USO ÉTICO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NO ENSINO SUPERIOR: FUNDAMENTOS TEÓRICOS, IMPLICAÇÕES PEDAGÓGICAS E DIRETRIZES PARA UMA ADOÇÃO RESPONSÁVEL

REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.18453650

Rodrigo Minutti Recchia¹
Simone Cristina Mussio²

RESUMO
Este artigo analisa o uso ético da Inteligência Artificial Generativa (IAG) no ensino superior, discutindo seus fundamentos teóricos, implicações pedagógicas e diretrizes para uma adoção responsável no contexto universitário. Parte-se do entendimento de que a IAG não constitui apenas uma inovação tecnológica, mas um fenômeno educacional que impacta diretamente conceitos de autoria, integridade acadêmica, avaliação da aprendizagem e proteção de dados. A pesquisa caracteriza-se como qualitativa, de natureza exploratória e descritiva, fundamentada em revisão bibliográfica e documental, com ênfase em autores brasileiros e diálogo pontual com referenciais internacionais. Os resultados evidenciam que o uso ético da inteligência artificial depende da articulação entre formação docente contínua, políticas institucionais claras, transparência no uso das ferramentas e promoção da equidade de acesso. Dessa forma, entende-se que a inteligência artificial generativa pode contribuir significativamente para o processo educativo quando mediada por intencionalidade pedagógica e supervisão humana, sendo indispensável a construção de uma cultura acadêmica pautada na responsabilidade digital, na proteção de dados e na preservação da integridade intelectual.
Palavras-chave: Inteligência Artificial Generativa. Ética Educacional. Ensino Superior. Integridade Acadêmica. Governança Digital.

ABSTRACT
This article analyzes the ethical use of Generative Artificial Intelligence (GAI) in higher education, discussing its theoretical foundations, pedagogical implications, and guidelines for responsible adoption in the university context. It is based on the understanding that GAI is not merely a technological innovation, but an educational phenomenon that directly impacts concepts such as authorship, academic integrity, assessment practices, and data protection. The research is qualitative, exploratory, and descriptive, grounded in bibliographic and documentary review, prioritizing Brazilian authors while dialoguing with selected international references. The findings indicate that the ethical use of artificial intelligence depends on the articulation between continuous teacher training, clear institutional policies, transparency in tool usage, and the promotion of equitable access. It is concluded that generative artificial intelligence can significantly contribute to the educational process when guided by pedagogical intentionality and human supervision, making the development of an academic culture based on digital responsibility, data protection, and intellectual integrity essential.
Keywords: Generative Artificial Intelligence. Educational Ethics. Higher Education. Academic Integrity. Digital Governance.

1. INTRODUÇÃO

A consolidação das tecnologias digitais no campo educacional tem produzido transformações profundas na forma como o conhecimento é produzido, compartilhado e avaliado no ensino superior. Nos últimos anos, a emergência da Inteligência Artificial Generativa (IAG) — sistemas capazes de produzir textos, imagens, códigos e outros conteúdos a partir de grandes volumes de dados — ampliou de modo expressivo o debate acerca de suas potencialidades pedagógicas e, sobretudo, de suas implicações éticas. Diferentemente de tecnologias educacionais anteriores, a IAG não se limita a organizar ou distribuir informações, mas participa ativamente da construção textual e argumentativa, tensionando conceitos clássicos de autoria, originalidade e responsabilidade acadêmica.

No contexto universitário brasileiro, a incorporação dessas ferramentas ocorre em meio a desafios estruturais relacionados à desigualdade de acesso tecnológico, à formação docente e à ausência de políticas institucionais consolidadas. Esse cenário evidencia que o debate sobre a ética no uso da IAG não pode ser reduzido a uma discussão normativa abstrata, mas deve ser compreendido como um processo que envolve práticas pedagógicas, decisões institucionais e referenciais legais. A ética, nesse sentido, deixa de ser apenas um conjunto de princípios morais e passa a constituir-se como uma dimensão estruturante da própria cultura acadêmica.

A relevância do tema também se manifesta na necessidade de preservar a integridade científica e o compromisso social das universidades. A produção de conhecimento, quando mediada por algoritmos capazes de gerar respostas plausíveis sem garantia de veracidade, impõe ao professor e ao estudante um papel ainda mais ativo na validação das informações. Assim, a problemática do uso ético da inteligência artificial generativa articula-se não apenas à proteção de dados e à transparência tecnológica, mas também à formação crítica do sujeito universitário e à responsabilidade institucional diante da sociedade.

Diante dessas considerações, este artigo tem como objetivo analisar o uso ético da inteligência artificial generativa no ensino superior, discutindo seus fundamentos teóricos, suas implicações pedagógicas e as diretrizes necessárias para uma adoção responsável, priorizando autores brasileiros e dialogando pontualmente com referenciais internacionais.

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

A discussão sobre o uso ético da inteligência artificial no ensino superior encontra-se inserida em um campo interdisciplinar que envolve filosofia da tecnologia, ética aplicada, pedagogia universitária e políticas públicas educacionais. Trata-se de um debate que ultrapassa a mera dimensão técnica da inovação digital e se ancora em reflexões sobre a própria natureza do conhecimento, da autoria e da responsabilidade social da universidade.

No Brasil, autores têm destacado que a ética na educação digital deve ser compreendida como uma prática relacional e contextualizada, e não como um conjunto rígido de regras universais. Franco, Viegas e Röhe (2023) defendem que a adoção de sistemas de inteligência artificial nas instituições de ensino superior exige a construção de políticas internas capazes de articular prevenção, monitoramento e responsabilização. Para os autores, a ética não se resume à intenção de utilizar bem a tecnologia, mas à criação de mecanismos institucionais que assegurem transparência, segurança e equidade, reforçando o papel da universidade como espaço de formação crítica e não apenas de transmissão de conteúdos.

Essa perspectiva aproxima-se da noção de governança tecnológica, entendida como o conjunto de processos, normas e decisões que orientam o uso responsável de sistemas digitais em ambientes institucionais. Ao tratar da inteligência artificial generativa, Franco, Viegas e Röhe (2023, p. 110) afirmam que “é fundamental que as instituições de ensino superior tenham suas próprias políticas de prevenção, avaliação de impacto e mitigação de riscos”, indicando que o debate ético ultrapassa o âmbito individual do docente e passa a ser uma responsabilidade coletiva. Tal entendimento reforça a ideia de que o uso ético da tecnologia depende de uma cultura institucional que valorize a integridade acadêmica, a proteção dos direitos dos estudantes e a clareza de critérios avaliativos. Nesse sentido, a ética deixa de ser apenas um princípio abstrato e transforma-se em prática organizacional concreta, envolvendo regulamentos, comissões de acompanhamento e formação continuada.

No campo da integridade acadêmica, estudos recentes têm problematizado o impacto da inteligência artificial generativa na autoria e na originalidade textual, temas centrais para os objetivos deste artigo, que busca compreender não apenas o “como” utilizar a tecnologia, mas “em que condições” esse uso pode ser considerado legítimo no ambiente universitário. Pesquisas brasileiras publicadas em 2025 apontam que a facilidade de geração automática de textos pode levar à diluição da responsabilidade autoral e à dificuldade de distinção entre produção própria e conteúdo assistido por algoritmos.

Essa problemática não se limita ao plágio tradicional, mas envolve também a chamada terceirização cognitiva, na qual o estudante delega à máquina etapas fundamentais do processo de aprendizagem, como síntese, argumentação e revisão crítica. Costa, Castro e Assunção (2025) observam que a inteligência artificial pode tornar-se uma ferramenta pedagógica potente quando utilizada como apoio reflexivo, mas transforma-se em fator de empobrecimento intelectual quando substitui o esforço cognitivo do estudante. Nesse contexto, a ética acadêmica passa a exigir não apenas honestidade intelectual, mas também consciência crítica sobre o papel da tecnologia na construção do conhecimento e na formação da autonomia discente.

Outro eixo teórico relevante refere-se à proteção de dados pessoais e à privacidade, dimensão essencial quando se considera que o ensino superior envolve registros acadêmicos, produções autorais e informações sensíveis. A Lei Geral de Proteção de Dados (Brasil, 2018) estabelece princípios como finalidade, necessidade, adequação e transparência, que se tornam particularmente significativos quando ferramentas de inteligência artificial são utilizadas em ambientes educacionais. A inserção de dados pessoais em plataformas externas, muitas vezes sem clareza sobre armazenamento e uso posterior, evidencia a necessidade de formação digital crítica e de políticas institucionais que orientem professores e estudantes quanto aos limites éticos do compartilhamento de informações.

Sob essa perspectiva, a ética tecnológica relaciona-se diretamente à garantia de direitos fundamentais e à preservação da dignidade humana no ambiente virtual. A discussão, portanto, não se restringe à legalidade, mas envolve também a construção de uma consciência ética coletiva que reconheça o valor do dado pessoal como extensão da identidade do sujeito.

Do ponto de vista pedagógico, a literatura internacional tem contribuído para a ampliação do debate ao enfatizar a necessidade de equilíbrio entre inovação e responsabilidade educativa. A UNESCO (2024) destaca que a inteligência artificial generativa deve ser compreendida como ferramenta de apoio e não como substituta do processo educativo, ressaltando que o uso indiscriminado pode comprometer o desenvolvimento da autonomia intelectual e a capacidade analítica dos estudantes.

Essa orientação converge com a produção acadêmica brasileira ao afirmar que a tecnologia deve ser integrada de forma crítica e planejada, preservando o protagonismo do educador e a centralidade da aprendizagem. Moran (2015), ao discutir a mediação pedagógica das tecnologias, já apontava que a inovação só produz impacto positivo quando articulada a metodologias ativas e à formação docente contínua, o que evidencia que o desafio não é apenas tecnológico, mas essencialmente pedagógico.

Do mesmo modo, autores nacionais têm destacado que a ética no uso da inteligência artificial também envolve questões de justiça social e inclusão digital, elementos diretamente relacionados aos objetivos deste artigo ao discutir diretrizes para uma adoção responsável. A desigualdade de acesso a recursos tecnológicos pode gerar assimetrias no desempenho acadêmico, favorecendo estudantes com maior infraestrutura digital e ampliando distâncias socioeducacionais. Libâneo (2013) argumenta que a função social da educação está diretamente vinculada à promoção da equidade e à redução de desigualdades, o que implica considerar o impacto das tecnologias sobre diferentes grupos sociais. Nesse cenário, a inteligência artificial revela-se não apenas uma inovação tecnológica, mas um fenômeno social que exige reflexão crítica contínua, pois sua implementação sem políticas inclusivas pode reforçar exclusões já existentes.

Vê-se, então, que o uso ético da inteligência artificial no ensino superior deve ser compreendido como um processo dinâmico, que envolve simultaneamente dimensões epistemológicas, pedagógicas, jurídicas e sociais. A tecnologia, ao mesmo tempo em que amplia possibilidades de acesso à informação e personalização do ensino, também impõe desafios relacionados à autoria, à confiabilidade e à proteção de dados. Assim, o aprofundamento teórico evidencia que a discussão ética não pode ser dissociada da formação crítica do estudante, da capacitação docente e da responsabilidade institucional. O debate sobre inteligência artificial generativa, portanto, não se limita à regulamentação de ferramentas, mas constitui uma reflexão mais ampla sobre o futuro da educação superior e sobre o papel da universidade na construção de uma sociedade informada, justa e tecnologicamente consciente.

3. METODOLOGIA

A presente pesquisa caracteriza-se como qualitativa, de natureza exploratória e descritiva, fundamentada em revisão bibliográfica e documental. O percurso metodológico baseou-se na análise de artigos científicos brasileiros publicados entre 2023 e 2025, bem como em documentos institucionais e legislações pertinentes ao uso de tecnologias digitais na educação superior. A seleção das fontes priorizou produções que abordassem ética, inteligência artificial e práticas pedagógicas universitárias, com ênfase em autores nacionais, complementadas por organismos internacionais de referência.

O procedimento analítico consistiu na leitura crítica, comparação de argumentos e categorização temática dos textos, buscando identificar convergências conceituais e diretrizes práticas relacionadas ao uso ético da inteligência artificial generativa. A análise documental incluiu legislações, relatórios técnicos e guias institucionais, permitindo a articulação entre fundamentos teóricos e orientações normativas. Essa abordagem possibilitou compreender o fenômeno em sua complexidade, integrando dimensões pedagógicas, jurídicas e sociais.

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

A análise do corpus bibliográfico e documental evidencia que o uso ético da inteligência artificial generativa no ensino superior deve ser compreendido como um fenômeno que ultrapassa a dimensão instrumental da tecnologia e se insere no campo das transformações epistemológicas e pedagógicas contemporâneas. Diversos autores brasileiros têm ressaltado que a presença de sistemas generativos na educação superior altera significativamente o modo como o conhecimento é produzido, validado e compartilhado. Franco, Viegas e Röhe (2023) argumentam que a inteligência artificial não pode ser analisada apenas sob a ótica da inovação técnica, mas deve ser situada em uma perspectiva ética institucional, na qual políticas internas e práticas pedagógicas caminham de forma articulada. Para esses autores, a ausência de diretrizes claras pode gerar conflitos relacionados à autoria, ao plágio e à confiabilidade das produções acadêmicas.

Nesse contexto, um dos resultados mais expressivos refere-se à ressignificação da autoria acadêmica. A inteligência artificial generativa introduz uma nova mediação entre sujeito e texto, deslocando a noção tradicional de criação individual para uma lógica de coautoria mediada por algoritmos. Costa, Castro e Assunção (2025), ao analisarem a integração do ChatGPT no ensino superior, observam que o problema ético não está no uso da ferramenta em si, mas na invisibilidade do processo de produção. Segundo os autores, quando o estudante utiliza a inteligência artificial como apoio e explicita esse uso, preserva-se a integridade intelectual; contudo, quando há ocultamento ou dependência excessiva, ocorre o que denominam de fragilização da autoria consciente. Essa perspectiva converge com o entendimento de Demo (2011), que já alertava para o risco de substituição do pensamento crítico por práticas automatizadas.

Outro eixo de discussão recorrente refere-se à avaliação educacional. A literatura indica que a inteligência artificial generativa tensiona modelos tradicionais baseados exclusivamente na produção textual final. Franco, Viegas e Röhe (2023) destacam que a facilidade de geração de conteúdos plausíveis pode comprometer a verificação da aprendizagem quando os instrumentos avaliativos não consideram o processo formativo. Essa constatação aproxima-se das reflexões de Luckesi (2011), que defende a avaliação como prática diagnóstica e formativa, e não meramente classificatória. Ao relacionar essas perspectivas, percebe-se que a inteligência artificial evidencia fragilidades já existentes nos modelos avaliativos e reforça a necessidade de metodologias que valorizem a construção progressiva do conhecimento e o acompanhamento contínuo do estudante.

A formação docente surge, igualmente, como elemento central nos resultados analisados. Costa, Castro e Assunção (2025) apontam que a insegurança de professores diante da inteligência artificial está associada à ausência de políticas institucionais e de programas de capacitação continuada. Tal cenário pode resultar tanto em proibições generalizadas quanto em permissividade acrítica, ambas prejudiciais ao desenvolvimento pedagógico. Essa discussão encontra respaldo em Nóvoa (2009), ao afirmar que o professor contemporâneo precisa ser um profissional reflexivo, capaz de reinterpretar sua prática diante das transformações sociais e tecnológicas. Assim, a ética no uso da inteligência artificial também se configura como competência docente, envolvendo discernimento, responsabilidade e atualização constante.

A questão da proteção de dados e da privacidade também se apresenta como resultado significativo. A inserção de informações pessoais em plataformas de inteligência artificial sem clareza sobre armazenamento e uso posterior representa um risco ético e jurídico. Franco, Viegas e Röhe (2023) enfatizam que a governança institucional deve incluir protocolos de segurança e alinhamento com legislações vigentes, como a Lei Geral de Proteção de Dados. Essa preocupação é ampliada pelas orientações da UNESCO (2024), que alertam para o risco de exposição indevida de dados acadêmicos e defendem a supervisão humana significativa no uso de sistemas generativos. A convergência entre essas fontes indica que a ética digital está intrinsecamente relacionada à preservação de direitos fundamentais e à construção de ambientes educacionais seguros.

Outro ponto evidenciado na análise refere-se à equidade de acesso. A inteligência artificial generativa, embora apresente potencial democratizador ao ampliar o acesso à informação, pode intensificar desigualdades quando seu uso depende de infraestrutura tecnológica avançada ou de serviços pagos. Costa, Castro e Assunção (2025) observam que estudantes com maior acesso a recursos digitais tendem a obter vantagens acadêmicas, o que exige das instituições políticas de inclusão e orientação. Essa discussão dialoga com as reflexões de Libâneo (2013) sobre a função social da escola e da universidade como espaços de redução de desigualdades e promoção da justiça social. Dessa maneira, o debate ético sobre inteligência artificial ultrapassa a esfera individual e assume dimensão coletiva e política.

Ademais, os resultados indicam que a inteligência artificial pode contribuir positivamente para o processo educativo quando utilizada de forma crítica e orientada. A UNESCO (2024) destaca que ferramentas generativas podem auxiliar na revisão textual, na organização de ideias e na personalização do ensino, desde que não substituam o protagonismo do estudante. Essa perspectiva é complementada por Moran (2015), ao afirmar que as tecnologias educacionais devem ser integradas de modo a potencializar a aprendizagem ativa e colaborativa. O ponto convergente entre esses autores é que a tecnologia não deve ser vista como ameaça, mas como recurso que exige mediação pedagógica consciente e intencionalidade educativa.

Por fim, a análise demonstra que a consolidação de políticas institucionais claras constitui fator decisivo para a construção de ambientes acadêmicos eticamente sustentáveis. Franco, Viegas e Röhe (2023) defendem que a governança tecnológica deve envolver comissões internas, protocolos de uso e programas formativos contínuos. Essa visão encontra eco nas orientações internacionais da UNESCO (2024), que ressaltam a importância de diretrizes transparentes e revisáveis. Ao articular essas perspectivas, percebe-se que o uso ético da inteligência artificial generativa depende de um equilíbrio entre inovação e responsabilidade, no qual a instituição universitária assume papel ativo na orientação de professores e estudantes e na proteção dos valores acadêmicos fundamentais.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O uso ético da inteligência artificial generativa no ensino superior configura-se como um desafio complexo que envolve, simultaneamente, dimensões pedagógicas, tecnológicas, jurídicas e sociais. A análise desenvolvida ao longo deste estudo evidencia que a adoção responsável dessas ferramentas não depende apenas do domínio técnico de plataformas digitais, mas, sobretudo, da construção de uma cultura acadêmica orientada por princípios de transparência, criticidade e corresponsabilidade institucional. Nesse cenário, a ética deixa de ser compreendida como um conjunto estático de normas e passa a assumir caráter processual, dinâmico e reflexivo, acompanhando o ritmo das transformações tecnológicas e suas implicações na formação universitária.

Observa-se que a incorporação da inteligência artificial generativa tende a provocar mudanças estruturais nos modos de ensinar, aprender e avaliar, exigindo das instituições de ensino superior não apenas regulamentações formais, mas também investimentos contínuos em formação docente, alfabetização digital crítica e revisão de práticas pedagógicas. A simples presença da tecnologia não garante inovação educativa; ao contrário, sem mediação consciente, pode reforçar práticas superficiais de aprendizagem ou ampliar desigualdades já existentes. Dessa forma, o uso ético da inteligência artificial implica reconhecer que sua eficácia educacional está diretamente vinculada à intencionalidade pedagógica, ao acompanhamento humano e à valorização do processo formativo em detrimento da mera produção de resultados.

Outro aspecto que se evidencia é a necessidade de fortalecimento da integridade acadêmica como eixo estruturante das políticas institucionais. A autoria intelectual, a veracidade das informações e a proteção de dados pessoais passam a ocupar lugar central em um contexto no qual sistemas automatizados produzem conteúdos de alta complexidade em curto espaço de tempo. Nesse sentido, a ética digital deve ser compreendida como parte integrante da formação universitária, promovendo nos estudantes não apenas habilidades técnicas, mas também consciência crítica acerca dos limites, potencialidades e responsabilidades envolvidas no uso de tecnologias emergentes.

A inteligência artificial generativa, portanto, não deve ser entendida como ameaça à educação superior, mas como catalisadora de uma necessária revisão de paradigmas educacionais. Quando utilizada de maneira consciente, transparente e supervisionada, pode favorecer a personalização do ensino, o desenvolvimento de competências metacognitivas e a ampliação do acesso à informação. Contudo, seu potencial transformador exige que universidades assumam papel ativo na formulação de diretrizes, na promoção de ambientes inclusivos e na consolidação de uma cultura de responsabilidade digital que envolva docentes, discentes e gestores.

Em síntese, o equilíbrio entre inovação tecnológica e responsabilidade ética revela-se condição indispensável para que o ensino superior continue cumprindo sua função social de formação crítica, produção de conhecimento confiável e desenvolvimento humano integral. Mais do que regulamentar ferramentas, o desafio contemporâneo consiste em formar sujeitos capazes de dialogar com a tecnologia de modo consciente, reflexivo e socialmente comprometido, assegurando que a inteligência artificial seja instrumento de emancipação intelectual e não de dependência cognitiva.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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¹ Discente do Curso Superior de Mestrado Profissional em Tecnologia Gestão e Saúde Ocular da Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) – Escola Paulista de Medicina Campus São Paulo; Especialista em Inteligência Artificial pelo Instituto Faculeste; Especialista em Gerenciamento de Projetos pela Fundação Getúlio Vargas (FGV). E-mail: [email protected]

² Docente da Faculdade de Tecnologia de Jahu. Doutora em Linguística pela Universidade Estadual Paulista (UNESP – Araraquara); Mestre em Comunicação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP – Bauru); Especialista em Design Instrucional pela Universidade Anhanguera Uniderp; Especialista em Psicopedagogia pelo Centro Universitário de Maringá; Graduada em Letras Português–Espanhol pela Universidade Federal de São Carlos; Graduada em Inglês pelo Centro Universitário de Maringá; e Pedagoga pela Universidade Metropolitana de Santos. E-mail: [email protected]