Implementação de um projeto piloto para o ensino de inteligência artificial (IA) para estudantes.

O Ministério da Educação e Formação acaba de publicar a Decisão nº 3439/QD-BGDĐT, de 15 de dezembro de 2025, que estabelece o quadro para a implementação de projetos-piloto de educação em inteligência artificial (IA) para alunos do ensino médio.

Uma aula na Escola Primária Tan Tien ( província de Bac Giang ) utiliza inteligência artificial para criar um vídeo sobre como lidar com situações da vida real. Foto: Dong Thuy/TTXVN

A estrutura de conteúdo educacional em IA é desenvolvida com base em quatro eixos principais de conhecimento, correspondentes a quatro domínios de competência, que são interligados e complementares, incluindo: pensamento centrado no ser humano, ética em IA, técnicas e aplicações de IA e projeto de sistemas de IA.

A estrutura curricular foi concebida para corresponder a duas etapas educacionais: a etapa da educação básica (incluindo os níveis primário e secundário inferior) e a etapa da educação profissional (nível secundário superior).

No ensino fundamental, os alunos têm contato principalmente com aplicações de IA simples e intuitivas para formar conceitos iniciais e reconhecer o papel da IA ​​na vida. No ensino médio, os alunos aprendem a usar ferramentas de IA para criar produtos digitais e resolver problemas acadêmicos. No ensino médio, os alunos são incentivados a explorar, projetar e aprimorar ferramentas de IA simples por meio de projetos científicos .

Além do conteúdo educacional básico, os alunos podem escolher disciplinas eletivas para aprimorar habilidades práticas, obter conhecimentos mais aprofundados em áreas de aplicação de IA ou aprender técnicas de programação e desenvolvimento de sistemas de IA.

O quadro de ensino de IA baseia-se nas perspectivas, orientações e abordagens por competências do Programa Geral de Educação de 2018, assegurando a coerência e a continuidade com os princípios orientadores do Partido e do Estado relativamente ao Quadro de Competências Digitais para os alunos. Enfatiza, em particular, os requisitos para contribuir para o desenvolvimento de cinco qualidades-chave e três pares de competências comuns; a coerência com o Programa Geral de Educação em Informática; o aproveitamento de programas de ensino de IA de países avançados; os aspetos científicos, modernos e pedagógicos; a abertura, a flexibilidade e as atualizações regulares; uma abordagem centrada no ser humano; e uma forte ênfase na ética e na responsabilidade.

De acordo com o Quadro de Referência para Educação em IA, os professores devem aplicar métodos de ensino ativos, com foco na aprendizagem experiencial, na prática e em projetos. A aprendizagem baseada em projetos deve ser incentivada para cultivar habilidades de colaboração, autoaprendizagem e criatividade. As aulas devem ser organizadas de forma flexível, despertando o interesse dos alunos e, ao mesmo tempo, garantindo segurança e eficácia.

Além disso, os professores escolhem métodos de ensino adequados ao conteúdo da aula. Alguns tópicos, como ética em IA, identificação de riscos e análise de políticas, podem ser ensinados por meio de discussões, debates e estudos de caso, sem a necessidade de computadores. Simultaneamente, eles conectam e relacionam o conhecimento de IA a questões práticas na aprendizagem, na vida cotidiana, na produção e nos serviços públicos.

Os alunos não devem apenas propor soluções, mas também ser capazes de verificar e avaliar a eficácia e os aspectos éticos e humanísticos dessas soluções, implementando um ensino diferenciado e individualizado.

A estrutura de ensino de IA também define critérios de avaliação. Tanto as avaliações regulares quanto as periódicas devem seguir rigorosamente os componentes de competência em IA e as áreas de conteúdo essenciais. Para tópicos focados em aplicações de IA, a ênfase deve ser colocada na avaliação da capacidade de aplicar conhecimentos e habilidades para criar aplicações úteis. Para tópicos relacionados a princípios e modelos de IA, a ênfase deve ser colocada na avaliação do pensamento criativo, lógico e sistemático. Para áreas de conteúdo referentes à ética, dados e legislação, a avaliação deve combinar a resolução de problemas com a observação das atitudes, comportamentos e responsabilidades dos alunos em um ambiente digital.

Os professores precisam criar perfis de aprendizagem para armazenar e atualizar regularmente o progresso de cada aluno ao longo do curso. A avaliação da competência em IA de cada aluno deve ser baseada em uma síntese de avaliações regulares e periódicas, refletindo seu progresso e o nível de desempenho exigido pelo programa.

As avaliações de competências em IA em larga escala devem basear-se nos resultados de aprendizagem exigidos nas disciplinas obrigatórias; deve-se evitar o desenvolvimento de ferramentas de avaliação baseadas exclusivamente no conteúdo de disciplinas eletivas. Devem ser criadas oportunidades para que os alunos apresentem e partilhem os seus projetos de IA com colegas, professores e pais, a fim de receberem feedback e, assim, melhorarem e desenvolverem os seus produtos.

Para garantir precisão e objetividade, os professores organizam apresentações, debates e exposições de produtos de IA, incentivando os alunos a discutir, debater e avaliar uns aos outros, promovendo assim o pensamento crítico, a comunicação e as habilidades de colaboração.

Fonte: https://baotintuc.vn/giao-duc/ban-hanh-khung-noi-dung-thi-diem-giao-duc-tri-tue-nhan-tao-ai-cho-hoc-sinh-20251216174951435.htm