5 Tarefas em que a Inteligência Artificial Pode Poupar Tempo aos Professores

Há uma frase que se ouve vezes sem conta nas escolas:

“Não tenho tempo.”

Não tenho tempo para preparar tudo o que gostaria. Não tenho tempo para dar feedback com a profundidade que queria. Não tenho tempo para criar aquela atividade diferente. Não tenho tempo para explorar mais uma ferramenta.

E compreendo perfeitamente.

Porque, quando terminamos uma tarefa, parece que já existem outras três à nossa espera.

Planificações, fichas de trabalho, grelhas, relatórios, reuniões, avaliações, adaptações, respostas a emails, preparação de materiais… e aquela burocracia que, por vezes, nos deixa com uma pergunta na cabeça:

“Mas é mesmo preciso fazer isto outra vez?”

Foi precisamente a partir desta realidade que preparei uma das minhas últimas LIVEs.

Não para mostrar mais 20 ferramentas de Inteligência Artificial.

Mas para responder a uma pergunta muito mais interessante:

Antes das ferramentas, faz este exercício

Numa formação recente com mais de 40 professores, comecei por propor um exercício muito simples.

Pedi aos colegas que fizessem uma lista com 10 a 15 tarefas que realizam frequentemente e que lhes ocupam bastante tempo.

Depois acrescentei uma segunda pergunta.

Quais são aquelas tarefas que tens de fazer, mas que te deixam a pensar: “Para que é que isto serve?”

Aquelas tarefas repetitivas. Burocráticas. Pouco estimulantes. Algumas obrigatórias. Outras que fazemos quase mecanicamente porque sempre fizemos assim.

Quando juntamos as duas listas, podemos facilmente chegar às 20, 30 ou mais tarefas.

E é aqui que começa uma utilização da Inteligência Artificial que considero muito mais interessante.

Em vez de começarmos pela ferramenta — ChatGPT, Gemini, Copilot, Brisk, Canva ou qualquer outra — começamos pelo problema.

E perguntamos:

A ferramenta vem depois.

O objetivo não é trabalhar mais depressa para… trabalhar mais

Há aqui uma ideia que considero fundamental.

Imagina que uma determinada tarefa te ocupa seis horas e que, com a ajuda da IA, consegues realizá-la numa hora.

Fantástico.

Mas isso não significa que tenhas agora cinco horas disponíveis para preencher com mais trabalho.

Significa que recuperaste tempo.

Tempo para os alunos. Para preparar melhor uma aula quando isso realmente faz diferença. Para pensar. Para aprender. Ou simplesmente para fazer alguma coisa que não tenha absolutamente nada a ver com a escola.

A tecnologia só nos ajuda verdadeiramente a ganhar tempo se tivermos a coragem de não preencher imediatamente todo o tempo que conseguimos libertar.

Vê a LIVE completa

Na LIVE mostro estas ideias diretamente no ecrã e faço várias das experiências em tempo real. Algumas correm exatamente como previsto; outras obrigam a corrigir e reformular — o que também é importante para percebermos como estas ferramentas funcionam na realidade.

Se preferires começar pelos exemplos, deixo-te aqui cinco ideias que podes experimentar no teu próprio trabalho.

1. Criar e diferenciar uma ficha de trabalho

Preparar uma ficha não significa apenas escrever meia dúzia de perguntas.

É preciso selecionar os conteúdos, pensar na dificuldade, variar as tarefas, adequar a linguagem e, numa turma heterogénea, criar muitas vezes adaptações para diferentes alunos.

Na LIVE mostrei um exemplo de História e Geografia de Portugal em que, a partir do mesmo conteúdo, pedi à IA para criar diferentes versões da ficha.

Uma versão regular, com níveis progressivos de dificuldade.

Outra adaptada para um aluno com dislexia.

Outra com uma estrutura mais previsível para um aluno com Perturbação do Espetro do Autismo.

E versões adaptadas a alunos estrangeiros com Português Língua Não Materna.

O conteúdo essencial mantém-se.

O caminho para chegar até ele é que pode ser diferente.

Conversação natural ou um prompt mais estruturado?

Podemos simplesmente chegar ao ChatGPT ou a outro chatbot e escrever:

“Preciso de ajuda para criar uma ficha de trabalho.”

E depois continuar a conversar.

Funciona.

Aliás, continuo a considerar a conversação natural uma excelente forma de trabalhar com IA.

Mas há tarefas que repetimos frequentemente e em que faz sentido investir algum tempo na criação de uma estrutura reutilizável.

É aqui que entram técnicas de construção de prompts mais completos, como o PPCFL — Papel, Pedido, Contexto, Formato e Limitações.

Quanto melhor conseguirmos explicar aquilo de que precisamos, menor será, normalmente, o número de correções posteriores.

E isso também é poupar tempo.

2. Transformar um vídeo num questionário em poucos minutos

Esta é uma das utilizações que considero particularmente interessantes para quem utiliza vídeo nas aulas.

Imagina que encontraste um excelente vídeo sobre o 25 de Abril, os povos pré-romanos, o Sistema Solar ou qualquer outro conteúdo.

O vídeo é bom.

Mas não queres que os alunos se limitem a vê-lo.

Queres verificar a compreensão, lançar algumas questões ou criar uma pequena atividade de avaliação formativa.

Na LIVE utilizei o Brisk Teaching para demonstrar como podemos partir de um vídeo do YouTube e gerar um questionário.

Defini o ano de escolaridade, o número de perguntas e o tipo de questão e pedi que o resultado fosse criado diretamente no Google Forms.

Em poucos minutos tinha a estrutura do formulário preparada.

Depois entra a parte que continua a ser nossa:

• ler as perguntas;
• confirmar as respostas;
• verificar a adequação ao nível dos alunos;
• alterar aquilo que não faz sentido;
• decidir como utilizar a atividade.

A IA acelera a construção. O professor continua a decidir.

3. Dar feedback a trabalhos com base numa rubrica

Este é outro daqueles exemplos em que a diferença de tempo pode ser enorme.

Imagina 20 ou 25 trabalhos escritos.

Queremos dar feedback.

Não apenas colocar uma classificação.

Queremos explicar o que está bem, o que precisa de ser melhorado e, idealmente, dar ao aluno alguma indicação sobre o passo seguinte.

Pedagogicamente, faz todo o sentido.

O problema é o tempo.

Na demonstração utilizei trabalhos simulados sobre Camões e uma rubrica com vários critérios.

A IA analisou os textos tendo como referência essa rubrica e produziu uma primeira proposta de feedback para cada trabalho.

E escrevi primeira proposta propositadamente.

Porque não considero que devamos carregar os trabalhos, clicar num botão e enviar automaticamente aos alunos aquilo que a máquina produziu.

Temos de ler, validar, corrigir e adaptar.

Mas começar com uma primeira análise estruturada pode ser muito diferente de começar com uma página completamente em branco.

E a privacidade?

Aqui há uma questão que não pode ser ignorada.

Quando trabalhamos com produções dos alunos, temos de ter especial cuidado com os dados que enviamos para serviços externos.

Devemos reduzir ao mínimo a informação identificável e evitar introduzir dados pessoais desnecessários.

A facilidade de utilização de uma ferramenta nunca deve substituir o nosso critério na proteção dos dados dos alunos.

4. Criar um assistente que os alunos podem utilizar

A quarta ideia muda um pouco a lógica.

Em vez de utilizarmos a IA apenas para produzir alguma coisa para nós, podemos criar um ambiente de interação para os alunos.

Na LIVE construí um exemplo muito simples:

“Vamos conversar com Luís de Camões.”

Através de um Gem do Gemini, podemos definir como queremos que o assistente se comporte, o tipo de linguagem que deve utilizar, os conteúdos que pode trabalhar e até aquilo que deve fazer quando o aluno tenta fugir completamente ao assunto.

Podemos ainda fornecer fontes selecionadas pelo professor para orientar as respostas.

O objetivo não é criar um chatbot que sabe tudo.

É quase o contrário.

É criar um assistente com limites.

Um recurso preparado para determinado objetivo de aprendizagem e determinado contexto.

E aqui há uma diferença importante entre simplesmente dizer aos alunos “usem o Gemini” e disponibilizar-lhes um assistente criado pelo professor para uma finalidade concreta.

No segundo caso existe uma intenção pedagógica.

Há regras.

Há fontes.

Há um objetivo.

E há orientação.

5. Criar a primeira versão de um recurso diretamente no Canva

A última experiência da LIVE foi feita com a IA do Canva.

Parti de conteúdos sobre Portugal no século XV e pedi a criação de uma atividade para alunos do 5.º ano.

O primeiro resultado?

Não gostei.

E ainda bem que aconteceu em direto.

Porque esta também é uma parte importante da utilização da IA que, por vezes, desaparece das demonstrações perfeitas que vemos nas redes sociais.

A IA nem sempre acerta à primeira.

Foi necessário explicar melhor o que pretendia: uma atividade com perguntas diferentes, um pequeno texto introdutório e uma organização mais adequada.

O resultado começou a aproximar-se do que precisava.

E, a partir daí, podia continuar no editor do Canva e fazer aquilo que um professor faz normalmente: editar, reorganizar, corrigir, melhorar e personalizar.

Ou seja:

Não precisamos de exigir que a Inteligência Artificial nos entregue sempre um produto perfeito.

Por vezes, basta que nos retire da página em branco.

O padrão repete-se nos cinco exemplos

Se reparares, as ferramentas são diferentes.

Num momento utilizamos um chatbot. Noutro, o Brisk Teaching. Depois o Gemini. Mais à frente o Canva.

Mas a lógica é praticamente sempre a mesma:

Talvez seja esta a mudança mais importante.

Não procurar ferramentas à espera de descobrir o que fazer com elas.

Fazer exatamente o contrário.

Olhar para aquilo que fazemos todos os dias e perguntar onde uma ferramenta nos pode ajudar.

Experimenta fazer isto durante uma semana

Tenho-te um desafio.

Durante os próximos sete dias, não procures novas ferramentas de Inteligência Artificial.

A sério.

Em vez disso, repara no teu trabalho.

Sempre que encontrares uma tarefa repetitiva, burocrática ou simplesmente demasiado demorada, aponta-a.

No final da semana escolhe cinco.

E, para cada uma, faz esta pergunta:

Delegar, quando grande parte da execução pode ser entregue à tecnologia.

Acelerar, quando a IA pode criar uma primeira versão ou realizar parte do processo.

Preservar, quando estamos perante algo em que a decisão, relação, conhecimento do aluno ou julgamento profissional justificam que continue essencialmente nas nossas mãos.

Nem tudo deve ser automatizado.

E talvez seja precisamente essa a competência que mais precisamos de desenvolver neste momento: saber distinguir aquilo que podemos entregar à máquina daquilo que não devemos abdicar de fazer enquanto professores.

A pergunta talvez não seja “Que IA devo aprender?”

Estamos numa fase em que aparecem novas ferramentas praticamente todas as semanas.

É impossível conhecer todas.

E, sinceramente, também não vejo grande vantagem nisso.

Prefiro uma pergunta diferente:

“O que me está a roubar tempo esta semana e como posso fazê-lo de outra forma?”

Talvez seja uma ficha.

Talvez seja um questionário.

Talvez sejam 25 feedbacks.

Talvez seja uma grelha.

Talvez seja um relatório que já fizeste demasiadas vezes.

Começa por uma tarefa.

Depois outra.

E outra.

Ao fim de alguns meses, a diferença pode não estar no número de ferramentas de IA que conheces.

Pode estar simplesmente no tempo que recuperaste.

Queres aprofundar este percurso?

Esta forma de trabalhar é também uma das ideias centrais do curso Inteligência Artificial para Professores — Professores Insubstituíveis.

Não se trata de aprender dezenas de ferramentas ou decorar prompts.

Trata-se de perceber como integrar a Inteligência Artificial no trabalho real de um professor: preparar, criar, adaptar, diferenciar, avaliar e recuperar tempo, mantendo sempre a decisão final do nosso lado.

Conhecer o Curso Professores Insubstituíveis →

E se não quiseres fazer nenhum curso, fica pelo menos com o desafio desta LIVE:

faz a tua lista.

Não precisas de transformar 30 tarefas de uma vez.

Escolhe uma.

Se conseguires recuperar uma hora por semana, já começaste a utilizar a Inteligência Artificial para resolver um problema real.

E isso, para mim, vale muito mais do que conhecer mais uma ferramenta.

Boas Aprendizagens!