Esta formação trabalha as três frentes do trabalho académico — lecionação, avaliação e investigação — com intenção pedagógica, verificação humana e critérios declarados. Não é uma demonstração de ferramentas: cada módulo aplica-se às unidades curriculares, aos instrumentos de avaliação e às linhas de investigação de quem está na sala.
A IA chegou às instituições antes de haver regras para a usar: os estudantes já a usam, os docentes usam-na sem o dizer e as revistas científicas já exigem declaração de utilização. Esta formação não trata cada frente isoladamente — trabalha a lecionação, a avaliação e a investigação em conjunto, porque é assim que o trabalho de quem ensina e investiga acontece.
Primeiros rascunhos de planos de sessão, casos, exercícios e materiais de apoio, para adaptar e validar em função da unidade curricular e da turma.
Enunciados, rubricas e critérios explícitos, feedback formativo mais detalhado, e enquadramento do que os estudantes podem ou não fazer com IA.
Revisão e síntese de literatura, apoio à análise de dados, artefactos para ciência e preparação de textos — com integridade e declaração de uso.
A maior parte do tempo de um docente não se gasta a dar a aula: gasta-se a prepará-la e a avaliar depois. É aí que a formação incide.
Além do trabalho pedagógico e administrativo, a formação cobre a aplicação de IA ao trabalho científico: revisão e síntese de literatura, apoio à análise de dados, produção de artefactos para ciência — figuras, tabelas, apresentações e materiais de divulgação — e preparação de textos para submissão.
No módulo de prompts trabalhamos a fórmula DCPT. Em vez de tentativa e erro, os participantes ficam com uma estrutura que conseguem repetir e adaptar a qualquer tarefa.
Casos retirados de edições já realizadas. As variáveis entre parênteses retos são preenchidas com a realidade de cada participante.
LecionaçãoMelhorar uma aula que já dá
Escolhe um tema que ensinas. Pesquisa: que abordagens eficazes existem para ensinar [TEMA] a estudantes de [ANO] de [CURSO]? Encontra casos reais e resultados de investigação recente que tornem a sessão mais concreta. Identifica depois uma estratégia de ensino, um caso real e uma atividade de 20 minutos, e constrói o plano da sessão.
AvaliaçãoConstruir uma rubrica defensável
És especialista em avaliação no ensino superior. A partir dos objetivos de aprendizagem de [UNIDADE CURRICULAR] em anexo, propõe uma rubrica para [TIPO DE TRABALHO] com 4 critérios e 4 níveis de desempenho, com descritores observáveis para cada célula. Assinala os critérios que um estudante consegue cumprir com IA generativa sem demonstrar aprendizagem, e sugere como os substituir.
InvestigaçãoTriar literatura antes de ler
Anexo 30 resumos de artigos sobre [TEMA]. Para cada um, indica numa tabela: população estudada, método, principal resultado e limitação declarada pelos autores. Agrupa depois os artigos por abordagem metodológica e assinala onde os resultados se contradizem. Não uses nada que não esteja nos resumos anexados; se um campo não estiver lá, escreve "não consta".
A parte de governação da IA em contexto educativo segue a Framework de Competências de IA para Professores da UNESCO.
No final da formação, os participantes conseguem:
7 módulos, maioritariamente hands-on. Vai de uma sessão intensiva de 4 horas — em que se escolhem as frentes a cobrir — a um percurso de 16 horas com laboratório prático de IA.
Metodologia ativa e participativa, combinando apresentações teóricas curtas com prática extensiva. Cada módulo inclui demonstrações ao vivo de ferramentas de IA, exercícios guiados aplicados ao contexto real de cada participante — a sua unidade curricular, os seus instrumentos de avaliação ou a sua linha de investigação, e atividades de grupo como o "Mapa de Trabalho com IA" e o desafio de grupo sobre a framework da UNESCO. Questionários e sondagens formativas (Mentimeter, Wayground) são usados ao longo do curso para verificar a compreensão e reforçar o envolvimento. A abordagem sublinha a avaliação crítica dos resultados de IA — os participantes são treinados para rever, questionar e refinar conteúdo gerado por IA em vez de o aceitar sem verificação, reforçando o princípio de que a IA apoia, mas nunca substitui, o critério profissional.
Preparar, dinamizar e avaliar formação com IA, incluindo criatividade, agentes e dinâmicas de sala.
Combine módulos do catálogo com conteúdos próprios, a partir de um diagnóstico das competências e necessidades reais da organização.
A formação base do catálogo: fundamentos, prompts, assistentes, agentes e uso responsável, com laboratório prático no fim.
Peça uma proposta de formação para a sua escola ou equipa de formadores.
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