Resposta rápida — O parecer do CNE trata educação básica e ensino superior no mesmo documento, com as mesmas quatro faixas de risco, mas com ênfases diferentes. Para as IES, o foco recai sobre preparação profissional, uso da IA em contextos complexos e integridade acadêmica. As três frentes de maior trabalho são proctoring biométrico, correção automatizada e política de uso em trabalhos acadêmicos.
A leitura mais comum do parecer do Conselho Nacional de Educação — e a mais incompleta — é tratá-lo como documento de educação básica. Ele foi elaborado por Comissão Bicameral, com participação das Câmaras de Educação Básica e de Educação Superior, e trata dos dois níveis.
O que muda entre eles não é a estrutura, e sim a ênfase. Para uma instituição de ensino superior, isso significa que as quatro faixas de risco se aplicam integralmente, e que três frentes concentram o trabalho de adequação.
O que é igual e o que é diferente
| Dimensão | Educação básica | Ensino superior |
|---|---|---|
| Faixas de risco | As mesmas quatro | As mesmas quatro |
| Usos vedados | Os mesmos cinco | Os mesmos cinco |
| Ênfase curricular | Implantação gradual, considerando o desenvolvimento dos estudantes | Preparação profissional e uso em contextos complexos |
| Preocupação central | Mediação docente e formação de repertório crítico | Integridade acadêmica |
| Formação | Condição de implementação | Condição de implementação |
A linha de baixo vale ser lida com atenção por gestores de IES: formação docente como condição de implementação não é exigência restrita à educação básica.
Frente 1: proctoring e monitoramento biométrico
Esta é a frente de maior exposição para instituições de ensino superior, e a que menos aparece nas discussões internas.
Monitoramento biométrico em avaliações é classificado como alto risco pelo parecer, com exigências de avaliação prévia de impacto, relatório de dados, supervisão contínua, auditoria e direito de contestação. E há uma camada adicional: dado biométrico é dado pessoal sensível nos termos do artigo 11 da Lei Geral de Proteção de Dados, com regime de tratamento mais restritivo que o comum.
Duas verificações imediatas para quem usa proctoring:
- O sistema apenas registra ou também infere? Registro de imagem para conferência posterior por pessoa é uma coisa. Sistema que sinaliza automaticamente "comportamento suspeito" a partir de movimento ocular, expressão ou padrão de digitação está próximo da faixa vedada, porque se aproxima de perfilização biométrica com efeito disciplinar.
- O flag automático produz consequência sozinho? Se um alerta de suspeita gera anulação de prova sem revisão humana registrada, isso é decisão exclusivamente automatizada com efeito sobre certificação — categoria vedada.
Frente 2: o cruzamento com o novo marco da EAD
Aqui está a conexão que quase ninguém fez, e que muda a prioridade de adequação de muitas IES.
O Decreto nº 12.456/2025, que instituiu a Nova Política de Educação a Distância, e a Portaria MEC nº 506/2025 que o regulamenta, estabelecem que as unidades curriculares ofertadas parcial ou integralmente a distância devem contar com no mínimo uma avaliação de aprendizagem obrigatoriamente presencial. O prazo de adaptação é de dois anos contados da publicação do decreto, em maio de 2025.
Isso tem um efeito colateral relevante sobre integridade acadêmica e IA: a exigência de avaliação presencial resolve, por desenho, parte do problema que o proctoring remoto tentava resolver por tecnologia.
Uma IES que esteja simultaneamente adequando-se ao decreto da EAD e às diretrizes de IA pode economizar trabalho considerável tratando as duas frentes como uma só decisão de arquitetura de avaliação. Concentrar o peso avaliativo na prova presencial — que a norma da EAD já exige — reduz a dependência de monitoramento biométrico, que é a aplicação de IA mais exigente do parecer.
A decisão que resolve duas normas — Redesenhar a matriz de avaliação para que o componente de maior peso seja presencial atende ao Decreto 12.456/2025 e, ao mesmo tempo, retira a instituição da faixa de maior exigência das diretrizes de IA. É mais barato que implantar avaliação de impacto e auditoria para um sistema de proctoring que talvez deixe de ser necessário.
Frente 3: política de uso em trabalhos acadêmicos
Integridade acadêmica é a preocupação que o parecer associa especificamente ao ensino superior — e é onde a maior parte das IES tem o menor grau de formalização.
O ponto que merece cuidado: detectores de texto gerado por IA erram nas duas direções e não sustentam, sozinhos, acusação de má conduta acadêmica. Fundamentar processo disciplinar em resultado de detector é frágil do ponto de vista probatório e cria exposição institucional relevante em um contexto — pós-graduação, TCC, produção científica — em que a consequência para o estudante é séria.
O desenho que se sustenta tem três elementos:
- Declaração de uso obrigatória em trabalhos acadêmicos: qual ferramenta, em que etapa, o que o autor alterou no resultado. Transforma o uso em objeto de discussão metodológica, que é onde ele deveria estar no ensino superior.
- Processo visível durante a produção, não apenas na entrega: qualificação, versões intermediárias, defesa oral. São instrumentos que a pós-graduação já tem e que a graduação usa pouco.
- Regra clara por tipo de produção. O que vale para uma resenha não vale para uma monografia. Diferenciar por peso e por natureza da tarefa evita tanto a permissividade quanto a proibição inaplicável.
O currículo: a frente com prazo mais longo
O parecer prevê inclusão progressiva de conteúdos sobre IA nos currículos, com foco, no ensino superior, em preparação profissional e uso em contextos complexos.
Para uma IES, isso admite duas leituras. A restritiva é criar uma disciplina. A que tende a se sustentar melhor é incorporar o uso crítico de IA às disciplinas do próprio campo profissional — porque o que o mercado cobra não é conhecimento genérico sobre IA, é competência de usá-la e criticá-la dentro de uma área.
Vale registrar que há movimento paralelo na formação docente: as Diretrizes Curriculares Nacionais para a formação inicial de professores estavam em revisão, com consulta pública encerrada em junho de 2026, para adequação ao Decreto nº 12.456/2025 no que se refere à oferta a distância em licenciaturas. IES com cursos de licenciatura têm, portanto, duas frentes normativas convergindo sobre os mesmos cursos.
Pós-graduação e pesquisa: a frente que o parecer toca de leve
O documento trata da educação superior de forma abrangente, incluindo a pós-graduação, mas a produção científica tem particularidades que a instituição precisa resolver por conta própria.
Três pontos que exigem posição institucional:
Uso de IA em produção científica. Periódicos e agências de fomento vêm estabelecendo suas próprias regras de declaração de uso, e elas nem sempre coincidem. Uma política institucional que exija declaração — qual ferramenta, em que etapa, com que revisão — protege o pesquisador ao dar a ele um padrão a seguir quando o veículo de publicação não define um.
Autoria. O consenso predominante nas normas editoriais é que sistemas de IA não podem figurar como autores, porque autoria implica responsabilidade pelo conteúdo. Vale a instituição declarar isso na sua própria política, em vez de deixar cada programa resolver.
Dados de pesquisa em ferramenta de terceiros. Inserir dados de pesquisa não publicados, especialmente com informação de participantes, em plataforma externa é transferência de dados que pode conflitar com o protocolo aprovado em comitê de ética. É um risco pouco discutido e de consequência séria.
O que perguntar ao fornecedor de proctoring
Como monitoramento em avaliação é a aplicação de maior exposição para IES, vale levar perguntas específicas à renovação do contrato — e obtê-las por escrito.
- O sistema infere alguma coisa, ou apenas registra? Se sinaliza comportamento suspeito automaticamente, com base em que variáveis?
- Que dado biométrico é coletado, onde fica e por quanto tempo? Dado biométrico é sensível pelo artigo 11 da LGPD.
- As imagens e os dados de sessão alimentam treinamento de modelos? Resposta afirmativa encerra a avaliação.
- Qual a taxa de falso positivo do sinalizador, e ela é diferente por perfil de estudante? Aqui está o risco de viés, com consequência sobre certificação.
- É possível operar com o sinalizador desligado, mantendo apenas o registro para conferência humana? Essa configuração costuma existir e raramente é oferecida.
A quinta pergunta é a mais valiosa. Ela permite manter a ferramenta e sair da fronteira com a faixa vedada, porque retira a inferência automatizada da equação sem abrir mão do registro.
A leitura de mercado, além da conformidade
Para uma IES privada, há uma dimensão que o parecer não trata e que a gestão deveria considerar: política de IA está virando fator de escolha.
Duas frentes.
Do lado do estudante e da família, a pergunta sobre o que a instituição faz com IA começa a aparecer em processo de escolha, especialmente em pós-graduação e em cursos de tecnologia. Uma resposta clara é diferencial; "estamos estudando" não é.
Do lado do corpo docente, a ausência de política produz um efeito que aparece na sala dos professores antes de aparecer em qualquer indicador: cada docente estabelece a própria regra, os estudantes percebem a inconsistência entre disciplinas, e a legitimidade da avaliação se desgasta. Em uma IES com muitos professores horistas, esse desgaste é rápido.
Instituições que tratarem a adequação apenas como conformidade vão cumprir a norma. As que a tratarem também como posicionamento têm um argumento a mais na captação — e ele custa o mesmo trabalho.
O que fazer nos próximos 60 dias
A sequência é a mesma da educação básica — inventário, classificação, correção do vedado, política — com três acréscimos específicos de IES:
- Mapear todo uso de proctoring e monitoramento em avaliação, verificando se há inferência automatizada e se algum flag produz consequência sem revisão.
- Cruzar o cronograma de adequação à EAD com o de adequação à IA, tratando a arquitetura de avaliação como decisão única.
- Formalizar a política de uso de IA em trabalhos acadêmicos, por tipo de produção, antes do próximo ciclo de TCC.
O terceiro item tem urgência de calendário, não de norma: uma política publicada depois que os trabalhos começaram a ser escritos não é aplicável àquele ciclo.
Em resumo
- O parecer foi elaborado por Comissão Bicameral e trata dos dois níveis: as quatro faixas de risco e os cinco usos vedados são idênticos.
- A ênfase muda: educação básica foca mediação e desenvolvimento gradual; ensino superior foca preparação profissional, contextos complexos e integridade acadêmica.
- Formação docente como condição de implementação não é exigência restrita à educação básica.
- Proctoring biométrico é alto risco e envolve dado sensível pelo artigo 11 da LGPD — verificar se o sistema apenas registra ou também infere.
- Flag automático de suspeita que anula prova sem revisão humana é decisão automatizada com efeito sobre certificação: faixa vedada.
- O Decreto 12.456/2025 exige ao menos uma avaliação presencial por unidade curricular na EAD, com prazo de adaptação até maio de 2027.
- Concentrar o peso avaliativo na prova presencial atende ao decreto da EAD e retira a IES da faixa de maior exigência das diretrizes de IA.
- Detectores de texto por IA não sustentam sozinhos acusação de má conduta acadêmica: a saída é declaração de uso e processo visível durante a produção.
Perguntas frequentes
As diretrizes do CNE sobre IA valem para o ensino superior?
Sim. O parecer foi elaborado por Comissão Bicameral, com participação das Câmaras de Educação Básica e de Educação Superior, e trata dos dois níveis. As quatro faixas de risco e os cinco usos vedados são os mesmos; o que muda é a ênfase, que no ensino superior recai sobre preparação profissional, uso em contextos complexos e integridade acadêmica.
Proctoring biométrico continua permitido nas IES?
Sim, mas na faixa de alto risco, o que exige avaliação prévia de impacto, relatório de dados, supervisão contínua, auditoria e direito de contestação. Há camada adicional porque dado biométrico é dado pessoal sensível pelo artigo 11 da LGPD. O que fica vedado é o sistema que infere comportamento suspeito e produz consequência sem revisão humana registrada.
Como o novo marco da EAD se relaciona com as diretrizes de IA?
O Decreto nº 12.456/2025 exige ao menos uma avaliação de aprendizagem presencial por unidade curricular ofertada a distância. Isso resolve por desenho parte do problema que o proctoring remoto tentava resolver por tecnologia. Concentrar o peso avaliativo na prova presencial atende ao decreto e simultaneamente reduz a dependência de monitoramento biométrico, que é a aplicação mais exigente do parecer de IA.
A IES pode reprovar aluno com base em detector de IA?
É frágil do ponto de vista probatório. Detectores erram nas duas direções e não sustentam sozinhos acusação de má conduta acadêmica. Em contextos de TCC, pós-graduação e produção científica, onde a consequência é séria, o desenho que se sustenta combina declaração de uso obrigatória, processo visível durante a produção e regra diferenciada por tipo de trabalho.
O que a IES deve priorizar nos próximos 60 dias?
Além do inventário, classificação e correção comuns a qualquer instituição: mapear todo uso de proctoring verificando se há inferência automatizada; cruzar o cronograma de adequação à EAD com o de IA, tratando a arquitetura de avaliação como decisão única; e formalizar a política de uso de IA em trabalhos acadêmicos antes do próximo ciclo de TCC.
É preciso criar uma disciplina de IA na graduação?
O parecer prevê inclusão progressiva de conteúdos, sem determinar formato. A leitura que tende a se sustentar melhor é incorporar o uso crítico de IA às disciplinas do próprio campo profissional, porque o que o mercado cobra não é conhecimento genérico sobre IA e sim competência de usá-la e criticá-la dentro de uma área.
Fontes e referências
- Conselho Nacional de Educação — proposta de parecer com as Diretrizes Orientadoras para o uso da Inteligência Artificial na Educação Brasileira, elaborada por Comissão Bicameral das Câmaras de Educação Básica (CEB) e de Educação Superior (CES) e aprovada em votação inicial em 11 de maio de 2026. Consulta pública pela Plataforma Brasil Participativo encerrada em junho de 2026; seminário em julho; texto pendente de votação em plenário e de homologação pelo Ministério da Educação.
- Decreto nº 12.456/2025 — Nova Política de Educação a Distância, e Portaria MEC nº 506/2025 que o regulamenta; prazo de adaptação de dois anos contados de maio de 2025.
- Conselho Nacional de Educação — revisão das Diretrizes Curriculares Nacionais para a Formação Inicial de Professores, com consulta pública encerrada em junho de 2026.
- Lei 13.709/2018 (LGPD), artigos 6º, 11, 14, 18, 20, 37 e 38.
- Ministério da Educação — Referencial para desenvolvimento e uso responsáveis de inteligência artificial na educação, elaborado pela Secretaria de Gestão da Informação, Inovação e Avaliação de Políticas Educacionais (Segape) e divulgado em março de 2026, sem caráter normativo.
- Senado Federal — Projeto de Lei 2338/2023 (Marco Legal da Inteligência Artificial), aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e em tramitação na Câmara dos Deputados.
