essas tecnologias.

Parte-se da hipótese de que a IA gen não é, em si mesma, promotora automática da difusão do conhecimento. Embora opere sobre grandes volumes de dados e amplie a circulação informacional, sua atuação é condicionada por infraestruturas técnicas, regimes de dados, interesses econômicos e padrões discursivos hegemônicos. Assim, seus efeitos dependem fundamentalmente das mediações sociotécnicas e pedagógicas que orientam seu uso.

Portanto, o objetivo deste artigo é analisar criticamente a IA gen como tecnologia da informação, discutindo seus impactos sobre a difusão social do conhecimento e defendendo o letramento em IA gen como mediação pedagógica crítica nos processos de produção, difusão e validação do saber na educação básica.

A relevância do estudo reside, assim, na necessidade de oferecer subsídios teóricos e pedagógicos para que a escola enfrente os desafios epistemológicos impostos por essas tecnologias, preservando o caráter emancipatório da educação e fortalecendo a formação crítica.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

2.1. Tecnologias da informação, poder e produção de sentido

As tecnologias da informação não podem ser compreendidas apenas como instrumentos técnicos voltados ao armazenamento e à transmissão de dados. Desde a crítica inaugurada por autores da filosofia da técnica e da sociologia do conhecimento, entende-se que toda tecnologia informacional é também uma tecnologia de poder e de produção de sentidos (Foucault, 2008).

Como afirma Castells (2016, p. 87), “o poder na sociedade em rede é exercido fundamentalmente pela capacidade de programar e reprogramar redes de comunicação”.

Nesse sentido, os sistemas de informação participam ativamente da definição do que conta como conhecimento legítimo, visível e relevante. A informação não circula de forma neutra, mas segundo arquiteturas técnicas e interesses políticos que estruturam seus fluxos.

A IA gen deve, portanto, ser situada nesse campo: não como ferramenta auxiliar, mas como sistema sociotécnico capaz de reorganizar práticas cognitivas, critérios de validação e formas de autoridade epistêmica. Essa reconfiguração ocorre de maneira sutil, pois os algoritmos não apenas refletem, mas também constroem e consolidam visões de mundo, privilegiando determinados discursos e marginalizando outros no processo mesmo de geração de conteúdo.

Tal perspectiva é fundamental para a formação crítica na educação básica, pois permite aos estudantes compreenderem as tecnologias não como neutras, mas como artefatos culturais e políticos. Assim, o foco deste artigo não reside na operacionalização curricular da IA generativa, mas na análise de seus impactos epistemológicos sobre os processos de produção, difusão e validação do conhecimento na educação básica.

2.2. Inteligência artificial generativa (IA gen) e Governamentalidade algorítmica

A IA gen opera como um sistema avançado de representação algorítmica do conhecimento, produzindo linguagem e sínteses a partir de inferências estatísticas. Berns e Rouvroy (2015, p. 164) definem a governamentalidade algorítmica como um regime em que “a regulação das condutas se exerce por meio da antecipação estatística dos comportamentos, dispensando a mediação da norma explícita”.

Diferentemente de sistemas baseados em regras explícitas, a IA gen ancora-se em correlações probabilísticas frequentemente opacas, “dirigindo-se menos a sujeitos reflexivos e mais a perfis estatísticos, modulando o campo do possível antes mesmo que a decisão consciente se formule” (Berns; Rouvroy, 2015, p. 170).

Essa lógica tem implicações diretas para a educação. Ao interagir com sistemas generativos, estudantes não acessam simplesmente informações, mas entram em contato com representações do mundo filtradas por padrões hegemônicos de dados, linguagem e relevância.

Cada interação alimenta ciclos de retroalimentação de dados, reforçando padrões hegemônicos e podendo invisibilizar saberes situados. O estudante, portanto, é inserido numa dinâmica de aprendizagem adaptativa algorítmica, onde o caminho do conhecimento é predeterminado por correlações de dados passados, e não por uma intencionalidade pedagógica explícita ou por um diálogo crítico sobre os fins da educação.

2.3. Difusão social do conhecimento e capitalismo de vigilância

A difusão social do conhecimento mediada por plataformas digitais ocorre no interior do que Zuboff (2020) denomina capitalismo de vigilância. Nesse modelo, a experiência humana é convertida em matéria-prima para mercados de previsão comportamental. A autora afirma que “o capitalismo de vigilância reivindica unilateralmente a experiência humana como matéria-prima gratuita para práticas comerciais ocultas de extração, previsão e venda” (Zuboff, 2020, p. 18).

Quando aplicada à educação, essa lógica transforma a busca por conhecimento em dado explorável, a circulação informacional deixa de ser orientada por critérios pedagógicos ou epistemológicos e passa a obedecer a métricas de engajamento, eficiência e padronização discursiva.

À luz de Boaventura de Sousa Santos (2007) podemos interpretar esse fenômeno como parte de uma monocultura do saber científico-instrumental, que produz o que denomina injustiça cognitiva. Para o autor, “não há justiça social global sem justiça cognitiva global” (Santos, 2007, p. 88) e, a IA gen, ao privilegiar saberes consolidados em bases de dados dominantes, tende a reforçar essa monocultura, invisibilizando conhecimentos locais, comunitários e contra-hegemônicos.

O risco, portanto, é de que a difusão se torne um espelho das desigualdades já existentes, onde o conhecimento válido é aquele já capturado e quantificado pelas grandes plataformas tecnológicas.

2.4. Cultura participativa, ciência aberta, ética da infosfera e letramento em IA gen

Como resposta a essas assimetrias, os movimentos da ciência aberta e da cultura participativa propõem modelos alternativos de produção e difusão do conhecimento.

A Recomendação da UNESCO sobre Ciência Aberta (2022, p. 7) defende que o conhecimento científico deve ser tratado como um bem comum global, promovendo “acesso aberto, transparência, colaboração e inclusão”.

Henry Jenkins (2006) define cultura participativa como um ambiente no qual os sujeitos deixam de ser apenas consumidores e passam a atuar como produtores e colaboradores. Pierre Lévy (1998, p. 29) reforça essa perspectiva ao afirmar que “ninguém sabe tudo, todos sabem alguma coisa, todo o saber está na humanidade”.

A articulação entre uma cultura participativa crítica e uma ética da infosfera passa necessariamente por uma educação para os meios digitais. Diretrizes como o Guia de Educação Digital e Midiática (Brasil, 2025) reforçam a importância de formar sujeitos que não apenas consumam, mas criem e circulem informação de forma responsável, competência fundamental para interagir com ecossistemas mediados por IA gen.

A articulação desses princípios com a educação e a IA gen encontra respaldo na noção de infosfera proposta por Floridi (2019). Para o autor, “vivemos em uma realidade cada vez mais informacional, na qual ações morais e políticas precisam considerar a interação entre agentes humanos e artificiais” (Floridi, 2019, p. 56). Nesse contexto, educar para o uso crítico da IA gen é também educar para uma ética da infosfera.

Esta formação exige um letramento em IA gen específico, para desenvolver a “capacidade de compreendê-la, utilizá-la e avaliá-la de maneira crítica e funcional.” (Viccari et al., 2025, p. 17). Tal letramento estrutura-se em três dimensões interligadas: o letramento em dados (ciclo de vida, vieses e privacidade), em algoritmos (lógica, impactos e tomada de decisão) e em modelos (construção, limites e aplicações).

Essa tríade fornece o arcabouço necessário para que os estudantes transitem da mera interação para a análise crítica, tornando-se coparticipantes conscientes na construção dos ecossistemas informacionais. Isso significa ir além do uso instrumental, promovendo uma compreensão dos modelos, dos conjuntos de dados de treino, dos vieses incorporados e das cadeias de valor que sustentam estas tecnologias.

3. METODOLOGIA

Este estudo caracteriza-se como uma pesquisa qualitativa, de natureza teórica e caráter ensaístico-analítico, modalidade reconhecida na área das ciências humanas e da educação quando há problematização conceitual rigorosa e diálogo sistemático com a literatura especializada (Severino, 2016, p. 121).

As fontes utilizadas incluem livros, artigos científicos, documentos institucionais e relatórios internacionais sobre inteligência artificial, difusão do conhecimento, educação crítica, ciência aberta e cultura digital.

O procedimento metodológico envolveu três etapas principais:
(a) Levantamento bibliográfico sistemático nas bases de dados SciELO, CAPES Periódicos e Google Acadêmico, utilizando os descritores “inteligência artificial generativa”, “educação básica”, “difusão do conhecimento” e “letramento em inteligência artificial”; (b) Análise crítica e categorial dos textos selecionados, identificando conceitos-chave e tensões teóricas; e (c) Articulação crítica entre os referenciais teóricos e o campo da educação básica, com foco na problematização dos usos escolares da IA gen.

Por tratar-se de uma pesquisa exclusivamente bibliográfica e documental, sem envolvimento direto de participantes humanos, o estudo dispensa submissão a comitê de ética em pesquisa. Foram, contudo, rigorosamente respeitados os princípios de integridade acadêmica, citação adequada das fontes e responsabilidade epistemológica.

A opção pelo ensaio teórico justifica-se pela necessidade de produzir uma reflexão densa e articuladora sobre um fenômeno emergente e complexo, cujas implicações educacionais demandam, em primeiro lugar, uma sólida fundamentação conceitual e crítica. Por sua vez, o rigor analítico foi assegurado pela coerência conceitual, pela triangulação entre autores clássicos e documentos institucionais e pela consistência argumentativa ao longo do texto

4. ANÁLISE E RESULTADOS

A análise teórica desenvolvida a partir do referencial mobilizado permite identificar três resultados analíticos centrais acerca da relação entre IA gen, difusão social do conhecimento e educação básica.

Primeiro, reconhece-se que a IA gen amplia significativamente a disponibilidade e a velocidade de circulação de informações, mas o faz por meio de processos de síntese e geração textual que tendem a apagar a historicidade, a autoria e o conflito epistemológico inerentes à produção do conhecimento.

Autores como Bakhtin (2011) já haviam advertido que todo enunciado é atravessado por vozes sociais, disputas de sentido e condições concretas de produção. Entretanto, nos sistemas de IA gen, essas vozes são recombinadas de forma estatística, resultando em textos que aparentam neutralidade e coerência, mas que ocultam os embates teóricos e políticos que lhes deram origem.

No contexto escolar, esse fenômeno produz um efeito de naturalização do discurso algorítmico, no qual respostas sintéticas passam a ser tomadas como equivalentes ao conhecimento elaborado. O perigo reside na formação de uma consciência ingênua (Freire, 1996) em relação à informação, onde o estudante perde a capacidade de rastrear a proveniência do saber e de questionar os interesses que moldam sua apresentação.

Segundo, a IA gen impacta profundamente os processos de pesquisa escolar. Quando utilizada sem mediação pedagógica crítica, a tecnologia tende a induzir práticas de consumo informacional rápido, substituindo etapas fundamentais da investigação — como levantamento de fontes, leitura analítica e produção autoral — por respostas prontas. Esse uso reforça o que Chauí (2006) denomina ideologia da competência, na qual o discurso técnico se apresenta como incontestável, despolitizando o conhecimento.

Por outro lado, quando integrada a propostas pedagógicas orientadas pelo letramento crítico em IA gen, a tecnologia revela potencial formativo relevante. Esta abordagem deve articular duas dimensões complementares: ‘pensar sobre a IA’, compreendendo seu funcionamento e impactos, e ‘pensar com a IA’, utilizando-a de forma responsável para resolver problemas (Viccari et al., 2025, p. 11).

Documentos como a Nota Técnica nº 21 do CIEB (2024) e propostas pedagógicas inovadoras, como as da IA desplugada (Viccari et al., 2025), indicam que práticas que problematizam a IA gen como objeto de estudo favorecem o desenvolvimento de competências críticas.

A abordagem desplugada, em particular, é paradigmática: ao dispensar infraestrutura digital complexa, ela garante equidade no acesso ao conhecimento sobre IA gen, onde conceitos como vieses algorítmicos, justiça e privacidade podem ser experienciados e debatidos criticamente, independentemente de recursos tecnológicos.

Terceiro, a IA gen, ao operar dentro da lógica do capitalismo de vigilância, contribui para a consolidação de uma difusão do conhecimento orientada por critérios mercadológicos. Conforme Zuboff (2020), a conversão da experiência humana em dado explorável redefine as prioridades informacionais, privilegiando conteúdos de maior engajamento em detrimento da profundidade conceitual.

No campo educacional, isso se traduz na valorização de respostas rápidas e genéricas, em prejuízo da complexidade e da contextualização. Entretanto, a articulação da IA gen com os princípios da ciência aberta e da cultura participativa permite tensionar essa lógica. Práticas pedagógicas inspiradas na ciência aberta — como o uso de repositórios de acesso aberto, a transparência metodológica e a autoria coletiva — funcionam como contracondutas pedagógicas frente à governamentalidade algorítmica.

Nessas experiências, a IA gen pode ser utilizada para mapear controvérsias, comparar perspectivas teóricas e ampliar repertórios, sem substituir o trabalho intelectual do estudante. A chave está em deslocar o foco da eficiência da resposta para a qualidade do processo investigativo e dialógico.

Esta análise reforça a necessidade de uma formação crítica específica na educação básica que prepare os estudantes não apenas para usar, mas para decodificar criticamente os sistemas algorítmicos com os quais interagem.

5. DISCUSSÃO

Os resultados apresentados confirmam a hipótese central deste artigo: a IA gen não promove automaticamente a difusão social do conhecimento. Sua atuação é atravessada por relações de poder, interesses econômicos e arquiteturas técnicas que condicionam tanto o que circula quanto a forma como circula.

Essa constatação dialoga diretamente com as análises de Berns e Rouvroy (2015), ao evidenciar que a governamentalidade algorítmica desloca a regulação do campo educativo do plano normativo explícito para o plano das correlações estatísticas e da modulação comportamental. A educação, nessa lógica, corre o risco de tornar-se um processo de adaptação a padrões preditivos, e não de formação para a autonomia e a transformação.

As conclusões aqui apresentadas convergem com alertas e recomendações de organismos internacionais. A UNESCO (2024), em seu Guia para a IA gen na educação, adverte para os riscos éticos e pedagógicos do uso não crítico dessas ferramentas e defende a centralidade da agência humana, da literacia digital e do pensamento crítico como pilares para qualquer integração educacional da IA gen.

A defesa dessa mediação crítica encontra respaldo também em iniciativas oficiais recentes, como o Referencial de Saberes Digitais Docentes do Ministério da Educação (Brasil, 2024), que reconhece a necessidade de desenvolver competências específicas nos professores para navegar, avaliar e integrar criticamente as tecnologias digitais — incluindo a IA gen — em suas práticas pedagógicas.

Ao inserir a IA gen no cotidiano escolar sem a devida problematização, corre-se o risco de reforçar processos de heteronomia cognitiva, nos quais estudantes passam a confiar em sistemas opacos para validar informações e construir argumentos.

Esse cenário tensiona princípios fundamentais da educação crítica, que, conforme Freire (1996), pressupõe a formação de sujeitos capazes de ler o mundo antes de ler a palavra. Embora Freire não tenha tratado diretamente da IA gen, sua defesa da conscientização permanece profundamente atual frente às tecnologias algorítmicas, pois conscientizar, no contexto da IA gen, significa desvelar as engrenagens que produzem o discurso aparentemente neutro da máquina, identificando os interesses, os vieses e as visões de mundo nela encapsulados.

A contribuição teórica deste artigo reside justamente em articular o debate sobre IA gen à tradição crítica da educação e da difusão do conhecimento, enfatizando que a mediação pedagógica é condição indispensável para qualquer uso emancipatório dessas tecnologias.

Ao aproximar governamentalidade algorítmica, capitalismo de vigilância e justiça cognitiva, o texto amplia o campo analítico e evidencia que o desafio não é apenas didático, mas epistemológico e político. Trata-se de decidir que tipo de sujeito e de sociedade queremos formar em um mundo cada vez mais mediado por algoritmos.

Além disso, a discussão aponta que o letramento em IA gen deve ser compreendido como uma prática interdisciplinar. Esta visão se alinha com referenciais curriculares que propõem o ensino de IA gen a partir de dimensões como interação humano-IA, representação e raciocínio, aprendizado de máquina, impacto social e ética (Viccari et al., 2025).

Tal estrutura exige a integração de saberes da filosofia, das ciências sociais, da computação e da pedagogia, não para adicionar conteúdos técnicos ao currículo, mas para construir uma análise crítica transversal dos sistemas algorítmicos.

Essa abordagem converge com a proposta de Floridi (2019) de uma ética da infosfera, na qual agentes humanos assumem responsabilidade ativa na co-construção dos ambientes informacionais que partilham com as máquinas.

A escola tem, portanto, a tarefa urgente de criar espaços onde se possa exercitar essa agência informacional, capacitando os estudantes a não apenas usar, mas também a interrogar e a moldar as tecnologias que os rodeiam.

6. CONCLUSÕES E IMPLICAÇÕES

Este artigo analisou a IA gen como tecnologia da informação, problematizando suas condições de possibilidade para a difusão social do conhecimento no contexto da educação básica.

Conclui-se que a IA gen é um dispositivo sociotécnico ambivalente: ao mesmo tempo em que amplia o acesso à informação, tende a reforçar assimetrias cognitivas, homogeneizar discursos e mercantilizar a experiência educativa quando inserida de forma acrítica. Seu potencial para a difusão democrática do conhecimento está, assim, intrinsecamente vinculado às estruturas de mediação que a envolvem.

A principal implicação do estudo é a reafirmação do papel insubstituível da formação crítica e interdisciplinar na educação básica. Somente por meio de práticas pedagógicas orientadas pelo letramento em IA gen, pela ciência aberta e pela cultura participativa será possível ressignificar essas tecnologias como instrumentos de emancipação, e não de submissão cognitiva.

Isso exige um movimento duplo: de desnaturalização das ferramentas, mostrando-as como construções humanas carregadas de valores, e de reapropriação crítica, explorando seu potencial para a investigação colaborativa e a produção contra-hegemônica de saber.

Do ponto de vista prático, recomenda-se que políticas educacionais e programas de formação docente incorporem explicitamente a discussão sobre governamentalidade algorítmica, ética da infosfera e justiça cognitiva, superando uma visão meramente instrumental da tecnologia.

Tais políticas podem se orientar por referenciais internacionais como os Marcos referenciais de competências em IA para professores (2025) e para estudantes (2025), da UNESCO, que detalham os conhecimentos, habilidades e atitudes necessários para uma convivência crítica e criativa com a inteligência artificial no século XXI.

No âmbito da pesquisa escolar, que a IA gen seja utilizada como objeto de análise crítica, estimulando estudantes a questionar fontes, vieses e modelos de representação do mundo. Atividades como a comparação de respostas de diferentes IAs sobre um mesmo tema, ou a análise dos dados utilizados para treinar um modelo, podem ser ricamente formativas.

E, por fim, que o currículo escolar desenvolva projetos interdisciplinares que integrem o letramento em IA gen, promovendo uma compreensão crítica da tecnologia desde os anos iniciais. Tal abordagem pode se inspirar em referenciais progressivos que propõem uma jornada de aprendizagem em níveis de compreender, aplicar e criar (Viccari et al., 2025).

O objetivo final é a formação de um pensamento algorítmico crítico, no qual os estudantes não sejam consumidores passivos, mas progridam até se tornarem co-criadores responsáveis, capazes de questionar, negociar e projetar usos da IA alinhados com os fins democráticos e emancipatórios da educação.

Desse modo, afirma-se que a contribuição mais significativa da IA gen para a difusão social do conhecimento não reside em sua capacidade técnica, mas na forma como a sociedade — e, em particular, a escola — decide mediá-la e problematizá-la.

Formar sujeitos capazes de interrogar, negociar e reinventar as tecnologias que os governam constitui, hoje, um dos maiores desafios e compromissos da educação contemporânea. Portanto, a tarefa é árdua, mas inadiável: garantir que a IA gen sirva para ampliar as inteligências humanas, e não para substituí-las ou condicioná-las a lógicas alheias, servindo aos fins verdadeiramente educativos.