https://doi.org/10.59654/btctmw45
Alfabetização em Inteligência Artificial e Curado-
ria de Conteúdo: desafios e oportunidades para
docentes e estudantes universitários na França
Alfabetización en inteligencia artificial y curación de conteni-
dos: desafíos y oportunidades para docentes y estudiantes
universitarios en Francia
Resumo
O estudo analisa como a curadoria de conteúdo constitui uma competência-chave dentro da alfabetização em inte-
ligência artificial, em docentes e em estudantes universitários na França. Como método empírico, aplicou-se uma
revisão bibliográfica de publicações acadêmicas, relatórios institucionais e projetos europeus com participação francesa,
desenvolvidos entre 2018 e 2025. Os resultados organizam-se em quatro eixos principais: (a) a conceitualização e re-
levância da alfabetização em inteligência artificial, (b) a curadoria de conteúdo como competência em ambientes me-
diados pela IA, (c) a interseção entre alfabetização em inteligência artificial e curadoria de conteúdo, e (d) os desafios
específicos do contexto francês. Conclui-se que a curadoria de conteúdo representa uma competência formativa fun-
damental para garantir um uso reflexivo, crítico e responsável da inteligência artificial. Ressalta-se a necessidade de
formar em tal competência e alfabetizar em inteligência artificial para utilizar essa tecnologia de maneira ética e res-
ponsável.
Palavras-chave: alfabetização em inteligência artificial, curadoria de conteúdo, Ensino Superior, França, competências
digitais.
Resumen
Las universidades están para producir ciencia, crear nuevo conocimiento, por lo cual el quehacer del docente univer-
sitario comienza cada vez más a diversificarse y la investigación es una actividad, un instrumento de apoyo para el
mejor desarrollo de la función pedagógica; pero para algunos la investigación lo ven como algo complejo, costoso y
sin implicaciones para la docencia en las aulas. Ante esta realidad el objetivo de esta investigación es evaluar la calidad
de los docentes en la investigación desde la eficiencia, eficacia y efectividad, que surge de una de las dimensiones de
la tesis doctoral en Gestión de la Calidad de Investigación Científica, UNAN-Managua. La metodología se caracterizó
por un paradigma constructivista, enfoque mixto, tipo de estudio explicativo, de acuerdo con el tiempo de ocurrencia
de los hechos y registro de la información, el estudio es retrospectivo y según el período y secuencia del estudio es
transversal, se utilizaron métodos, técnicas, herramientas e instrumentos para recolectar y procesar datos.
Palabras clave: calidad, docente investigador, eficiencia, eficacia, efectividad, investigación.
Como citar este artigo (APA): Hernández, C. T. R. (2026). Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria
de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes e estudantes universitários na França. Revista Digital de
Investigación y Postgrado, 7(13), 113-131 https://doi.org/10.59654/btctmw45
Thais Raquel Hernández Campillo*
Professora no Departamento de Multimédia e Profissões da Internet, Instituto Universitário de
Tecnologia de Blois, Universidade de Tours, França.
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REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Introdução
A inteligência artificial (IA) tem sido progressivamente incorporada em diversas esferas da sociedade
contemporânea. Especialistas e cientistas projetam que esta tecnologia desempenhará um papel cada
vez mais decisivo em setores como a economia, a saúde e a educação. Encontramo-nos perante
uma revolução tecnológica que exige adaptações profundas nas dinâmicas sociais e nos processos
automatizados que transformam a vida quotidiana. Neste contexto, surgem perspetivas diversas: al-
gumas procuram compreender o alcance de tal revolução, enquanto outras tentam orientar as mu-
danças já visíveis.
O ensino superior constitui um dos domínios onde estas tensões se manifestam com maior intensi-
dade. A IA está a transformar de maneira significativa o ensino e a aprendizagem, ao mesmo tempo
que coloca desafios éticos e morais associados ao seu uso inadequado. Daí a necessidade de pro-
mover uma formação que fomente um uso crítico e ético destas tecnologias, tanto nos estudantes
como no corpo docente universitário.
A Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (Unesco) salientou a sin-
gularidade da IA em comparação com outras ferramentas digitais aplicadas na educação. Segundo
este organismo, a inteligência artificial distingue-se pela sua capacidade de imitar comportamentos
humanos, gerar conteúdos automaticamente a partir de múltiplas fontes e suscitar responsabilidades
de ordem moral e académica. Estas particularidades exigem competências específicas que transcen-
dem a literacia digital tradicional (Unesco, 2019, 2024a).
Por sua vez, a União Europeia orientou o seu enfoque em inteligência artificial para o fomento da in-
vestigação científica e do desenvolvimento económico (Commission européenne, 2025a). Este en-
quadramento apoia-se em dois pilares fundamentais: a excelência, entendida como a coordenação
de políticas, recursos e investimentos para desenvolver sistemas robustos e de alto desempenho; e a
confiança, baseada na criação de quadros jurídicos que garantam um uso seguro e responsável da
IA. Nesta linha, a Lei da Inteligência Artificial, primeiro quadro jurídico europeu na matéria, regula os
riscos associados e posiciona a Europa como líder global.
Em França, a IA impactou de maneira decisiva a economia, a sociedade e o domínio educativo. A
sua aplicação no ensino está sujeita ao respeito pelos valores republicanos, à proteção de dados pes-
soais, à liberdade pedagógica e à sustentabilidade ambiental. O Ministère de l’Éducation nationale,
de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (2025) reconhece que a IA coloca desafios para a
educação tradicional, ao modificar as formas de aprendizagem, a preparação das aulas e a avaliação,
embora também ofereça oportunidades valiosas para a docência e a gestão institucional.
Nesta ordem de ideias, investigadores e autoridades francesas têm explorado múltiplas dimensões
do uso da IA entre docentes e estudantes universitários. Entre os trabalhos recentes destacam-se os
que analisam o grau de adoção de modelos de linguagem como o ChatGPT (Agulhon & Schoch,
2023; Sublime & Renna, 2024), a integração da IA nos processos de ensino e aprendizagem (Many,
et al., 2024; Modolo, 2025) e a preparação do corpo docente face ao seu potencial disruptivo (Bidan
& Lebraty, 2024). A estes somam-se relatórios oficiais dirigidos às máximas autoridades educativas –
como o de Pascal et al. (2025) – que documentam os usos reais, os desafios e as oportunidades da
IA no ensino superior francês.
Outro referente é o projeto AI DL – Data Literacy in the Age of AI for Education (France Éducation In-
Thais Raquel Hernández Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
e estudantes universitários na França
ternational, s.d.), que visa fortalecer a cidadania digital através da literacia em dados e informação
apoiada em ferramentas de IA, especialmente a generativa. Este programa pretende dotar os atores
educativos de competências críticas para enfrentar desafios contemporâneos como as deep fakes e
as fake news.
Os resultados destas investigações e iniciativas mostram que a integração da IA na educação superior
abre oportunidades para enriquecer o ensino e a gestão institucional, mas também gera dilemas éti-
cos e riscos de viés que exigem uma atenção rigorosa. Por isso, é essencial incorporar a alfabetização
em inteligência artificial na formação universitária, entendida como a capacidade de compreender o
seu funcionamento, identificar os seus vieses e empregá-la de forma crítica e responsável.
Num cenário de produção automatizada de informação, a curadoria de conteúdos adquire um papel
estratégico. Esta prática permite filtrar, validar e contextualizar a informação gerada por sistemas de
inteligência artificial, favorecendo uma aprendizagem mais reflexiva e ética. Integrar a curadoria de
conteúdos nas práticas docentes e estudantis pode fortalecer as competências de busca, análise e
verificação de fontes num ambiente informativo cada vez mais mediado pela IA.
No entanto, a literatura académica tende a abordar a alfabetização em IA e a curadoria de conteúdos
de forma separada, o que limita a compreensão do seu potencial. Esta lacuna teórica constitui o fun-
damento e a originalidade do presente estudo, cujo objetivo é analisar como a curadoria de conteú-
dos pode integrar-se na alfabetização em inteligência artificial de docentes e estudantes universitários
em França.
Metodologia
O presente estudo adota uma abordagem qualitativa, dado o seu carácter interpretativo e orientado
para a compreensão dos fenómenos através dos processos. Esta abordagem, de desenho não linear
e cíclico, facilita a organização flexível do trabalho do investigador (Calle, 2023). Segundo Lim (2024),
a metodologia qualitativa é indispensável pela sua capacidade de oferecer informação sobre fenó-
menos sociais complexos, gerar compreensões centradas nas pessoas, abordar problemas do mundo
real e responder com rapidez às mudanças sociais.
Como método empírico principal, aplicou-se uma revisão sistemática da literatura, que permitiu exa-
minar, avaliar e sintetizar a produção académica existente com o objetivo de compreender o contexto,
estabelecer antecedentes e identificar tendências relacionadas com o objeto de estudo (Susanto et
al., 2024). Seguiu-se a metodologia proposta por Gómez et al. (2014), reconhecida pela sua aplica-
bilidade a diversas áreas do conhecimento e pela sua utilidade para determinar a relevância e origi-
nalidade das fontes. Esta metodologia compreende quatro fases: definição do problema, busca,
organização e análise da informação.
A definição do problema articulou-se com o propósito do estudo: analisar a integração da curadoria
de conteúdos na alfabetização em inteligência artificial em docentes e estudantes do ensino superior
em França. O período de revisão delimitou-se entre 2018 e 2025, coincidindo com o início das políticas
europeias sobre inteligência artificial, que incluem marcos como a criação do Grupo de Peritos de
Alto Nível em IA, a Aliança Europeia de Inteligência Artificial e o Plano Coordenado sobre IA impul-
sionado pela União Europeia.
A busca de informação realizou-se em bases de dados científicas e repositórios académicos, entre
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Thais Raquel Hernández Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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eles ScienceDirect, Scopus, Google Scholar, HAL e CAIRN, estes dois últimos especializados em inves-
tigação francesa. De acordo com os princípios da recuperação da informação digital, aplicaram-se
operadores e equações de busca em francês e inglês, tais como: "educação superior na Europa" +
"inteligência artificial" ("higher education in Europe" + "artificial intelligence"), "alfabetização em inteli-
gência artificial em França" e "curadoria de conteúdos" ("AI literacy in France" AND "content curation"),
"curadoria de conteúdos" e "educação superior" ("content curation" AND "higher education"), além
de "inteligência artificial" ou "inteligência artificial generativa" ("artificial intelligence" OR "generative
artificial intelligence").
Como resultado, recuperaram-se 858 fontes. Após aplicar os critérios de exclusão – remoção de ci-
tações, patentes, atas de congressos, registos duplicados e investigações alheias ao contexto francês
–, obtiveram-se 104 documentos centrados na inteligência artificial, embora a maioria abordasse as-
petos técnicos sem referência à alfabetização ou à curadoria de conteúdos. Finalmente, seleciona-
ram-se 20 fontes (ver Anexo 1) segundo os seguintes critérios: (a) estudos teóricos ou empíricos sobre
IA no ensino superior francês; (b) fontes primárias (livros, artigos, relatórios ou teses); e (c) propostas
orientadas para a aquisição de competências digitais em docentes ou estudantes.
Para a organização e a análise dos documentos, utilizaram-se duas ferramentas de curadoria de con-
teúdos: Zotero e Notion. O Zotero foi utilizado como gestor bibliográfico e anotador de arquivos PDF,
permitindo classificar artigos, criar etiquetas e gerir citações através da sua integração com o Word.
O Notion destinou-se à tomada de notas e categorização da informação de acordo com os eixos te-
máticos da revisão. A sua interface flexível possibilitou a criação de uma base de dados com os artigos
recuperados e a extração de metadados (título, autor, ano, revista e palavras-chave).
Além disso, aplicaram-se métodos teóricos como a análise-síntese, o histórico-lógico e a indução-
dedução, os quais orientaram o processamento da informação e a construção do quadro teórico. A
análise-síntese permitiu decompor os contributos identificados na literatura (definições, quadros con-
ceptuais, experiências em França e Europa) para os integrar num modelo interpretativo. A indução-
dedução facilitou a identificação de padrões nos estudos empíricos e o seu contraste com quadros
teóricos sobre alfabetização digital e inteligência artificial. Por último, o histórico-lógico possibilitou
rastrear a evolução do conceito de alfabetização digital para a alfabetização em inteligência artificial
e a sua relação com a curadoria de conteúdos no contexto francês.
Como instrumento metodológico, elaborou-se um guia temático para a revisão da literatura (ver
Anexo 2), que permitiu organizar os artigos selecionados em categorias pré-definidas: conceitos,
competências digitais, experiências de docentes e estudantes, e vínculos entre inteligência artificial e
curadoria de conteúdos. Esta ferramenta facilitou a identificação de padrões e lacunas teóricas e ga-
rantiu uma revisão sistemática coerente com os objetivos do estudo. Além disso, a sua aplicação fa-
vorece a reprodutibilidade da investigação e alinha-se com a lógica da curadoria de conteúdos, ao
estabelecer filtros e critérios que depuram e hierarquizam a informação relevante.
Finalmente, o estudo reconhece algumas limitações. Evidencia-se um défice de investigações cen-
tradas especificamente na alfabetização em inteligência artificial no ensino superior francês, assim
como a ausência de trabalhos que abordem a curadoria de conteúdos neste contexto. Igualmente,
parte da literatura consultada em francês não está indexada em bases internacionais como a Scopus
ou a Web of Science, o que limita a sua visibilidade. Por outro lado, a natureza emergente da alfabe-
tização em inteligência artificial implica quadros conceptuais ainda em desenvolvimento. Por último,
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Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
e estudantes universitários na França
embora o guia temático tenha contribuído para uma organização sistemática, toda a classificação
comporta um componente de subjetividade. Consequentemente, os resultados desta revisão devem
ser interpretados como uma aproximação inicial ao fenómeno, e não como uma representação exaus-
tiva do sistema de ensino superior francês.
Resultados e Discussão
Alfabetização em Inteligência Artificial: Conceito e Relevância
A inteligência artificial faz parte da vida quotidiana. As aplicações baseadas nesta tecnologia influen-
ciam diretamente as nossas formas de viver e interagir, tanto com a tecnologia como com as pessoas.
À medida que a IA evolui, o limite entre humanos e máquinas torna-se cada vez mais difuso. Exemplos
disso são os eletrodomésticos inteligentes, as funcionalidades com reconhecimento de voz nos tele-
fones móveis ou as aplicações que facilitam a aprendizagem de idiomas. Assistentes virtuais como a
Siri, a Alexa ou o Gémini respondem a consultas sobre o clima ou as notícias, enquanto os relógios
inteligentes monitorizam a atividade física e o bem-estar. Quanto mais integrada está a tecnologia
na vida diária, menos percetível é a sua presença, pois o seu propósito é minimizar a fricção entre o
utilizador e o dispositivo.
Em consonância com estes avanços, o interesse pela aplicação da IA na educação tem crescido sig-
nificativamente. No entanto, “a investigação sobre inteligência artificial em contextos educativos ra-
ramente define o termo” (Stolpe & Hallström, 2024, p. 2).
Diversas organizações internacionais têm tentado delimitar este conceito. A define a IA como um sis-
tema digital capaz de processar e analisar dados do ambiente para atuar com autonomia em função
de objetivos específicos. O Parlamento Europeu (2020) descreve-a como a capacidade de uma má-
quina para adotar funções cognitivas próprias do ser humano, tais como raciocinar, aprender, criar e
planear. Em França, o Ministère de l’Éducation nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recher-
che (2025) concebe-a como um sistema digital baseado em algoritmos probabilísticos que emprega
conjuntos de dados para gerar resultados comparáveis a uma atividade cognitiva humana. Este or-
ganismo distingue dois tipos principais de IA: a preditiva, quando os modelos classificam dados, an-
tecipam riscos ou identificam tendências; e a generativa, quando os modelos produzem novos
conteúdos como texto, imagens, sons ou vídeos.
Tendo em conta o potencial desta tecnologia, assim como as implicações éticas e sociais do seu uso,
diversos autores sustentam que toda a cidadania deveria receber formação em inteligência artificial
(Markus et al., 2024; Olari & Romeike, 2024; Stolpe & Hallström, 2024). Neste sentido, requer-se uma
educação que permita a docentes e estudantes compreender o que é a IA, como funciona, quais
são os seus vieses e de que modo interagir com ela de maneira crítica, ética e eficaz.
Desde esta perspetiva, a alfabetização em inteligência artificial apresenta-se como uma via essencial
para o desenvolvimento de competências que facilitem aproveitar os seus benefícios e mitigar os
seus riscos no âmbito educativo e social. Capelle (2024) define-a como um conjunto de competên-
cias que permite às pessoas avaliar criticamente os sistemas de IA, assim como comunicar e cola-
borar de maneira efetiva com eles. Esta alfabetização apoia-se noutras competências incluídas no
Quadro Europeu de Competências Digitais, como a gestão da informação e dos dados, configurando
assim uma abordagem de multialfabetização onde convergem diversas alfabetizações inter-relacio-
nadas.
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No contexto francês, diversas investigações têm abordado as mudanças geradas pela IA nos proces-
sos de ensino e aprendizagem, assim como as preocupações derivadas do seu uso indiscriminado
por parte dos estudantes. Agulhon e Schoch (2023) destacam as vantagens do ChatGPT para apoiar
a redação de trabalhos académicos e outras tarefas educativas, mas advertem sobre os riscos rela-
cionados com a fiabilidade e a qualidade das respostas. Os autores sublinham a importância de com-
binar o potencial da IA com a experiência humana para evitar a dependência tecnológica e o
enfraquecimento do pensamento crítico.
Por sua parte, Modolo (2025) examina como a integração da IA transforma a educação superior ao
redefinir os papéis tradicionais de docentes e estudantes. Desde uma perspetiva crítica, coloca que
esta tecnologia atua como uma ferramenta disruptiva capaz de modificar práticas pedagógicas, gerar
novas dinâmicas de poder e complexificar os processos de avaliação da aprendizagem. De maneira
complementar, Devauchelle (2025) analisa o impacto da IA não só em docentes e estudantes, mas
também no pessoal responsável pela formação do professorado. Segundo o autor, em França o uso
da IA continua a ser limitado, circunscrito principalmente à preparação de aulas e tarefas escolares,
embora se reconheçam tanto o seu potencial como os desafios éticos que implica.
Os estudos revistos coincidem na necessidade de um quadro de referência que oriente a integração
da alfabetização em inteligência artificial na educação superior. Em resposta a isso, a Unesco (2025a)
elaborou um Quadro de Competências para Estudantes em Matéria de IA, que visa preparar o estu-
dantado para se tornar cidadãos responsáveis e criativos na era digital, assim como apoiar o profes-
sorado na sua incorporação pedagógica. Este documento define 12 competências organizadas em
quatro dimensões e três níveis de progressão.
Figura 1
Quadro de competências para estudantes em matéria de inteligência artificial.
Nota: Elaboração própria a partir da Unesco (2025a).
Igualmente, a Unesco (2025b) desenvolveu o Quadro de Competências em IA para Docentes, orien-
tado para quem utiliza esta tecnologia para potenciar a aprendizagem. Este quadro, estruturado em
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Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
e estudantes universitários na França
15 competências distribuídas em cinco dimensões e três níveis, fundamenta-se em princípios como
a proteção dos direitos do professorado e o fortalecimento da capacidade de ação humana, enfati-
zando que “o florescimento humano deve continuar a ser o centro da experiência educativa. A tec-
nologia não deve nem pode substituir os docentes” (p. 14).
Figura 2
Quadro de competências para docentes em matéria de inteligência artificial
Nota: Elaboração própria a partir da Unesco (2025b).
Em consonância com este interesse internacional, França desenvolveu múltiplas iniciativas para pro-
mover competências em inteligência artificial entre docentes e estudantes, com o objetivo de fo-
mentar um uso seguro, eficaz e ético destas ferramentas. Foram estabelecidos princípios e orientações
para um uso responsável da IA em todos os níveis educativos (Ministère de l’Éducation nationale, de
l’Enseignement supérieur et de la Recherche, 2025), assim como recursos práticos para o ensino su-
perior: cursos massivos online, manuais, ferramentas digitais, portais nacionais, guias de boas práticas,
experiências experimentais e programas de formação institucional (France Éducation International,
s.d.; Université de Nantes, 2024).
Estas ações complementam-se com iniciativas de financiamento no âmbito do programa France 2030,
que destina 54 milhões de euros à transformação de empresas, instituições educativas e centros de
investigação. Entre os projetos financiados está o AI DL – Data Literacy in the Age of AI for Education,
centrado no uso crítico da inteligência artificial na educação e na sua incorporação nas práticas do-
centes (Comissão Europeia, 2025). Além disso, França participa em projetos europeus como o Eras-
mus+, que promovem a alfabetização em IA no ensino superior.
A curadoria de conteúdos digitais educativos como competência-chave
A curadoria de conteúdos constitui um recurso eficaz face à sobrecarga informativa. Este conceito, ori-
ginado nos âmbitos do marketing, do jornalismo e da comunicação, tem-se incorporado progressiva-
119
mente ao contexto educativo. Segundo Hernández et al. (2022), a curadoria de conteúdos no trabalho
docente universitário compreende a busca, seleção e difusão de informação relevante para uma disci-
plina, com o objetivo de facilitar a aprendizagem dos conteúdos disciplinares. Para os estudantes, esta
prática assume um papel essencial na compreensão de um tema e no trabalho colaborativo, já que im-
plica recolher, selecionar, organizar, editar e partilhar informação significativa (Ramírez, 2024).
Desta forma, a curadoria de conteúdos abrange subprocessos como a recuperação, armazenamento,
organização, apresentação e difusão de informação digital. Num contexto em que a inteligência artificial
multiplicou exponencialmente a produção e circulação de dados, a curadoria configura-se como uma
competência de filtragem e avaliação crítica, que permite distinguir entre informação confiável e con-
teúdos gerados sem controlo de qualidade, verificar fontes e vieses, e selecionar recursos alinhados
com objetivos e necessidades informativas específicas. Consequentemente, constitui-se como um ato
de alfabetização informacional avançada, imprescindível em ambientes mediados pela inteligência ar-
tificial.
Paralelamente, a inteligência artificial pode potenciar o processo de curadoria. Esta abordagem tem
sido explorada no jornalismo, marketing e publicidade, onde se analisa a adoção de ferramentas inte-
ligentes para a criação de conteúdo personalizado, redefinindo as práticas tradicionais de comunicação
(La-Rosa et al., 2025). Codina e Lopezosa (2024) mostram como as ferramentas de IA podem agilizar
os processos de curadoria no jornalismo e apresentam motores de busca com IA aplicáveis a contextos
académicos (Codina, 2023).
Os achados destas investigações são transferíveis para o ensino superior, onde docentes e estudantes
podem aplicar ferramentas de IA na curadoria de conteúdos. Neste nível educativo, a gestão de infor-
mação confiável para sustentar um argumento ou desenvolver um ponto de vista constitui uma prática
habitual, que corresponde ao processo de curadoria, seja como parte de atividades de aprendizagem
ou da preparação docente.
Na tabela seguinte apresentam-se ferramentas de inteligência artificial aplicáveis a cada fase do processo
de curadoria de conteúdos, destacando que a IA não substitui a curadoria, mas sim potencia o seu
valor mediante a interpretação, contextualização e releitura ética da informação:
Tabela 1
Integração de ferramentas de inteligência artificial nas fases da curadoria de conteúdos
Thais Raquel Hernández Campillo
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Fase do processo Objetivo principal Ferramentas de IA reco-
mendadas
Possíveis usos por
docentes/estudantes
Pesquisa Localizar informação re-
levante e atualizada.
Perplexity AI, Elicit, Seman-
tic Scholar (IA Search),
Consensus
Formular perguntas em lingua-
gem natural ou prompts espe-
cíficos; identificar fontes
científicas relevantes; comparar
evidências ou resultados de es-
tudos.
Seleção Avaliar e filtrar a qualidade
da informação.
Scite.ai, Scholarcy, Research
Rabbit, Explainpaper
Resumir artigos científicos; verificar
se um estudo foi citado positiva ou
criticamente; comparar diferentes
fontes sobre o mesmo tema.
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Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
e estudantes universitários na França
Tabela 1 (Cont.)
Nota: Elaboração própria.
A maioria das ferramentas identificadas conta com versões gratuitas ou académicas, o que facilita a
sua incorporação em projetos universitários sem requerer grandes investimentos. No entanto, as li-
mitações dos planos freemium (quantidade de buscas, espaço de armazenamento ou funções avan-
çadas) requerem um uso estratégico e consciente.
Em França, as investigações sobre a curadoria de conteúdos no ensino superior são ainda escassas,
e até ao momento desta revisão não se registam estudos que a vinculem explicitamente com a inte-
ligência artificial ou com a alfabetização nesta tecnologia. Contudo, identificam-se trabalhos relevantes
que aportam valiosa informação à comunidade académica, como Knauf e Falgas (2020), que integram
a curadoria de conteúdos num curso de busca e recuperação de informação para estudantes de
mestrado em comunicação, e Kemp (2018), cuja tese de doutoramento propõe um sistema baseado
em serviços de curadoria e exploração de big data para facilitar a recuperação de informação digital.
Outros estudos significativos foram excluídos da análise por não cumprirem os critérios de seleção
metodológicos.
Na era da inteligência artificial, a curadoria de conteúdos digitais educativos consolida-se como uma
competência-chave, não só pelo seu valor instrumental, mas também pela sua dimensão crítica. Do-
centes e estudantes devem ser capazes de identificar e gerir os riscos associados ao uso intensivo de
ferramentas inteligentes, entre eles a dependência tecnológica, os vieses algorítmicos e a infoxicação.
Estes fenómenos ameaçam a autonomia cognitiva e a qualidade da aprendizagem, mas justificam a
necessidade de fortalecer a curadoria como prática reflexiva, assegurando a formação em como
filtrar, contextualizar e transformar a informação, reintroduzindo o juízo humano num ambiente cada
vez mais automatizado.
Interseção entre alfabetização em ia e curadoria de conteúdos
A curadoria de conteúdos ocupa uma posição intermédia entre a alfabetização digital tradicional
(busca, uso e comunicação de informação) e a alfabetização em inteligência artificial (compreensão
de como funcionam e são treinados os sistemas de inteligência artificial). Além disso, ensina a formular
121
Armazenamento e or-
ganização
Classificar, etiquetar e conser-
var conteúdos curados.
Notion AI, Symbaloo AI Obsi-
dian + plugins IA, Diigo IA
Guardar artigos e notas com me-
tadados automáticos; criar bases
de conhecimento conectadas; eti-
quetar e relacionar conceitos-
chave
Criação (com valor
agregado)
Reinterpretar e contextuali-
zar informação curada;
gerar materiais educativos.
ChatGPT, Copilot, Claude, Ge-
mini, Canva Magic Write,
Gamma App, Notion AI.
O seu uso deve ser combi-
nado com as técnicas de cura-
doria de conteúdos propostas
por Guallar (2021).
Redigir textos interpretativos e crí-
ticos; projetar infográficos, apre-
sentações ou materiais didáticos;
recontextualizar textos de acordo
com o nível dos alunos.
Divulgação
Partilhar os conteúdos cura-
dos em ambientes digitais
ou académicos.
LinkedIn + IA, Medium, Subs-
tack com assistência de IA,
Padlet, Wakelet, Pearltrees,
Moodle com plugins de IA.
Publicar coleções de recursos co-
mentados; gerar resumos auto-
máticos ou visualizações; criar
repositórios ou espaços de apren-
dizagem colaborativos.
perguntas, prompts ou critérios de busca de forma estratégica, implica interpretar resultados de al-
goritmos, reconhecendo o seu carácter não neutro, e fomenta a responsabilidade ética na seleção e
difusão de informação gerada por inteligência artificial. Neste sentido, a curadoria de conteúdos pode
entender-se como uma prática que desenvolve a avaliação crítica dos sistemas de inteligência artifi-
cial.
Por outro lado, a curadoria de conteúdos possibilita o exercício da alfabetização em inteligência ar-
tificial como parte do processo de aprendizagem e produção de conhecimento. Nesse contexto, os
docentes podem desenhar ambientes de aprendizagem personalizados baseados em materiais fil-
trados, validados e adaptados com ajuda do ChatGPT, Perplexity ou Semantic Scholar. Por sua vez,
os estudantes formam-se na seleção crítica dos resultados de motores de busca ou assistentes ge-
nerativos, avaliando os mais pertinentes para a sua aprendizagem e para os seus projetos académi-
cos.
A interseção entre alfabetização em inteligência artificial e curadoria de conteúdos redefine as com-
petências informacionais no ensino superior. Já não se trata apenas de aceder ou comunicar infor-
mação, mas de compreender as mediações algorítmicas que estruturam a produção e circulação do
conhecimento. Desde esta perspetiva, o processo de curadoria converte-se num exercício metacog-
nitivo: ao interagir com ferramentas de inteligência artificial, o utilizador aprende a refletir sobre os
seus próprios processos de busca, seleção e criação, desenvolvendo uma consciência crítica sobre o
papel da tecnologia na construção do saber.
Integrar a curadoria de conteúdos na alfabetização em inteligência artificial implica também repensar
o papel ético e formativo da universidade. As instituições podem aproveitar as práticas de curadoria
para promover um uso responsável e transparente da inteligência artificial, fomentando a rastreabi-
lidade das fontes, a atribuição de autoria e o respeito pela diversidade epistémica. Deste modo, a
curadoria deixa de ser uma prática individual para se transformar numa competência institucional
que sustenta a integridade académica em ambientes mediados por inteligência artificial.
Esta convergência entre alfabetização em inteligência artificial e curadoria de conteúdos abre a pos-
sibilidade, também, de transformar as práticas pedagógicas. Em vez de se centrar unicamente na
transmissão de informação, o docente pode orientar os estudantes para a construção colaborativa
de conhecimentos, mediante a interpretação crítica de resultados gerados por inteligência artificial.
A curadoria, neste contexto, atua como uma ponte entre a compreensão técnica da inteligência ar-
tificial e a sua aplicação reflexiva em contextos de aprendizagem reais.
Desafios da alfabetização em ia no contexto do ensino superior francês
Em França, o desenvolvimento da alfabetização em inteligência artificial enfrenta vários obstáculos
estruturais. Um dos principais é o fosso digital, evidenciado pelo Conseil économique, social et envi-
ronnemental (CESE), que alerta que aproximadamente um terço da população se sente afastado das
tecnologias digitais, incluindo jovens e habitantes de zonas com acesso limitado à Internet (Meyer &
Tordeux, 2025). Além disso, relatórios da OCDE sobre a fratura digital na educação assinalam desi-
gualdades na conectividade, nos recursos digitais disponíveis e nas competências, que impedem
todos os estudantes o acesso equitativo a práticas educativas mediadas por inteligência artificial
(Burns & Gottschalk, 2019; OCDE, 2023).
Em segundo lugar, a formação de docentes e estudantes mostra-se insuficiente para responder aos
Thais Raquel Hernández Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
122
REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
e estudantes universitários na França
desafios emergentes. Um relatório da Comissão de Assuntos Económicos apresentado ao Senado
francês indica que a oferta formativa em IA é modesta, tanto no sistema de formação inicial como
no contínuo, e que os programas existentes não cobrem adequadamente a dimensão ética, técnica
e pedagógica da inteligência artificial (Hoffman & Golliot, 2024). No entanto, projetos como o AI4T
tentam preencher esse vazio mediante manuais abertos e MOOC destinados a professores, mas a
sua escala ainda é limitada para impactar todo o sistema educativo superior.
Finalmente, existe uma necessidade clara de políticas educativas integradas que insiram a alfabetiza-
ção em inteligência artificial e a curadoria de conteúdos dentro dos currículos universitários. Os qua-
dros para o uso da IA na educação, estabelecidos pela Unesco e pelo Ministère de l’Éducation
nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche em França, estabelecem princípios e orien-
tações para o uso responsável da inteligência artificial. Embora estes documentos sejam o resultado
de um amplo estudo internacional e nacional, considera-se pertinente passar dos princípios à imple-
mentação prática em módulos curriculares concretos.
Igualmente, o relatório sobre a inteligência artificial no ensino superior apresentado pelo ministro
responsável pelo ensino superior e a investigação identifica várias ações prioritárias para transformar
as universidades francesas em agentes ativos desta mudança, incluindo a estruturação institucional,
a formação docente especializada e a apropriação social do conhecimento em inteligência artificial.
Conclusões
A revisão realizada permite constatar que a alfabetização em inteligência artificial configura-se como
um novo eixo de competência digital no ensino superior. Para além da aquisição instrumental de ha-
bilidades tecnológicas, implica a compreensão de como se desenham, treinam e operam os sistemas
de inteligência artificial, assim como a capacidade de analisar criticamente o seu impacto nos pro-
cessos de produção e circulação do conhecimento. A sua relevância não radica apenas no domínio
técnico, mas no desenvolvimento de uma consciência ética e crítica que permita a docentes e estu-
dantes atuar como cidadãos digitais informados em ambientes mediados por algoritmos.
Neste quadro, a curadoria de conteúdos digitais educativos emerge como uma competência-chave
e complementar à alfabetização em inteligência artificial. Longe de ser uma tarefa meramente técnica,
a curadoria constitui uma prática cognitiva e pedagógica que envolve a busca, seleção, avaliação,
contextualização e difusão ética de informação. Na era da inteligência artificial, esta prática adquire
uma nova dimensão: permite filtrar a sobreabundância informativa, identificar vieses algorítmicos e
agregar valor mediante a interpretação humana, contribuindo assim para a formação de um pensa-
mento crítico e autónomo.
A interseção entre alfabetização em inteligência artificial e curadoria de conteúdos configura um es-
paço de aprendizagem ativo no qual a interação com ferramentas inteligentes converte-se numa
oportunidade formativa. Quando o docente utiliza a inteligência artificial para desenhar materiais
personalizados ou o estudante aprende a formular prompts e a avaliar os resultados gerados por
sistemas automatizados, ambos exercitam uma alfabetização prática, situada e crítica. Esta conver-
gência redefine a função pedagógica: os atores educativos deixam de ser consumidores passivos de
informação para se transformarem em curadores e criadores reflexivos de conhecimento, conscientes
das mediações tecnológicas que intervêm na sua construção.
No contexto francês, a inteligência artificial mostra avanços e desafios significativos. França conta
123
com uma base institucional sólida, como planos ministeriais, quadros de uso da inteligência artificial
e projetos de inovação como o AI4T, que visam orientar a integração da inteligência artificial no sis-
tema educativo. Não obstante, persistem fossos digitais, desigualdades de acesso e défices na for-
mação docente e estudantil, que limitam uma apropriação crítica e equitativa destas tecnologias. Os
relatórios institucionais abordados sublinham a urgência de articular políticas públicas que integrem
a alfabetização em inteligência artificial dentro dos currículos universitários, garantindo que o seu
ensino não se limite a competências técnicas, mas incorpore dimensões éticas, epistemológicas e pe-
dagógicas.
Em conjunto, os resultados desta investigação sugerem que a alfabetização em inteligência artificial,
compreendida desde a prática da curadoria de conteúdos, pode tornar-se num eixo transformador
para o ensino superior. Integrar ambas as competências na formação de docentes e estudantes fa-
voreceria o desenvolvimento de uma cidadania académica crítica, capaz de usar a inteligência artificial
não como substituto do pensamento humano, mas como instrumento para potenciar a compreensão,
a criatividade e a responsabilidade na construção coletiva do conhecimento.
Privacidade: Não aplicável.
Financiamento: Este trabalho não recebeu qualquer tipo de financiamento.
Declaração sobre uso de inteligência artificial: A autora do presente artigo declara que não
empregou Inteligência Artificial na sua elaboração.
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Thais Raquel Hernández Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
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Thais Raquel Hernández Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
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lia-en-education-et-formation
Data de recepção do artigo: 27 de junho de 2025
Data de aceitação do artigo: 1 de agosto de 2025
Data de aprovação para maquetagem: 15 de agosto de 2025
Data de publicação: 10 de janeiro de 2026
Notas sobre a autora
* Thais Raquel Hernández Campillo é Professora no Departamento de Multimédia e Profissões da Internet, Instituto Uni-
versitário de Tecnologia de Blois, Universidade de Tours, França. Investigadora no laboratório de Práticas e Recursos de
Informação e Mediação (EA 7503), Instituto Universitário de Tecnologia de Tours, Universidade de Tours, França. Email:
thais.hernandez@univ-tours.fr
127
Anexos
Anexo 1
Publicações académicas sobre curadoria de conteúdos e alfabetização em inteligência
artificial incluídos na revisão
Thais Raquel Hernández Campillo
128
Autor /
Año
País ou
Contexto Tipo de estudio Objetivo Achados ou contribuições
principais
Relevância para a
revisão
Stolpe y
Hallström
(2024)
Suécia
Europa Teórico
Analisar e proble-
matizar os compo-
nentes do
letramento em in-
teligência artificial
face ao letramento
tecnológico.
O letramento em Inteligên-
cia Artificial agrega saberes
científico-tecnológicos e
uma compreensão socioé-
tica. Propõe-se, neste con-
texto, um modelo
conceptual para o letra-
mento em IA.
Isso justifica a neces-
sidade de alfabetiza-
ção em inteligência
artificial.
Ministère
de l’Éduca-
tion natio-
nale, de
l’Enseigne-
ment supé-
rieur et de
la Recher-
che (2024)
França Teórico
Fornecer uma es-
trutura para o uso
e a compreensão
da inteligência arti-
ficial na educação,
em conformidade
com princípios éti-
cos, legais e am-
bientais
Define objetivos, princípios,
obrigações e diretrizes éti-
cas para o uso educacional
da IA.
Conceituação e desa-
fios da alfabetização
em inteligência artifi-
cial na França.
Markus,
Pfister, Ca-
rolus,
Hotho y
Wienrich
(2024)
Alemanha
Europa Teórico
Desenvolver pro-
gramas de treina-
mento online para
aprimorar a com-
preensão da inteli-
gência artificial em
relação aos assis-
tentes virtuais.
Isso levará a uma maior
compreensão e uso crítico
da IA, bem como a atitudes
positivas em relação aos as-
sistentes virtuais.
Reforça a necessi-
dade de alfabetiza-
ção em inteligência
artificial.
Olari y Ro-
meike
(2024)
França Misto
Para ajudar os
alunos a com-
preender como
funcionam os
sistemas de inte-
ligência artificial.
Um compêndio de con-
ceitos-chave para a ela-
boração de planos de
aprendizagem em IA.
Propõe competên-
cias conceituais
para a alfabetiza-
ção em inteligên-
cia artificial.
Capelle
(2024) França Empírico
Este estudo ana-
lisa a relação
entre a alfabeti-
zação em dados
e a alfabetização
em inteligência
artificial na for-
mação de pro-
fessores.
Identifica a alfabetização
em dados como um
componente essencial da
alfabetização em inteli-
gência artificial.
Competências ne-
cessárias para pro-
fessores e alunos
também são discu-
tidas.
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
e estudantes universitários na França
129
Unesco
(2025a) Internacional Teórico
Apoiar os educa-
dores na integra-
ção da inteligência
artificial ao currí-
culo.
Estrutura de competências
em IA para estudantes.
Define as competên-
cias essenciais e sua
interseção com a cu-
radoria de conteúdo.
Unesco
(2025b) Internacional Teórico
Defina os conheci-
mentos,
habilidades e valo-
res que os profes-
sores devem
dominar
na era da IA.
Estrutura de Competências
em IA para Professores.
Ponto de referência
central sobre letra-
mento em IA e en-
sino.
Agulhon y
Schoch
(2023)
França Teórico
Análise dos bene-
fícios e desafios do
ChatGPT no en-
sino superior.
Uso racional do ChatGPT;
riscos associados à confia-
bilidade das informações.
Benefícios e desafios
do uso da inteligên-
cia artificial no en-
sino superior.
Modolo
(2025)
Marrocos, Re-
pública De-
mocrática do
Congo y Ca-
marões
Empírio
Analise como a inteli-
gência artificial está
transformando o en-
sino superior e suas
implicações sociais.
Redefinição dos papéis de
professores e alunos; desi-
gualdades no acesso à IA
Mudanças e desafios
decorrentes da IA no
ensino superior.
Devauche-
lle (2025) França. Teórico
Explorando o im-
pacto da inteligên-
cia artificial no
ensino e na forma-
ção de professores.
Tensões e percepções de
professores franceses em
relação à integração da IA.
Desafios e impacto
da IA no ensino supe-
rior francês.
France Édu-
cation In-
ternational
(s.f)
França Teórico
Promovendo a al-
fabetização em
dados e o uso crí-
tico da IA na edu-
cação.
Projeto “AI-DL: Data Literacy
in the Age of AI for Educa-
tion”.
Iniciativas de alfabeti-
zação em IA na
França.
Universi-
dadde
Nantes
(2024)
França Práctico
Oferecemos recur-
sos de treinamento
em inteligência
artificial para pro-
fessores universi-
tários.
Recursos, eventos, artigos,
cursos e ferramentas de
treinamento.
Recursos, eventos,
artigos, cursos e fe-
rramentas de treina-
mento.
Comisión
Europea
(2025)
França
Europa Teórico
Apresentação de
projetos liderados
pela França na
área de inteligên-
cia artificial apli-
cada à educação.
Financiamento para proje-
tos de inovação e forma-
ção em IA.
Apoio financeiro e
institucional para a
alfabetização em in-
teligência artificial.
Thais Raquel Hernández Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
130
Hernández,
Hernández,
Legañoa y
Campillo
(2022)
Internacional Teórico
Analisar a integra-
ção da curadoria
de conteúdo nas
competências de
literacia informa-
cional dos profes-
sores.
A curadoria de conteúdo é
confirmada como uma
competência de literacia in-
formacional que fortalece a
literacia digital dos profes-
sores.
A curadoria de con-
teúdo como uma ha-
bilidade fundamental
para os professores.
Ramírez
(2024) Internacional Empírico
Analisando os be-
nefícios da curado-
ria de conteúdo na
aprendizagem co-
laborativa.
Implementando a curadoria
de conteúdo na aprendiza-
gem colaborativa entre alu-
nos.
A curadoria de con-
teúdo como uma
competência funda-
mental para os estu-
dantes.
La-Rosa, L.,
Ortega &
Perlado
(2025)
França Empírico
Analisando pesqui-
sas científicas sobre
inteligência artifi-
cial generativa no
jornalismo, marke-
ting e publicidade.
O marketing domina as pu-
blicações; a Espanha lidera
a pesquisa em IA aplicada
ao jornalismo.
Application de l’IA
dans la curation et la
personnalisation des
contenus.
Codina y
Lopezosa
(2024)
Espanha
Europa Teórico
Demonstrar a apli-
cação de ferra-
mentas de IA nas
fases de curadoria
de conteúdo.
Identificar mecanismos de
busca e prompts para pro-
cessos de curadoria digital.
Integrar a IA nas fases
de curadoria de con-
teúdo.
Codina
(2023)
Espanha
Europa Empírico
Análise compa-
rativa de meca-
nismos de busca
alternativos ao
Google com in-
teligência artifi-
cial generativa.
Características gerais
dos diferentes tipos de
mecanismos de busca.
Análise funcional e de
interface dos mecanis-
mos de busca; reco-
mendações para uso
acadêmico.
Ferramentas de in-
teligência artificial
aplicadas à cura-
doria de informa-
ções.
Knauf y Fal-
gas (2020) França Empírico
Fortalecimento
das competên-
cias digitais por
meio da curado-
ria e gestão da
informação.
Experiências com estu-
dantes de mestrado em
comunicação no monito-
ramento de conteúdo di-
gital.
Interseção entre le-
tramento em inteli-
gência artificial e
curadoria de con-
teúdo.
Kemp (2018) França Empírico
Propondo um sis-
tema baseado em
serviços para curado-
ria e exploração de
big data.
O modelo "CURARE" para ex-
ploração e extração de infor-
mações por meio da análise
de dados.
Curadoria de conteúdo
no ensino superior fran-
cês.
REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Alfabetização em Inteligência Artificial e Curadoria de Conteúdo: desafios e oportunidades para docentes
e estudantes universitários na França
131
Anexo 2
Guia temático para a revisão bibliográfica documental
1. A alfabetização em inteligência artificial no ensino superior.
1.1. Contexto europeu.
1.2. Conceito e relevância.
1.3. Competências necessárias para docentes e discentes (quadros e propostas teóricas).
1.4. Iniciativas recentes na Europa e em França (programas estatais, universidades, políticas).
2. A curadoria de conteúdos como competência-chave.
2.1. Definição e fases.
2.2. Integração da IA nas fases da curadoria de conteúdos: utilização de ferramentas.
2.3. Riscos: dependência, vieses, infoxicação.
2.4. Inserção na formação de docentes e discentes universitários.
3. A curadoria de conteúdos como competência-chave.
3.1. Definição e fases.
3.2. Integração da IA nas fases da curadoria de conteúdos: utilização de ferramentas.
3.3. Riscos: dependência, vieses, infoxicação.
3.4. Inserção na formação de docentes e discentes universitários.
4. Interseção entre alfabetização em IA e curadoria de conteúdos.
4.1. Enfoque conceptual: a curadoria como ponte entre a alfabetização digital e a alfabetização em
IA.
4.2. Enfoque prático-pedagógico: como docentes e discentes exercem essa alfabetização.
4.3. Enfoque epistemológico ou formativo: por que esta interseção redefine a competência in-
formacional no ensino superior?
4.4. Enfoque institucional ou ético: como a curadoria de conteúdos pode integrar-se em políticas
ou estratégias universitárias de alfabetização em IA?Intersección entre alfabetización en IA y
curación de contenidos.
5. Desafios da alfabetização em IA no contexto do ensino superior em França.
5.1. Brecha digital e desigualdades de acesso.
5.2. Formação insuficiente de docentes em IA e curadoria.
5.3. Necessidade de políticas educativas que integrem a curadoria de conteúdos e a alfabetização
em IA nos currículos.
