# Cne Ia_Na_Educacao_Brasileira.Html
**Source:** https://es.ianaescola.com.br/publicacoes_relevantes/Atos_Normativos/CNE-IA_na_Educacao_Brasileira.html
**Language:** Spanish
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Ministerio de Educacin
Consejo Nacional de Educacin
Divisin de Apoyo del Consejo Pleno
Consejo Nacional de Educacin - SGAS, Av. L2 Sul, Quadra 607, Lote 50 - 70200-670 - Brasilia - DF, - Barrio Asa Sul, Brasilia/DF, CEP 70200-670
Telfono: (61) 2022-7700 - http://www.mec.gov.br
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| **INTERESADO:** Consejo Nacional de Educacin/Consejo Ple| | **UF:** DF |
| **ASUNTO:** Directrices para la Utilizacin de la Inteligencia Artificial IA en la Educacin Brasilea. | | |
| **COMISIN:** Monica Sapucaia Machado (Presidenta), Celso Niskier e Israel Matos Batista (Ponentes), Cleunice Matos Rehem, Elizabeth Regina Nunes Guedes, Gasto Dias Vieira, Givnia Maria da Silva, Ludhmila Abraho Hajjar, Mauro Luiz Rabelo y Paulo Fossatti (miembros). | | |
| **PROCESO N:** 23001.001062/2024-18 | | |
| **DICTAMEN CNE/CP N: 15/2026** | **COLEGIADO: CP** | **APROBADO EN:** **1/9/2026** |
**I. INFORME**
**SECCIN 1 INTRODUCCIN**
La incorporación de la Inteligencia Artificial – IA en los sistemas educativos contemporáneos se configura como ude los fenómenos más relevantes de las transformaciones tecnológicas que inciden en la educación en el siglo XXI. La creciente disponibilidad de estas tecnologías amplía las posibilidades de apoyo a los procesos de enseñanza, aprendizaje, evaluación y gestión educativa, pero también introduce desafíos relacionados con la protección de derechos, la transparencia, la equidad, la autonomía intelectual y la integridad de los procesos educativos. En este contexto, su utilización constituye una finalidad en sí misma ni presupone beneficios automáticos, debiendo ocurrir de forma compatible con los objetivos de la educación, la protección de los estudiantes y los principios establecidos en este Dictamen.
Las presentes Directrices tienen carácter orientador y regulatorio, estableciendo parámetros para que la incorporación de la IA en los sistemas de enseñanza y en las instituciones educativas se realice de manera ética, responsable, proporcional y pedagógicamente justificada. Su finalidad es autorizar o estimular indiscriminadamente la utilización de estas tecnologías, siasegurar que cada aplicación se fundamente en una finalidad educativa legítima, necesidad, proporcionalidad, supervisión humana y protección de los derechos fundamentales, preservando la centralidad de la mediación pedagógica y de las finalidades formativas de la educación.
Para los fines de este Dictamen, se comprende Inteligencia Artificial como el conjunto de sistemas computacionales capaces de procesar datos, realizar inferencias, reconocer patrones, generar contenidos, apoyar procesos de decisión o ejecutar otras funciones basadas en modelos computacionales. Ese concepto abarca, entre otras aplicaciones, sistemas predictivos, sistemas generativos, agentes inteligentes, tutores digitales y otras arquitecturas tecnológicas, reconociéndose que presentan diferentes finalidades, grados de autonomía, niveles de transparencia, auditabilidad y perfiles de riesgo. Para fines de estas Directrices, se distingue la utilización de sistemas de IA de propósito general de aquella realizada por soluciones concebidas o adaptadas específicamente para finalidades educacionales, debiendo su utilización ser siempre analizada a la luz de la finalidad pedagógica, de la proporcionalidad regulatoria, de la supervisión humana, de la protección de datos personales y de los potenciales impactos sobre los procesos educacionales y los derechos de los estudiantes.
En el contexto brasileño, la expansión del uso de aplicaciones basadas en IA ocurre en un escenario marcado por desigualdades en el acceso a las tecnologías y, sobre todo, en las condiciones de su utilización calificada. Estas diferencias reflejan aspectos relacionados con la infraestructura disponible, la conectividad, la formación de los profesionales de la educación, la capacidad institucional de las redes de enseñanza y las condiciones socioeconómicas de los estudiantes. Tal realidad evidencia la necesidad de referenciales normativos capaces de orientar el uso de estas tecnologías de forma ética, responsable y alineada con las finalidades educacionales establecidas en la Constitución Federal de 1988 y en la Ley de Directrices y Bases de la Educación Nacional – LDB (BRASIL, 1988; BRASIL, 1996).
La superación de estas desigualdades presupone solo inversiones en infraestructura tecnológica, sitambién el fortalecimiento de las capacidades humanas e institucionales necesarias para la utilización crítica, ética y pedagógicamente consistente de la IA. En este sentido, la formación continua de los profesionales de la educación, aliada a la disponibilidad de soporte técnico, equipos y conectividad adecuados, constituye una condición estratégica para que la innovación tecnológica contribuya a ampliar las oportunidades educativas, evitando la reproducción o el aprofundamiento de las desigualdades existentes.
La utilización de la IA en los procesos educativos presenta potencial para apoyar la personalización de los aprendizajes, ampliar el acceso a contenidos y recursos educativos, cualificar el seguimiento del desempeño de los estudiantes y favorecer prácticas pedagógicas más adaptativas e inclusivas. Tales posibilidades, sin embargo, deben ser comprendidas a la luz de sus límites y riesgos, especialmente en lo que se refiere a la protección de datos personales, a la transparencia y explicabilidad de los sistemas, a la mitigación de sesgos y a la preservación de los derechos de los estudiantes. Se reconoce, además, que las aplicaciones de IA producen impactos distintos sobre los procesos educativos, variando desde usos predominantemente instrumentales hasta situaciones que influyen en evaluaciones, seguimiento académico, toma de decisiones institucionales y protección de derechos, circunstancia que justifica la adopción de un enfoque regulatorio proporcional y basado en el contexto de utilización (BRASIL, 2024; UNESCO, 2022; OECD, 2024).
En este escenario, el desempeño docente sigue siendo un elemento estructurante del proceso educativo. Al profesor le corresponde asegurar la intencionalidad pedagógica, la contextualización de los contenidos, la selección criteriosa de los recursos tecnológicos y la interpretación crítica de la información producida por los sistemas de Inteligencia Artificial, garantizando que su uso esté subordinado a los objetivos formativos y preserve la dimensión relacional, ética y humanística de la educación (UNESCO, 2023).
La utilización de la IA en los procesos educativos deberá ocurrir bajo supervisión, interpretación y responsabilidad humanas permanentes. Aunque estas tecnologías puedan apoyar actividades de planificación, seguimiento, personalización de los aprendizajes y organización de información, su utilización exime ni sustituye la responsabilidad pedagógica de los profesionales de la educación. La mediación humana constituye una condición indispensable para asegurar intencionalidad educativa, contextualización, juicio ético y protección de los derechos de los estudiantes.
Ante este escenario, el Consejo Nacional de Educación - CNE, en el ejercicio de sus atribuciones legales, constituyó una comisión específica con la finalidad de analizar los impactos de la IA en la educación brasileña y proponer directrices orientadoras para su utilización. El trabajo desarrollado buscó articular fundamentos legales, referenciales técnicos y contribuciones de diferentes actores del campo educacional, incluyendo especialistas, instituciones de enseñanza, entidades representativas y organismos nacionales e internacionales. Este enfoque permitió la construcción de una propuesta normativa fundamentada, capaz de dialogar con la complejidad del tema y con las demandas del sistema educacional brasileño.
El dictamen derivado de este proceso establece directrices orientadoras para el uso de la IA en los sistemas de enseñanza y en las instituciones educativas, en todos los niveles, etapas y modalidades. Su objetivo es ofrecer parámetros que aseguren que la incorporación de estas tecnologías ocurra de forma consistente con los principios educativos, con la protección de los derechos de los estudiantes y con la valorización de la actuación docente, garantizando que la innovación tecnológica esté subordinada a las finalidades pedagógicas y se sobreponga a la naturaleza educativa de los procesos formativos.
Además, el dictamen busca promover condiciones para que la utilización de la IA ocurra de forma contextualizada, respetando las especificidades de los diferentes niveles de enseñanza, las características de las instituciones educativas y las diversidades regionales del país. En este sentido, se reconoce que la efectividad de las directrices depende de la capacidad de los sistemas de enseñanza y de las instituciones para interpretarlas e implementarlas de acuerdo con sus realidades, sin perder de vista los principios que orientan su aplicación.
El presente dictamen tiene por finalidad contextualizar y fundamentar la propuesta normativa, contribuyendo a su adecuada comprensión e implementación por los sistemas de enseñanza y por las instituciones educativas. Se busca, así, ofrecer subsidios que favorezcan el uso de la Inteligencia Artificial de forma responsable, transparente y alineada a la calidad de la educación, promoviendo el equilibrio entre innovación tecnológica y compromiso con la formación integral de los estudiantes.
Subyacente a las directrices aquí presentadas se encuentra la comprensión de que la IA debe ponerse al servicio del desarrollo humano, del aprendizaje, de la ciudadanía y de la formación integral de los estudiantes. La innovación tecnológica solo adquiere sentido educativo cuando contribuye a ampliar las capacidades humanas, fortalecer los vínculos pedagógicos y promover oportunidades de desarrollo personal y social.
**SECCIÓN 2 – COMISIÓN, ANTECEDENTES DE CONSTITUCIÓN Y METODOLOGÍA**
La elaboración de las Directrices para el uso de la IA en la educación brasileña se llevó a cabo en el ámbito del CNE, mediante una Comisión Bicameral instituida por las Cámaras de Educación Básica – CEB y de Educación Superior – CES, con la finalidad de analizar los impactos de la IA en los procesos educativos y proponer directrices orientadoras para su uso en los sistemas de enseñanza.
La constitución de esta Comisión se inserta en el ejercicio de las atribuciones legales y regimentales del CNE, especialmente en lo que se refiere a la formulación de directrices nacionales para la educación y al asesoramiento del Ministerio de Educación – MEC en la definición de políticas públicas educativas. En este contexto, la creación de una instancia específica para tratar la IA refleja el reconocimiento institucional de la relevancia estratégica del tema y de la necesidad de abordarlo de forma estructurada, fundamentada y articulada con el conjunto de las políticas educativas.
La Comisión fue compuesta por Consejeros de la CEB y de la CES, reuniendo distintas perspectivas institucionales sobre los desafíos contemporáneos de la educación en sus diferentes niveles y modalidades, a saber: Consejeros Monica Sapucaia Machado (CES/CNE), Presidenta de la Comisión; Celso Niskier (CES/CNE) e Israel Matos Batista (CEB/CNE), Relatores; Cleunice Matos Rehem (CEB/CNE); Elizabeth Regina Nunes Guedes (CES/CNE); Gastão Dias Vieira (CEB/CNE); Ludhmila Abrahão Hajjar (CES/CNE); Mauro Luiz Rabelo (CES/CNE); y Paulo Fossatti (CES/CNE), miembros, por medio de la Portaria CNE/CP nº 30, del 16 de diciembre de 2024, recompuesta de la siguiente forma: Consejeros Monica Sapucaia Machado (CES/CNE), Presidenta, Celso Niskier (CES/CNE) e Israel Matos Batista (CEB/CNE), Relatores, Cleunice Matos Rehem (CEB/CNE), Elizabeth Regina Nunes Guedes (CES/CNE), Gastão Dias Vieira (CEB/CNE), Givânia Maria da Silva (CEB/CNE), Ludhmila Abrahão Hajjar (CES/CNE), Mauro Luiz Rabelo (CES/CNE) y Paulo Fossatti (CES/CNE), miembros, por medio de la Portaria CNE/CP nº 2, del 31 de enero de 2025. La Comisión contó, además, con la participación de MaximiliaDamas, como investigador externo.
La composición de la Comisión buscó asegurar pluralidad y representatividad, integrando diferentes experiencias y visiones sobre la educación brasileña, incluyendo perspectivas académicas, regulatorias e institucionales. Esa diversidad fue fundamental para la construcción de un enfoque exhaustivo sobre el uso de la IA en la educación, permitiendo la consideración de las especificidades de la Educación Básica y de la Educación Superior, así como de las diferentes realidades de las redes e instituciones de enseñanza.
En el desarrollo de sus trabajos, la Comisión realizó reuniones sistemáticas en el ámbito del Consejo Ple- CP, promoviendo el análisis continuo de los temas relacionados con la IA y su interfaz con la educación. Estas reuniones posibilitaron la construcción progresiva del entendimiento sobre el tema, así como la consolidación de las propuestas que dieron origen al dictamen.
Como parte del proceso de escucha cualificada, se realizó un encuentro técnico con especialistas de diferentes áreas del conocimiento, incluyendo educación, tecnología y derecho, con la participación de representantes de instituciones de enseñanza e investigación, así como de órganos gubernamentales. Este momento contribuyó a la profundización de las discusiones, especialmente en lo que se refiere a los aspectos éticos, jurídicos y pedagógicos relacionados con el uso de la IA.
Adicionalmente, se promovió una audiencia pública, con amplia participación de representantes de la comunidad educativa, incluyendo instituciones de enseñanza, entidades del sector, investigadores, docentes, estudiantes y miembros de la sociedad civil. Este espacio de participación ampliada permitió la incorporación de diferentes perspectivas y contribuciones, fortaleciendo el carácter democrático y colaborativo del proceso de elaboración de las directrices.
En este proceso, merecen destacarse las contribuciones de las instituciones participantes, como el MEC, el CNE, la Universidad de São Paulo – USP, la Universidad Federal de Río Grande del Sur – UFRGS, la Universidad Federal de Mato Grosso do Sul – UFMS, la Universidad Federal de Río de Janeiro – UFRJ, la Universidad Federal Fluminense – UFF, el Instituto Federal Farroupilha – IFFar, el Instituto Brasileño de Mercado de Capitales – Ibmec, el Colegio Pedro II/Observatorio EdutecIA, el Instituto Alana, el Instituto Palavra Aberta, el Instituto PECK de Ciudadanía Digital, el Instituto de Tecnología y Sociedad – ITS, la Asociación Brasileña de Facultades Aisladas e Integradas – Abrafi, la Asociación Brasileña de Mantenedoras de Educación Superior – ABMES, el Sindicato de las Entidades Mantenedoras de Establecimientos de Educación Superior en el Estado de São Paulo – Semesp, el Grupo STHEM Brasil/MetaRed, la Asociación Nacional de Posgraduandos – ANPG, la Universidad de Harvard, además de empresas de robótica educativa, *streamers* y especialistas en educación y tecnología.
El proceso metodológico adoptado por la Comisión se caracterizó por un enfoque estructurado, participativo e iterativo, articulando levantamiento documental, diálogo institucional, consulta pública, audiencias, encuentros técnicos y consolidación progresiva de las contribuciones recibidas. Se consideraron marcos normativos nacionales relativos a la educación, a la protección de datos personales, a los derechos del niño y del adolescente en el entordigital, a los derechos de autor y a los derechos fundamentales, así como referencias internacionales sobre ética, gobernanza y uso responsable de la IA, buscando asegurar la coherencia entre la política educativa y el ordenamiento jurídico vigente.
Paralelamente, se analizaron referentes internacionales que tratan sobre el uso ético y responsable de la IA, con énfasis en documentos de la Unesco y de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos – OCDE, que abordan temas como transparencia, equidad, gobernanza y cualificación de los profesionales de la educación (UNESCO, 2022; OECD, 2024).
La sistematización de las contribuciones recibidas se realizó de forma colegiada, asegurando coherencia entre los fundamentos legales, los referentes técnicos y las demandas del sistema educativo brasileño. Este proceso resultó en la consolidación de una propuesta normativa orientada por criterios de responsabilidad, viabilidad y adherencia a las prácticas educativas, evitando tanto enfoques excesivamente prescriptivos como la ausencia de parámetros claros.
De este modo, el presente dictamen refleja un proceso de construcción colectiva, fundamentado en evidencias, en marcos legales y en diálogo con la comunidad educativa. Su elaboración buscó garantizar consistencia técnica y legitimidad institucional, contribuyendo a la formulación de directrices que orienten el uso de la IA en la educación de forma ética, transparente y alineada con los fines pedagógicos.
La naturaleza dinámica de las tecnologías de IA exige que las directrices aquí establecidas sean comprendidas como referencias sujetas a mejora continua. La rápida evolución de los sistemas tecnológicos, de los marcos regulatorios y de las evidencia científicas relacionadas con el tema refuerza la necesidad de un monitoreo permanente y una actualización periódica de las orientaciones educativas asociadas a su uso.
**SECCIÓN 3 – PRINCIPIOS**
El uso de la IA en la educación brasileña estará orientado por un conjunto de principios que establecen los fundamentos normativos para su adopción, uso y seguimiento en los sistemas de enseñanza y en las instituciones educativas. Estos principios expresan las condiciones bajo las cuales la IA puede ser incorporada a los procesos educativos, asegurando la alineación con los fines de la educación, con la legislación vigente y con los referenciales nacionales e internacionales sobre el uso responsable de tecnologías digitales (BRASIL, 1996; BRASIL, 2018; BRASIL, 2024; UNESCO, 2022; OECD, 2024).
Los principios presentados deben ser comprendidos de forma aislada, sicomo un conjunto integrado que orienta la toma de decisiones y la organización de las prácticas educativas mediadas por IA. Su observancia busca garantizar que la innovación tecnológica esté subordinada a los objetivos pedagógicos, preservando la centralidad del proceso educativo y la protección de los derechos de los sujetos involucrados.
Se presentan a continuación los principios orientadores, acompañados de una breve explicación:
**I – Centralidad de la regencia humana con mediación pedagógica activa**
Establece que la utilización de la IA debe permanecer subordinada a la actuación de los profesionales de la educación, asegurando que las decisiones pedagógicas estén orientadas por juicio humano, intencionalidad educativa y responsabilidad institucional. Este principio reafirma la naturaleza relacional de la educación y reconoce que la mediación humana es indispensable para la construcción del conocimiento y para la formación integral de los estudiantes, especialmente en contextos mediados por tecnologías (BRASIL, 1996; UNESCO, 2023).
La regencia humana comprende la responsabilidad por la concepción, conducción, seguimiento y evaluación de los procesos educativos, incluyendo la selección, utilización y revisión crítica de las herramientas basadas en IA. Su observancia presupone la preservación de la capacidad humana de decidir, interpretar, contestar e intervenir sobre los resultados producidos, prohibiendo la sustitución de la actuación docente o de la responsabilidad institucional por sistemas automatizados. La mediación humana se limita a la revisión posterior de los resultados producidos por sistemas de IA, comprendiendo también la planificación de las actividades, la definición de los objetivos de aprendizaje, la selección de las tecnologías, el seguimiento de los procesos educativos y la evaluación crítica de los resultados alcanzados. La utilización de estas herramientas debe permanecer permanentemente subordinada a la intencionalidad pedagógica y a la responsabilidad de los profesionales de la educación.
La centralidad de la regencia humana y de la mediación pedagógica implica la transferencia individualizada a los profesionales de la educación de responsabilidades técnicas, jurídicas, administrativas, contractuales o de seguridad que competen a los sistemas de enseñanza, a las instituciones educativas, a las entidades mantenedoras, a los gestores, a los equipos técnicos y a los proveedores de las soluciones tecnológicas. La actuación docente deberá ser asegurada en condiciones institucionales adecuadas, con formación, soporte técnico, tiempo de trabajo, orientaciones claras, recursos pedagógicos y mecanismos de gobernanza que permitan el ejercicio cualificado de la mediación humana.
La responsabilidad por la adopción, contratación, validación, monitoreo, seguridad, protección de datos, evaluación de riesgos y revisión institucional de las aplicaciones de IA deberá distribuirse de forma clara entre los diferentes agentes involucrados, preservando la autonomía pedagógica de los profesionales de la educación y evitando su atribución de responsabilidad por fallas sistémicas, técnicas o contractuales que estén fuera de su esfera de control.
**II – Integración curricular de la enseñanza de la IA, con progresividad e intencionalidad pedagógica**
Orienta que la enseñanza relacionada con la IA se incorpore a los currículos de forma planificada, progresiva y pedagógicamente intencional, respetando las etapas de desarrollo de los estudiantes y promoviendo aprendizajes significativos. Esta integración debe ocurrir en articulación con las directrices nacionales de educación digital, las bases curriculares vigentes y los objetivos formativos de cada etapa y modalidad de enseñanza (BRASIL, 2017; BRASIL, 2025).
La integración curricular de la IA deberá favorecer el desarrollo progresivo de conocimientos, habilidades, actitudes y valores compatibles con las diferentes etapas de la Educación Básica y de la Educación Superior, considerando las especificidades de las áreas del conocimiento y los niveles de desarrollo de los estudiantes. Este enfoque se restringe al dominio de herramientas o aplicaciones tecnológicas, sique comprende también la formación para la alfabetización digital, la comprensión crítica de los fundamentos, potencialidades, limitaciones e impactos de la IA en la sociedad contemporánea, así como el desarrollo de competencias para su utilización ética, responsable y alineada con los objetivos educativos. La intencionalidad pedagógica constituye un elemento estructurante de este proceso, asegurando que la tecnología permanezca subordinada al desarrollo integral de los estudiantes y a la promoción de aprendizajes significativos.
**III – Protección de datos, ética digital y seguridad de la información**
Establece que el uso de la IA observe rigurosamente la legislación relativa a la protección de datos personales, así como los principios de la ética digital, de la seguridad de la información y de la protección de los derechos fundamentales en el entoreducativo. Este principio busca asegurar que el tratamiento de informaciones ocurra de forma lícita, transparente, segura y responsable, preservando la privacidad, la integridad y la confianza necesarias para los procesos educativos (BRASIL, 2018; UNESCO, 2022).
Su implementación requiere la adopción de políticas y prácticas institucionales que garanticen la gobernanza adecuada de los datos, la transparencia sobre su utilización, la prevención de accesos indebidos y la mitigación de riesgos asociados al uso de sistemas basados en IA. Siempre que sea aplicable, deberán observarse los principios de la minimización del tratamiento de datos, de la limitación de la finalidad, de la retención por el tiempo necesario, de la eliminación segura y de la anonimización o seudonimización cuando corresponda, de conformidad con la legislación vigente. Las instituciones educativas deberán procurar asegurar que los proveedores y demás agentes responsables del desarrollo, puesta a disposición u operación de estas soluciones observen estándares compatibles de seguridad de la información, protección de datos personales, transparencia y responsabilidad en cuanto al tratamiento de la información utilizada en contextos educativos. La protección de datos personales constituye una dimensión indisociable de la protección de los derechos de estudiantes, profesores y demás integrantes de la comunidad educativa, mientras que la ética digital orienta la utilización responsable de las tecnologías, la prevención de discriminaciones, sesgos y daños derivados del tratamiento automatizado de informaciones, así como la promoción de una cultura institucional comprometida con la privacidad, la seguridad, la integridad y la responsabilidad en el entordigital.
En el caso de niños, niñas y adolescentes, el uso de la IA en contextos educativos deberá observar, asimismo, el régimen jurídico de protección integral aplicable al entordigital, incluyendo las normas específicas orientadas a la protección de niños, niñas y adolescentes en entornos digitales, especialmente en lo que se refiere a la prevención de riesgos, a la transparencia, a la protección de datos personales, a la prohibición de la explotación comercial indebida, a la seguridad, a la supervisión humana y al interés superior del niño, niña y adolescente, conforme al Estatuto Digital del Niño, Niña y Adolescente – ECA Digital.
**IV – Inclusión, equidad, accesibilidad y ciudadanía digital**
Establece que el uso de la IA debe contribuir a ampliar las oportunidades educativas, reducir las desigualdades y promover condiciones equitativas de acceso, participación y aprendizaje, fortaleciendo la inclusión, la accesibilidad y la formación de ciudadanos capaces de actuar de manera crítica, ética y responsable en la cultura digital (BRASIL, 2014; OECD, 2024).
La materialización de este principio presupone el reconocimiento de las diferentes condiciones de infraestructura, conectividad, recursos tecnológicos y capacidades institucionales existentes en el país. En este sentido, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deberán adoptar estrategias que amplíen el acceso cualificado a las tecnologías, promuevan la participación de todos los estudiantes y reduzcan barreras asociadas a vulnerabilidades sociales, económicas, territoriales, culturales o tecnológicas.
La IA podrá constituir un importante instrumento para la promoción de la accesibilidad, la personalización de los aprendizajes, la diversificación de los recorridos formativos y el fortalecimiento de las condiciones de permanencia y éxito académico. Su utilización deberá estar orientada por la protección de derechos, por la valorización de la diversidad y por el compromiso de asegurar que la innovación tecnológica contribuya a ampliar oportunidades educativas, y a reproducir o profundizar desigualdades existentes.
**V Valorización de la diversidad epistémica, cultural y social**
Establece que la utilización de la IA en la educación debe reconocer, respetar y valorar la pluralidad de saberes, culturas, identidades, contextos y formas de producción del conocimiento, promoviendo ambientes educativos inclusivos, democráticos y comprometidos con la diversidad. Este principio orienta la utilización crítica de las tecnologías y la prevención de la reproducción de sesgos, estereotipos o discriminaciones incompatibles con los derechos humanos y con las finalidades de la educación (UNESCO, 2022).
La incorporación de la IA en los procesos educativos deberá considerar la diversidad que caracteriza a la sociedad brasileña, reconociendo diferentes perspectivas epistemológicas, culturales, territoriales y sociales como elementos constitutivos de la producción del conocimiento. En este contexto, los sistemas y aplicaciones de IA deberán contribuir a ampliar las oportunidades de participación, diálogo y construcción colectiva del conocimiento, evitando la reproducción de visiones homogéneas, estereotipos o patrones que puedan restringir la pluralidad de experiencias, saberes y formas de aprendizaje. La valoración de la diversidad epistémica constituye, así, una condición esencial para que la innovación tecnológica fortalezca una educación crítica, inclusiva, democrática y socialmente comprometida.
**VI – Autonomía pedagógica de las instituciones de enseñanza**
Asegura a las instituciones de enseñanza la posibilidad de definir, en el ámbito de sus proyectos pedagógicos y de sus especificidades institucionales, estrategias, políticas y formas de utilización de la IA compatibles con sus objetivos formativos y con las necesidades de sus comunidades académicas. El ejercicio de esta autonomía deberá observar los principios y directrices establecidos en este Dictamen, así como los marcos legales aplicables, conciliando innovación pedagógica, responsabilidad institucional y protección de derechos (BRASIL, 1996).
La autonomía institucional presupone la capacidad de desarrollar soluciones contextualizadas, adecuadas a las diferentes realidades educativas, niveles de enseñanza y perfiles de estudiantes, favoreciendo procesos de innovación alineados a la calidad de la educación y a la promoción de la equidad. Su ejercicio debe ocurrir de forma transparente, participativa y responsable, asegurando que las decisiones relacionadas a la utilización de la IA permanezcan subordinadas a las finalidades educativas, a la integridad de los procesos formativos y a la valorización de la actuación de los profesionales de la educación.
**VII – Soberanía científica y desarrollo de soluciones nacionales**
Incentiva el fortalecimiento de la capacidad científica, tecnológica e institucional del país para el desarrollo, la evaluación, la adaptación y la gobernanza de soluciones de IA orientadas a la educación, promoviendo la producción de conocimiento y de tecnologías alineadas a las necesidades, a la diversidad y a los objetivos estratégicos de la educación brasileña (BRASIL, 2021).
La soberanía científica y tecnológica presupone el fortalecimiento de los ecosistemas nacionales de investigación, innovación y cooperación entre instituciones de enseñanza, centros de investigación, sector público y sector productivo, favoreciendo la creación y el perfeccionamiento de soluciones compatibles con los contextos educativos del país. Este principio estimula la formación de capacidades nacionales para comprender, adaptar, evaluar y utilizar críticamente tecnologías de IA, contribuyendo a reducir dependencias tecnológicas, ampliar la autonomía institucional y asegurar que su incorporación a los procesos educativos ocurra en consonancia con los intereses públicos, la diversidad cultural y las finalidades de la educación. El desarrollo y la adopción de soluciones interoperables, auditables y compatibles con estándares abiertos constituyen una directriz relevante para el fortalecimiento de la soberanía científica y tecnológica, preservada la autonomía de los sistemas de enseñanza y de las instituciones educativas.
**VIII – Transparencia algorítmica**
Establece que la utilización de la IA en los procesos educativos esté orientada por estándares adecuados de transparencia, explicabilidad, trazabilidad y documentación, compatibles con la finalidad, el contexto de uso y el nivel de riesgo de las aplicaciones empleadas. Este principio busca asegurar que estudiantes, profesores, gestores e instituciones puedan comprender los objetivos, los límites y los potenciales impactos de las tecnologías utilizadas, fortaleciendo la confianza, la responsabilidad y la protección de derechos.
La transparencia algorítmica comprende la puesta a disposición de información accesible sobre la finalidad del sistema, su lógica general de funcionamiento, los datos utilizados, las limitaciones conocidas y los criterios que orientan su utilización en los procesos educativos. Siempre que las aplicaciones influyan en evaluaciones, seguimiento académico, personalización de los aprendizajes u otras decisiones con impacto relevante sobre estudiantes o instituciones, deberán asegurarse mecanismos proporcionales de trazabilidad, documentación, supervisión humana y procedimientos claros para revisión, impugnación o corrección de los resultados producidos.
**IX – Participación y control social**
Establece que la utilización de la IA en la educación esté orientada por procesos de participación, diálogo y control social, asegurando la implicación de la comunidad educativa en la definición, implementación, seguimiento y perfeccionamiento de las políticas y prácticas relacionadas con el uso de estas tecnologías. Este principio refuerza la gestión democrática de la educación y la corresponsabilidad institucional en la construcción de entornos digitales éticos, transparentes y comprometidos con el interés público (BRASIL, 1988).
La gobernanza de la IA en los contextos educativos deberá favorecer la participación de estudiantes, profesores, gestores, investigadores, familias y demás segmentos de la comunidad educativa, respetando las especificidades de cada etapa y modalidad de enseñanza. La incorporación de diferentes perspectivas fortalece la legitimidad de las decisiones, amplía la transparencia institucional y contribuye a la construcción de soluciones contextualizadas, capaces de responder a las necesidades educativas, acompañar las transformaciones tecnológicas y promover la mejora continua de los procesos de enseñanza, aprendizaje y gestión.
**X 🌐 Sostenibilidad digital y responsabilidad ambiental**
Establece que el uso de la IA y de otras tecnologías digitales en la educación observe principios de sostenibilidad, eficiencia en el uso de recursos y responsabilidad socioambiental, considerando sus impactos a lo largo de todo el ciclo de vida de las soluciones tecnológicas. Este principio reconoce que la innovación educativa debe estar alineada con el desarrollo sostenible y el uso consciente de los recursos naturales y digitales (UNESCO, 2023).
La adopción de tecnologías digitales deberá considerar, de forma integrada, sus beneficios educativos, sus costos sociales y ambientales y las condiciones necesarias para su utilización responsable y duradera. Los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deberán promover prácticas orientadas a la eficiencia energética, a la utilización racional de la infraestructura computacional, a la gestión adecuada del ciclo de vida de los equipos, a la reducción de residuos electrónicos y al uso responsable de recursos digitales. Al mismo tiempo, la educación deberá contribuir a la formación de ciudadanos capaces de comprender las relaciones entre innovación tecnológica, sostenibilidad, desarrollo social y responsabilidad ambiental, fortaleciendo una cultura de utilización crítica, consciente y socialmente responsable de las tecnologías.
**XI – Bienestar digital de estudiantes, profesores y gestores escolares**
Establece que el uso de la IA y de las tecnologías digitales en la educación debe promover entornos de aprendizaje saludables, equilibrados y favorables para el desarrollo integral de las personas, preservando el bienestar físico, mental, emocional y social de estudiantes, docentes, directivos y demás integrantes de la comunidad educativa. Este principio reconoce que la innovación tecnológica debe estar al servicio del desarrollo humay de la calidad de las relaciones educativas, previniendo efectos adversos derivados del uso inadecuado o excesivo de las tecnologías (OECD, 2024).
La promoción del bienestar digital presupone la adopción de prácticas pedagógicas e institucionales que favorezcan el uso consciente, crítico y equilibrado de la IA, preservando espacios de interacción humana, autonomía intelectual, convivencia, creatividad y participación activa en los procesos educativos. Su observancia implica atención a los impactos cognitivos, emocionales, sociales y comportamentales asociados al uso intensivo de las tecnologías, así como a la prevención de la sobrecarga informacional, de la dependencia tecnológica, de la vigilancia excesiva y de otras formas de utilización que puedan comprometer la salud, el aprendizaje, la privacidad o la calidad de las relaciones educativas.
**XII – Autonomía intelectual y metacognición**
Establece que el uso de la IA debe contribuir al desarrollo de la autonomía intelectual, la reflexión crítica y la metacognición, favoreciendo que los estudiantes comprendan, monitoreen y mejoren sus propios procesos de aprendizaje, razonamiento y toma de decisiones. Este principio reafirma que las tecnologías digitales deben actuar como instrumentos de ampliación de las capacidades cognitivas humanas, preservando la creatividad, el pensamiento crítico, la autoría y la capacidad de juicio de los sujetos (UNESCO, 2023; OECD, 2024).
La incorporación de la IA a los procesos educativos deberá estimular prácticas que fortalezcan el aprendizaje autorregulado, la curiosidad intelectual, la resolución de problemas, la producción colaborativa del conocimiento y la utilización consciente y responsable de las tecnologías. La mediación pedagógica deberá favorecer el desarrollo de competencias que permitan a los estudiantes analizar críticamente información, reconocer limitaciones y sesgos de las herramientas digitales, formular preguntas cualificadas y utilizar la IA como apoyo a la investigación, a la creación y a la construcción del conocimiento, y como sustituta del esfuerzo intelectual.
En consonancia con estos objetivos, la utilización de la IA deberá fortalecer la autoría intelectual, la integridad académica y el aprendizaje significativo, correspondiendo a las instituciones educativas promover prácticas evaluativas que privilegien procesos de investigación, reflexión crítica, resolución de problemas, proyectos, presentaciones, portafolios y otras estrategias capaces de evidenciar el desarrollo efectivo de las competencias, de la autonomía y de la responsabilidad intelectual de los estudiantes.
**XIII — Cooperación federativa, apoyo técnico mutuo y fortalecimiento de las capacidades de las redes y sistemas de enseñanza**
Establece que la implementación de las directrices relacionadas con la utilización de la IA en la educación sea orientada por la cooperación entre los entes federativos, por el apoyo técnico mutuo y por el fortalecimiento de las capacidades institucionales de los sistemas y de las redes de enseñanza, respetando sus diferentes realidades, competencias y niveles de desarrollo. Este principio reafirma el régimen de colaboración previsto en la Constitución Federal de 1988 y reconoce que la transformación digital de la educación constituye una responsabilidad compartida entre Unión, estados, Distrito Federal y municipios (BRASIL, 1988).
La efectividad de estas directrices presupone la promoción de acciones coordinadas de formación de profesionales de la educación, compartición de conocimientos, producción de referenciales técnicos, desarrollo de capacidades institucionales y diseminación de buenas prácticas, favoreciendo soluciones colaborativas y sostenibles. La implementación de las políticas relacionadas a la IA deberá considerar las especificidades de las diferentes redes e instituciones educativas, observando criterios de proporcionalidad, equidad y cooperación federativa, mediante apoyo técnico, producción de orientaciones, intercambio de experiencias y desarrollo de capacidades institucionales, de modo a ampliar competencias locales y reducir desigualdades en la implementación de estas Directrices.
La efectividad de estas directrices presupone la promoción de acciones coordinadas de formación de profesionales de la educación, intercambio de conocimientos, producción de referenciales técnicos, desarrollo de capacidades institucionales y diseminación de buenas prácticas, favoreciendo soluciones colaborativas y sostenibles. La implementación de las políticas relacionadas con la Inteligencia Artificial deberá considerar las especificidades de las diferentes redes e instituciones educativas, observando criterios de proporcionalidad, equidad y apoyo técnico permanente, para ampliar capacidades locales y evitar que desigualdades estructurales comprometan el acceso calificado a las oportunidades ofrecidas por las tecnologías digitales.
Los principios aquí establecidos constituyen el fundamento normativo de las directrices de este Parecer y orientan su implementación por los sistemas de enseñanza y por las instituciones educativas, respetadas sus especificidades y autonomías. Orientados por una perspectiva humanista de la educación, afirman que la IA debe actuar como instrumento de ampliación de las capacidades humanas e institucionales, permaneciendo subordinada a la mediación pedagógica, a la protección de los derechos fundamentales y a las finalidades educativas. Su aplicación integrada busca asegurar una utilización ética, responsable, transparente, inclusiva, sostenible y proporcional a los diferentes contextos de uso, contribuyendo a la calidad, a la equidad, a la integridad y al desarrollo de los procesos educativos.
**SECCIÓN 4 – ADOPCIÓN Y USO DE LA IA EN LA EDUCACIÓN**
La adopción y el uso de la IA en los sistemas de enseñanza y en las instituciones educativas deben comprenderse como procesos que involucran decisiones pedagógicas, institucionales y tecnológicas interdependientes. En este sentido, la incorporación de estas tecnologías exige planificación, fundamentación y seguimiento continuo, para asegurar que su uso esté alineado con los fines educativos y los principios establecidos.
La implementación de la IA en el contexto educativo puede reducirse a la introducción de herramientas digitales, debiendo ser tratada como parte integrante de la organización del trabajo pedagógico y de la gestión institucional. Esta perspectiva implica considerar, de forma articulada, aspectos relacionados con la calidad de los aprendizajes, la protección de derechos, la actuación docente y la responsabilidad de las instituciones de enseñanza.
Para fines de adopción, gobernanza, seguimiento y evaluación institucional, las aplicaciones de IA deben comprenderse según sus finalidades predominantes de uso. En este sentido, se pueden distinguir, entre otras, aplicaciones orientadas al apoyo pedagógico, a la gestión institucional y administrativa, a los procesos evaluativos y a las acciones de accesibilidad e inclusión. Aunque estas categorías puedan solaparse en determinadas situaciones, su diferenciación contribuye a la definición de salvaguardas, responsabilidades y mecanismos de supervisión compatibles con los riesgos y objetivos de cada contexto de utilización.
Cuando una determinada aplicación presente características compatibles con más de una finalidad o categoría de riesgo prevista en estas Directrices, deberán considerarse acumulativamente los criterios aplicables, prevaleciendo, a efectos de definición de las salvaguardas, de los mecanismos de supervisión y de la gobernanza institucional, la clasificación correspondiente al nivel de riesgo más elevado. La clasificación deberá considerar la finalidad predominante de la utilización, el potencial impacto sobre los derechos de los estudiantes, el grado de autonomía de la aplicación, la naturaleza de los datos tratados y la relevancia de las decisiones educativas apoyadas o influenciadas por el sistema de IA.
**4.1 Criterios para la adopción de la IA**
La adopción de aplicaciones de IA debe estar precedida de una decisión técnica, pedagógica e institucional fundamentada, que considere solo la viabilidad tecnológica, sitambién su adecuación a los objetivos educativos y a las necesidades de los estudiantes. Este proceso debe involucrar la participación de la comunidad educativa, contribuyendo a la legitimidad y a la transparencia de las decisiones.
El análisis para la adopción de soluciones basadas en IA deberá considerar la naturaleza de la aplicación pretendida. Las herramientas destinadas al apoyo pedagógico, a la gestión administrativa, a la evaluación del aprendizaje o a la promoción de la accesibilidad pueden demandar criterios diferenciados de análisis, supervisión y monitorización, especialmente cuando produzcan efectos relevantes sobre los procesos educativos o sobre los derechos de los estudiantes.
Entre los criterios que deben orientar esta decisión, se destacan:
• la consistencia pedagógica de las soluciones adoptadas y la existencia de evidencias de su eficacia en el apoyo a los procesos de enseñanza y aprendizaje;
• la promoción del bienestar y del desarrollo integral de los estudiantes, considerando dimensiones cognitivas, sociales y emocionales;
• la preservación de la autonomía y de la integridad del trabajo docente, evitando la sustitución de su actuación;
• la garantía de seguridad, equidad, transparencia y responsabilidad en el uso de las tecnologías y de los datos;
• el análisis de las condiciones de gobernanza, almacenamiento, tratamiento y protección de los datos educativos involucrados, observando la legislación vigente y los intereses estratégicos de la educación;
• la verificación de la capacidad institucional de utilización pedagógica de la IA, incluyendo la cualificación de los profesionales involucrados en su aplicación;
• la evaluación de las condiciones de infraestructura tecnológica, conectividad, soporte técnico y sostenibilidad operacional necesarias para la implementación de las soluciones adoptadas; y
Es el análisis de los impactos potenciales de la adopción de la tecnología sobre la inclusión educativa, considerando diferentes perfiles de estudiantes, contextos institucionales y realidades regionales.
La consideración de estos criterios contribuye a evitar la adopción de tecnologías de forma acrítica o descontextualizada, asegurando que su utilización esté efectivamente integrada en los procesos educativos.
**4.2 Uso de la IA como recurso didáctico**
La IA puede ser utilizada como recurso de apoyo a las prácticas pedagógicas, contribuyendo a la diversificación de estrategias de enseñanza, el seguimiento de los aprendizajes y la organización de actividades educativas. Sin embargo, su uso debe ocurrir siempre con carácter complementario a la actuación docente.
Entre las posibilidades educativas asociadas al uso de la IA se destacan el apoyo a la personalización de las experiencias de aprendizaje, la ampliación de recursos para estudiantes con diferentes necesidades educativas, el fortalecimiento de estrategias de seguimiento pedagógico y la oferta de formas diversificadas de interacción con contenidos y actividades académicas. Tales aplicaciones deberán estar subordinadas a los objetivos pedagógicos y a la mediación docente.
La efectividad de este uso depende de la presencia de intencionalidad pedagógica clara, que oriente la selección, la utilización y la evaluación de los recursos basados en IA. En este contexto, la mediación docente desempeña un papel central, asegurando la contextualización de los contenidos, la interpretación crítica de las informaciones producidas y la adecuación de las actividades a las necesidades de los estudiantes.
La implementación de estas directrices deberá observar los principios de proporcionalidad institucional y de gobernanza contextualizada, considerando el tamaño, la capacidad administrativa, la infraestructura tecnológica y las condiciones de actuación de los sistemas y de las instituciones de enseñanza. En este contexto, se debe distinguir el uso individual de la IA, realizado por estudiantes y profesores en entornos diversos y de limitada capacidad de control institucional, del uso promovido por las instituciones educativas, orientado por objetivos pedagógicos, mediación docente, protección de datos, mecanismos de gobernanza y formación para el uso responsable de la tecnología. Las políticas educativas deberán centrarse prioritariamente en la cualificación de estas condiciones institucionales de utilización, asegurando que las exigencias de gobernanza sean compatibles con la realidad de cada sistema de enseñanza, sin perjuicio de la observancia de los principios de protección de derechos, transparencia, supervisión humana y calidad de los procesos educativos.
El uso individual de la IA por parte del docente, aun cuando se realice fuera del ámbito institucional o por iniciativa propia, está sujeto a las mismas condiciones que preservan la proporcionalidad entre la autonomía profesional del profesor y la protección de los estudiantes y de la integridad de los procesos educativos.
El uso pedagógico de la IA también debe considerar el manejo ético y responsable de estas herramientas en todas las etapas de su utilización, incluyendo la formulación de comandos, preguntas e instrucciones, la interacción con los sistemas, el análisis crítico de las respuestas producidas y la utilización de los contenidos generados. Dicha perspectiva contribuye al desarrollo de la autonomía intelectual, de la integridad académica y de la conciencia crítica en el uso de las tecnologías digitales.
En la Educación a Distancia - EaD, el uso de sistemas de IA podrá apoyar actividades de tutoría, orientación, seguimiento de los aprendizajes, atención a los estudiantes y personalización de recorridos formativos, siempre que esté subordinado a la planificación pedagógica institucional, a la curadoría docente y a la supervisión humana significativa. El uso de estas tecnologías podrá caracterizar la sustitución de las responsabilidades académicas propias del profesor, del tutor o de la institución educativa, debiendo contribuir a ampliar la interacción pedagógica, la accesibilidad, el seguimiento y la calidad de los procesos formativos.
La utilización de herramientas de IA en actividades académicas y educativas deberá preservar los principios de autoría intelectual, honestidad académica y responsabilidad sobre los contenidos producidos. La interacción con sistemas de IA transfiere a la tecnología la responsabilidad por el contenido presentado, correspondiendo al estudiante, docente o investigador asumir integralmente la autoría, la veracidad, la consistencia y la adecuación de las informaciones utilizadas o producidas.
La integración de la IA a las prácticas educativas requiere, por lo tanto, preparación de los profesionales de la educación, de modo que puedan utilizarla de forma cualificada, crítica y alineada a los objetivos formativos.
Los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deberán promover programas permanentes de formación y actualización de los profesionales de la educación para el uso pedagógico de la IA. Estos programas podrán contemplar, entre otros aspectos, alfabetización algorítmica, elaboración de comandos e instrucciones para sistemas de IA, curaduría crítica de contenidos generados, evaluación mediada por tecnologías digitales, protección de datos personales, integridad académica e identificación de sesgos algorítmicos.
**4.3 Gobernanza, documentación y monitoreo**
La utilización de la IA en el contexto educativo exige la adopción de mecanismos institucionales de gobernanza que aseguren transparencia, control y seguimiento continuo. Estos mecanismos deben permitir la identificación de las finalidades de las aplicaciones utilizadas, el análisis de los riesgos involucrados y la definición de criterios para su evaluación y revisión.
Los mecanismos institucionales de gobernanza deberán considerar las diferentes finalidades de las aplicaciones utilizadas. Los sistemas empleados para apoyo pedagógico, gestión académica, procesos evaluativos o promoción de la accesibilidad podrán demandar procedimientos específicos de documentación, monitoreo, validación humana y control institucional, observada la proporcionalidad entre los riesgos involucrados y los impactos potenciales sobre los procesos educativos.
La documentación institucional desempeña un papel fundamental en este proceso, al registrar las decisiones relacionadas con la adopción y el uso de la IA, así como los parámetros que orientan su utilización. Este registro contribuye a la responsabilización de las instituciones y a la trazabilidad de las prácticas adoptadas.
Los procesos institucionales de gobernanza deberán contemplar mecanismos de revisión periódica de las políticas, procedimientos y criterios relacionados con el uso de la IA, considerando cambios tecnológicos, actualizaciones regulatorias, nuevas evidencias científicas y los resultados observados en su implementación. La actualización continua constituye un elemento esencial para asegurar la efectividad y la adecuación de las prácticas adoptadas.
La participación docente debe estar presente también en los procesos de seguimiento y supervisión, asegurando que el uso de la tecnología permanezca alineado con las finalidades pedagógicas y que los eventuales ajustes se realicen de forma fundamentada.
**4.4 Transparencia, comunicación y revisión humana**
La utilización de la IA en los procesos educativos debe ir acompañada de mecanismos que garanticen la transparencia y la comprensión por parte de la comunidad educativa. En este sentido, es necesario que el uso de estas tecnologías se comunique de forma clara a estudiantes, profesores y gestores, permitiendo el conocimiento sobre su aplicación y sus objetivos.
Los mecanismos de gobernanza aplicables a la utilización de la IA deberán observar el principio de proporcionalidad regulatoria, de modo que los niveles de supervisión humana, transparencia, documentación, trazabilidad y monitoreo sean compatibles con la finalidad, el contexto de uso y los riesgos asociados a las aplicaciones empleadas. Este enfoque busca asegurar protección adecuada a los derechos de los estudiantes y de la comunidad educativa, evitando tanto la imposición de exigencias desproporcionadas para aplicaciones de bajo impacto como la adopción de controles insuficientes en situaciones capaces de producir efectos relevantes sobre los procesos educativos.
Las instituciones educativas deberán adoptar medidas que aseguren niveles adecuados de explicabilidad y trazabilidad de las aplicaciones utilizadas, permitiendo comprender su finalidad, documentar los elementos que fundamentan recomendaciones, clasificaciones, predicciones o contenidos producidos y posibilitar su revisión siempre que haya un impacto potencial sobre las decisiones educativas. En todos estos casos, los resultados generados por sistemas de IA deberán permanecer sometidos al análisis crítico y a la responsabilidad humana, asegurando su adecuación pedagógica, confiabilidad y conformidad con los principios de este Dictamen, así como previniendo la reproducción de errores, sesgos o información inadecuada.
La supervisión humana, en este contexto, se limita a la revisión posterior de los resultados producidos por los sistemas de IA. Comprende también la definición de los objetivos pedagógicos, la selección de las aplicaciones utilizadas, el seguimiento de su implementación, el monitoreo continuo de su desempeño y la evaluación crítica de los resultados producidos, observándose la proporcionalidad en relación con la finalidad educativa, el contexto de utilización y el nivel de riesgo de la aplicación. Siempre que haya potencial impacto sobre derechos, procesos evaluativos o decisiones educacionales relevantes, deberá asegurarse una revisión humana compatible con la naturaleza y la complejidad de la utilización de la tecnología.
Cuando la revisión humana involucre a profesionales de la educación, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deberán asegurar condiciones adecuadas para su ejercicio, incluyendo formación específica, tiempo institucional, apoyo técnico, canales de consulta y respaldo decisorio. La responsabilidad final por la gobernanza de la aplicación permanecerá compartida entre la institución, el sistema de enseñanza, la entidad mantenedora, los gestores y los proveedores, conforme a sus respectivas competencias, confundiéndose con la responsabilidad pedagógica ordinaria del docente.
**4.5 Límites al uso de la IA**
La utilización de la IA en la educación debe observar límites que preserven la integridad de los procesos pedagógicos y la naturaleza formativa de la educación. Entre estos límites, se destaca la imposibilidad de sustitución de la actuación docente por sistemas automatizados.
La preservación de la centralidad del profesor asegura que el proceso educativo continúe fundamentado en la mediación humana, la interacción pedagógica y la construcción significativa del conocimiento. En este sentido, la IA debe ser comprendida como una herramienta de apoyo, y como un elemento sustitutivo de la relación educativa.
En ninguna hipótesis la utilización de la IA podrá resultar en la transferencia integral de la responsabilidad pedagógica a sistemas automatizados. Los procesos relacionados con la evaluación del aprendizaje, el seguimiento académico, la orientación educacional y la toma de decisiones con repercusión sobre la trayectoria de los estudiantes deberán permanecer sujetos a la supervisión y validación humana compatibles con su relevancia educacional.
**SECCIÓN 5 – UTILIZACIÓN DE LA IA EN LA EDUCACIÓN BÁSICA**
La utilización de la IA en la Educación Básica debe estar orientada por las finalidades formativas de esta etapa de la educación, considerando el desarrollo integral de los estudiantes y sus especificidades etarias, cognitivas, sociales y emocionales. En este contexto, la incorporación de la IA debe ocurrir de forma planificada, progresiva e integrada al currículo, evitando enfoques fragmentados o desvinculados de los objetivos educativos.
En la Educación Básica, la utilización de la IA deberá observar los principios de la protección integral de niños, niñas y adolescentes, de la adecuación etaria, de la progresividad de los aprendizajes y del desarrollo integral de los estudiantes, respetando los diferentes etapas de desarrollo cognitivo, emocional, social y ético y preservando la centralidad de las interacciones humanas en los procesos educativos.
En la Educación Infantil, se recomienda la restricción total del uso de IA por parte de los estudiantes, considerando que se trata de un periodo crítico del desarrollo integral del niño y que el aprendizaje en esta etapa ocurre prioritariamente por medio de interacciones humanas receptivas, vínculos afectivos, juego y exploración concreta del ambiente. Evidencias reunidas por el Comité Científico del Núcleo Ciencia Por la Infancia (2025) asocian el uso excesivo de pantallas en los primeros años a perjuicios en el lenguaje y comunicación, atención, regulación emocional, control de impulsos, desarrollo motor e interacción social. En la misma dirección, la Sociedad Brasileña de Pediatría – SBP recomienda evitar pantallas hasta los dos años y restringir fuertemente su uso entre dos y cinco años. En este contexto, el uso de IA se justifica pedagógicamente y puede competir con experiencias fundamentales para el desarrollo infantil.
En los Años Iniciales de la Educación Primaria, el uso de aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa y Conversacional está recomendado, ni siquiera con un uso mediado por el profesor. Adicionalmente, en esta etapa, el uso de sistemas de IA deberá ocurrir exclusivamente en actividades pedagógicas planificadas y mediadas por profesionales de la educación, recomendándose su uso autónomo por parte de los estudiantes. La incorporación de estas tecnologías deberá ocurrir de forma gradual, con una ampliación progresiva de su uso a medida que se desarrollen competencias de alfabetización digital, pensamiento crítico, ciudadanía digital y autonomía intelectual.
En los Años Finales de la Enseñanza Fundamental, se permitirá el acceso directo, autónomo, individual o supervisado de los estudiantes a herramientas de IA de carácter generativo, autorizándose su uso únicamente con la mediación de profesionales de la educación.
La adecuación etaria deberá ser comprendida exclusivamente como limitación de acceso a tecnologías específicas. Considerando la amplia disponibilidad de herramientas de IA en diferentes ambientes digitales, familiares y sociales, la protección de niños, niñas y adolescentes depende, sobre todo, de las condiciones en que estas tecnologías son utilizadas, asumiendo especial relevancia la mediación pedagógica, la supervisión humana, la protección de datos personales y el desarrollo de competencias para su uso crítico, ético y responsable. En este contexto, la presencia de la IA en la Educación Básica se restringe al uso de herramientas tecnológicas, sique comprende también el desarrollo de aprendizajes que permitan a los estudiantes comprender, utilizar y evaluar críticamente estas tecnologías, articulando su uso pedagógico a la formación para el ejercicio de la ciudadanía en la cultura digital.
Siempre que la utilización institucional de aplicaciones de IA involucre a estudiantes de la Educación Básica, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deberán asegurar transparencia en cuanto a las finalidades pedagógicas de la tecnología empleada, promover una comunicación clara a las familias o responsables, observar rigurosamente la protección de datos personales y prohibir la utilización de estas aplicaciones para fines de publicidad dirigida, perfilado mercantil o explotación comercial de los datos de los estudiantes.
**5.1 Integración de la enseñanza relacionando la IA al currículo**
La integración de la IA en el currículo de la Educación Básica debe ocurrir en articulación con la educación digital, mediática y computacional, respetando las directrices nacionales vigentes y la Base Nacional Común Curricular – BNCC (BRASIL, 2017; BRASIL, 2023; BRASIL, 2025). Esta integración debe realizarse de forma transversal y progresiva, considerando las diferentes etapas de enseñanza y las características del desarrollo de los estudiantes.
Esta integración deberá observar los referenciales curriculares nacionales relacionados con la educación digital y computacional, promoviendo el desarrollo progresivo de conocimientos, habilidades y actitudes compatibles con cada etapa de la escolarización. El abordaje de la IA deberá contribuir al fortalecimiento del pensamiento crítico, de la ciudadanía digital, de la cultura digital y de la comprensión de las relaciones entre tecnología, sociedad y democracia.
El abordaje curricular debe favorecer la contextualización de los aprendizajes, promoviendo la articulación entre diferentes áreas del conocimiento y estimulando la interdisciplinariedad. En este sentido, la IA puede ser tratada tanto como objeto de aprendizaje como recurso pedagógico, siempre y cuando su utilización esté alineada con los objetivos formativos y las prácticas educativas.
Además, la integración curricular debe considerar la realidad de los estudiantes y de las instituciones, buscando garantizar que el uso de la tecnología contribuya a la ampliación de oportunidades educativas y a la profundización de desigualdades.
**5.2 Directrices para el uso de la IA en la Educación Básica**
La utilización de la IA en la Educación Básica debe observar directrices que aseguren la calidad de los aprendizajes, la protección de los estudiantes y la coherencia pedagógica de las prácticas educativas. Conforme se sistematiza en el documento orientador sobre IA en la Educación Básica del Ministerio de Educación (BRASIL, 2026), se destacan los siguientes aspectos:
• promoción del desarrollo integral de los estudiantes, considerando dimensiones cognitivas, sociales y emocionales;
• utilización de recursos que favorezcan la inclusión educativa, la accesibilidad y la personalización de las experiencias de aprendizaje, respetadas las características y necesidades de los estudiantes;
estímulo ao uso de tecnologias capazes de ampliar oportunidades de participação, engajamento e acompanhamento pedagógico;
la preservación de la autonomía intelectual y del bienestar de los estudiantes, evitando la dependencia excesiva de las tecnologías;
la integración de la alfabetización en IA de forma articulada con las alfabetizaciones digital, mediática y computacional;
la contextualización de los aprendizajes, con base en la realidad de los estudiantes y en los desafíos contemporáneos;
el compromiso con la reducción de las desigualdades educativas, promoviendo la inclusión y la equidad;
la consideración de las condiciones de acceso digital de los estudiantes y de las escuelas, buscando alternativas pedagógicas que eviten la exclusión derivada de limitaciones de infraestructura, conectividad o disponibilidad de dispositivos tecnológicos;
la promoción de estrategias que favorezcan la democratización del acceso a las oportunidades educativas apoyadas por IA;
el desarrollo de prácticas pedagógicas alineadas con la protección de derechos y la ciudadanía digital;
la observancia de la adecuación etaria de las herramientas, contenidos y experiencias educativas apoyadas por IA;
• el fortalecimiento de la capacidad de los estudiantes para analizar críticamente información, contenidos sintéticos y recomendaciones producidas por sistemas automatizados;
• la promoción de entornos digitales seguros, respetuosos y compatibles con los derechos de niños, niñas y adolescentes.
• el fortalecimiento de la capacidad de mediación crítica y ética de los profesionales de la educación;
• la prevención de prácticas de monitoreo inadecuado, invasivo o desproporcionado de los estudiantes.
Estas directrices tienen como objetivo asegurar que el uso de la IA contribuya a la formación de sujetos críticos, autónomos y capaces de comprender el papel de la tecnología en la sociedad.
**5.3 Desarrollo de aprendizajes relacionados con la IA**
La Educación Básica debe promover el desarrollo de aprendizajes que permitan a los estudiantes comprender los fundamentos, los usos y los impactos de la IA. Este proceso implica solo la adquisición de conocimientos técnicos, sitambién el desarrollo de competencias cognitivas, éticas y sociales.
Entre los principales aspectos a considerar, se destacan:
comprensin bsica del funcionamiento de sistemas computacionales y de aplicaciones de IA;
reconocimiento de los diferentes tipos de tecnologías y sus usos en lo cotidiano;
desarrollo del pensamiento lgico, analtico y crtico;
reflexin sobre las implicaciones ticas, sociales y culturales del uso de la tecnología;
comprensin del papel de los datos y de su utilización en los sistemas de IA;
comprensin de los fundamentos bsicos de la IA, incluyendo sus modos de funcionamiento, posibilidades, limitaciones e impactos en la sociedad contempornea;
comprensin de la IA como fenmecientífico, tecnológico, económico, social y cultural que influencia la organización de la sociedad contempornea;
identificación de límites, riesgos y posibles sesgos presentes en las tecnologías;
comprensin de los riesgos asociados desinformación, manipulación digital, a los contenidos sintéticos y s estrategias automatizadas de influencia presentes en los ambientes digitales;
el desarrollo de la capacidad de verificar fuentes, validar informaciones y ejercer juicio crítico ante contenidos producidos o mediados por IA;
el desarrollo de la capacidad de evaluar informaciones producidas por sistemas automatizados;
la comprensión de la diferencia entre apoyo tecnológico y elaboración intelectual propia, desarrollando actitudes compatibles con la honestidad académica y la responsabilidad por el uso de las informaciones producidas o compartidas en ambientes digitales;
el estímulo a la creatividad, a la autonomía y a la resolución de problemas;
la comprensión de las relaciones entre tecnología, sociedad y desigualdades;
el análisis crítico de los impactos sociales, económicos, culturales, políticos y éticos asociados al desarrollo y a la utilización de la IA;
la promoción de comportamientos responsables, éticos y seguros en el ambiente digital;
El desarrollo de capacidades metacognitivas relacionadas con el uso de la Inteligencia Artificial, estimulando a los estudiantes a reflexionar críticamente sobre sus propios procesos de pensamiento, aprendizaje, toma de decisiones y producción de conocimiento mediados por tecnologías digitales.
El abordaje de estos aprendizajes debe favorecer la interdisciplinariedad y la construcción de conocimientos significativos, contribuyendo a la formación integral de los estudiantes.
En la Educación Infantil y en los Años Iniciales de la Enseñanza Fundamental, el contacto con conceptos relacionados a la IA debe ocurrir prioritariamente por medio de experiencias pedagógicas mediadas, contextualizadas y adecuadas al desarrollo de los estudiantes, privilegiando la exploración, la creatividad, la resolución de problemas y la comprensión progresiva del papel de las tecnologías en la vida cotidiana.
**SECCIÓN 6 – UTILIZACIÓN DE LA IA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR**
El uso de la IA en la Educación Superior debe estar orientado por la articulación entre formación académica, desarrollo científico y preparación para contextos profesionales cada vez más mediados por tecnologías digitales. En este escenario, la incorporación de la IA debe ser comprendida como parte integrante de los procesos formativos, contribuyendo a la cualificación de los aprendizajes, a la innovación pedagógica y a la ampliación de las posibilidades de actuación profesional de los estudiantes.
La diversidad de áreas del conocimiento presentes en la Educación Superior implica que el abordaje de la IA se dará de forma homogénea, debiendo considerar las especificidades de los cursos, de las directrices curriculares y de los proyectos pedagógicos institucionales. Esta diversidad exige flexibilidad en la integración de la IA, asegurando que su uso esté alineado con los objetivos formativos y con las características de cada área.
**6.1 Integración de la IA a la formación académica**
La IA puede integrarse a la formación académica tanto como objeto de estudio como recurso de apoyo a las actividades de enseñanza, investigación y extensión. Esta integración debe ocurrir de forma planificada y articulada, promoviendo la conexión entre fundamentos teóricos, aplicaciones prácticas y reflexión crítica.
La inserción de la IA en la formación académica debe contribuir al desarrollo de capacidades relacionadas con el análisis, interpretación y utilización de datos, así como a la comprensión de los impactos de la tecnología en los diferentes campos profesionales. Además, debe favorecer la formación de profesionales capaces de actuar en contextos complejos, en los cuales la IA desempeña un papel creciente en la producción y en la organización del conocimiento.
En los cursos de licenciatura, la formación relacionada con la IA debe contemplar explícitamente la alfabetización digital docente, la utilización pedagógica de tecnologías emergentes, el análisis crítico de datos educativos, la evaluación asistida por tecnologías digitales y los aspectos éticos relacionados con el uso de la IA en los entornos escolares.
Los conocimientos relacionados con la IA deberán, siempre que sea posible, articularse con las actividades de prácticas supervisadas, extensión y investigación, favoreciendo la aproximación entre la formación docente y los desafíos concretos enfrentados por las instituciones de Educación Básica.
Las Instituciones de Educación Superior – IES deberán establecer políticas y directrices propias para la utilización de la IA en las actividades de enseñanza, investigación, extensión y gestión académica, contemplando principios de autoría, integridad académica, transparencia, responsabilidad intelectual y protección de derechos. Estas políticas deberán, siempre que sea pertinente, ser incorporadas al Plan de Desarrollo Institucional – PDI, a los Proyectos Pedagógicos de Curso – PPC, a los reglamentos, normativas académicas y demás instrumentos institucionales de gobernanza, asegurando coherencia entre las directrices institucionales, las prácticas pedagógicas, los procesos evaluativos y la gestión académica. Podrán contemplar criterios para transparencia en cuanto al uso de la tecnología, formas de declaración de utilización cuando sea pertinente, orientaciones para prevención de prácticas incompatibles con los principios de honestidad académica y procedimientos para acompañamiento, revisión y perfeccionamiento continuo de las prácticas institucionales relacionadas con la IA.
**6.2 Desarrollo de competencias relacionadas con la IA**
La Educación Superior debe promover el desarrollo de competencias que permitan a los estudiantes utilizar la IA de forma crítica, ética y responsable, en consonancia con las exigencias de los contextos profesionales contemporáneos.
Entre las principales competencias a desarrollar, se destacan:
La capacidad de utilizar la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en diferentes contextos profesionales;
El desarrollo de habilidades para el análisis, interpretación y uso de datos;
La comprensión crítica de las posibilidades, límites y riesgos asociados a la utilización de IA en procesos de evaluación del aprendizaje, seguimiento académico y análisis de evidencias educativas;
La comprensión de las implicaciones éticas, jurídicas y sociales relacionadas con el uso de la tecnología;
La evaluación crítica de los límites, riesgos y potencialidades de las aplicaciones de IA;
Comprensión de los fundamentos conceptuales de la IA y sus impactos en los procesos de producción de conocimiento, organización del trabajo, ejercicio de la ciudadanía y transformación social;
Desarrollo de la capacidad de reflexión crítica y metacognitiva sobre los procesos de producción de conocimiento, aprendizaje y toma de decisiones mediados por IA;
Articulación entre conocimiento técnico y reflexión sobre los impactos económicos, sociales y culturales de la tecnología;
Uso responsable de la IA, respetando los principios de integridad académica y ética profesional;
Comprensión de los límites entre el apoyo tecnológico y la producción intelectual propia;
Capacidad de utilizar sistemas de IA de forma transparente y responsable en contextos académicos y profesionales; y
Reconocimiento de la importancia de la atribución adecuada de autoría y de la responsabilidad por los contenidos producidos o presentados con apoyo de IA.
Estas competencias contribuyen a la formación de profesionales capaces de actuar de forma cualificada en entornos cada vez más complejos y tecnológicamente mediados.
**6.3 Uso pedagógico de la IA en la Educación Superior**
La IA puede ser utilizada como recurso de apoyo a las prácticas pedagógicas en la Educación Superior, contribuyendo a la diversificación de estrategias de enseñanza, al seguimiento de los aprendizajes y a la organización de actividades académicas.
La utilización de estas tecnologías puede contribuir al desarrollo de recorridos formativos más flexibles, a la ampliación de oportunidades de aprendizaje a lo largo de la vida, al fortalecimiento de estrategias de permanencia estudiantil y a la oferta de recursos de apoyo académico capaces de atender a la diversidad de perfiles presentes en la Educación Superior.
Su utilización debe estar orientada por una clara intencionalidad pedagógica, integrándose a los objetivos formativos de los cursos y a las metodologías de enseñanza adoptadas. En este proceso, la mediación docente permanece como un elemento central, asegurando la calidad de las interacciones pedagógicas, la adecuación de las actividades propuestas y la interpretación crítica de los resultados producidos por los sistemas de IA.
El uso pedagógico de la IA debe evitar enfoques meramente instrumentales, buscando promover aprendizajes significativos y alineados con las demandas académicas y profesionales.
**6.4 Consideraciones éticas e institucionales**
La utilización de la IA en la Educación Superior debe observar principios éticos y legales, especialmente en lo que se refiere a la protección de datos personales, a la transparencia en el uso de las tecnologías y al respeto a los derechos de los estudiantes y de la comunidad académica.
Las IES tienen un papel fundamental en la definición de directrices internas que orienten el uso de la IA en sus diferentes dimensiones, incluyendo enseñanza, investigación y extensión. Este proceso debe involucrar a la comunidad académica y considerar los impactos de la tecnología en las prácticas institucionales. La adopción de políticas institucionales claras contribuye a la utilización responsable de la IA, previniendo riesgos y asegurando la alineación con los principios y directrices establecidos. Las instituciones de educación superior deberán establecer políticas y directrices propias para la utilización de la IA en las actividades de enseñanza, investigación, extensión y gestión académica, contemplando principios de autoría, integridad académica, transparencia, responsabilidad intelectual y protección de derechos. Estas directrices podrán definir criterios para la declaración del uso de la tecnología cuando sea pertinente, orientar prácticas compatibles con la honestidad académica y promover mecanismos de gobernanza alineados a las finalidades educativas y científicas.
En el ámbito de la investigación científica, el uso de la Inteligencia Artificial debe observar los principios de integridad científica, transparencia metodológica y responsabilidad intelectual, declarándose siempre que su contribución sea relevante para la elaboración de textos, análisis de datos, revisión bibliográfica, programación u otras etapas del proceso investigativo. El uso de estas tecnologías transfiere a la Inteligencia Artificial la autoría ni la responsabilidad por los resultados producidos, que permanecen íntegramente atribuidas a las personas investigadoras.
En la gestión académica, la IA podrá apoyar actividades de planificación, análisis de indicadores, identificación de riesgos de deserción y perfeccionamiento de los procesos institucionales, siempre que se preserve una supervisión humana significativa, se asegure la posibilidad de revisión de las decisiones y se prohíba la adopción de decisiones exclusivamente automatizadas con impacto relevante sobre derechos o trayectorias académicas de los estudiantes. En las instituciones que ofrecen cursos de licenciatura, estas políticas deberán contemplar también estrategias de formación inicial docente, preparando a futuros profesores para actuar de forma crítica, ética y pedagógicamente cualificada en contextos crecientemente mediados por tecnologías digitales y sistemas inteligentes.
**SECCIÓN 7 – UTILIZACIÓN DE LA IA EN LA EDUCACIÓN PROFESIONAL Y TECNOLÓGICA**
La utilización de la IA en la Educación Profesional y Tecnológica deberá observar los principios establecidos en este Dictamen, considerando las especificidades de esta modalidad de enseñanza y su estrecha articulación con el desarrollo científico, tecnológico, la innovación, el emprendimiento y el mundo del trabajo. Su incorporación deberá contribuir a la formación integral de los estudiantes, promoviendo el desarrollo de competencias técnicas, digitales, éticas y socioemocionales necesarias para la actuación crítica, responsable e innovadora en contextos profesionales crecientemente mediados por tecnologías digitales.
La utilización de estas tecnologías deberá favorecer metodologías activas de aprendizaje, el desarrollo de proyectos, la resolución de problemas, la experimentación, la simulación de ambientes productivos y la integración entre teoría y práctica, ampliando las oportunidades de aprendizaje y de desarrollo profesional. Su adopción deberá estar alineada con los objetivos formativos de los cursos, las Directrices Curriculares Nacionales aplicables y las demandas contemporáneas del desarrollo científico, tecnológico y productivo, preservando la centralidad de la mediación pedagógica y de la actuación de los profesionales de la educación.
En los cursos que involucren actividades de laboratorio, prácticas profesionales, pasantías, simulaciones o el uso de equipos y entornos especializados, la IA podrá constituir un importante instrumento de apoyo al proceso formativo, siempre que su uso comprometa el desarrollo de las competencias prácticas, la autonomía profesional, el juicio técnico, la seguridad de las actividades y la responsabilidad ética inherentes al ejercicio de las profesiones.
La incorporación de la IA en la Educación Profesional y Tecnológica deberá contribuir, además, al fortalecimiento de la cultura de la innovación, la investigación aplicada, la creatividad, el aprendizaje a lo largo de la vida y la capacidad de adaptación a las transformaciones tecnológicas, preparando a los estudiantes para utilizar estas tecnologías de forma crítica, ética, segura y socialmente responsable, en consonancia con las necesidades del desarrollo sostenible, la competitividad nacional y la promoción del trabajo digno.
**SEO 8 CLASSIFICAO DE RISCO, SALVAGUARDAS E PROPORCIONALIDADE REGULATRIA**
A utilizao de sistemas de IA contexto educacional ocorre de forma homognea, uma vez que diferentes aplicaes apresentam distintos nveis de impacto sobre os processos pedaggicos, administrativos e avaliativos. Nesse sentido, torna-se necessrio estabelecer abordagem orientada pela proporcionalidade regulatria, considerando que aplicaes com maior potencial de interferncia sobre direitos, trajetrias acadmicas ou processos decisrios demandam mecanismos mais robustos de superviso, governana e proteo institucional.
Considerando la complejidad y la diversidad de las aplicaciones de IA en el contexto educativo, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deben adoptar un enfoque orientado por el principio de proporcionalidad regulatoria, según el cual los niveles de supervisión, gobernanza, documentación, transparencia y monitoreo deberán ser compatibles con la finalidad educativa, el grado de autonomía del sistema y los riesgos efectivamente asociados a su utilización, evitando tanto la imposición de exigencias innecesarias para aplicaciones de bajo impacto como la insuficiencia de salvaguardas en contextos potencialmente más sensibles.
La clasificación por niveles de riesgo contribuye a diferenciar aplicaciones de carácter instrumental y pedagógico de sistemas con potencial de impacto relevante sobre derechos, trayectorias académicas, procesos evaluativos y condiciones de permanencia de los estudiantes. Tal enfoque encuentra respaldo en referenciales internacionales sobre gobernanza de la IA, especialmente en las recomendaciones de la Unesco y en marcos regulatorios contemporáneos orientados a la protección de derechos fundamentales y al uso responsable de la tecnología (UNESCO, 2022; UNESCO, 2023).
Para facilitar la comprensión y la aplicación práctica de estas directrices, la clasificación de riesgo de las aplicaciones de Inteligencia Artificial debe considerar, de forma integrada, su finalidad educativa, el grado de autonomía del sistema, el tipo de dato tratado, el potencial impacto sobre los derechos de los estudiantes, el nivel de automatización de las decisiones, la posibilidad de perfilado y la reversibilidad de los efectos producidos. Esta evaluación deberá observar el principio de la proporcionalidad regulatoria, según el cual el nivel de supervisión, gobernanza y salvaguardas institucionales debe ser compatible con los riesgos efectivamente asociados a cada contexto de utilización.
El análisis de riesgo deberá restringirse a las características técnicas de las soluciones empleadas, siconsiderar también las condiciones concretas de su utilización, incluyendo la existencia de supervisión humana, mediación pedagógica, mecanismos de gobernanza, protección de datos y capacidad institucional de seguimiento. Así, aplicaciones tecnológicamente similares podrán presentar perfiles distintos de riesgo cuando se utilicen para apoyo pedagógico, gestión institucional, procesos evaluativos, promoción de la accesibilidad u otras finalidades educativas, exigiendo un análisis contextualizado y la adopción de medidas proporcionales a los impactos potenciales producidos.
Las restricciones relacionadas con el uso de mecanismos de perfilado impiden la adopción de tecnologías asistivas y recursos destinados exclusivamente a la promoción de la accesibilidad, la inclusión educativa y la eliminación de barreras para el aprendizaje, siempre que su uso observe los principios de protección de datos, supervisión humana, proporcionalidad y respeto a los derechos de los estudiantes.
En este sentido, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas podrán considerar, entre otros, los siguientes niveles de riesgo con el fin de organizar sus prácticas de gobernanza, monitoreo y mitigación de riesgos:
**I – Aplicaciones de bajo riesgo**
Corresponden a las aplicaciones de apoyo instrumental, organizacional, pedagógico complementario o de accesibilidad que, consideradas la finalidad, el contexto de uso, la naturaleza de los datos tratados y el grado de autonomía del sistema, produzcan un impacto relevante sobre los derechos de los estudiantes, los procesos evaluativos, las decisiones académicas, las trayectorias educativas o las condiciones de acceso, permanencia, progresión y certificación.
Pueden ser comprendidas como aplicaciones de bajo riesgo, entre otras, siempre que impliquen perfilado individualizado, tratamiento de datos personales sensibles, monitoreo continuo, interacción continua con estudiantes o decisión automatizada relevante:
a) organización, sistematización o adaptación de materiales didácticos;
b) herramientas auxiliares de planificación pedagógica o administrativa;
c) revisión textual evaluativa;
d) apoyo a la traducción, resumen, formato o adecuación de contenidos; y
e) recursos simples de acessibilidade voltados à eliminação de barreiras, como transcrição, legendagem, leitura de tela, ampliação de texto ou conversão de formato, desde que não impliquem inferências sensíveis, perfilização individualizada ou repercussão decisória sobre o estudante.
Nessas hipóteses, este Parecer orienta que sejam observados, como parâmetros de boa governança institucional, deveres de transparência, segurança da informação, proteção de dados pessoais, responsabilização institucional, registro simplificado da finalidade de uso e possibilidade de supervisão humana sempre que a aplicação for utilizada em atividade educacional institucional.
**II – Aplicaciones de riesgo moderado**
Corresponden a las aplicaciones utilizadas como apoyo pedagógico, académico, administrativo o institucional que, aunque produzcan una decisión automatizada relevante, impliquen interacción continua con estudiantes, generación de recomendaciones académicas, personalización de recorridos, apoyo a la producción intelectual, seguimiento formativo, orientación institucional o tratamiento sistemático de informaciones educativas.
Pueden comprenderse como aplicaciones de riesgo moderado, entre otras, siempre que produzcan efectos automáticos sobre nota, certificación, progresión, permanencia, concesión de beneficios, sanción disciplinaria, selección u otra decisión educativa sensible:
a) sistemas de tutoría o apoyo pedagógico automatizado;
b) herramientas de *feedback* formativo sin repercusión académica directa;
c) asistentes institucionales utilizados para atención, orientación académica general o apoyo informacional;
d) herramientas de apoyo a la producción textual, a la investigación o a la organización de estudios, cuando se utilicen en contexto pedagógico o académico;
e) mecanismos de recomendación académica sin efecto decisorio automático;
f) sistemas de seguimiento de aprendizaje sin repercusión directa y automática sobre nota, certificación, permanencia, beneficio o sanción; y
g) recursos de accesibilidad que involucren personalización, adaptación individualizada o tratamiento sistemático de información educativa, siempre que involucren datos sensibles o decisiones automatizadas relevantes.
En estas hipótesis, se recomienda que los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas adopten salvaguardas proporcionales al contexto de uso, especialmente:
a) comunicación clara a la comunidad educativa sobre el uso de la tecnología, sus finalidades, límites y responsables institucionales;
b) registro institucional de las aplicaciones utilizadas, con indicación de finalidad, público alcanzado, datos tratados y responsables del seguimiento;
c) revisión humana obligatoria de los resultados siempre que haya influencia sobre orientación pedagógica, seguimiento académico, personalización de recorrido o recomendación dirigida al estudiante;
d) monitoreo periódico de errores, sesgos, impactos desproporcionados y adecuación pedagógica;
e) prohibición del uso de datos educativos para el entrenamiento de modelos de terceros sin base legal adecuada, finalidad legítima, transparencia y salvaguardas compatibles;
f) previsión de un canal institucional para aclaración, revisión o impugnación cuando la recomendación producida pueda afectar la experiencia educativa del estudiante; y
g) evaluación periódica de la adecuación de la aplicación al nivel de riesgo originalmente atribuido, especialmente cuando haya ampliación de funcionalidades, integración con bases de datos institucionales o cambio de finalidad.
**III – Aplicaciones de alto riesgo**
Corresponden a las aplicaciones capaces de producir, apoyar o influenciar efectos relevantes sobre los derechos de los estudiantes, la vida académica, los procesos de evaluación, la certificación, la selección, la permanencia, la progresión, la retención, la concesión de beneficios, el análisis disciplinario, la distribución de oportunidades educativas u otros procesos educativos sensibles.
Deben ser consideradas como aplicaciones de alto riesgo, entre otras:
a) sistemas de apoyo automatizado a la corrección de evaluaciones con repercusión académica, siempre que se utilicen exclusivamente como instrumento auxiliar, prohibiéndose la atribución automática de nota, concepto, aprobación, reprobación, certificación, progresión, retención o cualquier consecuencia académica sin validación humana efectiva, previa, cualificada y documentada;
b) sistemas de *proctoring* u otras tecnologías de monitoreo utilizadas en procesos evaluativos;
c) perfilación académica individualizada;
d) sistemas relacionados con la selección, certificación, concesión de beneficios, permanencia, progresión, retención o análisis disciplinario;
e) aplicaciones que impliquen tratamiento de datos personales sensibles, incluidos datos sobre discapacidad, salud, biometría, comportamiento, vulnerabilidad social o desempeño individual sensible;
f) aplicaciones que involucren inferencias comportamentales relevantes, identificación de patrones de riesgo educativo individualizado o predicción de deserción, rendimiento, vulnerabilidad o conducta;
g) aplicaciones que puedan producir un impacto relevante sobre oportunidades educativas, acceso a recursos institucionales o condiciones de continuidad de los estudios;
h) herramientas de *feedback* , tutoría, recomendación o seguimiento que pasen a influir en la nota, progresión, certificación, permanencia, beneficio, sanción u otra decisión institucional relevante; y
i) sistemas automatizados de precorrección de evaluaciones discursivas, redacciones y producciones textuales autorales, admitidos exclusivamente como instrumento preparatorio y auxiliar de la corrección realizada por el profesor, a quien corresponde, de modo exclusivo e indelegable, la atribución de nota, concepto o mérito y la devolución formativa al estudiante.
En estas hipótesis, deben garantizarse salvaguardas reforzadas, compatibles con la naturaleza sensible de la aplicación, incluyendo:
a) evaluación previa de impacto algorítmico, proporcional al riesgo y a la finalidad educativa;
b) informe de impacto a la protección de datos personales, cuando sea aplicable;
c) supervisión humana significativa, continua, cualificada y documentada;
d) mecanismos de trazabilidad, documentación y auditoría institucional;
e) transparencia y explicación accesible sobre la finalidad, el funcionamiento general, los límites y los posibles impactos de la aplicación;
f) posibilidad efectiva de contestación, revisión humana y corrección de resultados, recomendaciones o decisiones apoyadas por sistemas de IA;
g) validación humana previa y documentada de cualquier resultado con repercusión evaluativa, disciplinaria, académica, administrativa o certificadora;
h) monitoreo periódico de sesgos, errores sistemáticos, impactos discriminatorios o desproporcionados sobre grupos específicos;
i) adopción de alternativas menos invasivas siempre que estén disponibles, especialmente en procesos evaluativos, de monitoreo, seguimiento individualizado o tratamiento de datos sensibles; y
j) garantía de que la aplicación sustituya la responsabilidad de un profesional de la educación o de una instancia institucional competente.
La utilización de aplicaciones de alto riesgo podrá resultar en una decisión exclusivamente automatizada con efecto relevante sobre la trayectoria educativa del estudiante. La atribución de calificaciones, la certificación, la progresión, la retención, la selección, la concesión de beneficios, la aplicación de sanciones y demás decisiones académicas o institucionales relevantes deberán permanecer bajo la responsabilidad de un profesional de la educación o de una instancia institucional competente, asegurando una supervisión humana efectiva, fundamentación, registro y posibilidad de revisión.
**IV — Aplicaciones de riesgo excesivo o incompatible con las finalidades educativas**
Corresponden a aquellas aplicaciones cuyo potencial de violación de derechos, discriminación, vigilancia indebida, explotación de vulnerabilidades o compromiso de la integridad del proceso educativo las hace incompatibles con los principios educativos y con la protección integral de los estudiantes.
Deben considerarse incompatibles con estas Directrices, entre otras:
a) sistemas de puntuación social;
b) vigilancia emocional o reconocimiento de emociones con fines evaluativos, disciplinarios, clasificatorios o de gestión de la conducta estudiantil;
c) explotación de vulnerabilidades de estudiantes, incluidas vulnerabilidades etarias, emocionales, socioeconómicas, cognitivas o comportamentales;
d) perfilado psicológico, biométrico o comportamental con fines clasificatorios, disciplinarios, comerciales o de restricción de oportunidades educativas;
e) decisiones exclusivamente automatizadas con efectos relevantes sobre promoción, retención, certificación, permanencia, concesión de beneficios, exclusión, selección o sanción;
f) vigilancia biométrica continua o monitoreo permanente de los estudiantes;
g) utilización de datos educativos para publicidad dirigida, explotación comercial, manipulación comportamental o finalidades incompatibles con la relación educativa; y
h) sistemas que produzcan segregación, discriminación o exclusión de estudiantes basándose en inferencias automatizadas sobre capacidad, comportamiento, vulnerabilidad o desempeño.
El uso eventual de mecanismos puntuales de verificación de identidad, cuando sea estrictamente necesario para el acceso a entornos virtuales, evaluaciones o actividades académicas, debe confundirse con vigilancia biométrica continua, reconocimiento de emociones, perfilado conductual o monitoreo permanente, y debe observar los principios de finalidad, necesidad, proporcionalidad, protección de datos personales, transparencia, supervisión humana y adopción de la alternativa menos invasiva disponible.
Las aplicaciones que involucren mecanismos de vigilancia biométrica invasiva, sistemas de puntuación social o decisiones totalmente automatizadas con un impacto relevante en derechos o trayectorias educativas deben considerarse incompatibles con los principios y las finalidades educativas establecidos en estas Directrices.
A efectos meramente ilustrativos, podrán entenderse como aplicaciones de bajo riesgo herramientas de apoyo a la organización de materiales didácticos, revisión textual evaluativa y recursos de accesibilidad; como aplicaciones de riesgo moderado, plataformas de tutoría, sistemas de *feedback* formativo y asistentes académicos; y como aplicaciones de alto riesgo, sistemas de evaluación automatizada con repercusión académica relevante, perfilado educacional individualizado y tecnologías utilizadas en procesos decisorios sensibles. Esta clasificación tiene carácter orientativo y exhaustivo, debiendo ser interpretada a la luz del contexto específico de utilización y de los principios de la proporcionalidad regulatoria.
Como resultado de esta clasificación, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deben adoptar niveles diferenciados de gobernanza, seguimiento y salvaguardias institucionales. Las aplicaciones de bajo riesgo podrían requerir procedimientos simplificados de documentación y seguimiento; las aplicaciones de riesgo moderado deberían prever supervisión humana y seguimiento periódico; y las aplicaciones de alto riesgo deberían estar sujetas a mecanismos reforzados de evaluación de impacto, trazabilidad, revisión humana y protección de derechos.
La adopción de mecanismos de clasificación de riesgo altera la centralidad de la actuación humana en los procesos educativos, ni reduce la responsabilidad institucional sobre las decisiones relacionadas con la utilización de la IA. Al contrario, refuerza la necesidad de que la innovación tecnológica esté subordinada a la protección de derechos, a la integridad pedagógica y a la calidad de la educación.
Además, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deben mantener mecanismos institucionales de gobernanza capaces de asegurar el seguimiento continuo, la revisión periódica y la actualización de las prácticas relacionadas con el uso de la IA, considerando la rápida evolución tecnológica y los impactos educativos, sociales y éticos asociados.
Considerando la evolución continua de las tecnologías de IA, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas deberán reevaluar periódicamente la clasificación de las aplicaciones utilizadas, así como la adecuación de las salvaguardas y de los mecanismos de supervisión adoptados, a la luz de los criterios establecidos en estas Directrices, para asegurar su adhesión a las transformaciones tecnológicas, a los nuevos contextos de utilización y a la protección de los derechos de los estudiantes.
**SECCIÓN 9 - CONSIDERACIONES FINALES**
La incorporación de la IA en la educación brasileña se configura como un movimiento de carácter estructurante, que demanda la construcción de un equilibrio consistente entre innovación tecnológica, responsabilidad pedagógica y protección de derechos. Al mismo tiempo en que exige mecanismos de protección, supervisión y gobernanza, la IA ofrece oportunidades relevantes para ampliar la inclusión, fortalecer la accesibilidad, diversificar estrategias pedagógicas y apoyar procesos de aprendizaje más personalizados. El aprovechamiento responsable de estas potencialidades constituye una de las condiciones para que la innovación tecnológica produzca beneficios efectivos para la educación brasileña.
A lo largo de este dictamen, se evidenció que la utilización de la IA puede ser comprendida como un proceso exclusivamente tecnológico, sicomo una transformación que incide directamente sobre las prácticas pedagógicas, los procesos de enseñanza y aprendizaje, los modelos de evaluación y las formas de organización institucional. En este sentido, la adopción de la IA exige decisiones fundamentadas, que articulen aspectos pedagógicos, institucionales y tecnológicos, evitando enfoques descontextualizados o guiados exclusivamente por criterios operativos.
Se destaca, de forma transversal, la centralidad de la actuación docente como elemento estructurante del proceso educativo. La mediación pedagógica, la intencionalidad didáctica y la capacidad de interpretación crítica de las tecnologías constituyen condiciones esenciales para que la IA contribuya efectivamente a la calidad de la educación. La preservación de este papel asegura que la tecnología sea integrada en los procesos formativos como recurso de apoyo, y como sustitución de la relación educativa.
En la Educación Básica, el uso de la IA debe estar articulado al desarrollo integral de los estudiantes, promoviendo aprendizajes que posibiliten comprender, utilizar y evaluar críticamente estas tecnologías. La integración entre el uso pedagógico de la IA y el desarrollo de competencias relacionadas a su comprensión contribuye a la formación de sujetos críticos, autónomos y preparados para la ciudadanía digital. El uso de la IA deberá contribuir a la formación de estudiantes capaces de comprender críticamente los impactos de la tecnología en la sociedad, ejercer su ciudadanía en el ambiente digital y participar de forma ética, responsable y consciente de los procesos sociales mediados por tecnologías emergentes.
En la Educación Superior, la incorporación de la IA amplía las posibilidades de formación académica y de actuación profesional, exigiendo, al mismo tiempo, el desarrollo de competencias críticas, éticas y técnicas. La articulación entre conocimiento académico, uso de la tecnología y reflexión sobre sus impactos es fundamental para la formación de profesionales capaces de actuar en contextos complejos y en constante transformación.
El presente Dictamen establece límites y salvaguardas para el uso de la IA en la educación, especialmente en lo que se refiere a la protección de datos personales, a la transparencia, a la supervisión humana y a la preservación de la labor docente y de la responsabilidad institucional. Reconoce, asimismo, que diferentes aplicaciones presentan niveles distintos de impacto sobre los procesos pedagógicos, evaluativos y de gestión, razón por la cual adopta un enfoque orientado por la proporcionalidad regulatoria y por la clasificación de riesgos. Esta perspectiva permite que los mecanismos de gobernanza, monitoreo y protección de derechos sean compatibles con la naturaleza, la finalidad y la complejidad de cada contexto de utilización, conciliando innovación, seguridad, flexibilidad y respeto a los fines educativos.
En este contexto, la creciente incorporación de sistemas basados en IA refuerza la necesidad de mecanismos permanentes de transparencia, trazabilidad, supervisión humana y mitigación de sesgos, como condiciones para una gobernanza responsable de estas tecnologías. La confianza social en su utilización educativa depende solo de su eficacia técnica, side la capacidad de las instituciones para asegurar que su adopción ocurra de forma ética, verificable, proporcional y comprometida con la protección de los derechos fundamentales, la integridad de los procesos educativos y el desarrollo plede los estudiantes.
Al mismo tiempo, se reconoce la importancia de la autonomía de los sistemas de enseñanza y de las instituciones educativas en la definición de sus estrategias de implementación, respetando sus especificidades y contextos. Esa autonomía, sin embargo, debe ser ejercida en consonancia con los principios y directrices establecidos, garantizando coherencia y responsabilidad en el uso de la tecnología.
La efectividad de las directrices establecidas en este Dictamen dependerá de la capacidad de los sistemas de enseñanza y de las instituciones educativas para promover procesos permanentes de formación, desarrollo profesional, fortalecimiento institucional y perfeccionamiento de sus prácticas pedagógicas y de gobernanza. En un contexto de rápida evolución tecnológica, la actualización continua de conocimientos y competencias constituye una condición esencial para que los profesionales de la educación actúen como mediadores críticos, éticos y cualificados en la utilización de la IA, promoviendo ambientes de aprendizaje seguros, responsables y pedagógicamente orientados.
Se reconoce, igualmente, que la implementación de estas directrices deberá considerar las diferentes realidades educativas brasileñas, observando las condiciones de infraestructura, conectividad, formación profesional y capacidades institucionales existentes en los diversos sistemas y redes de enseñanza. El fortalecimiento de la capacidad nacional de producción científica, tecnológica y educativa relacionada con la IA, aliado a la cooperación entre instituciones, constituye un elemento estratégico para ampliar la autonomía del país, valorar su diversidad cultural y asegurar que la innovación tecnológica contribuya a la reducción de las desigualdades y al desarrollo de la educación brasileña.
La IA deberá ser incorporada a los procesos educativos como instrumento de fortalecimiento de la autonomía intelectual, de la autoría, de la honestidad académica, de la reflexión crítica y de la construcción colaborativa del conocimiento, ampliando las capacidades humanas de aprender, crear, investigar y resolver problemas, sin sustituir la participación activa de estudiantes y profesionales de la educación en los procesos formativos.
Considerando la evolución continua de las tecnologías de IA, se recomienda que el Consejo Nacional de Educación mantenga un mecanismo permanente de seguimiento de la implementación de estas Directrices, en articulación con los sistemas de enseñanza, instituciones educativas, comunidad científica, expertos y representantes de la sociedad, con el fin de monitorear su aplicación, identificar lagunas regulatorias emergentes y proponer eventuales actualizaciones normativas. Se recomienda que dicha revisión ocurra, preferiblemente, en ciclos bienales o siempre que alteraciones relevantes en el escenario tecnológico, científico, pedagógico o regulatorio así lo justifiquen.
Se señala que el presente Dictamen, una vez aprobado por el Consejo Nacional de Educación, constituirá el fundamento jurídico, pedagógico e institucional para la elaboración de la Resolución correspondiente, destinada a disciplinar la implementación de las Directrices aquí aprobadas y conferirles efectividad normativa. Para tal fin, la Comisión Bicameral dará continuidad a sus trabajos con miras a la elaboración de la propuesta de Resolución, observando los principios, directrices, límites, salvaguardas y parámetros establecidos en este Dictamen, los cuales deberán orientar la redacción y la interpretación del acto normativo subsiguiente.
**II. VOTO DE LOS PONENTES**
Votamos por la aprobación de las Directrices para la Utilización de la Inteligencia Artificial – IA en la Educación Brasileña, en la forma de este Dictamen y del Proyecto de Resolución adjunto, del cual forma parte integrante.
Brasilia-DF, 1 de septiembre de 2026.
Consejero Celso Niskier – Ponente
Consejero Israel Matos Batista – Ponente
**III. DECISIÓN DEL CONSEJO PLENO**
El Consejo Pleaprueba, por unanimidad, el voto de los Ponentes.
Sala de Sesiones, a 1 de septiembre de 2026.
Consejero Antonio Cesar Russi Callegari Presidente
**REFERENCIAS**
BRASIL. Constituio (1988). Constituio da Repblica Federativa do Brasil. Braslia, DF: Senado Federal, 1988.
BRASIL. Lei n 9.394, de 20 de dezembro de 1996. Estabelece as diretrizes e bases da educao nacional. Dirio Oficial da Unio: Braslia, DF, 23 dez. 1996.
BRASIL. Lei n 13.005, de 25 de junho de 2014. Aprova o PlaNacional de Educao (PNE). Dirio Oficial da Unio: Braslia, DF, 26 jun. 2014.
BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular. Brasília, DF: MEC, 2017.
BRASIL. Ley nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Ley General de Protección de Datos Personales (LGPD). Diario Oficial de la Unión: Brasília, DF, 15 ago. 2018.
BRASIL. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovaciones. Estrategia Brasileña de Inteligencia Artificial. Brasília, DF: MCTI, 2021.
BRASIL. Ministerio de Educación. Inteligencia artificial en la Educación Básica: documento orientador sobre caminos curriculares y prácticas éticas de uso de IA en las escuelas. Brasília, DF: MEC, 2026.
BRASIL. Ministerio de Educación. Referencial para el Desarrollo y Uso Responsables de Inteligencia Artificial en la Educación. Brasília, DF: MEC, 2024.
BRASIL. Consejo Nacional de Educación. Resolución CNE/CEB nº 2, de 21 de marzo de 2025. Directrices para la Educación Digital y Mediática. Brasília, DF: CNE, 2025.
COMITÉ CIENTÍFICO DEL NÚCLEO CIENCIA POR LA INFANCIA. Estudio nº 15: Protección a la primera infancia entre pantallas y medios digitales. Núcleo Ciencia Pela Infância, 2025. Disponible en: www.ncpi.org.br Acceso en: 04 sep. 2026.
OECD. Education Policy Outlook 2024: Reshaping teaching into a thriving profession from ABCS to AI. Paris: OECD Publishing, 2024.
UNESCO. Recomendaciones sobre la ética de la Inteligencia Artificial. París: UNESCO, 2022.
UNESCO. Guía para la IA Generativa en la Educación y en la Investigación. París: UNESCO, 2023.
**MINISTERIO DE EDUCACIÓN**
**CONSEJO NACIONAL DE EDUCACIÓN**
**CONSEJO PLENO**
**PROYECTO DE RESOLUCIÓN**
Instituye las Directrices para la Utilización de la Inteligencia Artificial - IA en la Educación Brasileña, en todos los niveles, etapas y modalidades de enseñanza, y da otras providencias.
**EL PRESIDENTE DEL CONSEJO NACIONAL DE EDUCACIÓN** , en el uso de las atribuciones que le confieren el art. 7, § 1, letras b y f, y el art. 9, § 1, letra g, y § 2, letra h, de la Ley nº 4.024, de 20 de diciembre de 1961, con la redacción dada por la Ley nº 9.131, de 24 de noviembre de 1995, teniendo en cuenta lo dispuesto en los arts. 205, 206, 214 y 227 de la Constitución Federal de 1988; en la Ley nº 8.069, de 13 de julio de 1990 (Estatuto del Niño y del Adolescente – ECA); en la Ley nº 9.394, de 20 de diciembre de 1996 (Ley de Directrices y Bases de la Educación Nacional – LDB); en la Ley nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 (Ley General de Protección de Datos Personales – LGPD); en la Ley nº 14.533, de 11 de enero de 2023 (Política Nacional de Educación Digital – PNED); en la Ley nº 15.211, de 17 de septiembre de 2025 (Estatuto Digital del Niño y del Adolescente – ECA Digital); en la Ley nº 15.388, de 14 de abril de 2026 (Plan Nacional de Educación – PNE); y en la Resolución CNE/CEB nº 2, de 21 de marzo de 2025, y con fundamento en el Dictamen CNE/CP nº 15/2026, homologado por Despacho del Ministro de Estado de Educación, publicado en el Diario Oficial de la Unión de xx de xx de 20xx, resuelve:
**CAPÍTULO I**
**DISPOSICIONES GENERALES**
Art. 1º Se establecen las Directrices para el Uso de la Inteligencia Artificial – IA en la Educación Brasileña, que deberán ser observadas por los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas, públicas y privadas, en todos los niveles, etapas y modalidades de enseñanza.
§ 1º Las presentes Directrices establecen parámetros para que la incorporación de la IA en los sistemas de enseñanza y en las instituciones educativas ocurra de manera ética, responsable, proporcional y pedagógicamente justificada.
§ 2º La finalidad de estas Directrices es asegurar que cada aplicación se fundamente en una finalidad educativa legítima, necesidad, proporcionalidad, supervisión humana y protección de los derechos fundamentales, preservándose la centralidad de la mediación pedagógica y las finalidades formativas de la educación.
§ 3º El uso de la IA en los procesos educativos debe ocurrir de forma compatible con los objetivos de la educación, la protección de los estudiantes y los principios establecidos en esta Resolución.
4 Para los fines de implementacin de estas Directrices, se distingue el uso individual de la IA, realizado por los estudiantes y docentes en diversos entornos y de limitada capacidad de control institucional, del uso promovido por las instituciones educativas, orientado por objetivos pedaggicos, mediacin docente, proteccin de datos, mecanismos de gobernanza y formacin para el uso responsable de la tecnologa.
Art. 2 Para los fines de esta Resolucin, se considera:
I - sistema de IA de propsito general: aplicacin desarrollada sin finalidad educativa especfica, aun cuando sea pasible de utilizacin en contextos educativos;
II - solucin educativa especfica: aplicacin de IA concebida o adaptada especficamente para finalidades educativas;
III - supervisin humana significativa: actuacin humana con capacidad efectiva de comprender, acompaar, interpretar, contestar, revisar, corregir o interrumpir los resultados producidos por sistemas de IA, ejercida en condiciones institucionales adecuadas;
IV - decisión exclusivamente automatizada: decisión producida por un sistema de IA sin validación humana efectiva, previa y cualificada; y
V - perfilado: tratamiento automatizado de datos personales destinado a evaluar, clasificar, predecir o inferir aspectos relativos al comportamiento, al rendimiento, a las características, a las preferencias, a los intereses, a los riesgos, a las trayectorias o a la vulnerabilidad de estudiantes o de otros integrantes de la comunidad educativa.
§ 1º La IA de la que trata esta Resolución abarca, entre otras aplicaciones, sistemas predictivos, sistemas generativos, agentes inteligentes y tutores digitales, con diferentes finalidades, grados de autonomía, niveles de transparencia, auditabilidad y perfiles de riesgo.
2 Integran esta Resolución, en forma de Anexos, el Glosario de Palabras, Términos y Expresiones y la Guía de Interpretación de la Clasificación de Riesgo utilizados en el contexto de la Inteligencia Artificial en la educación brasileña, que constituyen referencia conceptual para la interpretación y la aplicación de estas Directrices.
Art. 3 La utilización de sistemas de Inteligencia Artificial, de propósito general o concebidos para finalidades educacionales, será siempre analizada a la luz de la finalidad pedagógica, de la proporcionalidad regulatoria, de la supervisión humana, de la protección de datos personales y de los potenciales impactos sobre los procesos educacionales y los derechos de los estudiantes.
**CAPTULO II**
**DE LOS PRINCIPIOS**
Art. 4 La utilización de la Inteligencia Artificial en la educación brasileña será orientada por los siguientes principios:
I - centralidad de la regencia humana, con mediación pedagógica activa;
II - integración curricular de la enseñanza de la Inteligencia Artificial, con progresividad e intencionalidad pedagógica;
III - proteccin de datos personales, tica digital y seguridad de la informacin;
IV - inclusin, equidad, accesibilidad y ciudadana digital;
V - valorizacin de la diversidad epistmica, cultural y social;
VI - autonoma pedaggica de las instituciones de enseanza;
VII - soberana cientfica y desarrollo de soluciones nacionales;
VIII - transparencia algortmica;
IX - participacin y control social;
X - sostenibilidad digital y responsabilidad ambiental;
XI - bienestar digital de estudiantes, profesores y gestores escolares; y
XII - cooperacin federativa, apoyo tcnico mutuo y fortalecimiento de las capacidades de las redes y de los sistemas de enseanza.
1 La centralidad de la regencia humana, de que trata el inciso I del *caput* , comprende:
I - la responsabilidad por la concepcin, conduccin, seguimiento y evaluacin de los procesos educativos;
II - el planeamiento de las actividades, la definición de los objetivos de aprendizaje, la selección de las tecnologías, el seguimiento de los procesos educativos y la evaluación crítica de los resultados alcanzados; y
III - la prohibición de la sustitución de la actuación docente o de la responsabilidad institucional por sistemas automatizados.
2 La centralidadad de la regencia humana y de la mediación pedagógica implica la transferencia individualizada, a los profesionales de la educación, de responsabilidades técnicas, jurídicas, administrativas, contractuales o de seguridad que competen a los sistemas de enseñanza, a las instituciones educativas, a las mantenedoras, a los gestores, a los equipos técnicos y a los proveedores de las soluciones tecnológicas.
3 La actuación docente deberá ser asegurada en condiciones institucionales adecuadas, con formación, soporte técnico, tiempo de trabajo, orientaciones claras, recursos pedagógicos y mecanismos de gobernanza que permitan el ejercicio cualificado de la mediación humana.
Art. 5 Los instrumentos de contratación de sistemas de IA para uso en la educación deberán asegurar mecanismos de gobernanza, auditoría, monitoreo y responsabilización dirigidos a los proveedores y demás agentes responsables por el desarrollo, disponibilización u operación de soluciones de IA.
**CAPÍTULO III**
**DE LA ADOPCIÓN, USO Y GOBERNANZA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL**
Art. 6º La adopción de aplicaciones de IA por los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas irá precedida de una decisión técnica, pedagógica e institucional fundamentada, con participación de la comunidad educativa, considerando, entre otros, los siguientes criterios:
I - la consistencia pedagógica de las soluciones adoptadas y la existencia de evidencias de su eficacia en el apoyo a los procesos de enseñanza y aprendizaje;
II - la promoción del bienestar y del desarrollo integral de los estudiantes, consideradas las dimensiones cognitivas, sociales y emocionales;
III - la preservación de la autonomía y la integridad del trabajo docente, evitando la sustitución de su actuación;
IV - la garantía de seguridad, equidad, transparencia y responsabilidad en el uso de las tecnologías y los datos;
V - el análisis de las condiciones de gobernanza, almacenamiento, tratamiento y protección de los datos educativos involucrados, observando la legislación vigente y la protección de los intereses estratégicos de la educación brasileña;
VI - la verificación de la capacidad institucional de utilización pedagógica de la Inteligencia Artificial, incluyendo la cualificación de los profesionales involucrados en su aplicación;
VII - la evaluación de las condiciones de infraestructura tecnológica, conectividad, soporte técnico y sostenibilidad operacional necesarias para la implementación de las soluciones adoptadas;
VIII - el análisis de los potenciales impactos de la adopción de la tecnología sobre la inclusión educativa, considerando los diferentes perfiles de estudiantes, contextos institucionales y realidades regionales;
IX - la adecuación de la solución a los contextos lingüísticos, culturales, pedagógicos y administrativos brasileños y al perfil de estudiantes atendidos por la red o institución; y
X - el potencial de la solución para la eliminación de barreras al aprendizaje y para la promoción de la accesibilidad, en los términos de la Ley N° 13.146, de 6 de julio de 2015.
Párrafo único. Cuando la evidencia previa de eficacia sea insuficiente, la adopción irá acompañada de una evaluación institucional posterior de sus resultados, cuyos hallazgos subsidiarán el mantenimiento, la revisión o la interrupción de la utilización de la aplicación.
Art. 7° Para fines de adopción, gobernanza, acompañamiento y evaluación institucional, las aplicaciones de IA serán comprendidas, según sus finalidades predominantes de uso, distinguiéndose, entre otras, las aplicaciones orientadas:
I - al apoyo pedagógico;
II - a la gestión institucional y administrativa;
III - a los procesos evaluativos; y
IV - a las acciones de accesibilidad e inclusión.
1 Cuando una aplicación presente características compatibles con más de una finalidad o categoría de riesgo previstas en esta Resolución, se considerarán acumulativamente los criterios aplicables, prevaleciendo, a efectos de definición de las salvaguardas, de los mecanismos de supervisión y de la gobernanza institucional, la clasificación correspondiente al nivel de riesgo más elevado.
§ 2º La clasificación considerará la finalidad predominante de la utilización, el potencial impacto sobre los derechos de los estudiantes, el grado de autonomía de la aplicación, la naturaleza de los datos tratados y la relevancia de las decisiones educativas apoyadas o influenciadas por el sistema de IA.
Art. 8º La IA podrá ser utilizada como recurso de apoyo a las prácticas pedagógicas, con carácter complementario a la actuación docente, para la diversificación de estrategias de enseñanza, el seguimiento de los aprendizajes, la personalización de las experiencias educativas, la promoción de la accesibilidad y la organización de actividades educativas.
§ 1º La efectividad del uso pedagógico de la IA presupone intencionalidad pedagógica clara, que oriente la selección, la utilización y la evaluación de los recursos, correspondiéndole a la mediación docente asegurar la contextualización de los contenidos, la interpretación crítica de las informaciones producidas y la adecuación de las actividades a las necesidades de los estudiantes.
2 El uso pedagógico de la IA considerará el manejo ético y responsable de estas herramientas en todas las etapas de su utilización, incluyendo la formulación de comandos, preguntas e instrucciones, la interacción con los sistemas, el análisis crítico de las respuestas producidas y la utilización de los contenidos generados.
Art. 9 En la Educación a Distancia, la utilización de sistemas de IA podrá apoyar actividades de mediación pedagógica, tutoría, orientación, seguimiento de los aprendizajes, atención a los estudiantes y personalización de recorridos formativos, siempre que esté subordinada a la planificación pedagógica institucional, a la curaduría docente y a la supervisión humana significativa.
1 El uso de estas tecnologías podrá caracterizar la sustitución de las responsabilidades académicas propias del profesor, del mediador pedagógico, del tutor o de la institución educativa, ni la supresión de los principios de la construcción colectiva, interactiva y relacional de los recorridos formativos, debiendo contribuir a ampliar la interacción pedagógica, la accesibilidad, el acompañamiento y la calidad de los procesos formativos.
2 La mediación realizada por sistemas de IA será computada a efectos de cumplimiento de los requisitos regulatorios de tutoría y de interacción previstos en la regulación de la Educación a Distancia, debiendo su utilización ser objeto de verificación en los instrumentos de evaluación, regulación y supervisión de la Educación Superior a distancia.
Art. 10. El uso de herramientas de IA en actividades académicas y educativas se guiará por los valores de la autoría intelectual, la honestidad académica y la responsabilidad sobre los contenidos producidos.
§ 1º La interacción con sistemas de IA transfiere a la tecnología la responsabilidad por el contenido presentado, correspondiendo al estudiante, al docente o al investigador la responsabilidad intelectual por la selección, por la verificación, por la veracidad, por la consistencia y por la adecuación de las informaciones utilizadas o producidas, la transparencia en cuanto al uso de la IA y la atribución de autoría compatible con la contribución humana efectiva.
§ 2º Se asegura la protección de la imagen, de la voz, de los datos personales y de la identidad de los profesionales de la educación y estudiantes frente a la utilización de sistemas de IA.
Art. 11. Los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas promoverán programas permanentes de formación y actualización de los profesionales de la educación para el uso pedagógico de la Inteligencia Artificial, contemplando, entre otros aspectos:
I - alfabetización algorítmica;
II - elaboración de comandos e instrucciones para sistemas de IA;
III - curaduría crítica de contenidos generados;
IV - evaluación mediada por tecnologías digitales;
V - protección de datos personales;
VI - integridad académica; y
VII - identificación y mitigación de sesgos algorítmicos.
Art. 12. La utilización de la IA en el contexto educativo exige la adopción de mecanismos institucionales de gobernanza que aseguren transparencia, control y seguimiento continuo, permitiendo la identificación de las finalidades de las aplicaciones utilizadas, el análisis de los riesgos involucrados y la definición de criterios para su evaluación y revisión.
§ 1º La documentación institucional registrará las decisiones relacionadas con la adopción y el uso de la IA, así como los parámetros que orientan su utilización.
§ 2º Los procesos institucionales de gobernanza contemplarán mecanismos de revisión periódica de las políticas, de los procedimientos y de los criterios relacionados con el uso de la IA, considerando cambios tecnológicos, actualizaciones regulatorias, nuevas evidencias científicas y los resultados observados en su implementación.
§ 3º La participación docente estará presente en los procesos de acompañamiento y supervisión, asegurando que el uso de la tecnología permanezca alineado con las finalidades pedagógicas y que los ajustes eventuales se realicen de forma fundamentada.
§ 4º Cuando la revisión humana involucre a profesionales de la educación, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas asegurarán condiciones adecuadas para su ejercicio, incluyendo formación específica, tiempo institucional, apoyo técnico, canales de consulta y respaldo decisorio.
Art. 13. La utilización de la IA en los procesos educativos se comunicará de forma clara a estudiantes, profesores, gestores y, cuando corresponda, a las familias o responsables, permitiendo el conocimiento sobre su aplicación y sus objetivos.
Parágrafo único. Los resultados generados por sistemas de IA permanecerán sometidos a la análisis crítica y a la responsabilidad humana, de modo a asegurar su adecuación pedagógica, confiabilidad y conformidad con los principios de esta Resolución, así como a prevenir la reproducción de errores, sesgos o informaciones inadecuadas.
Art. 14. Se prohíbe la sustitución de la actuación docente por sistemas automatizados, así como la transferencia de la responsabilidad pedagógica para sistemas de IA.
§ 1º Los procesos relacionados a la evaluación del aprendizaje, al seguimiento académico, a la orientación educacional y a la toma de decisiones con repercusión sobre la trayectoria de los estudiantes permanecerán sujetos a la supervisión y a la validación humanas compatibles con su relevancia educacional.
§ 2º El uso de la IA como recurso de apoyo para la elaboración, adaptación y revisión de materiales didácticos y actividades pedagógicas debe ser informado de manera clara y exime al autor de la responsabilidad de verificar y adecuar los contenidos a los objetivos de aprendizaje.
Art. 15. Se prohíbe el uso de contenidos producidos por docentes y estudiantes para el entrenamiento de modelos de IA de terceros, salvo autorización específica.
Parágrafo único. La salvedad prevista en el caput se aplica a los contenidos producidos por niños y adolescentes, cuyo uso para el entrenamiento de modelos de IA de terceros está prohibido.
Art. 16. Se prohíbe, en los sistemas educativos y en las instituciones educativas, el uso de sistemas de IA con fines de publicidad dirigida, elaboración de perfiles comerciales o explotación comercial de los datos educativos de estudiantes y docentes.
**CAPÍTULO IV**
**DE LA UTILIZACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN BÁSICA**
Art. 17. En la Educación Básica, la utilización de la IA observará los principios establecidos en el art. 4 y, especialmente, de la protección integral de niños, niñas y adolescentes, de la adecuación etaria, de la progresividad de los aprendizajes y del desarrollo integral de los estudiantes, respetados los diferentes estadios de desarrollo cognitivo, emocional, social y ético y preservada la centralidad de las interacciones humanas en los procesos educativos.
Art. 18. La utilización de la IA en la Educación Básica observará las siguientes directrices:
I - la promoción del desarrollo integral de los estudiantes, consideradas las dimensiones cognitivas, sociales y emocionales;
II - la utilización de recursos que favorezcan la inclusión educativa, la accesibilidad y la personalización de las experiencias de aprendizaje, respetando las características y necesidades de los estudiantes;
III - la preservación de la autonomía intelectual y del bienestar de los estudiantes, evitando la dependencia excesiva de tecnologías;
IV - la integración del alfabetismo en IA de forma articulada con los alfabetismos digital, mediático y computacional;
V - la consideración de las condiciones de acceso digital de los estudiantes y de las escuelas, con la adopción de alternativas pedagógicas que eviten la exclusión derivada de limitaciones de infraestructura, conectividad o disponibilidad de dispositivos;
VI - la observancia de la adecuación etaria de las herramientas, de los contenidos y de las experiencias educativas apoyadas por IA;
VII - el fortalecimiento de la capacidad de los estudiantes para analizar críticamente informaciones, contenidos sintéticos y recomendaciones producidas por sistemas automatizados;
VIII - la promoción de entornos digitales seguros, respetuosos y compatibles con los derechos de los niños, niñas y adolescentes;
IX - el fortalecimiento de la capacidad de mediación crítica y ética de los profesionales de la educación; y
X - la prevención de prácticas de monitoreo inadecuado, invasivo o desproporcionado de los estudiantes.
§ 1º La adopción de sistemas de IA en la Educación Básica deberá ser acompañada de la enseñanza sobre IA, con el fin de promover el aprendizaje intencional y significativo sobre estos sistemas en los currículos escolares.
§ 2º La adecuación etaria se limita a la definición de restricciones de acceso a tecnologías específicas basadas en la edad, sique abarcará también las condiciones de utilización de la tecnología, especialmente en lo que se refiere a la mediación pedagógica, la supervisión humana, la protección de datos personales y el desarrollo de competencias para el uso crítico, ético y responsable de dichas tecnologías.
3 La distincin entre acceso directo, autnomo, individual o supervisado de los estudiantes y acceso mediado o supervisado por profesionales de la educacin exime, bajo ningn concepto, del acompaamiento pedaggico por parte de los sistemas, escuelas y profesionales de la educacin sobre el uso de la IA en las escuelas.
Art. 19. La integración de la IA en el currículo de la Educación Básica se realizará en articulación con la educación digital, mediática y computacional, observadas la Base Nacional Común Curricular – BNCC, las Directrices Operacionales Nacionales sobre el uso de dispositivos digitales en espacios escolares e integración curricular de educación digital y mediática, las Directrices Curriculares Nacionales de la Educación Infantil, de la Enseñanza Fundamental, de la Enseñanza Media, de la Educación Integral y de las diferentes modalidades de la Educación Básica, así como las demás directrices nacionales vigentes, de forma transversal, progresiva y adecuada a las distintas etapas, años, modalidades, contextos institucionales y características del desarrollo de los estudiantes.
§ 1º La IA podrá ser tratada tanto como objeto de aprendizaje como recurso pedagógico, siempre que su utilización esté alineada con los objetivos formativos y las prácticas educativas.
2 La integración curricular de la IA considerará los contextos sociales, culturales y tecnológicos de los estudiantes y de las instituciones y favorecerá la articulación entre diferentes áreas del conocimiento, observado el compromiso con la reducción de las desigualdades educativas.
Art. 20. La Educación Básica promoverá el desarrollo de aprendizajes que permitan a los estudiantes comprender los fundamentos, los usos y los impactos de la IA, contemplando, entre otros aspectos:
I - la comprensión básica del funcionamiento de sistemas computacionales y de aplicaciones de IA, incluyendo sus modos de funcionamiento, posibilidades, limitaciones e impactos en la sociedad contemporánea;
II - la comprensión del papel de los datos y de su utilización en los sistemas de IA;
III - el desarrollo del pensamiento lógico, analítico y crítico;
IV - la identificación de límites, riesgos y posibles sesgos presentes en las tecnologías;
V - la comprensión de los riesgos asociados a la desinformación, a la manipulación digital, a los contenidos sintéticos y a las estrategias automatizadas de influencia presentes en los entornos digitales;
VI - el desarrollo de la capacidad de verificar fuentes, validar informaciones y ejercer juicio crítico ante contenidos producidos o mediados por IA;
VII - la comprensión de la diferencia entre apoyo tecnológico y elaboración intelectual propia, con el desarrollo de actitudes compatibles con la honestidad académica;
VIII - el análisis crítico de los impactos sociales, económicos, culturales, políticos, ambientales y éticos asociados al desarrollo y a la utilización de la IA;
IX - la promoción de comportamientos responsables, éticos y seguros en el entordigital; y
X - el desarrollo de capacidades metacognitivas relacionadas con el uso de la IA, estimulando a los estudiantes a reflexionar críticamente sobre sus propios procesos de pensamiento, aprendizaje, toma de decisiones y producción de conocimiento mediados por tecnologías digitales.
Parágrafo único. En las etapas y modalidades de la Educación Básica en que se admita la utilización de herramientas o aplicaciones de IA por los estudiantes, este contacto con conceptos, herramientas y aplicaciones relacionadas a la IA ocurrirá de forma progresiva, mediada, contextualizada y adecuada al desarrollo de los estudiantes, a las finalidades pedagógicas, a las especificidades curriculares y a las condiciones institucionales de cada etapa y modalidad.
Art. 21. En la Educación Infantil, los sistemas de IA podrán ser utilizados por los profesionales de la educación en actividades de planificación y de gestión pedagógica y como recursos de accesibilidad destinados a la eliminación de barreras.
§ 1º Se prohíbe el uso de cualquier sistema de IA por parte de los estudiantes, ya sea de forma directa, autónoma e individual por el niño, incluso si es mediado por los profesionales de la educación.
§ 2º La utilización de recursos de accesibilidad observará la finalidad exclusiva de eliminación de barreras, siempre que impliquen inferencias sensibles, perfilado individualizado o repercusión decisoria sobre el estudiante.
Art. 22. En los Años Iniciales de la Educación Primaria, la eventual utilización de recursos basados en IA ocurrirá exclusivamente por medio de actividades pedagógicas planeadas, conducidas y mediadas por profesionales de la educación.
§ 1º Se prohíbe el acceso directo, autónomo, individual o supervisado de los estudiantes a sistemas de IA.
§ 2º Se prohíbe la interacción de los estudiantes con sistemas de IA generativa o conversacional, incluso bajo la supervisión de profesionales de la educación.
§ 3º La incorporación de estas tecnologías ocurrirá de forma gradual, con ampliación progresiva de su utilización a medida que se desarrollen competencias de alfabetización digital, pensamiento crítico, ciudadanía digital y autonomía intelectual.
§ 4º Siempre que la utilización institucional de aplicaciones de IA involucre a estudiantes de los Años Iniciales de la Enseñanza Fundamental, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas asegurarán transparencia en cuanto a las finalidades pedagógicas de la tecnología empleada, promoverán una comunicación clara a las familias o responsables y observarán rigurosamente la protección de datos personales.
§ 5º Lo dispuesto en este artículo alcanza a las tecnologías asistivas y los recursos de accesibilidad destinados a la eliminación de barreras para el aprendizaje, observado lo dispuesto en el art. 36, § 3º.
Art. 23. En los Años Finales de la Enseñanza Fundamental, la utilización de herramientas de IA de carácter generativo podrá ocurrir únicamente en actividades pedagógicas con mediación de profesionales de la educación.
Parágrafo único. Se prohíbe el uso directo, autónomo, individual o supervisado de estas herramientas por parte de los estudiantes.
Art. 24. En cualquier etapa de la Educación Básica, se prohíbe el uso de sistemas de IA con fines de publicidad dirigida, perfilación mercantil o explotación comercial de los datos de los estudiantes.
**CAPÍTULO V**
**DE LA UTILIZACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR**
Art. 25. En la Educación Superior, la IA podrá ser integrada a la formación académica tanto como objeto de estudio como recurso de apoyo a las actividades de enseñanza, investigación y extensión, de forma planificada y articulada, promoviendo la conexión entre fundamentos teóricos, aplicaciones prácticas y reflexión crítica, respetándose las especificidades de los cursos, de las Directrices Curriculares Nacionales y de los proyectos pedagógicos institucionales.
Art. 26. En los cursos de profesorado, la formación relacionada con la IA contemplará explícitamente la alfabetización digital docente, la utilización pedagógica de tecnologías emergentes, el análisis crítico de datos educativos, la evaluación asistida por tecnologías digitales y los aspectos éticos relacionados con el uso de la IA en los entornos escolares.
Párrafo único. Los conocimientos relacionados con la IA se articularán, siempre que sea posible, con las actividades de pasantía supervisada, extensión y investigación, favoreciendo la aproximación entre la formación docente y los desafíos concretos enfrentados por las instituciones de Educación Básica.
Art. 27. Las instituciones de educación superior establecerán políticas y directrices propias para la utilización de la IA en las actividades de enseñanza, investigación, extensión y gestión académica, contemplando principios de autoría, integridad académica, transparencia, responsabilidad intelectual y protección de derechos.
§ 1º Estas políticas serán, siempre que sea pertinente, incorporadas al Plan de Desarrollo Institucional - PDI, a los Proyectos Pedagógicos de Curso - PPC, a los regímenes, a los reglamentos académicos y a los demás instrumentos institucionales de gobernanza.
2 Las políticas institucionales podrán contemplar criterios para transparencia en cuanto al uso de la tecnología, formas de declaración de utilización cuando sea pertinente, orientaciones para prevención de prácticas incompatibles con la honestidad académica y procedimientos para seguimiento, revisión y perfeccionamiento continuo de las prácticas institucionales relacionadas con la IA.
3 En las instituciones que ofrecen cursos de licenciatura, estas políticas contemplarán también estrategias de formación inicial docente, preparando futuros profesores para actuar de forma crítica, ética y pedagógicamente cualificada en contextos crecientemente mediados por tecnologías digitales y sistemas inteligentes.
Art. 28. En el ámbito de la investigación científica, la utilización de la IA observará los principios de la integridad científica, de la transparencia metodológica y de la responsabilidad intelectual, debiendo ser declarada siempre que su contribución sea relevante para la elaboración de textos, el análisis de datos, la revisión bibliográfica, la programación u otras etapas del proceso investigativo.
Parágrafo único. La utilización de estas tecnologías transfiere a la IA la autoría ni la responsabilidad por los resultados producidos, que permanecen íntegramente atribuidas a las personas investigadoras.
Art. 29. La IA podrá ser utilizada en la gestión académica y escolar, preservada la supervisión humana significativa y asegurada la posibilidad de revisión de las decisiones.
Parágrafo único. Se prohíbe la adopción de decisiones exclusivamente automatizadas con impacto relevante sobre derechos o trayectorias académicas de los estudiantes.
Art. 30. La Educación Superior promoverá el desarrollo de competencias que permitan a los estudiantes utilizar la IA de forma crítica, ética y responsable, incluyendo, entre otras:
I - la capacidad de utilizar la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en diferentes contextos profesionales;
II - el desarrollo de habilidades para el análisis, interpretación y uso de datos;
III - la comprensión crítica de las posibilidades, los límites y los riesgos asociados a la utilización de IA en procesos de evaluación del aprendizaje, seguimiento académico y análisis de evidencias educativas;
IV - la comprensión de las implicaciones éticas, jurídicas y sociales relacionadas con el uso de la tecnología;
V - la comprensión de los fundamentos conceptuales de la IA y de sus impactos sobre los procesos de producción de conocimiento, organización del trabajo, ejercicio de la ciudadanía y transformación social;
VI - el desarrollo de la capacidad de reflexión crítica y metacognitiva sobre los procesos de producción de conocimiento, aprendizaje y toma de decisión mediados por IA;
VII - la utilización responsable de la IA, respetados los principios de integridad académica y ética profesional, con la comprensión de los límites entre apoyo tecnológico y producción intelectual propia; y
VIII - el reconocimiento de la importancia de la atribución adecuada de autoría y de la responsabilidad por los contenidos producidos o presentados con apoyo de IA.
**CAPÍTULO VI**
**DE LA UTILIZACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN PROFESIONAL Y TECNOLÓGICA**
Art. 31. La incorporación de la IA en la Educación Profesional y Tecnológica deberá contribuir al fortalecimiento de la cultura de la innovación, de la investigación aplicada, de la creatividad, del aprendizaje a lo largo de la vida y de la capacidad de adaptación a las transformaciones tecnológicas, en consonancia con las necesidades del desarrollo sostenible, de la competitividad nacional y de la promoción del trabajo digno.
Art. 32. En la Educación Profesional y Tecnológica, la utilización de la IA deberá contribuir a la formación integral de los estudiantes, promoviendo el desarrollo de competencias técnicas, digitales, éticas y socioemocionales necesarias para la actuación crítica, responsable e innovadora en contextos profesionales crecientemente mediados por tecnologías digitales.
Art. 33. En los cursos que impliquen actividades de laboratorio, prácticas profesionales, pasantías, simulaciones o utilización de equipos y entornos especializados, la IA podrá constituir un instrumento de apoyo al proceso formativo, siempre que su uso comprometa el desarrollo de las competencias prácticas, la autonomía profesional, el criterio técnico, la seguridad de las actividades y la responsabilidad ética inherentes al ejercicio de las profesiones.
Art. 34. Los Cursos Superiores de Tecnología, en el uso de la IA, observarán lo dispuesto en el art. 32 de esta Resolución, sin perjuicio de las demás disposiciones aplicables a la Educación Superior previstas en el Capítulo V.
Art. 35. Los cursos técnicos de nivel medio promoverán, en su organización curricular, el desarrollo de competencias que permitan el uso de la IA de forma crítica, ética y responsable, contemplando:
I - el desarrollo de habilidades para el análisis, la interpretación y el uso de datos;
II - la capacidad de utilizar la IA como herramienta de apoyo en diferentes contextos profesionales;
III - la comprensin crtica de las posibilidades y de los riesgos asociados la utilizacin de la IA en procesos de aprendizaje, evaluacin, anlisis y en procesos productivos en el mundo del trabajo; y
IV - la utilizacin responsable de herramientas mediadas por IA, incluyendo la comprensin de los riesgos asociados la desinformacin, la manipulacin digital y las estrategias automatizadas de influencia presentes en los ambientes digitales.
**CAPTULO VII**
**DE LA CLASIFICACIN DE RIESGO, DE LAS SALVAGUARDAS Y DE LA PROPORCIONALIDAD REGULATORIA**
Art. 36. Los sistemas de enseanza y las instituciones educativas adoptarn un enfoque orientado por el principio de la proporcionalidad regulatoria, segn el cual los niveles de supervisin, gobernanza, documentacin, transparencia y monitorizacin sern compatibles con la finalidad educativa, el grado de autonoma del sistema y los riesgos efectivamente asociados la utilizacin de las aplicaciones de IA.
1 La clasificación de riesgo considerará, de forma integrada, la finalidad educativa de la aplicación, el grado de autonomía del sistema, el tipo de dato tratado, el potencial impacto sobre los derechos de los estudiantes, el nivel de automatización de las decisiones, la posibilidad de perfilado y la reversibilidad de los efectos producidos.
§ 2º El análisis de riesgo se restringirá a las características técnicas de las soluciones empleadas, considerando también las condiciones concretas de su utilización, incluyendo la existencia de supervisión humana, mediación pedagógica, mecanismos de gobernanza, protección de datos y capacidad institucional de seguimiento.
§ 3º Las restricciones relacionadas con la utilización de mecanismos de perfilado impiden la adopción de tecnologías asistivas y de recursos destinados exclusivamente a la promoción de la accesibilidad, de la inclusión educativa y de la eliminación de barreras para el aprendizaje, siempre que su utilización observe los principios de protección de datos, supervisión humana, proporcionalidad y respeto a los derechos de los estudiantes.
Art. 37. Para fines de organización de las prácticas de gobernanza, monitoreo y mitigación de riesgos, las aplicaciones de IA utilizadas por los sistemas e instituciones de enseñanza serán clasificadas en los siguientes niveles de riesgo:
I - aplicaciones de bajo riesgo;
II - aplicaciones de riesgo moderado;
III - aplicaciones de alto riesgo; o
IV - aplicaciones de riesgo excesivo o incompatible con las finalidades educativas.
Parágrafo único. La clasificación en niveles de riesgo prevista en este artículo establece las categorías y las salvaguardas mínimas correspondientes, siendo ejemplificativo y exhaustivo el rol de aplicaciones indicado en esta Resolución.
Art. 38. Se consideran de bajo riesgo las aplicaciones de apoyo instrumental, organizacional, pedagógico complementario o de accesibilidad que, consideradas la finalidad, el contexto de uso, la naturaleza de los datos tratados y el grado de autonomía del sistema, produzcan impacto relevante sobre derechos de los estudiantes, procesos evaluativos, decisiones académicas, trayectorias educativas o condiciones de acceso, permanencia, progresión y certificación, ni involucren perfilado individualizado, tratamiento de datos personales sensibles, monitoreo continuo, interacción continua con estudiantes o decisión automatizada relevante.
1 Son aplicaciones de bajo riesgo, entre otras:
I - la organización, la sistematización o la adaptación de materiales didácticos;
II - las herramientas auxiliares de planificación pedagógica o administrativa;
III - la revisión textual evaluativa;
IV - el apoyo a la traducción, al resumen, a la formatación o a la adecuación de contenidos; y
V - los recursos simples de accesibilidad orientados a la eliminación de barreras, como transcripción, subtitulación, lectura de pantalla, ampliación de texto o conversión de formato, siempre que impliquen inferencias sensibles, perfilado individualizado o repercusión decisoria sobre el estudiante.
2 En las hipótesis de que trata este artículo, se observarán, como parámetros de buena gobernanza institucional, deberes de transparencia, seguridad de la información, protección de datos personales, responsabilización institucional, registro simplificado de la finalidad de uso y posibilidad de supervisión humana siempre que la aplicación sea utilizada en actividad educativa institucional.
Art. 39. Se consideran de riesgo moderado las aplicaciones utilizadas como apoyo pedagógico, académico, administrativo o institucional que, aunque produzcan una decisión automatizada relevante, impliquen interacción continua con estudiantes, generación de recomendaciones académicas, personalización de trayectos, apoyo a la producción intelectual, seguimiento formativo, orientación institucional o tratamiento sistemático de información educativa, siempre que produzcan efectos automáticos sobre calificación, certificación, progresión, permanencia, concesión de beneficios, sanción disciplinaria, selección u otra decisión educativa sensible.
§ 1º Son aplicaciones de riesgo moderado, entre otras:
I - los sistemas de tutoría o de apoyo pedagógico automatizado;
II - las herramientas de retroalimentación formativa sin repercusión académica directa;
III - los asistentes institucionales utilizados para atención, orientación académica general o apoyo informacional;
IV - las herramientas de apoyo a la producción textual, a la investigación o a la organización de estudios, cuando se utilicen en contexto pedagógico o académico;
V - los mecanismos de recomendación académica sin efecto decisorio automático;
VI - los sistemas de seguimiento del aprendizaje sin repercusión directa y automática sobre nota, certificación, permanencia, beneficio o sanción; y
VII - los recursos de accesibilidad que impliquen personalización, adaptación individualizada o tratamiento sistemático de informaciones educativas, siempre que impliquen datos sensibles o decisiones automatizadas relevantes.
§ 2º En los supuestos de que trata este artículo, los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas adoptarán salvaguardas proporcionales al contexto de uso, especialmente:
I - comunicación clara a la comunidad educativa sobre la utilización de la tecnología, sus finalidades, sus límites y los responsables institucionales;
II - registro institucional de las aplicaciones utilizadas, con indicación de finalidad, público alcanzado, datos tratados y responsables del seguimiento;
III - revisión humana obligatoria de los resultados siempre que haya influencia sobre orientación pedagógica, seguimiento académico, personalización de recorrido o recomendación dirigida al estudiante;
IV - monitoreo periódico de errores, sesgos, impactos desproporcionados y adecuación pedagógica;
V - prohibición de utilización de datos educativos para entrenamiento de modelos de terceros salvo autorización específica y revocable, con finalidad legítima, transparencia y salvaguardas compatibles, observada la prohibición de que trata el art. 41, inciso XI;
VI - previsión de canal institucional para aclaración, revisión o contestación cuando la recomendación producida pueda afectar la experiencia educativa del estudiante; y
VII - evaluación periódica de la adecuación de la aplicación al nivel de riesgo originalmente atribuido, especialmente cuando haya ampliación de funcionalidades, integración con bases de datos institucionales o cambio de finalidad.
Art. 40. Se consideran de alto riesgo las aplicaciones capaces de producir, apoyar o influenciar efectos relevantes sobre los derechos de los estudiantes, la vida académica, los procesos evaluativos, la certificación, la selección, la permanencia, la progresión, la retención, la concesión de beneficios, el análisis disciplinario, la distribución de oportunidades educativas u otros procesos educativos sensibles.
§ 1º Se comprenden como aplicaciones de alto riesgo, entre otras:
I - los sistemas de apoyo automatizado a la corrección de evaluaciones objetivas o de respuesta cerrada con repercusión académica, los cuales solo podrán ser utilizados como instrumento auxiliar, prohibiéndose la atribución automática de nota, concepto, aprobación, reprobación, certificación, progresión, retención o cualquier consecuencia académica sin validación humana efectiva, previa, calificada y documentada;
II - los sistemas de *proctoring* u otras tecnologías de monitoreo utilizadas en procesos evaluativos;
III - la perfilación académica individualizada;
IV - los sistemas relacionados con la selección, la certificación, la concesión de beneficios, la permanencia, la progresión, la retención o el análisis disciplinario;
V - las aplicaciones que involucren tratamiento de datos personales sensibles, incluidos datos sobre discapacidad, salud, biometría, comportamiento, vulnerabilidad social o desempeño individual sensible;
VI - las aplicaciones que impliquen inferencias conductuales relevantes, identificación de patrones de riesgo educativo individualizado o predicción de deserción, rendimiento, vulnerabilidad o conducta;
VII - las aplicaciones que puedan producir un impacto relevante sobre las oportunidades educativas, el acceso a recursos institucionales o las condiciones de continuidad de los estudios;
VIII - las herramientas de *feedback* , tutoría, recomendación o seguimiento que pasen a influir en la nota, progresión, certificación, permanencia, beneficio, sanción u otra decisión institucional relevante;
IX - las herramientas automatizadas de detección de contenido generado por IA, cuando se utilicen en investigaciones con potencial repercusión académica o disciplinaria, admitidas exclusivamente como elemento auxiliar de análisis; y
X - los sistemas automatizados de precorrección de evaluaciones discursivas, redacciones, producciones textuales autorales y demás instrumentos que exijan juicio interpretativo, valorativo o argumentativo sobre la producción intelectual del estudiante, admitidos exclusivamente como instrumento preparatorio y auxiliar de la corrección realizada por el profesor, observado lo dispuesto en el § 4º.
§ 2º En las hipótesis de que trata este artículo, se asegurarán salvaguardas reforzadas, compatibles con la naturaleza sensible de la aplicación, incluyendo:
I - evaluación previa de impacto algorítmico, proporcional al riesgo y a la finalidad educacional;
II - informe de impacto a la protección de datos personales, cuando sea aplicable;
III - supervisión humana significativa, continua, calificada y documentada;
IV - mecanismos de trazabilidad, documentación y auditoría institucional;
V - transparencia y explicación accesible sobre la finalidad, el funcionamiento general, los límites y los posibles impactos de la aplicación;
VI - posibilidad efectiva de contestación, revisión humana y corrección de resultados, recomendaciones o decisiones apoyadas por sistemas de Inteligencia Artificial;
VII - validación humana previa y documentada de cualquier resultado con repercusión evaluativa, disciplinaria, académica, administrativa o certificatoria;
VIII - monitoreo periódico de sesgos, errores sistemáticos, impactos discriminatorios o desproporcionados sobre grupos específicos;
IX - adopción de alternativas menos invasivas siempre que estén disponibles, especialmente en procesos evaluativos, de monitoreo, de seguimiento individualizado o de tratamiento de datos sensibles; y
X - garantía de que la aplicación sustituya la responsabilidad de un profesional de la educación o de una instancia institucional competente.
§ 3º La utilización de aplicaciones de alto riesgo podrá resultar en una decisión exclusivamente automatizada con efecto relevante sobre la trayectoria educativa del estudiante, permaneciendo la atribución de calificaciones, la certificación, la progresión, la retención, la selección, la concesión de beneficios, la aplicación de sanciones y las demás decisiones académicas o institucionales relevantes bajo la responsabilidad de un profesional de la educación o de una instancia institucional competente, garantizándose una supervisión humana efectiva, fundamentación, registro y la posibilidad de revisión.
§ 4º Para los fines del inciso X del § 1º, se considera precorrección a la etapa preparatoria, carente de efecto evaluativo propio, en la cual el sistema de IA puede auxiliar la corrección humana, observándose, de forma acumulativa:
I - la prohibición de que la puntuación, el concepto o el mérito generados por un sistema automatizado produzcan efecto académico sin corrección humana; y
II - la garantía de la lectura integral y la apreciación directa de la producción del estudiante, así como del derecho a la revisión por un evaluador humano, estando prohibidas la homologación tácita, la validación en bloque y la mera ratificación del resultado sugerido por el sistema.
Art. 41. Son incompatibles con las finalidades educativas y con la protección integral de los estudiantes, quedando prohibido su uso en los sistemas de enseñanza y en las instituciones educativas, entre otros:
I - los sistemas de puntuación social;
II - la vigilancia emocional y el reconocimiento o la inferencia de emociones de estudiantes y de profesionales de la educación;
III - la explotación de vulnerabilidades de estudiantes, incluidas vulnerabilidades etarias, emocionales, socioeconómicas, cognitivas o comportamentales;
IV - la perfilación psicológica, biométrica o comportamental con fines clasificatorios, disciplinarios, comerciales o de restricción de oportunidades educativas;
V - las decisiones exclusivamente automatizadas con efectos relevantes sobre promoción, retención, certificación, permanencia, concesión de beneficios, despido, selección o sanción;
VI - la vigilancia biométrica continua o el monitoreo permanente de los estudiantes;
VII - la utilización de datos educativos para publicidad dirigida, explotación comercial, manipulación comportamental o finalidades incompatibles con la relación educativa;
VIII - los sistemas que produzcan segregación, discriminación o exclusión de estudiantes con base en inferencias automatizadas sobre capacidad, comportamiento, vulnerabilidad o desempeño;
IX - la atribución de nota, concepto o mérito a evaluaciones discursivas, redacciones, producciones textuales autorales y demás instrumentos que exijan juicio interpretativo, valorativo o argumentativo sobre la producción intelectual del estudiante exclusivamente por sistema de IA, o sin la corrección humana de que trata el art. 40, § 4º;
X - la aplicación de sanción académica o disciplinaria fundada exclusivamente en resultado de herramienta automatizada de detección de contenido generado por IA; y
XI - la utilizacin de datos educativos de nios y adolescentes para el entrenamiento de modelos de IA de terceros.
1 La eventual utilizacin de mecanismos puntuales de verificacin de identidad, cuando sea estrictamente necesaria para el acceso a entornos virtuales, evaluaciones o actividades acadmicas, se confunde con la vigilancia biomtrica continua, el reconocimiento de emociones, la perfilacin comportamental o el monitoreo permanente, debiendo observar los principios de finalidad, necesidad, proporcionalidad, proteccin de datos personales, transparencia, supervisin humana y adopcin de la alternativa menos invasiva disponible.
2 La prohibicin constante en el inciso II del caput abarca el empleo de tecnologa asistiva con la finalidad exclusiva de accesibilidad, mediante el consentimiento del estudiante o de sus responsables, ni la investigacin cientfica aprobada por un comit de tica en investigacin, quedando prohibida, en ambos casos, cualquier repercusin evaluativa, disciplinaria o selectiva.
Art. 42. Los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas reevaluarán periódicamente la clasificación de las aplicaciones utilizadas, así como la adecuación de las salvaguardas y de los mecanismos de supervisión adoptados, a la luz de los criterios establecidos en esta Resolución, con el fin de asegurar su adhesión a las transformaciones tecnológicas, a los nuevos contextos de uso y a la protección de los derechos de los estudiantes.
**CAPÍTULO VIII**
**DISPOSICIONES FINALES Y TRANSITORIAS**
Art. 43. Las políticas educativas deberán centrarse prioritariamente en la cualificación de las condiciones institucionales de uso, asegurando que las exigencias de gobernanza sean compatibles con el tamaño, la capacidad administrativa, la infraestructura tecnológica y las condiciones de actuación de cada sistema o institución de enseñanza, sin perjuicio de la observancia de los principios de protección de derechos, transparencia, supervisión humana y calidad de los procesos educativos.
Art. 44. La implementación de estas Directrices se orientará por la cooperación entre los entes federativos, por el apoyo técnico mutuo y por el fortalecimiento de las capacidades institucionales de los sistemas y de las redes de enseñanza, en observancia al régimen de colaboración previsto en la Constitución, mediante acciones coordenadas de formación de profesionales de la educación, compartición de conocimientos, producción de referenciales técnicos, desarrollo de capacidades institucionales y diseminación de buenas prácticas.
Parágrafo único. La implementación de las políticas relacionadas a la IA considerará las especificidades de las diferentes redes e instituciones educativas, observados criterios de proporcionalidad, equidad y apoyo técnico permanente, a fin de ampliar capacidades locales y evitar que desigualdades estructurales comprometan el acceso cualificado a las oportunidades ofrecidas por las tecnologías digitales.
Art. 45. El Consejo Nacional de Educación supervisará la implementación de estas Directrices, en coordinación con los sistemas de enseñanza, las instituciones educativas, los consejos estatales y municipales de educación, la comunidad científica, especialistas y representantes de la sociedad, con el fin de monitorear su aplicación, identificar lagunas regulatorias emergentes y proponer posibles actualizaciones normativas.
Parágrafo único. La revisión de estas Directrices, incluido el Glosario que figura en el Anexo, se realizará siempre que cambios relevantes en el escenario tecnológico, científico, pedagógico o regulatorio así lo justifiquen.
Art. 46. Los sistemas de enseñanza y las instituciones educativas tendrán un plazo de doce meses, a contar desde la publicación de esta Resolución, para adecuar sus políticas, prácticas, instrumentos de gobernanza y contratos vigentes a lo dispuesto en estas Directrices, sin perjuicio de la aplicación inmediata de las prohibiciones previstas en el art. 41.
Art. 47. Esta Resolución entra en vigor en la fecha de su publicación.
**ANEXO**
**GLOSARIO DE PALABRAS, TÉRMINOS Y EXPRESIONES UTILIZADOS EN EL CONTEXTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA EDUCACIÓN**
Anexo a la propuesta de Dictamen y de Resolución que instituyen Directrices para la Utilización de la Inteligencia Artificial - IA en la Educación Brasileña (Proceso SEI nº 23001.001062/2024-18)
**PRESENTACIÓN**
El presente Glosario integra, en calidad de Anexo, la propuesta de Dictamen y de Resolución que instituyen Directrices para la Utilización de la Inteligencia Artificial – IA en la Educación Brasileña. Su finalidad es reducir ambigüedades interpretativas, uniformizar el empleo de palabras, términos y expresiones de naturaleza técnica, pedagógica y jurídico-regulatoria, subsidiando la utilización de la IA en escuelas y universidades por todos los agentes involucrados, profesores, estudiantes, gestores, familias, investigadores, técnicos y comunidad en general. Las definiciones aquí consolidadas combinan tres órdenes de fuentes: a) la terminología técnica estabilizada en glosarios y referenciales nacionales e internacionales de la IA; b) los conceptos extraídos del propio Dictamen o exigidos por su lógica normativa, como supervisión humana significativa, clasificación de riesgo, mediación docente, integridad académica y protección de datos personales; y c) las expresiones jurídico-regulatorias necesarias para la interpretación de los mandatos normativos, como cláusula abierta, cláusula cerrada, rol ejemplificativo y concepto jurídico indeterminado. Las descripciones buscan claridad y precisión, evitando comprensiones genéricas incompatibles con la función orientadora del documento. Las definiciones constantes de este Glosario sustituyen la legislación vigente, la Constitución Federal de 1988, la Ley de Directrices y Bases de la Educación Nacional – LDB, la Ley General de Protección de Datos Personales – LGPD, el Estatuto del Niño y del Adolescente – ECA y el ECA Digital, el Marco Civil de *Internet* , la Ley Brasileña de Inclusión – LBI, la Política Nacional de Educación Digital – PNED y las demás normas aplicables. En caso de conflicto o duda, prevalecerá la norma de jerarquía superior o la interpretación más protectiva de los derechos fundamentales de estudiantes, docentes, investigadores y demás sujetos del proceso educativo, con primacía de la protección integral y del interés superior del niño y del adolescente. Para todos los efectos de este Glosario, la IA debe comprenderse como herramienta de apoyo, desprovista de personalidad, autonomía jurídica o responsabilidad propia. La responsabilidad permanece íntegramente atribuida a las personas naturales y jurídicas que desarrollan, contratan, ponen a disposición, configuran, supervisan o utilizan los sistemas.
**VOCES**
Las voces se encuentran organizadas en orden alfabético y numeradas secuencialmente. La remisión interna entre voces debe interpretarse de forma sistemática, a la luz del Dictamen y de la Resolución a los cuales este Glosario se anexa.
**1. Accesibilidad impulsada por IA:** Uso de sistemas de IA para reduzir barreiras sociais atravs de suportes comunicacionais, sensoriais, cognitivos, motores ou lingusticos, por meio de transcrio, audiodescrio, legendagem, traduo, leitura assistida, adaptao de interface ou recursos equivalentes. No se confunde com perfilizao por ter finalidade exclusiva de incluso.
***2*. Adequao etria:** Princpio segundo o qual a concepo, a seleo e a utilizao de sistemas de IA na educao devem ser compatveis com o estgio de desenvolvimento cognitivo, emocional, social e tico dos estudantes, especialmente de crianas e adolescentes. Impe restries progressivas de uso, mediao obrigatria por profissionais da educao e vedao de exposio a funcionalidades incompatveis com a idade, em conformidade com o ECA Digital e com a proteo integral.
**3. Agente de IA:** Sistemas de IA autónomos o semiautónomos diseñados para procesar entradas, planificar pasos, accionar herramientas, Interfaces de Programación de Aplicaciones (API) o servicios externos y ejecutar acciones orientadas a objetivos específicos previamente definidos. Para el contexto educativo, su uso exige explicabilidad, transparencia en cuanto a la finalidad, la lógica general de programación, los comandos operacionales, las herramientas accionadas y los límites de actuación del sistema, ya que puede producir efectos operacionales, pedagógicos, evaluativos, administrativos o institucionales. Debe haber supervisión humana significativa, registro de las acciones ejecutadas, posibilidad de interrupción, revisión de los resultados e identificación clara de los responsables de su configuración, autorización y monitorización.
**4. Agentes de tratamiento de datos personales:** Personas naturales o jurídicas responsables del tratamiento de datos personales, comprendiendo el controlador, a quien competen las decisiones referentes al tratamiento, y el operador, que realiza el tratamiento en nombre del controlador. En el contexto educativo, las instituciones de enseñanza actúan ordinariamente como controladoras de los datos de estudiantes, docentes y familias, inclusive cuando contratan plataformas de IA de terceros, permaneciendo responsables de la conformidad del tratamiento.
**5. Alucinación:** Respuesta incorrecta, ficticia, inconsistente o sin base factual generada por un sistema de IA generativa, aun cuando se presente con apariencia de precisión y autoridad.
**6. Análisis de datos:** Conjunto de procedimientos estadísticos, computacionales o interpretativos destinados a organizar, describir y extraer información de datos.
**7. Anonimización:** Proceso técnico por el cual un dato deja de poder ser asociado, directa o indirectamente, a una persona natural identificada o identificable, considerados los medios técnicos razonables y disponibles. Debe ser rigurosa, ya que bases pequeñas o cruces con otros datos pueden permitir la reidentificación.
**8. Aprendizaje automático:** Subcampo de la IA que utiliza datos y modelos estadísticos para mejorar el desempeño de los sistemas en tareas específicas, sin programación explícita para cada situación. Puede emplearse en recomendación de contenidos, análisis predictivo y reconocimiento de patrones educativos.
**9. Aprendizaje supervisado:** Paradigma de aprendizaje automático en el que el modelo identifica patrones, agrupamientos o estructuras en datos etiquetados, sin respuestas previamente definidas. En la educación, puede utilizarse para la agrupación de perfiles de aprendizaje, hipótesis que demanda cautela por aproximarse a la elaboración de perfiles.
**10. Aprendizaje por refuerzo:** Paradigma de aprendizaje automático en el que el sistema aprende por ensayo y error, mediante recompensas y penalizaciones asociadas a las acciones ejecutadas en un entordeterminado, optimizando el comportamiento a lo largo del tiempo. Integra el desarrollo de sistemas adaptativos y de modelos de lenguaje ajustados por retroalimentación humana.
**11. Aprendizaje profundo:** Técnica de aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales con múltiples capas, capaz de aprender representaciones complejas de datos. Soporta aplicaciones como reconocimiento de voz, visión por computadora, traducción automática y grandes modelos de lenguaje.
**12. Aprendizaje supervisado:** Paradigma de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena a partir de datos etiquetados, es decir, ejemplos acompañados de las respuestas esperadas, para aprender a mapear entradas en salidas. Se emplea, por ejemplo, en clasificación de textos y predicción de rendimiento. La calidad y la representatividad de las etiquetas condicionan directamente la ocurrencia de sesgos.
**13. Arquitectura abierta:** Solución tecnológica cuyo código, documentación, pesos, modelos, estándares o interfaces se ponen a disposición de forma abierta o interoperable, en diferentes grados. Puede favorecer la auditabilidad, la adaptación local, la soberanía tecnológica y el control público, sin apartar deberes de seguridad y gobernanza.
**14. Arquitectura propietaria:** Modelo, plataforma o infraestructura cuyo código, datos, parámetros o funcionamiento interson controlados por un proveedor privado, con acceso limitado por usuarios, instituciones y reguladores. Demanda atención a la auditabilidad, dependencia tecnológica, protección de datos y transparencia suficiente para uso educativo.
**15. Auditoría de sistemas de IA:** Proceso documentado de verificación técnica, jurídica, ética y pedagógica de sistemas de IA, destinado a evaluar conformidad, seguridad, sesgo, rendimiento, trazabilidad, protección de datos y adecuación a los objetivos educativos. Debe ser proporcional al riesgo de la aplicación.
**16. Autodeterminación informativa:** Fundamento de la disciplina de protección de datos personales que asegura a la persona natural el control sobre su propia información, comprendiendo el derecho de conocer, acceder, corregir y oponerse a tratamientos que le conciernan. En el ámbito educativo, orienta la interpretación de consentimientos, la transparencia de las plataformas y los derechos de estudiantes, familias y docentes ante sistemas de IA.
**17. Automatización convencional:** Ejecución automática de tareas previamente definidas por reglas fijas, sin aprendizaje adaptativo relevante, inferencia compleja o generación autónoma de contenido. Debe distinguirse de la IA para fines de proporcionalidad regulatoria.
**18. Autonomía intelectual:** Capacidad de formular preguntas, construir argumentos, interpretar datos, evaluar fuentes, crear hipótesis, sostener razonamiento propio y ejercer juicio crítico.
**19. Autoría intelectual:** Atribución de responsabilidad intelectual a persona natural o grupo de personas por la concepción, elaboración, argumentación, análisis, discusión y presentación de trabajo académico o científico.
**20. Evaluación de Impacto Algorítmico:** Procedimiento previo y periódico destinado a identificar, evaluar y mitigar riesgos producidos por sistemas algorítmicos, inclusive sesgos, errores, discriminación, opacidad, impacto pedagógico, exclusión, vigilancia, dependencia tecnológica y afectación de derechos.
**21. Base de datos educacional:** Conjunto estructurado de datos personales y personales producidos, recolectados o mantenidos por instituciones educativas y sistemas de enseñanza, incluyendo registros académicos, administrativos y de interacción con plataformas digitales. Su utilización para desarrollo, entrenamiento, ajuste o integración de sistemas de IA exige base legal, finalidad educativa específica, seguridad de la información y prohibición de utilización incompatible.
**22. Bienestar digital:** Condición de equilibrio físico, mental y social en la relación de los sujetos del proceso educativo con tecnologías digitales, comprendiendo la prevención de la sobrecarga cognitiva, de la hiperconexión, de la dependencia tecnológica y de daños a la salud derivados del uso intensivo de sistemas, inclusive de IA.
**23. Biometría y datos biométricos:** Datos personales sensibles relativos a características físicas, fisiológicas o comportamentales que permitan la identificación única de una persona natural, como rostro, voz, iris, huella digital y patrones de tecleo. Su utilización y tratamiento en el ámbito educativo exige necesidad estricta y justificada, proporcionalidad y adopción de la alternativa menos invasiva.
**24. Opacidad algorítmica:** Característica de sistemas cuyo funcionamiento interes comprensible, accesible o explicable a los usuarios, a las instituciones o a los órganos de control, ya sea por complejidad técnica, ya sea por restricciones propietarias. La opacidad exime de los deberes de transparencia y explicabilidad: cuando la explicación adecuada sea inviable, debe evitarse la utilización del sistema en procesos con impacto relevante sobre los derechos.
**25. *Chatbot* educativo:** Sistema conversacional automatizado que interactúa mediante lenguaje natural con estudiantes, familias, docentes o gestores para apoyar el estudio, la atención, la orientación o la gestión. Su uso debe informar sobre el carácter automatizado de la interacción y preservar el canal de atención humana cuando exista un impacto relevante o una demanda sensible.
**26. Ciudadanía digital:** Conjunto de conocimientos, actitudes y competencias que capacitan para el ejercicio ético, crítico, seguro y responsable de los derechos y deberes en los entornos digitales, comprendiendo la participación, el respeto, la protección de datos, el combate a la desinformación y el uso responsable de la IA.
**27. Computación en la nube:** Modelo de suministro de recursos computacionales, almacenamiento, procesamiento y servicios, a través de infraestructura remota accesible mediante la *internet* . La contratación de servicios de IA en la nube por parte de instituciones educativas debe observar la seguridad de la información, la ubicación y el régimen jurídico de los datos, las cláusulas de confidencialidad, la prohibición de reutilización de datos educativos y las condiciones de portabilidad y reversibilidad.
**28. Consentimiento informado:** Manifestación libre, informada e inequívoca mediante la cual el titular consiente el tratamiento de sus datos personales para una finalidad determinada. El consentimiento puede presumirse, condicionarse indebidamente al acceso a actividades esenciales, ni obtenerse de forma genérica; tratándose de niños y adolescentes, debe observar el interés superior, la protección integral y, cuando sea exigible, el consentimiento específico de al menos ude los padres o del representante legal.
**29. Contenido sintético:** Texto, imagen, audio, video u otro material generado o sustancialmente modificado por sistemas de IA.
**30. Corrección automatizada:** Utilización de sistemas de IA para la corrección de instrumentos de evaluación.
**31. Curaduría docente:** Actividad docente e institucional de selección, verificación, adaptación, contextualización y validación de contenidos, incluidos los generados por sistemas de IA, a la luz de los objetivos de aprendizaje, de la exactitud científica, de la adecuación etaria y de los valores educativos.
**32. Datos educativos:** Datos producidos o tratados en contexto educativo, incluyendo matrícula, asistencia, calificaciones, actividades, interacciones en plataformas, registros de aprendizaje, permanencia, atención, accesibilidad, comportamiento académico e indicadores institucionales entre otros. Pueden ser personales o sensibles, según el caso. Poseen finalidad de entrenamiento cuando son utilizados para ajustar, enseñar o calibrar un modelo de IA. Su calidad, representatividad, licitud y diversidad influyen directamente en el desempeño, sesgos, exclusiones y riesgos discriminatorios.
**33. Datos personales sensibles:** Datos sobre origen racial o étnico, convicción religiosa, opinión política, afiliación sindical o asociativa, salud, vida sexual, dato genético o biométrico, entre otros, cuando se vinculan a una persona natural. En educación, exigen protección reforzada, especialmente cuando se refieren a niños, niñas y adolescentes.
**34. Decisión automatizada:** Decisión producida por un sistema informático a partir del procesamiento de datos, con o sin participación humana en alguna fase del proceso. En el entoreducativo, las decisiones apoyadas por IA deben preservar la responsabilidad humana, la fundamentación, el registro y la posibilidad de revisión.
**35. Detectores de contenido generado por IA:** Herramienta que estima si texto, imagen, audio u otro contenido fue producido por IA. Debido a los falsos positivos y falsos negativos, debe fundamentar sanciones académicas o disciplinarias.
**36. Fundamentación o *grounding* :**Proceso de conectar la respuesta de un modelo a fuentes verificables y contextuales, reduciendo las alucinaciones y aumentando la confiabilidad. En educación, es relevante para asistentes basados en documentos oficiales, planes de estudio, normas institucionales y materiales validados.
**37. Ingeniería de instrucciones o ingeniería de *prompt* :**Proceso de formular, estructurar y refinar comandos para orientar respuestas de modelos generativos. Integra la alfabetización en IA, pero sustituye el dominio conceptual, juicio crítico, autoría o validación humana.
**38. Equidad en el contexto digital:** Principio que impone la distribución justa de las oportunidades de acceso, uso significativo y apropiación crítica de las tecnologías digitales y de la IA, con atención a las desigualdades territoriales, socioeconómicas, raciales, de género y relativas a personas con discapacidad.
**39. Explicabilidad:** Capacidad de proporcionar explicaciones comprensibles sobre el funcionamiento, criterios, datos, límites y resultados de un sistema de IA.
**40. Gobernanza de IA:** Conjunto de políticas, instancias, procedimientos y responsabilidades para seleccionar, contratar, documentar, monitorear, auditar, revisar y descontinuar sistemas de IA. Incluye gestión de riesgos, protección de datos, transparencia, participación, formación y respuesta a incidentes.
**41. IA agéntica:** Categoría de IA capaz de ejecutar secuencias de acciones con autonomía o semiautonomía, accionar herramientas y tomar decisiones intermedias para cumplir metas.
**42. IA generativa:** Ramo de la IA proyectado para crear contenidos, como textos, audios, imágenes, vídeos y hasta códigos de *software* . Esta tecnología se basa en modelos computacionales avanzados, que aprenden patrones a partir de grandes volúmenes de datos.
**43. IA predictiva:** Sistema que utiliza datos históricos o patrones observados para estimar probabilidades, riesgos o tendencias futuras, como deserción, desempeño o necesidad de intervención. Puede apoyar la gestión y el seguimiento, pero debe producir decisiones automáticas sobre los estudiantes.
**44. Impacto algorítmico:** Efecto producido por un sistema algorítmico sobre personas, grupos, instituciones o procesos educativos, incluyendo consecuencias pedagógicas, evaluativas, administrativas, distributivas, cognitivas, discriminatorias o de protección de datos.
**45. Inclusión en el contexto digital:** Conjunto de políticas, acciones y condiciones destinadas a asegurar a todas las personas el acceso efectivo y el uso cualificado de las tecnologías digitales, comprendiendo conectividad, dispositivos, accesibilidad, competencias digitales y apropiación crítica. Constituye un presupuesto de equidad en la adopción educativa de la IA.
**46. Inferencia comportamental:** Conclusión automatizada sobre comportamiento, compromiso, emoción, riesgo, intención, perfil o tendencia de estudiante o docente a partir de datos observados.
**47. Inteligencia Artificial — IA:** herramienta tecnológica dedicada al desarrollo de sistemas computacionales capaces de ejecutar, con grados variados de autonomía, tareas que ordinariamente requieren capacidades cognitivas humanas, como percepción, comprensión de lenguaje, razonamiento, aprendizaje, planificación y generación de contenido, abarcando, entre otras aplicaciones, sistemas predictivos, sistemas generativos, agentes inteligentes y tutores digitales, con diferentes finalidades, grados de autonomía, niveles de transparencia, auditabilidad y perfiles de riesgo.
**48. Interoperabilidad:** Capacidad de los sistemas, plataformas y bases de datos para operar de forma integrada, mediante estándares abiertos y formatos compatibles, permitiendo el intercambio de información, la portabilidad y la sustitución de proveedores. Constituye una salvaguarda contra la dependencia tecnológica y un instrumento de soberanía y continuidad del servicio educativo.
**49. Alfabetización digital:** Conjunto de conocimientos, habilidades y actitudes necesarios para el uso crítico, seguro, ético y productivo de las tecnologías digitales, comprendiendo la búsqueda y evaluación de información, la comunicación, la creación de contenidos, la protección de datos y la ciudadanía digital.
**50. Alfabetización en IA:** Conjunto de conocimientos, habilidades, actitudes y valores necesarios para comprender, utilizar, evaluar, cuestionar y crear con IA de forma crítica, ética, segura y socialmente responsable. Abarca dimensiones técnicas, pedagógicas, jurídicas, científicas y ciudadanas.
**51. LLM – gran modelo de lenguaje:** Modelo de IA entrenado en un gran volumen de datos textuales, capaz de procesar lenguaje natural, generar texto, resumir, traducir, responder preguntas y apoyar tareas académicas. Su funcionamiento se basa en patrones probabilísticos y equivale a la comprensión humana.
**52. Manipulación comportamental:** Empleo de técnicas computacionales, incluidas las de IA, destinadas a influir de modo oculto, engañoso o subliminal en las decisiones, emociones o comportamientos de las personas naturales, en desacuerdo con su autonomía y mejor interés.
**53. Minería de datos:** Proceso de exploración de grandes volúmenes de datos para la identificación de patrones, correlaciones y conocimientos evidentes, mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
**54. Minimización de datos:** Principio según el cual solo deben recopilarse o tratarse los datos estrictamente necesarios, adecuados y proporcionales a la finalidad declarada. Es un requisito esencial en los sistemas educativos, especialmente con niños y adolescentes.
**55. Modelo de cimentación:** Modelo amplio, entrenado con gran cantidad de datos y capaz de ser adaptado a diversas tareas, inclusive texto, imagen, audio y vídeo. Sirve de base para múltiples aplicaciones generativas o predictivas.
**56. Modelo propietario de IA:** Sistema cuyo funcionamiento, pesos, datos, código, métricas o documentación son controlados por proveedor, con acceso restringido. Su utilización educacional exige garantías contractuales de transparencia, auditabilidad, protección de datos y responsabilidad.
**57. Moderación de contenido:** Actividad de análisis, filtrado, señalización o remoción de contenidos en plataformas digitales, realizada por medios humanos, automatizados o híbridos. En entornos educativos, debe proteger a los estudiantes contra contenidos ilícitos o inadecuados a la edad, con transparencia de criterios, precisión proporcional y posibilidad de revisión humana de las medidas adoptadas.
**58. Monitoreo automatizado:** Uso de sistemas computacionales para observar, registrar, clasificar o emitir alertas sobre conductas, interacciones, desempeño o presencia de estudiantes, docentes o demás miembros de la comunidad educativa. En el contexto educativo, su admisibilidad es excepcional y de interpretación restrictiva.
**59. No discriminación algorítmica:** Principio que prohíbe la producción, por sistemas de IA, de trato desigual injustificado, directo o indirecto, debido a origen, raza, color, género, edad, discapacidad, condición socioeconómica, territorio, religión, convicción o cualquier otro factor de discriminación. Impone deberes de prevención, prueba, monitoreo y corrección de sesgos en todo el ciclo de vida del sistema.
**60. Pensamiento computacional:** Capacidad de comprender, analizar y resolver problemas mediante estrategias como descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y construcción de algoritmos, de forma crítica y creativa. Integra las competencias digitales previstas en los referenciales curriculares.
**61. Perfilado:** Tratamiento automatizado de datos personales para evaluar, clasificar, prever o inferir aspectos relativos al rendimiento, comportamiento, preferencias, vulnerabilidades, riesgos o trayectorias de una persona.
**62. Personalización del aprendizaje:** Adaptación de contenidos, ritmo, actividades, rutas o retroalimentación al perfil o rendimiento del estudiante. La personalización del aprendizaje debe confundirse con la individualización del currículo ni con la fragmentación del recorrido formativo.
**63. Plataforma externa de IA:** Solución de terceros accedida por *internet* , API, aplicación o entoren la nube, sin control integral por parte de la institución educativa.
**64. Puntuación social:** Sistema de evaluación, clasificación o ranqueo de personas basado en su comportamiento, características o datos personales, apto para condicionar el acceso a derechos, servicios u oportunidades. En los sistemas educativos, su uso está prohibido.
**65. Procesamiento de lenguaje natural - PLN:** Área de IA dedicada à compreensão, interpretação, geração e tradução da linguagem humana por sistemas computacionais. Fundamenta aplicações como *chatbots* , tradutores automáticos, corretores, sumarizadores e grandes modelos de linguagem.
**66. *Proctoring* :**Utilização de sistemas computacionais, com ou sem dados biométricos, para monitorar estudantes durante avaliações ou atividades acadêmicas, mediante captação de imagem, som, tela, ambiente, olhar, voz, movimento ou padrões de comportamento, com finalidade de verificação de identidade ou sinalização de suspeitas de fraude.
**67. *Prompt* (ou comando):** Instrução, pergunta, documento, imagem, áudio ou conjunto de entradas fornecido ao sistema de IA generativa para solicitar respostas ou tarefas. Pode conter contexto, exemplos, restrições, papéis e formato esperado.
**68. *Prompt* oculto ou *system* *prompt* :**Conjunto de instruções internas, em regras invisíveis ao usuário, que orientam comportamento, limites, tom, função e respostas de um modelo de IA.
**69. Pseudonimização:** Tratamiento por medio del cual un dato pierde la posibilidad de asociación directa a su titular, salvo por el uso de información adicional mantenida separadamente en un entorcontrolado y seguro. A diferencia de la anonimización, el dato seudonimizado sigue siendo dato personal.
**70. Rastreo o trazabilidad:** Capacidad de registrar y reconstruir decisiones, entradas, salidas, versiones, datos relevantes, parámetros, responsables e intervenciones humanas relacionadas con el uso de IA. Indispensable para auditoría, impugnación, revisión y rendición de cuentas.
**71. Reconocimiento de emociones:** Técnica que pretende inferir estados emocionales, afectivos o psicológicos de personas a partir de expresiones faciales, voz, texto, señales fisiológicas o patrones de comportamiento.
**72. Reconocimiento facial:** Técnica de identificación o verificación biométrica basada en características faciales. Por implicar el tratamiento de datos personales sensibles y captar un atributo permanente, inalterable y expuesto de la persona, se somete a un régimen de restricción rigurosa en el entoreducativo, con admisibilidad excepcional y de interpretación restrictiva, especialmente cuando se aplica a niños y adolescentes o se asocia a control disciplinario, verificación de asistencia o gestión de conducta.
**73. Red neuronal artificial:** Modelo computacional inspirado en el funcionamiento de neuronas biológicas, compuesto por unidades de procesamiento interconectadas y organizadas en capas, capaz de aprender representaciones a partir de datos. Constituye la base técnica del aprendizaje profundo y de los grandes modelos de lenguaje.
**74. Informe de Impacto a la Protección de Datos Personales - RIPD:** Documentación que describe los procesos de tratamiento de datos personales conteniendo los riesgos para las libertades civiles y los derechos fundamentales, así como las medidas, salvaguardas y mecanismos de mitigación adoptados.
**75. Revisión humana:** Validación por persona cualificada de contenido, recomendación, clasificación o resultado producido por IA. Debe ser efectiva, contextualizada y proporcional al riesgo; debe ser meramente formal, especialmente cuando haya impacto sobre derechos o evaluación.
**76. Seguridad de sistemas de IA:** Conjunto de atributos que expresan la capacidad del sistema de operar de forma fiable, resistir a fallos, errores, usos indebidos y ataques, inclusive manipulación de comandos y contaminación de datos, y de mantener un rendimiento adecuado en condiciones diversas. Constituyen requisitos de adopción institucional y deben ser monitorizados durante todo el ciclo de vida.
**77. Etiquetado de contenido generado por IA:** Identificación clara, accesible y verificable de que determinado contenido fue generado o sustancialmente modificado por un sistema de IA, mediante avisos, metadatos o marcas técnicas (como marca de agua digital). Constituye una medida de transparencia apta para prevenir desinformación, fraude y confusión sobre el origen de materiales utilizados en el entoreducativo. Desde la perspectiva de las relaciones de prestación de servicios educativos, el etiquetado integra el derecho básico a la información adecuada y clara sobre los servicios prestados, asegurado a los estudiantes y responsables en su condición de consumidores de los servicios de instituciones privadas, y, en las instituciones públicas, deriva de los principios de publicidad, transparencia y buena fe administrativa.
**78. Seguridad de la información:** Conjunto de medidas tcnicas e administrativas destinadas a proteger dados e sistemas contra acessos autorizados, vazamentos, alteraes indevidas, indisponibilidade e outros incidentes, compreendendo confidencialidade, integridade e disponibilidade. Constitui dever permanente das instituies educacionais e condio de contratao de plataformas de IA.
**79. Sistema de Inteligncia Artificial:** Sistema computacional que, com graus variados de autonomia e adaptabilidade, infere, a partir das entradas que recebe, como gerar sadas, previses, contedos, recomendaes ou decises capazes de influenciar ambientes fsicos ou virtuais. A definio orienta a identificao das aplicaes sujeitas s Diretrizes e classificao de risco, distinguindo-as da automao convencional.
**80. Mecanismos de recomendao acadmica:** Mecanismo que sugere conteúdos, trilhas, disciplinas, atividades, intervenções, atendimento ou decisões de gestão a partir de dados educacionais. A recomendação automatizada não é ato neutro: ao ordenar, priorizar ou filtrar opções, condiciona de fato as escolhas de estudantes, docentes e gestores, razão pela qual sua adoção exige finalidade educacional específica, transparência sobre os critérios gerais de recomendação e preservação da liberdade de escolha do destinatário, vedado que a sugestão se converta, por desenho de interface, por omissão de alternativas ou por aceitação tácita, em decisão dissimulada.
**81. Sistema de tutoría inteligente:** Sistema basado en IA que ofrece orientación, *feedback* , seguimiento o adaptación de actividades al estudiante.
**82. Supervisión humana significativa:** Intervención humana con capacidad efectiva para comprender, seguir, interpretar, cuestionar, revisar, corregir o interrumpir los resultados producidos por sistemas de IA, ejercida en condiciones institucionales adecuadas.
**83. Tecnología de asistencia:** Productos, recursos, metodologías, prácticas y servicios destinados a promover la funcionalidad, la participación y la autonomía de personas con discapacidad o movilidad reducida, pudiendo incorporar IA, tales como lectores de pantalla inteligentes, comunicación alternativa y subtitulado automático.
**84. Transparencia:** Deber de informar, de forma clara, accesible y adecuada al público destinatario, cuándo se utiliza la IA, cuál es su finalidad, sus límites, sus responsables y sus posibles efectos. Alcanza a estudiantes, familias, docentes, gestores e investigadores, según el contexto, con lenguaje adaptado a la capacidad de comprensión de cada público, inclusive de niños y adolescentes.
**85. Tratamiento de datos personales:** Toda operación realizada con datos personales, como recogida, producción, recepción, clasificación, utilización, acceso, reproducción, transmisión, distribución, procesamiento, archivo, almacenamiento, eliminación, evaluación, modificación, comunicación, transferencia, difusión o extracción.
**86. Entrenamiento de modelo:** Proceso mediante el cual un sistema de IA aprende patrones a partir de datos, mediante el ajuste de sus parámetros internos, comprendiendo el entrenamiento inicial, el ajuste fiy la calibración a partir de interacciones de uso. En educación, la utilización de datos de estudiantes, docentes o instituciones para entrenamiento requiere base legal, finalidad educativa específica, minimización de datos, seguridad de la información y prohibición de explotación incompatible con la relación educativa.
**87. Uso individual de IA:** Uso realizado por estudiante, docente o investigador por iniciativa propia, fuera de un sistema institucional controlado. Aunque deriva de adopción institucional, constituye un espacio de irrelevancia normativa: cuando se realiza en un contexto pedagógico o académico, en la elaboración de trabajos, investigaciones, evaluaciones, producciones presentadas a la institución o actividades docentes, se sujeta a las normas institucionales sobre utilización de IA, a los deberes de integridad académica y científica, inclusive en cuanto a la declaración de uso cuando sea exigida, a las normas de protección de datos personales, estando prohibida la inserción, en plataformas externas, de datos personales de estudiantes, colegas o terceros, de producciones ajenas y de informaciones institucionales confidenciales y a las prohibiciones generales de las Directrices.
**88. Uso institucional de IA:** Uso definido, contratado, recomendado, disponibilizado o integrado por sistema de enseñanza, red o institución educativa. Se diferencia del uso individual espontáneo por estudiantes o docentes y atrae deberes reforzados de gobernanza, transparencia, formación y responsabilidad. Se caracteriza por el acto institucional de adopción, cualquiera que sea su forma, contratación, licenciamiento, integración a entorvirtual, recomendación oficial, puesta a disposición de acceso o incorporación a proceso pedagógico, evaluativo o administrativo, y la recomendación o exigencia de uso de herramienta externa por docente, en el ejercicio de sus funciones y con anuencia o tolerancia institucional, se equipara al uso institucional a efectos de responsabilidad.
**89. Validación humana:** Procedimiento por el cual una persona natural calificada e investida de competencia para ello examina y confirma, mediante juicio propio y fundamentado, la adecuación, la seguridad, la calidad, la coherencia pedagógica o la justicia de un resultado producido por un sistema de IA, como condición para que dicho resultado produzca efectos.
**90. Sesgo algorítmico:** Tendencia de un sistema de IA de, al procesar datos, producir resultados injustos, discriminatorios, imprecisos o inadecuados para determinados individuos y grupos. El sesgo algorítmico puede comprometer la igualdad de trato entre estudiantes, la justicia de los procesos evaluativos y la distribución equitativa de oportunidades, imponiendo a los proveedores el deber de probar, documentar e informar los sesgos conocidos y las limitaciones de las bases de entrenamiento, inclusive en cuanto a la adecuación al contexto, y a las instituciones el deber de exigir dicha demostración en la diligencia debida, de monitorear periódicamente impactos desproporcionados sobre grupos específicos y de comunicar a la comunidad educativa los riesgos relevantes identificados, en los términos del deber de transparencia.
**91. Sesgo de automatización:** Tendencia humana a depositar una confianza excesiva en los resultados producidos por sistemas automatizados, con reducción del análisis crítico y del juicio propio, conduciendo a la aceptación de salidas de IA sin verificación suficiente.
**92. Sesgo de exclusión:** Especie calificada de sesgo algorítmico derivado de la ausencia o de la subrepresentación de grupos, territorios, lenguajes, culturas o necesidades en los datos y en los modelos, produciendo resultados inadecuados, imprecisos o discriminatorios en desmedro de las poblaciones representadas.
**93. Vigilancia emocional:** Utilización de sistemas de IA para inferir, clasificar, puntuar, registrar o monitorear, de forma puntual o continuada, estados emocionales, afectivos o psicológicos de estudiantes o de profesionales de la educación, a partir de rostro, voz, comportamiento, escritura, postura, señales fisiológicas o patrones de interacción digital. Constituye una forma agravada de reconocimiento de emociones, calificada por el carácter observacional y de control, y somete la esfera íntima de la persona, sus estados internos, a un análisis automatizado incompatible con la dignidad humana, la privacidad, la libertad de expresión, el libre desarrollo de la personalidad y el ambiente de confianza inherente a la relación educativa, con potencial de inhibición de la participación, de la experimentación y del error que integran el proceso de aprendizaje.
**94. Visión por computadora:** Área de la IA enfocada en el procesamiento, el análisis y la interpretación automatizada de imágenes o videos, abarcando funcionalidades como detección y clasificación de objetos, reconocimiento de patrones visuales, lectura de documentos y seguimiento de movimiento. En el contexto educativo, admite aplicaciones de naturaleza inclusiva e instrumental, como audiodescripción automática, lectura asistida, digitalización y organización de acervos y materiales, pero, cuando se dirige a la captura o al análisis de imágenes de personas, opera sobre datos aptos para la identificación y la inferencia sensible, acercándose a la biometría y a la vigilancia, razón por la cual su admisibilidad en estas hipótesis es excepcional y de interpretación restrictiva, quedando prohibida la conversión de finalidades legítimas, accesibilidad, registro o seguridad patrimonial, en una vía indirecta de monitoreo de estudiantes y profesionales de la educación.
**ANEXO II – GUÍA DE INTERPRETACIÓN DE LA CLASIFICACIÓN DE RIESGO**
La clasificación incide sobre cada aplicación, funcionalidad y finalidad concreta de uso, y sobre el sistema en abstracto o su denominación comercial. Habiendo pluralidad de finalidades o funcionalidades, prevalece, para fines de salvaguardas, el nivel más elevado; la duda sobre el encuadramiento se resuelve por la clasificación más gravosa. La ampliación de funcionalidades, la integración con bases institucionales o el cambio de finalidad imponen una reevaluación obligatoria. La imposibilidad de clasificar por insuficiencia de información del proveedor obstaculiza la contratación y el uso. Tratándose de niños y adolescentes, datos sensibles, evaluación, permanencia, beneficios, sanciones o certificación, prevalece, en cualquier duda, la interpretación más protectora, a la luz de la protección integral y del interés superior.
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| **Nivel de riesgo** | **Caracterización** | **Ejemplos indicativos (rol ejemplificativo)** | **Salvaguardas mínimas** |
| I – Bajo | Aplicaciones de apoyo instrumental, organizacional, pedagógico complementario o de accesibilidad que, consideradas la finalidad, el contexto de uso, la naturaleza de los datos tratados y el grado de autonomía del sistema, produzcan impacto relevante sobre derechos, evaluaciones, decisiones académicas o trayectorias educativas, y siempre que involucren perfilado individualizado, tratamiento de datos personales sensibles, interacción continua con estudiantes, monitoreo o decisión automatizada relevante. | Organización, sistematización y adaptación de materiales didácticos; herramientas auxiliares de planificación pedagógica o administrativa; revisión textual evaluativa; apoyo a traducción, resumen y formato; recursos simples de accesibilidad orientados a la eliminación de barreras (transcripción, subtitulado, lectura de pantalla, ampliación, conversión de formatos), sin inferencias sensibles ni repercusión decisoria. | Transparencia; seguridad de la información; protección de datos personales; responsabilidad institucional; registro simplificado de la finalidad de uso; posibilidad de supervisión humana siempre que se utilice en actividad educativa institucional. La ausencia de clasificación documentada autoriza el uso bajo presunción de bajo riesgo. |
| II — Moderado | Aplicaciones de apoyo pedagógico, académico, administrativo o institucional que impliquen interacción continua con estudiantes, generación de recomendaciones académicas, personalización de recorridos, apoyo a la producción intelectual, seguimiento formativo o tratamiento sistemático de información educativa, sin efectos automáticos sobre calificación, certificación, progresión, permanencia, beneficios, sanción, selección u otra decisión educativa sensible. Constituye el nivel mínimo de toda aplicación con interacción individualizada con estudiantes o tratamiento sistemático de sus datos. | Sistemas de tutoría automatizada, prohibida la sustitución del profesor o tutor humano; retroalimentación formativa sin repercusión académica directa; asistentes institucionales de atención y orientación, con identificación clara del carácter automatizado; apoyo a la producción textual y a la investigación; recomendación académica sin efecto decisorio automático o fáctico; seguimiento del aprendizaje sin repercusión automática; accesibilidad con personalización, sin datos sensibles. | Comunicación clara a la comunidad educativa; registro institucional de las aplicaciones, con finalidad, público, datos tratados y responsables; adecuación por edad y etiquetado de la interacción automatizada; revisión humana obligatoria de los resultados con influencia pedagógica; monitoreo periódico de errores, alucinaciones, sesgos e impactos desproporcionados; prohibición del uso de datos educativos para entrenamiento de modelos de terceros sin base legal adecuada; canal institucional de aclaración, revisión y contestación; reevaluación periódica, con recalificación obligatoria ante ampliación de funcionalidades, integración de bases o cambio de finalidad. |
| III – Alto | Aplicaciones capaces de producir, apoyar o influir en efectos relevantes sobre los derechos de los estudiantes, la vida escolar o académica, la evaluación, la certificación, la selección, la permanencia, la progresión, la retención, los beneficios, el análisis disciplinario o la distribución de oportunidades educativas, así como aquellas que involucren datos personales sensibles, perfilación individualizada o inferencias comportamentales relevantes. Régimen de admisibilidad excepcional y de interpretación restrictiva. | Apoyo automatizado a la corrección de evaluaciones objetivas con repercusión académica, exclusivamente como instrumento auxiliar, con validación humana individual, previa y documentada; verificación puntual de identidad y *proctoring* limitado a verificaciones puntuales, con alternativa biométrica asegurada; perfilamiento académico individualizado; sistemas con influencia sobre selección, certificación, beneficios, permanencia y análisis disciplinario, inclusive cribados y clasificaciones que condicionen de hecho la decisión humana; tratamiento de datos sensibles; inferencias comportamentales y predicción individualizada de deserción, rendimiento o conducta; detección de contenido generado por IA, admitida exclusivamente como elemento auxiliar de investigación, prohibida la sanción fundada únicamente en su resultado; precorrección de evaluaciones discursivas, redacciones y producciones de autor, exclusivamente como apoyo preparatorio de la corrección realizada por el profesor, en los términos del art. 39, § 4º. | Evaluación previa de impacto algorítmico; informe de impacto a la protección de datos, cuando corresponda; demostración de necesidad estricta y de inexistencia de alternativa menos invasiva; supervisión humana significativa, continua, cualificada y documentada; trazabilidad, documentación y auditoría; transparencia y explicación accesible, incluidos los sesgos conocidos; validación humana previa, individual y documentada de todo resultado con repercusión relevante, prohibidas la validación en bloque y la homologación tácita; contestación, revisión humana integral y corrección efectiva; monitoreo de sesgos e impactos desproporcionados; preservación de la responsabilidad indelegable de profesional de la educación u instancia competente. Prohibida la decisión exclusivamente automatizada, o a ella equiparada por supervisión meramente formal, con cualquier efecto relevante. |
| IV — Excesivo o incompatible | Aplicaciones cuyo potencial de violación de derechos fundamentales, discriminación, vigilancia indebida, explotación de vulnerabilidades o compromiso de la integridad del proceso educativo las hace incompatibles con las finalidades educativas y con la protección integral. Su utilización está prohibida en cualquier hipótesis, siendo insusceptible de convalidación por consentimiento, finalidad supuestamente benéfica, carácter experimental o salvaguardas adicionales. | Puntuación social; reconocimiento de emociones y vigilancia emocional, salvo el uso de tecnología de asistencia con el único propósito de accesibilidad, en los términos del art. 41, § 2; sanción académica o disciplinaria basada exclusivamente en el resultado de un detector de contenido generado por IA; explotación de vulnerabilidades etarias, emocionales, socioeconómicas, cognitivas o conductuales, incluido el diseño destinado a maximizar la participación; perfilado psicológico, biométrico o conductual con fines clasificatorios, disciplinarios, comerciales o de restricción de oportunidades; decisiones exclusivamente automatizadas con efectos relevantes; vigilancia biométrica continua y monitoreo permanente; *proctoring* invasivo, con registro del entoríntimo; uso de datos educativos para publicidad dirigida, explotación comercial, manipulación conductual o entrenamiento de modelos de terceros sin base legal; sistemas que produzcan segregación, estigmatización o exclusión por inferencias automatizadas. | Uso prohibido. La presencia de funcionalidad de este nivel contamina la aplicación en su totalidad, impidiendo su contratación y uso, incluso si se combina con funcionalidades en sí admisibles, y la prohibición abarca arreglos indirectos que produzcan un resultado equivalente bajo una denominación diferente. Constatada la funcionalidad en una aplicación en uso, se impone la descontinuación inmediata, sin perjuicio de las responsabilidades aplicables. |
**DISPOSICIONES FINALES**
Los ejemplos contenidos en este Glosario y en el cuadro de síntesis tienen carácter de lista ejemplificativa, salvo cuando se indique expresamente carácter taxativo, correspondiendo a los sistemas de enseñanza y a las instituciones educativas, en el ejercicio de su autonomía y de sus deberes de gobernanza, clasificar las aplicaciones concretamente utilizadas, documentar esta clasificación y revisarla periódicamente, especialmente ante la ampliación de funcionalidades, la integración con bases de datos institucionales o el cambio de finalidad. Este Glosario será objeto de actualización periódica por el Consejo Nacional de Educación, de modo a acompañar la evolución tecnológica, normativa y pedagógica de la materia, asegurada la estabilidad de los conceptos estructurantes de protección de derechos.
**REFERENCIAS**
BRASIL. Constitución de la República Federativa de Brasil de 1988. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 5 oct. 1988.
BRASIL. Decreto n 99.710, de 21 de noviembre de 1990. Promulga la Convención sobre los Derechos del Niño. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 22 nov. 1990.
BRASIL. Ley n 8.069, de 13 de julio de 1990. Dispone sobre el Estatuto del Niño y del Adolescente y da otras providencias. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 16 jul. 1990.
BRASIL. Ley n 8.078, de 11 de septiembre de 1990. Dispone sobre la protección del consumidor y da otras providencias. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 12 sep. 1990.
BRASIL. Ley n 9.394, de 20 de diciembre de 1996. Establece las directrices y bases de la educación nacional. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 23 dic. 1996.
BRASIL. Ley n 9.610, de 19 de febrero de 1998. Altera, actualiza y consolida la legislación sobre derechos de autor y da otras providencias. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 20 feb. 1998.
BRASIL. Ley n 10.861, de 14 de abril de 2004. Instituye el Sistema Nacional de Evaluación de la Educación Superior – SINAES y da otras providencias. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 15 abr. 2004.
BRASIL. Ley n 12.965, de 23 de abril de 2014. Establece principios, garantias, derechos y deberes para el uso de Internet en Brasil (Marco Civil de Internet). Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, 24 abr. 2014.
BRASIL. Ley n 13.146, de 6 de julio de 2015. Instituye la Ley Brasilea de Inclusin de la Persona con Discapacidad (Estatuto de la Persona con Discapacidad). Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, 7 jul. 2015.
BRASIL. Ley n 13.709, de 14 de agosto de 2018. Ley General de Proteccin de Datos Personales (LGPD). Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, 15 ago. 2018.
BRASIL. Ley n 14.533, de 11 de enero de 2023. Instituye la Poltica Nacional de Educacin Digital y altera las Leyes ns 9.394, de 20 de diciembre de 1996, 9.448, de 14 de marzo de 1997, 10.260, de 12 de julio de 2001, y 10.753, de 30 de octubre de 2003. Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, 12 jan. 2023.
BRASIL. Ley n 15.211, de 17 de septiembre de 2025. Dispone sobre la proteccin de nios y adolescentes en entornos digitales (ECA Digital). Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, sep. 2025.
BRASIL. Ley n 15.388, de 14 de abril de 2026. Aprueba el Plan Nacional de Educacin (PNE). Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, 15 abr. 2026.
BRASIL. Decreto n 9.235, de 15 de diciembre de 2017. Dispone sobre el ejercicio de las funciones de regulacin, supervisin y evaluacin de las instituciones de educacin superior y de los cursos superiores de grado y de posgrado en el sistema federal de enseanza. Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, 18 dic. 2017.
BRASIL. Ministerio de Ciencia, Tecnologa e Innovaciones. Portaria MCTI n 4.617, de 6 de abril de 2021. Instituye la Estrategia Brasilea de Inteligencia Artificial EBIA y sus ejes temticos. Diario Oficial de la Unin: seccin 1, Braslia, DF, 8 abr. 2021.
BRASIL. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Plan Brasileño de Inteligencia Artificial – PBIA 2024-2028: IA para el bien de todos. Brasilia, DF: MCTI, 2024.
BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular. Brasília, DF: MEC, 2017.
BRASIL. Ministerio de Educación. Inteligencia artificial en la Educación Básica: documento orientador sobre caminos curriculares y prácticas éticas de uso de IA en las escuelas. Brasília, DF: MEC, 2026.
BRASIL. Ministerio de Gestión y de la Innovación en Servicios Públicos. Secretaría de GobierDigital. Glosario de términos relacionados con la Inteligencia Artificial. Brasilia, DF: MGI/SGD, 2025.
BRASIL. Consejo Nacional de Educación. Cámara de Educación Básica. Resolución CNE/CEB nº 1, de 4 de octubre de 2022. Instituye las Normas sobre Computación en la Educación Básica – Complemento a la BNCC. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 5 oct. 2022.
BRASIL. Consejo Nacional de Educación. Cámara de Educación Básica. Resolución CNE/CEB nº 2, de 21 de marzo de 2025. Instituye las Directrices Operacionales Nacionales sobre el uso de dispositivos digitales en espacios escolares e integración curricular de educación digital y mediática. Diario Oficial de la Unión: sección 1, Brasilia, DF, 24 mar. 2025.
COMITÉ CIENTÍFICO DEL NÚCLEO CIENCIA POR LA INFANCIA. Estudio nº 15: Protección a la primera infancia entre pantallas y medios digitales. Núcleo Ciencia Pela Infância, 2025. Disponible en: www.ncpi.org.br Acceso en: 04 sep. 2026.
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ORGANIZACIÓN DE LAS NACIONES UNIDAS PARA LA EDUCACIÓN, LA CIENCIA Y LA CULTURA - UNESCO. Recomendación sobre la ética de la Inteligencia Artificial. París: UNESCO, 2022.
ORGANIZACIÓN DE LAS NACIONES UNIDAS PARA LA EDUCACIÓN, LA CIENCIA Y LA CULTURA - UNESCO. Guía para la IA generativa en la educación y la investigación. París: UNESCO, 2023.
ORGANIZACIÓN PARA LA COOPERACIÓN Y EL DESARROLLO ECONÓMICO - OCDE. Recomendación del Consejo sobre Inteligencia Artificial: OECD/LEGAL/0449. París: OECD, 2019. Modificada en 2024.
PORTUGAL. Consejo Nacional de Ética para las Ciencias de la Vida - CNECV. Glosario sobre Inteligencia Artificial. Lisboa: CNECV, [2025]. Disponible en: https://www.cnecv.pt/pt/publicacoes/estudos-tematicos/glossario-sobre-ia. Acceso el: 5 jul. 2026.
UNIÓN EUROPEA. Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Reglamento de Inteligencia Artificial). Diario Oficial de la Unión Europea: L, 12 jul. 2024. Referencia comparada.
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| | Documento firmado electrónicamente por **Israel Matos Batista** , **Consejero(a)** , el 05/10/2026, a las 18:07, según el horario oficial de Brasilia, con fundamento en la Ordenanza n.º 1.042/2015 del Ministerio de Educación. |
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| | Documento firmado electrónicamente por **Antonio Cesar Russi Callegari** , **Consejero(a)** , el 05/10/2026, a las 18:26, según el horario oficial de Brasilia, con fundamento en la Ordenanza n.º 1.042/2015 del Ministerio de Educación. |
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| | Documento firmado electrónicamente por **Celso Niskier** , **Consejero(a)** , el 05/10/2026, a las 18:40, según el horario oficial de Brasilia, con fundamento en la Ordenanza n.º 1.042/2015 del Ministerio de Educación. |
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| **Referencia:** Proceso n.º 23001.001062/2024-18 | SEI n.º 7293387 |