- Introdução a conceitos básicos de IA, dados, algoritmos e modelos generativos e preditivos.
- Exemplos de aplicações em educação, serviços públicos e outras áreas.
- Exercícios práticos com ferramentas acessíveis, sempre articulados ao contexto escolar.
- Discussão de como usar IA em sala de aula sem perder a centralidade do pensamento crítico.
- Análise de respostas produzidas por IA: identificação de erros, vieses, lacunas e simplificações.
- Propostas de atividades em que estudantes interrogam, comparam e reformulam saídas de IA, em diálogo com a Pedagogia da Autonomia.
- Uso de IA para explorar dados climáticos, consumo de energia, eventos extremos e impactos socioambientais.
- Planejamento de aulas e sequências didáticas que conectem IA, ciências da natureza, geografia, matemática e projeto de vida.
- Desenvolvimento de atividades e miniprojetos que relacionem problemas locais (seca, calor extremo, uso de água e energia) a dados e visualizações produzidas com apoio de IA.
- Princípios de ética em IA: justiça, não discriminação, transparência, supervisão humana, responsabilidade e sustentabilidade.
- Noções de proteção de dados e LGPD aplicadas ao contexto escolar.
- Elaboração de critérios e “boas práticas” para o uso de IA com estudantes, consolidando um quadro de referência ético-pedagógico para a rede.
Elaboração de Trabalho de Conclusão