Integrar IA como substituta parcial do papel docente em atividades repetitivas (correção automatizada, feedback instantâneo, tutoria individualizada). Incentivar estudantes a maximizar uso da IA para produtividade, elaborando prompts sofisticados para respostas completas. Aceitar que a capacidade de usar eficientemente IA constitui competência relevante, sendo contraproducente penalizar estudantes pelo uso. Preparar professores para papel redefinido na era da IA.

Adotar perspectiva restritiva, permitindo uso de IA apenas excepcionalmente sob supervisão direta, priorizando habilidades tradicionais (escrita manuscrita, cálculo mental, pesquisa em fontes físicas). Formar professores para identificar uso indevido dessas ferramentas pelos estudantes. Priorizar provas presenciais sem consulta. Evitar cadastro de menores em plataformas de IA, restringindo uso a demonstrações exclusivas do professor.

Centrar na capacitação técnica dos professores para operacionalizar as ferramentas, com tutoriais e manuais de uso. Autorizar estudantes a utilizarem livremente as plataformas para produção de textos e projetos, avaliando prioritariamente o produto final. Usar detectores de conteúdo gerado por IA estabelecendo percentuais máximos aceitáveis. Focar a formação docente nas principais ferramentas disponíveis e comandos (prompts) eficientes. Incluir termo de autorização genérico na matrícula sobre tratamento de dados nas plataformas externas.

Priorizar gamificação com competições entre estudantes para melhores respostas das ferramentas de IA, estabelecendo rankings e pontuação. Capacitar professores para automação máxima (geração de planos, avaliações, correções, materiais didáticos). Criar portfólios digitais automatizados nos quais a IA organiza produções dos estudantes. Considerar a autoria secundária, pois colaboração humano-máquina representa a realidade profissional. O uso educacional dispensa procedimentos específicos da LGPD.

Estruturar o projeto pela Taxonomia da Inovação Pedagógica, promovendo "Modificação" ou "Redefinição" das práticas com metodologias ativas (PBL, aprendizagem por projetos). Os estudantes devem usar IA como assistente no processo investigativo (pesquisa, curadoria, geração de hipóteses, refinamento), acompanhado de análise crítica, verificação de fontes e construção autoral. A avaliação deve focar no processo metacognitivo (explicar escolhas, justificar decisões, comparar respostas, identificar vieses). Estabelecer protocolos LGPD com plataformas conformes, consentimento dos responsáveis, anonimização de dados e formação sobre ética digital. Incluir momentos formativos sobre fundamentos da IA (machine learning , limitações, vieses algorítmicos).