INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NO ENSINO MÉDIO: IMPLICAÇÕES PARA A ATUAÇÃO DOCENTE E DESAFIOS NAS POLÍTICAS EDUCACIONAIS BRASILEIRAS

Este estudo analisa as implicações do uso da inteligência artificial generativa (IAG) na atuação docente no ensino médio, considerando os direcionamentos e as lacunas das políticas educacionais brasileiras. A crescente presença de ferramentas capazes de produzir conteúdo complexos tem reconfigurado as práticas de ensino e aprendizagem, ao mesmo tempo em que tensiona aspectos centrais como autoria, avaliação e construção do conhecimento. Nesse contexto, o papel do professor torna-se mais complexo, exigindo competências que ultrapassam o domínio técnico e envolvem dimensões pedagógicas, críticas e éticas. Metodologicamente, trata-se de uma pesquisa qualitativa, de natureza exploratória, desenvolvida por meio de revisão integrativa da literatura e análise documental. Foram analisadas produções acadêmicas recentes entre 2020 e 2026 sobre inteligência artificial na educação, formação docente e tecnologias digitais, bem como documentos normativos brasileiros, com destaque para a Base Nacional Comum Curricular (BNCC) e a Base Nacional Comum para a Formação Inicial de Professores da Educação Básica (BNC-Formação) e recomendações do Ministério da Educação. Os resultados evidenciam que, embora a IAG apresente potencial significativo no processo de ensino aprendizagem, sua integração no ensino médio ocorre em um contexto marcado por lacunas na formação docente e por limitações nas políticas educacionais. Conclui-se que a efetividade do uso da IAG na educação está condicionada à articulação entre prática pedagógica, formação profissional e diretrizes institucionais.