Rumo a uma governança responsável da inteligência artificial generativa no ensino superior

DOI: https://doi.org/10.54674/ess.v37i2.1204
Palavras-chave: Inteligência artificial; ensino superior; governança; integridade acadêmica; tecnologia educacional

Resumo

A expansão da inteligência artificial generativa no ensino superior está transformando as formas de produzir, validar e avaliar conhecimento, especialmente em universidades públicas latino-americanas marcadas por desigualdades tecnológicas e marcos regulatórios emergentes. Este ensaio desenvolve uma análise documental sistemática de marcos internacionais recentes, literatura acadêmica (2020–2025) e documentos institucionais, selecionados segundo critérios de atualidade, pertinência temática e diversidade regional, com foco em governança, ética, transparência algorítmica e autoria aumentada responsável. Os resultados evidenciam lacunas persistentes entre políticas declarativas e sua implementação prática, particularmente em proteção de dados, explicabilidade, sustentabilidade ambiental e letramento crítico em IA. Além disso, estratégias baseadas em proibição total ou adoção acrítica revelam-se insuficientes para garantir integridade acadêmica e desenvolvimento de capacidades. Nesse contexto, a noção de autoria aumentada surge como alternativa ética e pedagógica à autoria exclusivamente humana, destacando a co-criação reflexiva entre pessoas e sistemas de IA sob critérios de rastreabilidade, supervisão humana significativa e valor intelectual agregado. Com base na síntese crítica, propõe-se um modelo de governança universitária responsável, estruturado em cinco dimensões: transparência algorítmica, autoria aumentada, proteção de dados, sustentabilidade digital e participação democrática. A discussão indica que governança adaptativa e letramento crítico em IA são condições necessárias para integrar essas tecnologias sem comprometer integridade, autonomia cognitiva ou responsabilidade intelectual.

Biografia Autor

Maria Cristina Kanobel, Universidade Nacional de Avellaneda, Avellaneda, Buenos Aires, Argentina.

Doutora em Ensino de Ciências Exatas e Naturais (especialização em Matemática) pela Universidade Nacional do Comahue e pesquisadora de Categoria II (SPU-Argentina). Dirige o Grupo de Pesquisa INTECEN na Universidade Tecnológica Nacional. Suas linhas de pesquisa abordam a educação em estatística, educação STEAM, IA no ensino superior e competências digitais. Atualmente, é vice-reitora do Departamento de Tecnologia e Administração da Universidade Nacional de Avellaneda. Além disso, é membro titular da AIGEN (Rede Global de Educação em Inteligência Artificial do Tecnológico de Monterrey) e da RELIEE (Rede Latino-Americana de Pesquisa em Educação Estatística).

Referências

Al Abri, M., Al Mamari, A., & Al Marzouqi, Z. (2025). Exploring the implications of generative AI tools in teaching and learning practices. Journal of Education and E-Learning Research, 12(1), 31–41. https://doi.org/10.20448/jeelr.v12i1.6355
An, Y., Yu, J. H., & James, S. (2025). Investigating the higher education institutions' guidelines and policies regarding the use of generative AI in teaching, learning, research, and administration. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 22, 10. https://doi.org/10.1186/s41239-025-00507-3
Aoun, J. E. (2017). Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence. MIT Press.
Baytas, C., & Ruediger, D. (2025). Making AI Generative for Higher Education: Adoption and Challenges Among Instructors and Researchers. Ithaka S+R. https://doi.org/10.18665/sr.322677
Boonstra, L. (2025). Prompt Engineering (Whitepaper). Google.
Carrión Espinosa, W., Bravo Bravo, V., Yánez Romero, M., & Beltrán Balarezo, C. (2022). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Preservación de la Originalidad y la Integridad Académica en estudiantes Universitarios. Journal of Science and Research, 7(2), 179-200. https://doi.org/10.5281/zenodo.8239966
CEPAL & CENIA. (2025). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025. Naciones Unidas.
Consejo Directivo Central (CODICEN). (2024). La inteligencia artificial en la educación. Dirección Sectorial de Planificación Educativa (Uruguay).
Cotton, D., Cotton, P., & Reuben Shipway, J. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 1-12. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Dungo, C. A. B., Beltran, Z. L. E., Declaro, B. C., Dela-Cruz, J. J. C., & Viray, R. U. (2025). Students' level of awareness on the environmental implications of generative AI. Journal of Education in Science, Environment and Health, 11(2), 93–107. https://doi.org/10.55549/jeseh.777
Estébanez, M. E., Bas, N., & Ricosta, M. A. (2024). Inteligencia artificial y vinculación universitaria: Un estudio sobre las modalidades, dinámicas y mecanismos de interacción en la región latinoamericana. REDES-UNTREF-OEI.
Filgueiras, F. (2021). Diseño de políticas de inteligencia artificial, modos de gobernanza y regímenes políticos. Comparar espacios de diseño en América Latina. Estado Abierto, 6(1), 13-45.
Galán-Íñigo, P., et al. (2025). ¿Estamos preparados para la inteligencia artificial en las aulas? Análisis comparado de los marcos de competencias en IA en el ámbito educativo.
Galli, M. G., & Kanobel, M. C. (2023). ChatGPT en Educación Superior: explorando sus potencialidades y sus limitaciones. Revista Educación Superior y Sociedad (ESS), 35(2), 174-195. https://doi.org/10.54674/ess.v35i2.815
Gallent-Torres, C., Zapata-González, A., & Ortego-Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2), 1-21. https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134
Guest, O., & van Rooij, I. (2025). Critical Artificial Intelligence Literacy for Psychologists.
Guzmán, J. V., & Berdugo-Lattke, M. L. (2024). Uso inteligente de la IA para docentes y estudiantes. Universidad Central (Colombia).
Ilustre Colegio de la Abogacía de Madrid (ICAM). (2024). Guía de buenas prácticas para el uso de la inteligencia artificial. Institute for Ethical AI in Education. (2020). The Ethical Framework for AI in Education.
Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2023). Making AI less "thirsty": Uncovering and addressing the secret water footprint of AI models. arXiv preprint arXiv:2304.03271.
Miao, F., & Holmes, W. (2024). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227
Panke, S. (2025). How Can (A)I Research This? An Autoethnographic Exploration of Generative AI in Research, Teaching and Instructional Design. Journal of Teacher Education, 76(3), 230–244. https://doi.org/10.1177/00224871251325065
Sandoval, M. A., Morales, G. J., Vázquez, H., Huerta, J., & Filobello, U. A. (2024). El uso del prompt de ChatGPT como asistente en la educación. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo (RIDE). https://www.ride.org.mx/index.php/RIDE/article/view/1872/4973#info
Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and policy considerations for deep learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 3645–3650.
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. UNESCO.
Universidad Nacional de Avellaneda (UNDAV). (2024). Resolución R. N° 670/2024. Creación de la Comisión para el Uso y la Aplicación de la Inteligencia Artificial (CUAIA).
Universidad Nacional de Avellaneda (UNDAV). (2025). Resolución C.S. N° 242/2025. Inteligencia Artificial en la Universidad Nacional de Avellaneda: Marco institucional para una inclusión crítica y democrática. Documento N°1 de la CUAIA.
Universidad de Las Américas (UDLA). (2025). Marco para el uso de la Inteligencia Artificial en UDLA. Docencia, Investigación y Vinculación con el Medio. Resolución Vicerrectoría Académica N° 31032025-01.
Publicado
2026-05-30
Como Citar
Kanobel, M. C. (2026). Rumo a uma governança responsável da inteligência artificial generativa no ensino superior. Revista Educação Superior E Sociedade (ESS), 37(2), 267-287. https://doi.org/10.54674/ess.v37i2.1204
Edição
v. 37 n. 2 (2025): A inteligência artificial generativa (IAGen) no ensino e na pesquisa: boas práticas, desafios e perspectivas
Secção
Artigos Dossiê temático

Direitos de Autor (c) 2025 Maria Cristina Kanobel

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