Quatro tendências da CES 2026: como a inteligência artificial reequipa a sala de aula
Na feira de tecnologia de consumo CES 2026 em Las Vegas, especialistas em inovação educacional chegaram rapidamente a uma conclusão: a sala de aula do futuro está passando por uma revolução. Úrsula Saldivar, diretora de tecnologia inovadora do Tecnológico de Monterrey, durante sua visita à feira destacou quatro mudanças tecnológicas que já não são apenas discutidas, mas ativamente testadas em escolas e universidades reais.
Essas quatro direções — inteligência artificial, hiperpersonalização da aprendizagem, aprendizagem baseada em projetos (experiencial) e modelos educacionais híbridos — tornaram-se o foco das discussões em painéis organizados por especialistas da universidade mexicana e representantes da indústria global de tecnologia.
Como funciona a personalização: dos erros do aluno à futura lição
O mecanismo de hiperpersonalização da aprendizagem parece simples, mas é poderoso. O sistema rastreia cada ação do aluno: qual resposta ele deu, quanto tempo gastou na tarefa, onde ocorreu o erro. Com base nesses dados, o algoritmo em tempo real seleciona o próximo fragmento do material, adaptando a dificuldade exatamente ao seu nível e ritmo de aprendizagem.
Um exemplo concreto de escolas americanas: um aluno do quinto ano resolve um problema de frações. Após três respostas incorretas, em vez de repetir o exercício ou oferecer um novo problema da mesma dificuldade, o livro didático adaptativo inclui um vídeo curto com visualização que explica o conceito de forma clara. Em seguida, o sistema oferece um exercício mais simples. Se o aluno o resolve, a dificuldade aumenta gradualmente — não em saltos, mas de forma contínua. Assim, não há frustração por falhas abruptas nem tédio por material muito fácil.
O que mostram os pilotos? Otimismo cauteloso
Os resultados preliminares dos programas-piloto no próprio Tecnológico de Monterrey registram um aumento no engajamento dos alunos de 20–30 %. No entanto, os pesquisadores enfatizam conscientemente uma limitação importante: são dados da organização desenvolvedora, não estudos randomizados controlados independentes (ECR), que são considerados o padrão ouro de evidência em educação.
Críticos e especialistas em educação apontam uma lacuna séria: estudos de longo prazo são praticamente inexistentes. Não se sabe se o efeito da personalização persiste após um ano de uso. Não está claro como o papel do professor muda na escala — se o educador se torna um observador ou permanece um participante-chave no processo. E o principal: a personalização mantém os alunos na educação a longo prazo, ou eles se acostumam à adaptação constante e perdem a motivação para superar dificuldades?
O problema que a tecnologia não resolve: a exclusão digital
Por trás dos números otimistas de aumento do engajamento, esconde-se um quadro mais sombrio. Modelos híbridos e ferramentas de IA exigem três condições: internet confiável e de alta velocidade, dispositivos modernos (tablets, laptops) e eletricidade. Esses recursos não estão disponíveis para todas as escolas, especialmente em países com economias em desenvolvimento ou em regiões rurais de países ricos.
O resultado é paradoxal: a tecnologia criada para individualizar o aprendizado corre o risco de ampliar a lacuna existente entre escolas com recursos (que podem pagar por um conjunto completo de ferramentas) e instituições de ensino comuns (que permanecem com métodos tradicionais). Em vez de reduzir a desigualdade, a personalização por meio da IA pode aprofundá-la — se continuar sendo um privilégio de poucos.
A questão que se coloca diante da educação
Por trás da rápida adoção da IA na sala de aula, há uma preocupação fundamental: o que acontecerá se as escolas começarem a depender muito mais de algoritmos do que do contato humano vivo entre aluno e professor? A tecnologia pode otimizar a transmissão de conhecimento, mas pode substituir a mentoria, o diálogo espontâneo, o insight inesperado que acontece na sala de aula? Essas perguntas ainda aguardam respostas.
