O presidente Donald Trump assinou ontem uma ordem executiva que obriga escolas de nível superior do país a se credenciar para obter verbas federais. Ele afirmou que a medida visa a “desmontar políticas de DEI [diversidade, equidade e inclusão] e melhorar a formação para profissões especializadas”. Na visão de Trump, regras de inclusão prejudicam critérios de meritocracia em escolas e empresas dos EUA e alimentam “grupos de esquerda e antissemitas”. O presidente disse também que a ordem executiva favorece a edução para o desenvolvimento de inteligência artificial. Na foto, manifestantes protestam contra a prisão pra fins de deportação de Mohsen Mahdawi, ativista palestino da Universidade de Colúmbia.

Na terça-feira (22), Systrom, uma testemunha-chave convocada pela Comissão Federal de Comércio dos EUA (FTC, na sigla em inglês), disse em um tribunal federal em Washington que a Meta não forneceu recursos suficientes para que o Instagram materializasse seu potencial de crescimento após adquirir o aplicativo, em 2012, por US$ 1 bilhão.
As acusações tocam no cerne do caso apresentado pela agência antitruste, que acusa a Meta de construir e manter um monopólio, em parte, por meio da aquisição do concorrente Instagram, na época ainda iniciante.

Realidade virtual e aumentada, visão computacional, gêmeos digitais e dispositivos inteligentes fazem parte do grupo de tecnologias que irão ajudar as máquinas a experimentar o mundo físico e os humanos a mergulharem no mundo virtual

Dados com base em medidor oficial apontam que 49,2% das unidades têm velocidade de conexão adequada, mas balanço do MEC eleva percentual para 60%; pasta diz que problemas no uso do medidor levaram governo a usar outras fontes de informação

Hoje, ele preside o conselho de administração da Ânima - instituição com 400 mil alunos e 16 mil funcionários -, que foca na aprendizagem individual do aluno, e é um crítico da formação padronizada. "Você entrega um conteúdo, cobra uma prova e dá um certificado, mas é a mesma coisa para todo mundo. E é isso que aconteceu nos últimos anos, nos últimos séculos", diz. "Agora, a gente tem a possibilidade de fazer uma revolução na educação. De ter uma educação personalizada." A seguir, os principais trechos da entrevista ao Estadão.

A model that instils in students a commitment to ‘showing up’ from day one includes practical strategies for improving attendance and fostering long-term engagement

Sem um cuidado sistêmico não haverá sustentabilidade e equidade no acesso aos benefícios da inovação em educação.

Estudo inédito da República.org mapeia práticas em carreiras, desempenho e qualidade de vida dos servidores; Espírito Santo se destaca

Especialistas americanos em inteligência artificial (AI) parecem ter uma visão muito mais otimista sobre a tecnologia do que o público leigo: 56% dos especialistas, contra 17% dos leigos, acreditam que a IA terá um impacto positivo ou parcialmente positivo nos Estados Unidos nos próximos 20 anos; além disso, 51% do público leigo, contra 15% dos especialistas, declara estar mais preocupado com deepfakes, desinformação, demissões e preconceitos, do que animado com a tecnologia. É interessante observar que quase 80% dos especialistas consideram que as pessoas usam IA com frequência, enquanto apenas 27% do público leigo acredita que interage com a IA neste ritmo. Essas são algumas das conclusões do estudo do Pew Research Center (Pew), que entrevistou 5.410 leigos e 1.013 especialistas (3 de abril de 2025).
A maior diferença entre percepções foi em relação aos empregos e à economia: 73% dos especialistas apostam em impacto muito ou relativamente positivo no trabalho, contra apenas 23% do público leigo; 69% dos especialistas acreditam que a economia se beneficiará da IA, contra 21% dos adultos americanos. Para os americanos, o futuro parece sombrio, com 83% descrentes de que a IA os tornará mais produtivos, e 94% descrentes de que ela os tornará mais felizes; apenas 13% dos americanos acreditam que chegarão ao ponto em que confiarão na IA para tomar decisões por eles. O Pew identificou pontos comuns entre especialistas e leigos, como a preocupação com o impacto negativo sobre eleições, baixa confiança na regulamentação pelo poder público e no empenho da indústria pela IA responsável.
As discrepâncias estão igualmente presentes nas autoridades, com a Europa e os EUA avançando em direções divergentes em estratégias e regulamentações da inteligência artificial, com impactos geopolíticos. A Comissão Europeia deu um passo crucial em sua estratégia para fortalecer a competitividade do bloco em inteligência artificial. No dia 9 de abril, lançou o "Plano de Ação da IA para o Continente”, estruturado em cinco pilares, comprometendo-se a mobilizar € 200 bilhões (US$ 219 bilhões) em financiamento para IA, sem especificar a origem dos recursos.
1.Infraestrutura computacional
•Fábricas de IA: €10 bilhões em investimentos (2021-2027) para 13 unidades até 2026, focadas em ajuste e treinamento de modelos;
•Gigafábricas de IA: €20 bilhões em investimentos para desenvolver modelos complexos (4x mais potentes), com meta de 5 unidades;
•Nuvem sustentável: Triplicar a capacidade dos data centers da UE em 5-7 anos, com foco em eficiência energética.
2. Dados e regulamentação
•Laboratórios especializados nas Fábricas de IA filtrarão dados de alta qualidade para empresas e governos;
•Simplificação da Lei de IA, incluindo um “Service Desk” (previsto para o verão de 2025) com orientação jurídica gratuita.
3. Talento e adoção
•Parcerias internacionais de recrutamento, bolsas de estudo e centros de requalificação digital;
•Aceleração da IA em saúde, automotivo e manufatura, com apoio técnico à empresas e ao setor público.
Desde o ano passado, a UE enfrenta pressões para flexibilizar a Lei de IA (AIAct). Em setembro, o Gabinete Europeu de IA iniciou a elaboração do “Código de Práticas” - um manual para adaptar a lei aos modelos de IA de uso geral, que entrará em vigor em agosto de 2025. O grupo de especialistas responsável pela elaboração do Código, incluindo o premiado Yoshua Bengio, busca equilibrar rigor regulatório e viabilidade técnica, sob críticas de gigantes como Meta e Google. Joel Kaplan, da Meta, alertou para “requisitos inviáveis”, enquanto empresas europeias como Ericsson também manifestaram preocupações.
No mesmo dia do lançamento do plano, deputados-chave - como a ex-ministra espanhola da Digitalização, que liderou as negociações entre os estados-membros da UE, e o alemão Axel Voss, um dos mais ativos nesse processo - enviaram uma carta à Comissão Europeia acusando o Código de enfraquecer salvaguardas essenciais da lei, beneficiando grandes players. O texto destacou riscos de desalinhamento na avaliação de riscos sistêmicos e rejeitou o argumento de que a falta de consenso justificaria retrocessos.
Ainda em 9 de abril, o Escritório de Inteligência Artificial da Comissão Europeia abriu uma consulta pública, que se encerra em 4 de junho, sobre sua “Estratégia de Aplicação da IA” - com publicação prevista para o final deste ano -, visando identificar prioridades, desafios em setores específicos e potenciais soluções e abordagens políticas. Essa consulta pública está sendo percebida por parte dos especialistas como uma busca por subsídios para simplificar a Lei de IA.
Em mais uma iniciativa, em 15 de abril, a Comissão Europeia lançou quatro chamadas de financiamento para projetos no âmbito do Programa Europa Digital: 55 milhões de euros em projetos de IA generativa para administração pública e setor agroalimentar; 27 milhões de euros para promover competências digitais em tecnologias essenciais, incluindo IA; 11 milhões de euros para projetos de expansão dos “Polos Europeus de Inovação Digital”, incluindo a IA; e 47 milhões de euros para acelerar a implantação e a utilização de novas tecnologias digitais, combatendo a desinformação e outras ameaças.
No outro lado do oceano Atlântico, os EUA adotam abordagem “pro-inovação” em um movimento que redefine a política federal sobre inteligência artificial. A Casa Branca emitiu, em 7 de abril, dois memorandos (M-25-21 e M-25-22) com diretrizes que:
•Aceleram a adoção de IA nas agências federais, posicionando-as como “motor de competitividade nacional e domínio estratégico”, em linha com a Ordem Executiva 14179 do Presidente Trump;
•Reduzem controles regulatórios estabelecidos na era Biden, substituindo-os por uma abordagem “pró-inovação, pró-competição e de mentalidade de vanguarda”.
Principais mudanças:
1.Papel dos Chief AI Officers: tornam-se “agentes de mudança”, responsáveis por avaliar a maturidade de IA nas agências, rastrear investimentos em IA e priorizar sistemas desenvolvidos nos EUA;
2.Novas regras de aquisição (M-25-22): fim de relatórios burocráticos, contratos simplificados e baseados em desempenho. Exceções: agências devem justificar bloqueios a fornecedores. Proibições: uso de dados governamentais para treinar modelos de IA comerciais e cláusulas que limitem direitos do governo sobre propriedade intelectual ou dados de treinamento;
3.Supervisão preservada (com ressalvas) em aplicações de “alto impacto”, mantendo os mecanismos de transparência e a supervisão humana.
A medida reflete a visão da administração Trump de tratar a inteligência artificial como campo de disputa ideológica, com ênfase no domínio tecnológico contra rivais como China e UE, apostando na eficiência com corte de “barreiras regulatórias” para acelerar a implementação. A estratégia americana privilegia velocidade acima de tudo, transformando as agências federais em laboratórios de IA, eliminando exigências de transparência e avaliação de risco, e exigindo preferências por soluções americanas.
O dilema europeu, por outro lado, apesar da pressão por flexibilização, é inserir o continente entre os líderes de IA mantendo estruturas de governança robustas, exigir avaliações de impacto para modelos de alto risco, e investir pesado em infraestrutura soberana.
O risco de abordagens divergentes é fragmentar o mercado global de inteligência artificial, aumentar a pressão sobre empresas para desenvolver produtos distintos e potencializar a erosão de padrões éticos globais. Esse “duelo” moldará não apenas o futuro tecnológico, mas o equilíbrio geopolítico nas próximas décadas. A Europa aposta na qualidade e segurança, enquanto os EUA optam pela velocidade e escala. Ambas as perspectivas fragilizam a ilusão do determinismo tecnológico, ou seja, o impacto da IA nas transformações da sociedade requer decisões legais, de infraestutura, sociais e culturais que permitam sua adoção em larga escala, tornando-a verdadeiramente parte de nossas vidas.

A China integrará aplicações de inteligência artificial (IA) em esforços de ensino, livros didáticos e currículos escolares, conforme avança para reformular a educação, disseram autoridades em um documento oficial divulgado na quarta-feira.
A medida, voltada para alunos e educadores dos níveis fundamental, médio e superior, ocorre em um momento em que a segunda maior economia do mundo busca impulsionar a inovação e encontrar novas fontes de crescimento.
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Promover a inteligência artificial ajudaria a "cultivar as habilidades básicas de professores e alunos" e moldaria a "competitividade central dos talentos inovadores", disse o Ministério da Educação.
Para os estudantes, essas habilidades básicas variam do pensamento independente e resolução de problemas à comunicação e cooperação, afirmou em um comunicado em seu site.
O uso de inteligência artificial também levaria a salas de aula mais inovadoras e desafiadoras, acrescentou.
O esforço ocorre depois que universidades chinesas lançaram cursos de IA e ampliaram as matrículas depois que a startup DeepSeek atraiu atenção global em janeiro com o lançamento de um modelo competitivo de grande linguagem, mais barato de desenvolver do que seus pares nos EUA.
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Naquele mês, a China também revelou seu primeiro plano de ação nacional para atingir uma "nação com educação forte" até 2035, com o objetivo de aproveitar a eficiência da inovação para atingir a meta.

A cooperação técnica formal que está proporcionado essa oferta no estado ocorre entre a Secretaria de Estado da Educação do Espírito Santo (Sedu-ES) e o Instituto Federal do Espírito Santo (IFES), campus de Cachoeiro do Itapemirim (ES). Trata-se da primeira oferta concomitante intercomplementar do Brasil que acontece entre uma rede estadual e uma rede federal. Por meio dela, o Espírito Santo amplia e qualifica a oferta de vaga em cursos técnicos.

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) se tornou um dos temas mais discutidos no mercado tecnológico e empresarial, impulsionando inovações significativas em diversos setores. No entanto, o crescimento exponencial do desenvolvimento tecnológico e a alta demanda de consumo diferenciado originaram o fenômeno conhecido como “AI Washing”, termo que descreve a prática em que empresas exageram ou até distorcem o uso de IA em seus produtos e serviços, muitas vezes com o objetivo de parecerem mais inovadoras ou tecnológicas do que realmente são.
Em um cenário em que muitas organizações começam a incluir a palavra “IA” em seus lançamentos e ofertas, mesmo quando a tecnologia não é essencial ou não agrega valor real, o “AI Washing” se torna um verdadeiro desafio tanto para os consumidores quanto para as empresas que realmente investem em soluções tecnológicas de ponta. Aqui, o problema central é a desconfiança que a prática gera no consumidor, uma vez que o uso indiscriminado do termo “IA”, sem uma base sólida ou uma implementação genuína da tecnologia, cria um ambiente de ceticismo que acaba dificultando a diferenciação entre soluções verdadeiramente inovadoras e aquelas que são apenas uma fachada de marketing.
Além de gerar expectativas irreais sobre o que a IA pode realizar, a prática resulta em um significativo desperdício de recursos, pois muitas empresas têm preferido investir em “IAs de fachada”, desviando atenção e recursos de projetos que realmente poderiam oferecer melhorias significativas ao mercado. Tal artifício, aliado à falta de uma regulamentação clara sobre o uso de IA no Brasil, abre espaço para práticas enganosas, o que prejudica ainda mais a confiança no mercado e a inovação genuína.
Com a crescente competitividade no mercado e a pressão para se destacar, é provável que o “AI Washing” se torne ainda mais comum em 2025, à medida que mais empresas tentam capitalizar a popularidade e o prestígio da inteligência artificial. Nesse contexto, é essencial que consumidores e profissionais da área de tecnologia estejam atentos a essas práticas, desenvolvendo a capacidade de identificar soluções que realmente utilizam IA de forma legítima e ética.
O fenômeno do “AI Washing”, claro, não é exclusivo da prática comercial brasileira. Na verdade, ele nasce a partir de um cenário de intensa competição global, em que países e corporações estão em uma verdadeira corrida para estar à frente dos desenvolvimentos em inteligência artificial. Na disputa pela liderança no setor, potências como os Estados Unidos e China vêm travando batalhas comerciais há anos. Em janeiro de 2025, o mundo inteiro acompanhou o lançamento da IA chinesa DeepSeek, que causou à Nvidia, empresa norte-americana de chips ultrapotentes, uma perda de aproximadamente US$ 600 bilhões em valor de mercado, uma das maiores quedas na história.
Considerando que a inovação é fator crucial para a competitividade, empresas de países desenvolvidos e emergentes têm recorrido às práticas de “AI Washing”, a fim de viabilizar ou mesmo reforçar a percepção de inovação de seus produtos e serviços. Em um cenário de alta pressão para liderar a revolução digital, a concorrência não se resume apenas ao desenvolvimento autêntico de tecnologias de IA, mas também à construção de uma imagem corporativa de empresa tecnologicamente avançada, mesmo quando essa imagem não se baseie em soluções tecnológicas efetivas.
No cenário global, a União Europeia (UE) e os Estados Unidos têm demonstrado crescente preocupação com o “AI Washing”, adotando medidas legais para combater práticas enganosas no uso de tecnologias emergentes. A UE, por meio de legislações como a Lei Austríaca sobre Concorrência Desleal, proíbe alegações falsas sobre as capacidades da IA assegurando a transparência nas práticas empresariais. Nos EUA, a Comissão Federal de Comércio (FTC) também atua contra práticas comerciais desleais, punindo empresas que fazem promessas falsas sobre inovações de IA visando proteger os consumidores de enganos.
Com atuação semelhante ao Procon no Brasil, a FTC entrou com processo contra a empresa Evolv Technologies, acusada de fazer alegações enganosas sobre a eficácia de seu sistema de detecção de armas com IA, que hoje já é utilizado em diversas escolas e estádios esportivos norte-americanos. A FTC concluiu que a tecnologia não funciona como afirmado pela empresa e, como resultado, a companhia firmou um acordo para corrigir suas práticas de marketing e ser transparente sobre sua tecnologia.
No setor financeiro, o “AI Washing” tem gerado preocupações adicionais. Recentemente, Gary Gensler, que deixou a presidência da Securities and Exchange Commission (SEC) em janeiro deste ano, fez um alerta sobre as empresas que exageram o uso de IA em seus serviços financeiros e se apresentam como líderes tecnológicos, mas utilizam ferramentas simples como “business intelligence” ou algoritmos básicos. A SEC já está tomando medidas para regulamentar o uso de IA no setor financeiro, especialmente no que diz respeito aos “robo-advisors”, e propôs novas regras para evitar práticas que possam resultar em viés discriminatório, como nas decisões de concessão de crédito e seguros.
No Brasil, o debate também tem ganhado força. O Projeto de Lei 2.338/2023, que visa garantir o uso responsável da IA, já foi aprovado pelo Senado Federal e foi encaminhado à Câmara dos Deputados para aprovação.
Ainda que o cenário legislativo brasileiro esteja em desenvolvimento, é fundamental que as autoridades promovam uma regulamentação ágil e eficaz, acompanhando a evolução tecnológica e promovendo um ambiente de inovação transparente. Em um mundo digital e automatizado, é urgente que tanto as autoridades regulamentadoras quanto o mercado consumidor estejam mais conscientes de práticas anticoncorrenciais como o “AI Washing”.

For decades, technology has been promoted as a solution to educational challenges in Latin America and the Caribbean, with early enthusiasm suggesting that digital tools could revolutionize access and learnings. However, real-world implementation has revealed mixed results, with a lack of pedagogical integration and infrastructure hindering their impact. As artificial intelligence (AI) emerges as the next frontier in education, the digital transformation of education presents both opportunities and risks. This tension raises an urgent question: can AI become the transformative force it promises to be, or will it face the same challenges that have hindered previous technological innovations?

Estive recentemente no Wharton People Analytics Conference 2025, onde o tema central foi — como não poderia deixar de ser — o impacto da tecnologia e dos dados sobre a área de pessoas. Logo na primeira palestra, Michael Fraccaro, CHRO da Mastercard, deixou claro que upskilling e reskilling são as palavras-chave do momento. Segundo ele, a disrupção tecnológica, especialmente a Inteligência Artificial, está redefinindo as competências exigidas no mercado. Ignorar esse movimento pode resultar em uma força de trabalho desatualizada e desconectada das novas demandas.

Proporção desses estudantes aumentou 44,4% na educação básica. Dados são do Censo Escolar 2024, divulgado este mês pelo Ministério da Educação, por meio do Inep. Inclusão é prioridade para a pasta

Pensando na sua empresa, vamos agrupar as atividades em dois grandes grupos: estratégia e tática operacional.

Estratégia basicamente trata de para onde vamos (objetivos corporativos), o que vamos ofertar em serviços e produtos (portfolio), com quem vamos concorrer (ecossistema), quem são nossos clientes (segmentação) e o que queremos que pensem de nós (posicionamento).

Já as atividades tático-operacionais tratam de colocar isso em prática no dia a dia, miram em executar nossa estratégia.

Vamos começar tratando de estratégia, e para isso vamos usar análise de dados (Data Science e Analytics), que é o primeiro quadrante em que a IA faz diferença na vida das empresas.

Os dados que utilizaremos vêm das atividades executadas em nossas empresas, ou seja, do “realizado”. Esses dados são “produzidos” pelas atividades da empresa em seus movimentos passados, seja recente (mês passado) ou intervalos que abranjam um passado mais distante (ano anterior).

Quando bem “estudados”, podem aprimorar a tática (execução), corrigir erros estratégicos e táticos, e mais tarde se transformar em novas estratégias. Se nosso cliente, usuário de nossos produtos e serviços, enxergar vantagens em atividades que primariamente não pensávamos que produzisse valor, é da tática operacional que podem surgir novas estratégias.

Essa separação tem como objetivo levar nosso leitor, empresário de qualquer porte ou executivo em empresas, a percorrer a jornada completa do uso das novas tecnologias.

Uma vez observado o comportamento dos números, podem-se criar estratégias e atividades tático operacionais que se utilizem de automações rígidas (rule-based), aprendizado de máquina (machine e deep learning) e inteligência artificial generativa (GenAI).

Microaprendizagem em 2025: o básico, a ciência, as tendências e
muito mais
Descubra como o microlearning está transformando o treinamento corporativo com conteúdo
envolvente e de tamanho reduzido. Explore seus benefícios, tendências que moldam o microlearning em
2025 e a ciência que impulsiona as soluções de microlearning.
Microaprendizagem em 2025: onde a ciência encontra o engajamento
O treinamento corporativo passou por uma transformação significativa na última década. Os
programas de treinamento tradicionais estão sendo cada vez mais substituídos por abordagens ágeis,
envolventes e orientadas a resultados. A força de trabalho moderna, caracterizada por profissionais
digitais em primeiro lugar e com tempo limitado, exige soluções de aprendizagem que sejam rápidas,
acessíveis e altamente relevantes para suas funções. Além disso, a ascensão da IA, automação e funções
de trabalho em evolução exigem qualificação e requalificação contínuas. É aqui que o microaprendizado
surge como um divisor de águas .
Algumas ideias práticas:
De acordo com a curva de esquecimento de Ebbinghaus, as pessoas tendem a esquecer até 50% do
que aprendem em uma hora e 90% em um mês. [1]
A capacidade de atenção está diminuindo, tornando longas sessões de treinamento ineficazes.
Os alunos preferem conteúdo flexível e compatível com dispositivos móveis que se adapte às suas
agendas ocupadas.
Em resposta, as principais organizações estão mudando para o microaprendizado, que se alinha com
o modelo de aprendizado "just-in-time" — entregando informações precisas no momento da necessidade.
Como profissionais de L&D, o desafio não é apenas entregar treinamento, mas garantir que ele seja
mantido e se traduza em melhorias de desempenho.
O microaprendizado, quando implementado estrategicamente, atinge esse objetivo promovendo o
aprendizado contínuo de uma forma personalizada, envolvente e escalável.
Microaprendizagem vs. Abordagens de treinamento tradicionais
O que é microlearning? Microlearning é um formato de treinamento corporativo que oferece módulos
de aprendizado curtos e focados, projetados para atender a um objetivo de aprendizado específico.
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Diferentemente dos métodos de treinamento tradicionais, que geralmente exigem horas ou até dias
para serem concluídos, o microaprendizado se concentra em experiências de aprendizado rápidas e
concisas que os alunos podem absorver em apenas alguns minutos.
O microlearning é fundamentalmente diferente dos métodos de treinamento tradicionais de várias
maneiras. Aqui está uma comparação:
A ciência por trás da microaprendizagem
O microaprendizado não é apenas uma tendência — ele é apoiado por uma sólida ciência cognitiva
que explica por que ele melhora a retenção e o engajamento. Entender como o cérebro processa e retém
informações ajuda os gerentes de L&D a projetar programas de treinamento corporativo mais eficazes.
Teoria da Carga Cognitiva: Reduzindo a Sobrecarga, Melhorando a Aprendizagem
O cérebro humano tem capacidade cognitiva limitada, o que significa que ele só pode processar uma
certa quantidade de informação de cada vez. A Teoria da Carga Cognitiva (CLT) afirma que quando os
alunos são sobrecarregados com muita informação, a retenção e a compreensão sofrem. [2]
O microaprendizado combate a sobrecarga cognitiva ao entregar pequenos e focados pedaços de
conteúdo, permitindo que os alunos absorvam informações de forma mais eficaz. Essa abordagem garante
que o conhecimento seja processado, armazenado e recuperado de forma eficiente, em vez de ser
esquecido devido à tensão mental excessiva.
Imagine treinar funcionários sobre as melhores práticas de segurança cibernética. Uma sessão de
treinamento tradicional de três horas pode sobrecarregá-los com muita informação de uma só vez. Em vez
disso, uma série de módulos curtos de microaprendizagem (por exemplo, vídeos de cinco minutos sobre
phishing, segurança de senha e prevenção de malware) aumentaria a compreensão e a recordação.
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Repetição espaçada: reforçando a aprendizagem ao longo do tempo
A repetição espaçada é uma técnica de aprendizado que envolve espalhar sessões de aprendizado em
intervalos para melhorar a retenção a longo prazo. Em vez de abarrotar informações de uma só vez, os
alunos revisitam conceitos-chave em intervalos estratégicos, fortalecendo os caminhos da memória e
prevenindo a curva do esquecimento.
A microaprendizagem integra a repetição espaçada por meio de:
Fornecendo conhecimento em pequenas explosões ao longo do tempo
Reforçando periodicamente por meio de questionários, flashcards e aprendizagem baseada em
cenários
Garantir a prática de recuperação para fortalecer a memória de longo prazo
Exemplo: em vez de uma sessão de treinamento anual sobre políticas de conformidade, a
microaprendizagem pode oferecer questionários de reforço semanais, desafios baseados em cenários e
vídeos curtos de atualização para garantir que os funcionários retenham e apliquem as informações de
forma eficaz.
O poder do aprendizado just-in-time
O microaprendizado oferece suporte ao aprendizado just-in-time (JIT), onde os funcionários podem
acessar conteúdo relevante precisamente quando precisam. Isso fornece soluções instantâneas para
desafios do mundo real sem interromper o fluxo de trabalho.
Exemplo: Um executivo de vendas se preparando para uma reunião com um cliente pode precisar de
uma rápida atualização sobre técnicas de negociação. Em vez de passar por horas de material de
treinamento, eles podem assistir a um vídeo de microaprendizagem de três minutos ou concluir um
módulo interativo baseado em cenários para orientação imediata.
Aprendizagem ativa e engajamento
Os métodos tradicionais de aprendizagem geralmente envolvem consumo passivo (por exemplo, ler
manuais longos ou assistir a palestras longas), o que resulta em menor engajamento e retenção. O
microaprendizado, por outro lado, promove o aprendizado ativo por meio de várias estratégias:
Em vez de ler um documento de 20 páginas sobre segurança no local de trabalho, os alunos podem
passar por um módulo de microaprendizagem interativo e gamificado , onde identificam perigos em um
ambiente de trabalho simulado, aumentando o engajamento e a retenção.
Microaprendizagem para engajamento e desempenho
No ambiente corporativo acelerado de hoje, os programas de treinamento devem fazer mais do que
apenas fornecer informações — eles devem envolver os alunos e impulsionar o desempenho no mundo
real. O microaprendizado se destaca em ambas as áreas ao oferecer experiências de aprendizado rápidas,
focadas e interativas que se alinham com as necessidades dos funcionários.
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Por que a microaprendizagem ressoa com os alunos modernos
Funcionários modernos, especialmente em organizações globais, enfrentam desafios únicos:
Períodos curtos de atenção. Com constantes distrações digitais, os funcionários têm dificuldade para
se concentrar em longas sessões de treinamento.
Restrições de tempo no local de trabalho. Os funcionários geralmente não têm horas para se dedicar
ao treinamento.
Necessidade de aprendizado sob demanda. Os funcionários querem acesso imediato a conhecimento
relevante ao enfrentar desafios do mundo real.
Preferência por aprendizagem móvel. Muitos profissionais preferem aprender em seus smartphones
durante intervalos ou deslocamentos.
O microaprendizado atende a essas demandas ao oferecer conteúdo curto, envolvente e compatível
com dispositivos móveis, que se integra perfeitamente ao fluxo de trabalho do funcionário.
Como a microaprendizagem impulsiona o engajamento
As soluções de microaprendizagem se destacam por sua capacidade de capturar e sustentar a atenção
do aluno, tornando o treinamento mais envolvente e impactante. Aqui estão algumas maneiras pelas quais
a microaprendizagem promove o engajamento do aluno:
Elementos interativos. Recursos interativos como atividades de arrastar e soltar, simulações e
cenários de ramificação incentivam a participação ativa do aluno.
Gamificação para motivação. O microaprendizado pode incorporar elementos de jogo como tabelas
de classificação, emblemas e desafios, promovendo competição saudável e motivação.
Experiências ricas em multimídia. Visuais envolventes, vídeos curtos, infográficos e clipes de áudio
criam experiências de aprendizagem dinâmicas que atendem a diferentes preferências de aprendizagem.
Aplicação no mundo real. Os módulos de microaprendizagem são frequentemente baseados em
aplicações, ajudando os alunos a conectar o conteúdo do treinamento às suas tarefas e desafios do dia a
dia.
Feedback imediato. Quizzes rápidos, flashcards e avaliações fornecem feedback imediato, reforçando
o aprendizado e mantendo os alunos motivados a continuar.
Tendências de microaprendizagem em 2025
O cenário de aprendizagem corporativa continua a evoluir, e o microlearning está na vanguarda dessa
transformação. À medida que a tecnologia avança e as expectativas dos funcionários mudam, os líderes
de L&D devem ficar à frente das últimas tendências para criar experiências de aprendizagem impactantes.
Aqui estão as principais tendências de microaprendizagem para 2025 que moldarão o futuro do
treinamento no local de trabalho.
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1. Design e desenvolvimento rápido com ferramentas de IA
À medida que os profissionais de L&D buscam entregar experiências de microaprendizagem de alta
qualidade rapidamente, ferramentas de IA como ChatGPT , Synthesia, Vyond se tornarão inestimáveis
para agilizar o design e o desenvolvimento. Plataformas alimentadas por IA podem automatizar a criação
de conteúdo, incluindo a geração de caminhos de aprendizagem personalizados, a elaboração de
questionários e até mesmo a produção de mídia interativa, como vídeos e gráficos. Isso reduz o tempo
gasto em trabalho de design manual e permite que os designers instrucionais se concentrem na estratégia
e no refinamento. A IA também pode prever lacunas de conteúdo, sugerindo material relevante com base
no comportamento dos alunos, melhorando a velocidade e a relevância da entrega do conteúdo.
2. Gamificação 2.0
Embora a gamificação tenha sido um impulsionador essencial do engajamento no microaprendizado,
2025 verá uma integração mais avançada da mecânica do jogo. Além dos tradicionais placares e
emblemas, veremos ambientes imersivos semelhantes a jogos que permitem que os alunos participem
ativamente de sua jornada de aprendizado. Recursos como narrativa interativa, cenários de decisão
ramificados e loops de feedback em tempo real tornarão a experiência de aprendizado mais dinâmica.
Com desafios gamificados que espelham tarefas do mundo real, os alunos poderão ver seu progresso,
ganhar recompensas por concluir marcos e até mesmo competir com colegas, tornando a experiência mais
divertida e motivadora.
3. Módulos de microaprendizagem com foco em vídeo
O vídeo continuará a reinar como uma ferramenta poderosa para microaprendizagem, mas o formato
evoluirá para incorporar elementos interativos que envolvam ainda mais os alunos. Vídeos curtos e
direcionados integrarão questionários, pontos de decisão clicáveis e interações baseadas em cenários,
permitindo que os alunos apliquem seus conhecimentos em tempo real. Esses vídeos interativos podem
oferecer feedback personalizado dependendo das escolhas do aluno, tornando a experiência de
aprendizagem mais imersiva e aplicável a situações da vida real. Com o uso crescente de dispositivos
móveis e fácil acesso a ferramentas de vídeo de alta qualidade, os vídeos de microaprendizagem
continuarão a ganhar popularidade por sua versatilidade e eficácia no desenvolvimento de habilidades.
4. Suporte de desempenho com tecnologia de IA
O microaprendizado evoluirá para oferecer ferramentas de suporte de desempenho em tempo real,
orientadas por IA, que fornecem aos alunos informações e orientações na hora certa, ajudando-os a
aplicar o conhecimento imediatamente em seu ambiente de trabalho. Essas ferramentas fornecerão
respostas instantâneas, dicas e orientações diretamente nos fluxos de trabalho dos alunos, garantindo que
eles possam aplicar o conhecimento recém-adquirido imediatamente. Por exemplo, chatbots de IA ou
assistentes virtuais podem aparecer durante tarefas relacionadas ao trabalho para fornecer ajuda sensível
ao contexto, oferecendo recursos como vídeos curtos, infográficos ou guias de instruções quando um
aluno mais precisa deles. Esse suporte contextual em tempo real reduz a necessidade de longas sessões de
treinamento, tornando o aprendizado contínuo e mais facilmente aplicado às atividades de trabalho do dia
a dia.
5. Experiências de aprendizagem adaptáveis
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O microaprendizado alavancará cada vez mais a tecnologia de aprendizado adaptável, ajustando a
entrega de conteúdo com base no progresso, comportamentos e desempenho do aluno, garantindo uma
experiência de treinamento mais eficiente e personalizada. Essa adaptação em tempo real permite que os
alunos se envolvam com material que não é nem muito fácil nem muito difícil, encontrando o equilíbrio
certo para otimizar os resultados do aprendizado. Por exemplo, se um aluno tiver dificuldades com um
conceito específico, a plataforma pode oferecer módulos de microaprendizado adicionais ou exercícios
práticos para reforçar esse tópico. O aprendizado adaptável fornece uma abordagem altamente
personalizada ao treinamento, permitindo que cada aluno siga seu próprio caminho de aprendizado.
Implementando Microlearning com Sucesso em 2025
À medida que as organizações navegam no cenário em evolução do aprendizado corporativo, o
microaprendizado surgiu como a estratégia de referência para fornecer treinamento envolvente, eficiente e
orientado a resultados. Os líderes de L&D devem adotar o microaprendizado como uma ferramenta
estratégica para impulsionar a retenção, o engajamento e o desempenho. Com a estratégia, as ferramentas
e os parceiros especialistas certos, os líderes de L&D podem transformar o treinamento corporativo com o
microaprendizado em 2025.
Seja capacitação de vendas, treinamento de conformidade ou treinamento de software, a
microaprendizagem proporciona a agilidade e o impacto que as empresas modernas precisam.
A questão não é mais se o microlearning funciona — é o quão rápido sua organização pode
aproveitá-lo para ficar à frente. Você está pronto para implementar o microlearning de alto impacto em
sua organização?

Em parceria com a UFMG, o Ministério da Educação lançou, nesta quarta-feira (16), edital para selecionar experiências de referência de uma educação integral em tempo integral com equidade e qualidade

Como muitos professores, às vezes percebo meu desconforto aumentando à medida que leio um trabalho de um aluno. Palavra por palavra, minha desconfiança aumenta, e então, de repente, eu entendo. Este é um texto gerado por inteligência artificial (IA) e não algo que meu aluno realmente escreveu. E agora, o que eu faço?

Vou ser sincero. Meu próximo passo depende de uma série de fatores, e levo em consideração tudo o que sei sobre o contexto, o aluno e a tarefa. É uma primeira infração ou parte de um padrão de abuso? É uma tarefa menor ou um projeto de escrita processual importante? O aluno teve faltas recentes? Posso verificar com certeza que este texto não é original ou há espaço para dúvidas? O que alguns detectores de IA disseram? ( Sei que não devo confiar neles , mas ainda acho os resultados dignos de nota.) Tudo isso passa pela minha cabeça enquanto formulo um plano de ação.

ABORDANDO O USO DA IA ​​POR MEIO DE UMA CONVERSA ABERTA
Prefiro usar o que considero uma abordagem Ted Lasso para essas conversas: seja curioso, não crítico. Quanto mais eu puder aprender sobre por que um aluno usou IA de forma academicamente desonesta, mais conhecimento terei para poder ajudar esse aluno e outros no futuro. Então, quando converso com alunos que sei que entregaram textos sobre IA como se fossem seus próprios trabalhos, quase sempre começo com a mesma pergunta: "Me conte o que aconteceu aqui?"

Quase nunca acuso um aluno de usar IA especificamente. Gosto de perguntas abertas e afirmações como estas: "Você sabe por que pedi para falar com você?" "Como você está lidando com a carga de trabalho em inglês este ano?" "Conte-me o que foi desafiador para você nesta tarefa." E então deixo que falem. Quanto menos eu falo, mais aprendo.

Em cerca de 75% das vezes, essas perguntas simples fazem com que o aluno me diga que usou o ChatGPT e que o trabalho não é dele. Depois que o aluno admite o erro, posso fazer perguntas complementares como "Por que você achou que precisava fazer isso?". Eu ouço e conversamos sobre as outras opções disponíveis. Dependendo do contexto, posso ou não permitir que o aluno reenvie o trabalho.

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QUANDO OS ALUNOS NEGAM O USO DA IA
Depois, há os alunos que continuam alegando que o trabalho é original deles, insistindo que não usaram IA. Essa resposta é sempre reveladora, porque eu não fiz uma acusação — apenas perguntei o que aconteceu. Também deixo esses alunos falarem e faço perguntas mais abertas, como "Fale-me sobre seu processo" ou "Fale mais sobre seu pensamento sobre...", e então nomeio algo que eles escreveram na tarefa. Os alunos que não usaram IA respondem a essas perguntas contando sobre seu processo de pensamento, dizendo quem os ajudou com a tarefa ou fazendo uma pergunta sobre as instruções.

Aqui estão algumas opções caso você não tenha certeza absoluta de que o trabalho foi gerado por IA:

Faça uma avaliação alternativa do material e tente algumas estratégias para promover a escrita autêntica .
Faça algumas tarefas no papel em sala de aula para reunir exemplos de textos autênticos de seus alunos para comparação futura.
Dê ao aluno o benefício da dúvida, mas adicione-o à sua lista de observação pessoal. Você não registrará todos os casos de escrita gerada por IA, mas poderá saber quais dos seus alunos precisam de verificações mais frequentes.
Comece a ter conversas proativas com seus alunos sobre IA. 
Quando ainda suspeito que um aluno usou IA para a tarefa, apesar dos protestos em contrário, tenho algumas opções. Posso reproduzir o histórico de versões (estamos usando o Google Docs) e mostrar os resultados de um detector, ou encontrar outra maneira de avaliar o conhecimento do texto. Recentemente, vários negadores teimosos admitiram o uso de IA quando pedi que completassem uma atividade de fechamento criada a partir de um de seus parágrafos.

Devo acrescentar que essas conversas nem sempre são privadas. Minha sala de aula não tem um espaço para escritório, e o corredor movimentado dificulta conversas verdadeiramente privadas durante o horário de aula. Mesmo no almoço, geralmente há outros alunos por perto. Os alunos frequentemente têm pensamentos ou perguntas complementares e reiniciam a conversa na frente dos colegas. Não vejo razão para o segredo como padrão nessas conversas. Perguntar o que aconteceu não é uma acusação. É semelhante a perguntar sobre a lição de casa ou por que eles não têm o livro. Meus alunos sabem que só porque estou apontando o erro deles não significa que os estou julgando como pessoa. Então, acho que essas conversas se beneficiam de um pouco de luz natural. Claro, conheço meus alunos bem o suficiente para perceber quando uma conversa precisa ser adiada ou movida para o corredor.

QUANDO OS ALUNOS ADMITEM USAR IA
Meu principal objetivo, além de aprender o máximo que puder para mim mesmo, é tornar esta conversa uma experiência de aprendizado para meus alunos. Quero ajudá-los a entender seus erros e por que se sentem prejudicados quando não escrevem por conta própria. Então, buscamos os eventos e decisões que os levaram a entregar algo escrito por IA. Foi uma questão de tempo, confusão com as tarefas, evasão de tarefas ou outro problema?

Também pergunto qual foi o processo específico deles — qual IA eles usaram, como a desencadearam, suas opiniões sobre os resultados e se usaram outras ferramentas, como um "paráfrase" ou um "humanizador".

Quando um aluno admite usar IA, continuo fazendo perguntas curiosas: "O que fez você decidir fazer isso?" "Como eu poderia ter ajudado você antes para que você pudesse escrever sozinho?" "Como o uso de IA impactou seu aprendizado para esta tarefa?" "Qual é o plano para futuras situações desafiadoras?" Quero que meus alunos tenham um plano para lidar com momentos acadêmicos difíceis, porque haverá mais.

Estamos diante da química cerebral de adolescentes, pessoas que correm riscos por natureza. Alguns são cronicamente ruins em gestão de tempo e frequentemente estão sobrecarregados. Inevitavelmente, a tentação de usar o ChatGPT ou outra IA para concluir uma tarefa levará pelo menos uma pequena porcentagem de alunos a tentar fazer com que a escrita da IA ​​seja seu próprio trabalho. A maneira como lido com essas conversas sobre essa escolha terá um enorme impacto no meu relacionamento futuro com esse aluno, na escrita dele e em como nos ajudamos mutuamente no futuro.

Google Classroom introduced a new AI-powered feature designed to help teachers generate questions. Launched on Monday, this tool lets educators create a Google Classroom introduced a new AI-powered feature designed to help teachers generate questions.

Chinese edtech firm Yuanfudao launched its latest AI-powered learning machine on Tuesday, as part of broader efforts to redefine the role of artificial intelligence in personalized education.

No total, a EPT somou 2.575.293 matrículas em 2024, segundo o Censo, sendo 1.570.993 matrículas na rede pública. Isso significa um crescimento 2,4 vezes maior do que o registrado em 2023. Mesmo com esse aumento, o país teve em 2024 só 2.389.454 matrículas de nível médio no ensino técnico, ou seja, atingiu apenas 49,6% da meta do Plano Nacional de Educação (PNE), que era de chegar a 4,8 milhões de matrículas em 2024, tendo como ponto de partida o ano de 2014.

De acordo com o Censo, ao considerar o ensino médio regular combinado com curso técnico ou de magistério, a proporção de matrículas no ensino médio regular nestes programas vocacionais subiu, indo de 12,5% do total de matrículas em 2021 para 17,2% em 2024.