Inteligência Artificial responsável na educação: governança algorítmica, transparência e integridade acadêmica

A incorporação acelerada de sistemas de inteligência artificial generativa nas práticas educacionais tem colocado em evidência a necessidade de arranjos de governança capazes de conciliar inovação pedagógica, transparência algorítmica e preservação da integridade acadêmica. O presente artigo tem como objetivo analisar, à luz da literatura científica atualizada e do marco regulatório em construção no Brasil, os desafios e as estratégias de uma inteligência artificial responsável no campo educacional. Trata-se de um ensaio teórico, de natureza qualitativa, construído a partir de revisão narrativa da literatura em bases indexadas nacionais e internacionais, complementada pela análise de documentos institucionais e normativos, com ênfase em publicações posteriores ao lançamento de sistemas de linguagem de grande escala em 2022. Os resultados evidenciam que a governança algorítmica na educação exige a superação do modelo de caixa-preta, mediante a adoção de princípios de explicabilidade, auditabilidade e responsabilização humana. Observa-se, ainda, que a integridade acadêmica é diretamente desafiada pela dificuldade de distinção entre autoria humana e conteúdo gerado por inteligência artificial, o que tem impulsionado a atualização de políticas editoriais e institucionais sobre autoria e divulgação de uso dessas ferramentas. No plano normativo brasileiro, o Projeto de Lei nº 2.338/2023 desponta como iniciativa relevante, ainda que incompleta, para regular sistemas de inteligência artificial de alto risco, entre os quais se incluem aplicações educacionais. Conclui-se que a inteligência artificial responsável na educação depende da articulação entre regulação, transparência técnica, letramento algorítmico docente e discente e atualização contínua das políticas de integridade científica.