Em ensino superior, a tecnologia costuma chegar com promessas de engajamento em escala e gráficos sedutores. Logo depois, a checagem aparece. Se usamos rigor acadêmico para avaliar pesquisas, então faz sentido aplicar o mesmo crivo ao marketing de edtech. Assim, o ponto de partida é trazer dois critérios do método científico para a conversa com fornecedores e para a decisão interna: confiabilidade e validade. Em síntese, precisamos de resultados que se repitam em contextos comparáveis e de métricas que realmente meçam o que afirmam medir.
Por que isso é importante
A tecnologia molda a experiência do aluno, o trabalho do professor e a cultura institucional. Portanto, adotar mal significa automatizar processos sem melhorar acolhimento, permanência e aprendizagem. Além disso, o Brasil já dispõe de base para decidir melhor. A Política Nacional de Educação Digital organiza competências digitais para o sistema educacional. Do mesmo modo, o Conselho Nacional de Educação publicou diretrizes para uso pedagógico do digital, reforçando intencionalidade didática e rotinas claras. Ao mesmo tempo, a LGPD define bases legais e governança de dados para proteger pessoas e contextos. Apesar disso, ainda falta transformar esses marcos em critérios públicos de adoção e avaliação.
O que está em jogo
Sem critérios explícitos, argumentos de venda costumam confundir correlação com causa e substituir indicadores de valor por indicadores de atividade. Mais mensagens, por exemplo, não significam mais pertencimento. Da mesma forma, mais logins não significam mais aprendizagem. Como efeito colateral, a decisão oscila entre automatizar relações humanas sem critério ou paralisar qualquer uso de IA por medo difuso. Em ambos os casos, quem perde é o estudante. Ao trazer confiabilidade e validade para o centro da análise, separamos evidência de entusiasmo, preservamos tempo e orçamento e, sobretudo, protegemos a reputação acadêmica.
Como responder a esse desafio
Leve o rigor acadêmico para contratação, implementação e revisão de resultados. Para cada solução, peça séries de casos comparáveis e métodos de coleta transparentes. Além disso, exija hipóteses plausíveis que liguem recurso a resultado, com variáveis de contexto explicitadas. Em seguida, amarre a avaliação ao que a instituição já definiu como norte. Use a PNED para orientar competências, utilize as diretrizes do CNE para garantir intencionalidade pedagógica e aplique a LGPD para limitar a coleta ao necessário, com base legal, guarda adequada e transparência. No cotidiano, trate IA como apoio à mediação humana, não como substituto de vínculo. Por fim, monitore indicadores relevantes para a sua realidade, como tempo de resposta com qualidade, resolução na primeira interação, permanência, aprovação com feedback formativo e satisfação de docentes com a carga de trabalho. Ao publicar os achados a cada ciclo, a instituição cria memória coletiva e evita que o próximo hype apague o aprendizado do ciclo anterior.
O que você precisa saber
Confiabilidade e validade precisam entrar na conversa com fornecedores. Marketing não substitui método.
Há base normativa no Brasil. PNED, diretrizes do CNE e LGPD podem virar checklist público de adoção e avaliação.
Evite extremos no uso de IA. Valor se mede em permanência, aprendizagem, bem-estar e trabalho docente sustentável, não apenas em cliques e acessos.
