Por que escrever a regra por tipo de atividade
A mesma ferramenta é usada para tarefas muito diferentes, e o risco para a avaliação muda com a tarefa. Os registros de uso analisados no Radar mostram onde está o volume.
- Em 80,5% das 29.775 solicitações classificáveis (29/08 a 30/09/2026), estudantes de graduação e pós pediram ao assistente a resposta de uma questão objetiva. A proporção fica entre 78% e 86% em todas as áreas de curso.
- Dos 2.175 enunciados enviados por mais de um estudante, 54,7% chegaram de estudantes de duas ou mais instituições. É um piso: quem não informou a instituição não conta como “outra”.
- 11,9% dos estudantes mencionaram ao menos uma vez TCC, estágio, portfólio, normas ABNT, relatório, projeto de extensão, resenha ou fichamento (2,5% das solicitações; também um piso, porque a busca é por termos).
Base: 7.727 estudantes e 61.700 solicitações ao PasseIA, assistente de estudo da Passei Direto, de 1º de agosto a 30 de setembro de 2026. A amostra se concentra em grandes redes privadas e não representa os universitários do país. Ver a metodologia.
No Brasil, 15% dos graduandos dizem saber com certeza se sua instituição tem orientação sobre IA, e 42% não têm conhecimento de nenhuma. Pesquisa online com 350 graduandos, de 7 a 28 de janeiro de 2026; a própria Pearson trata o resultado como leitura direcional.
Nossa leitura: a dúvida mais frequente do estudante aparece dentro de uma avaliação específica, e a maioria não sabe onde a regra está escrita. Por isso a política proposta aqui define um nível de uso para cada tipo de atividade e coloca esse nível no enunciado. Essa é uma inferência a partir dos dois dados acima, não um resultado medido.
Os dados completos para a discussão no colegiado.
O PDF da edição de outubro de 2026 traz as seis constatações, os gráficos, a metodologia e as fontes. A leitura também está aberta no site.
O que a política precisa conter
Sete componentes cobrem as decisões que costumam gerar dúvida. A ordem abaixo segue a ordem em que estudantes e docentes consultam o documento.
| Componente | O que define |
|---|---|
| 1. Escopo e vigência | A quem se aplica (graduação, pós, EAD, docentes, técnicos), desde quando vale e qual documento prevalece em caso de conflito: regimento, regulamento da disciplina ou plano de ensino. |
| 2. Níveis de uso | Uma escala curta que todas as atividades usam. Três níveis bastam para a maioria dos casos (exemplo abaixo). |
| 3. Regras por atividade | O nível padrão de cada tipo de atividade. O docente pode alterar o nível no plano de ensino, por escrito, antes do início da disciplina. |
| 4. Declaração de uso | O que o estudante informa quando usa IA: ferramenta, etapa da atividade e o que foi aproveitado. Um modelo de até cinco linhas. |
| 5. Dados e privacidade | Quais ferramentas a instituição autoriza e o que não pode ser enviado a nenhuma outra: dados pessoais de terceiros, dados de pacientes ou de organizações de estágio, avaliações ainda não aplicadas. |
| 6. Apuração | Como uma suspeita é tratada: conversa com o estudante, evidências aceitas, quem decide e como recorrer. Recomendação: o resultado de um detector de texto gerado por IA não deve ser a única evidência. |
| 7. Responsáveis e revisão | Quem mantém o texto, qual é o canal de dúvidas e a data da próxima revisão. |
Níveis de uso: um exemplo
- Sem IA
- A atividade mede o que o estudante faz sozinho. O uso de IA em qualquer etapa descumpre a regra da atividade.
- IA com declaração
- O uso é permitido nas etapas listadas no enunciado, como revisar a linguagem, gerar exercícios de prática ou organizar referências. O estudante declara o uso; argumento, cálculo e análise são dele.
- IA aberta
- A atividade pressupõe o uso de IA e avalia como o estudante a usa. Exemplo: comparar a resposta de um assistente com o material do curso e corrigir o que estiver errado.
Cláusulas por tipo de atividade
Os modelos abaixo são pontos de partida editoriais. Ajuste com a coordenação, o núcleo docente e o jurídico, e confira a compatibilidade com o regimento e o regulamento disciplinar da instituição. Não são parecer jurídico.
Provas e questionários objetivos no AVA
É o ponto de maior pressão nos dados: a resposta de uma questão de múltipla escolha é o pedido mais comum ao assistente, e enunciados idênticos circulam entre instituições. Quando a prova é assíncrona e sem supervisão, uma regra escrita não impede o uso. Ela precisa vir junto com uma decisão sobre o peso dessas avaliações na nota.
Modelo de cláusula. Nas avaliações objetivas realizadas no ambiente virtual, o uso de assistentes de IA não é permitido, salvo indicação em contrário no enunciado. Avaliações aplicadas sem supervisão têm caráter [formativo / peso máximo de __% da nota da disciplina], conforme o plano de ensino.
Decisões que acompanham a cláusula: que parte da nota vem de objetivas sem supervisão; se o banco de questões é próprio, licenciado ou compartilhado com outras instituições; com que frequência é renovado. O artigo Avaliação na era da IA: o que muda nas questões objetivas detalha as opções de desenho.
Trabalhos, listas e atividades para casa
Aqui a regra útil é por etapa. Um trabalho escrito tem pesquisa, estrutura, redação e revisão; o docente indica em quais etapas a IA pode entrar.
Modelo de cláusula. Neste trabalho, o uso de IA é permitido para [buscar e resumir as fontes indicadas / revisar ortografia e gramática / gerar exercícios de prática]. Não é permitido para [redigir a análise / resolver os cálculos avaliados]. Ao entregar, inclua uma declaração de uso de até cinco linhas: ferramenta, etapa e o que foi aproveitado.
Dado relacionado: no Radar, produzir ou revisar texto representa 2,5% das solicitações classificáveis, e resolver questão aberta (dissertativa ou de cálculo), 5,5%. A amostra é de um assistente de estudo, não de ferramentas de escrita; esse número não permite concluir que estudantes usam pouco IA em trabalhos escritos.
TCC, estágio, extensão e portfólio
Entregas longas têm orientador e etapas definidas, o que permite uma regra mais detalhada. No Radar, 11,9% dos estudantes (921) mencionaram esse tipo de entrega ao menos uma vez em dois meses.
Modelo de cláusula. No TCC, o uso de IA é combinado com o orientador e registrado no plano de trabalho. É permitido para [revisão de linguagem / formatação segundo a ABNT / organização de referências]. A formulação do problema, a análise dos dados e as conclusões são de autoria do estudante. Dados de campo, de pacientes, de clientes ou da organização do estágio não podem ser enviados a ferramentas não autorizadas pela instituição. A versão final inclui um apêndice com a declaração de uso.
No estágio, inclua a organização concedente na conversa: o termo de compromisso ou o plano de atividades pode ter regras de sigilo que prevalecem sobre a política acadêmica.
Uso por docentes
A política vale também para quem ensina. Quatro situações aparecem na maioria das instituições:
- Elaborar questões e materiais. Permitido, com revisão do docente antes do uso. Prefira enunciados ligados a um caso, dado ou material da própria disciplina: no Radar, enunciados idênticos aparecem enviados por estudantes de instituições diferentes.
- Feedback e correção. A IA pode sugerir comentários. A nota e a decisão final são do docente. Informe a turma quando a correção tiver apoio de IA.
- Dados de estudantes. Trabalhos identificados, notas e dados pessoais só vão para ferramentas com contrato ou autorização da instituição, em linha com a LGPD (Lei 13.709/2018).
- Suspeita de uso indevido. Siga o processo de apuração da política. Um detector de texto, sozinho, não basta como prova.
Modelo de cláusula. Docentes podem usar ferramentas de IA autorizadas pela instituição para preparar materiais e sugerir feedback. A atribuição de nota, a decisão sobre suspeita de descumprimento e o conteúdo final dos materiais são responsabilidade do docente. Trabalhos e dados de estudantes só podem ser enviados a ferramentas com contrato ou autorização institucional.
Como comunicar a política
A regra precisa estar onde a decisão acontece. Pelo dado da Pearson e AWS, a maioria dos graduandos não sabe se existe orientação; publicar o documento no site institucional, sozinho, não resolve isso.
- No enunciado de cada avaliação. Uma linha com o nível: “Nesta atividade: IA com declaração, apenas para revisão de texto”. É o lugar mais próximo do momento de uso.
- No plano de ensino. A lista de atividades da disciplina com o nível de cada uma.
- Na primeira aula e no AVA. Uma explicação curta com exemplos do que é permitido e do que não é, e um FAQ escrito. No Radar, 37,3% das solicitações acontecem entre 18h e 23h59 e 24,0% no fim de semana: as dúvidas aparecem fora do horário de atendimento.
- Para docentes. Uma frase-padrão para enunciados e um canal para dúvidas de enquadramento. Professores da mesma disciplina usam os mesmos níveis.
- Para a coordenação. A lista das disciplinas com avaliações objetivas sem supervisão e o peso delas na nota.
Como revisar a cada semestre
Ferramentas e hábitos de uso mudam de um semestre para o outro. Proposta: revisar a política antes do planejamento das disciplinas e registrar a data da próxima revisão no próprio documento. O que observar:
- Dúvidas recebidas. Quais atividades geram mais pedidos de enquadramento.
- Casos apurados. Em quais tipos de atividade, com que evidência e com que desfecho.
- Avaliações. A parte da nota que vem de objetivas sem supervisão e a renovação do banco de questões.
- Ferramentas. Quais foram autorizadas e quais contratos mudaram.
- Evidência externa. O Radar de IA no Ensino Superior é trimestral; a próxima edição está prevista para janeiro de 2027, com dados de outubro a dezembro de 2026.
Checklist da primeira versão
- Escala de níveis definida, com no máximo três níveis
- Nível padrão para provas objetivas, trabalhos, TCC e estágio
- Modelo de declaração de uso
- Ferramentas autorizadas e dados que não podem ser enviados
- Processo de apuração com direito de defesa
- Frase-padrão para enunciados
- Responsável e data da próxima revisão
Fontes e escopo
Dados observados: Radar de IA no Ensino Superior, edição de outubro de 2026, capítulos 01, 02, 03 e 06. Contexto externo, conforme citado no Radar: Pearson e AWS, AI Readiness: Brazil (350 graduandos, janeiro de 2026). Os níveis de uso, os componentes e os modelos de cláusula são uma proposta editorial da Studenta; não foram testados em instituições nem aprovados por órgão regulador, e não substituem a análise jurídica da instituição.