OECD Digital Education Outlook 2026
Distingue desempenho assistido de aprendizagem e discute o risco de terceirização cognitiva quando a IA entrega o trabalho sem desenho pedagógico.
Ler na OECD ↗Biblioteca de fontes · leitura crítica
μαρτυρίαtestemunho e evidência apresentadaCada afirmação tem origem, alcance e limite.
Pesquisas, orientações institucionais e normas sustentam decisões diferentes. Esta biblioteca mostra o que usamos, por que usamos e o que cada documento não pode provar sozinho.
Base documental · não prova de eficácia
Fonte não é selo automático.
Uma diretriz orienta desenho; um ensaio testa uma pergunta delimitada; uma lei cria deveres em sua jurisdição. Nenhuma dessas fontes, isoladamente, demonstra que o programa completo produz um resultado específico.
Como ler esta página
διάκρισιςdiscernimento e distinçãoSepare fonte, inferência e decisão.
- Abra o documento original, não apenas nosso resumo.
- Confira data, população, método, jurisdição e finalidade.
- Pergunte se a conclusão vale para a criança e o contexto em questão.
- Registre o que permanece incerto ou precisa de revisão humana.
Aprendizagem e literacia em IA
μάθησιςaprendizagemAjuda durante a tarefa não garante compreensão depois dela.
Essas fontes sustentam a tentativa própria, as pistas graduadas, a explicação autoral e a verificação de transferência sem assistência.
Generative AI Can Harm Learning
Em uma experiência educacional delimitada, acesso genérico elevou o desempenho durante a prática, mas prejudicou o teste sem assistência; salvaguardas pedagógicas reduziram o dano observado.
Abrir o DOI do estudo ↗AI Competency Framework for Students
Organiza competências em abordagem centrada no ser humano, ética, técnicas e desenho de sistemas, com progressão de compreensão e responsabilidade.
Ler na UNESCO ↗Empowering Learners for the Age of AI
Propõe literacia em IA que reúne conhecimento, capacidades e atitudes para participação crítica e responsável.
Ler na OECD ↗Infância, vínculo e ambiente digital
φυλακήguarda e proteçãoO risco não vive apenas no conteúdo; vive também no desenho da relação.
Dependência, persuasão, coleta de dados e deslocamento de vínculos humanos exigem decisões de produto — não apenas avisos para a família.
UNICEF — Policy Guidance on AI for Children
Reúne requisitos para segurança, privacidade, equidade, transparência, bem-estar, inclusão e preparação das crianças para a IA.
Ler no UNICEF ↗When AI Becomes a Friend
Examina riscos de chatbots relacionais para crianças e recomenda evitar dependência, exclusividade, manipulação e substituição de vínculos humanos.
Abrir o PDF do UNICEF ↗Guidance for Generative AI in Education and Research
Defende abordagem humana, proteção de dados, adequação etária e validação pedagógica. A referência aos 13 anos orienta desenho; não é lei universal.
Ler na UNESCO ↗Digital Ecosystems, Children, and Adolescents
Analisa como os ecossistemas digitais moldam saúde e desenvolvimento e desloca a atenção do simples tempo de tela para desenho, contexto e incentivos.
Ler em Pediatrics ↗The 5 Cs of Media Guidance
Oferece cinco perguntas para famílias: criança, conteúdo, calma, exclusão de atividades importantes e comunicação.
Ler em HealthyChildren.org ↗Saúde, governança e dever jurídico
εὐθύνηresponsabilidadeQuanto maior o impacto, maior a supervisão e a prova exigidas.
As referências abaixo fundamentam limites claros: este site não oferece diagnóstico ou tratamento e mantém proteção infantil, privacidade e responsabilização como condições de desenho.
Large Multi-Modal Models in Health
Orienta desenho, uso e supervisão de modelos multimodais na saúde, com ênfase em segurança, transparência, participação e responsabilidade.
Ler na WHO ↗Ethics and Governance of AI for Health
Estabelece seis princípios, entre eles autonomia humana, bem-estar, transparência, responsabilidade, inclusão e sustentabilidade.
Ler na WHO ↗ECA Digital — Lei nº 15.211/2025
A página oficial da ANPD reúne orientação sobre deveres de proteção de crianças e adolescentes em produtos e serviços digitais.
Ler na ANPD ↗Ler a lei no Planalto ↗Estados de evidência do NEXUS KIDS
O que podemos afirmar hoje.
| Afirmação | Estado | Base atual |
|---|---|---|
| A jornada implementa tentativa, pista, explicação e transferência. | Observável no produto | Fluxo exercitável no navegador. |
| O desenho segue recomendações e evidências atuais. | Rastreável | Documentos e estudo listados nesta página. |
| O programa melhora cognição, QI ou resultado clínico. | Não comprovado | Não há estudo do programa completo que sustente essa afirmação. |
| O programa é clinicamente validado. | Não comprovado | Não é apresentado como dispositivo, diagnóstico ou tratamento. |
A realidade pode corrigir esta biblioteca.
Fontes mudam, leis recebem regulamentação e novos estudos podem confirmar, limitar ou contradizer hipóteses atuais. O compromisso é revisar o desenho quando a evidência material mudar — sem promover orientação a certeza.