O Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (PISA), coordenado pela OECD, prepara para 2029 a introdução da competência denominada Media and Artificial Intelligence Literacy (MAIL).

Trata-se de uma inflexão conceitual relevante: a alfabetização contemporânea já não pode ser compreendida apenas como domínio de leitura, escrita e matemática tradicionais. Em sociedades estruturadas por plataformas digitais, fluxos informacionais personalizados e sistemas que operam por inferência probabilística, compreender como a informação é organizada, filtrada e recomendada torna-se parte constitutiva da formação básica.

Este artigo organiza, de forma analítica, o que se sabe até o momento sobre as habilidades que tendem a ser avaliadas no MAIL, articulando as dimensões midiática e algorítmica dessa competência. Desenvolvi também um agente para esclarecer dúvidas sobre o tema. Clique aqui para acessá-lo.

O que significa “habilidades avaliadas” no contexto do PISA

O PISA não avalia memorização de conteúdos disciplinares. Segundo a OECD, competência implica mobilizar conhecimentos em situações complexas, aplicar raciocínio contextualizado e justificar decisões.

No caso do MAIL, não se avalia:

• Domínio técnico de softwares;
• Capacidade de programar;
• Formação profissional em inteligência artificial.

Avaliam-se processos cognitivos observáveis, como:

• Interpretar um feed personalizado e explicar por que certos conteúdos aparecem com destaque;
• Analisar a confiabilidade de uma notícia digital identificando autoria, evidências e coerência argumentativa;
• Reconhecer que recomendações automatizadas resultam de modelagem baseada em dados comportamentais;
• Justificar como critérios de engajamento ou histórico de interação influenciam a visibilidade de conteúdos.

A centralidade está na explicação fundamentada e na compreensão estrutural do ambiente informacional.

O eixo midiático: interpretar, analisar e avaliar informação

A dimensão midiática dialoga com o Media and Information Literacy Framework da UNESCO, que enfatiza acesso, análise, avaliação crítica e produção responsável de informação.

No contexto do MAIL, essa dimensão envolve habilidades como:

• Identificar autoria e intencionalidade;
• Reconhecer enquadramentos narrativos e estratégias de persuasão;
• Avaliar credibilidade de fontes;
• Comparar versões divergentes de um mesmo fato.

Exemplo: diante de duas reportagens sobre um evento político, o estudante deve identificar diferenças de enquadramento, examinar evidências e justificar qual apresenta maior consistência informacional. Em outro caso, pode ser solicitado a distinguir reportagem de publicidade nativa disfarçada, identificando indícios de patrocínio.

A inovação está no fato de que essas mensagens não circulam isoladamente, mas dentro de ecossistemas digitais previamente estruturados por algoritmos.

O eixo algorítmico: compreender sistemas que inferem

A dimensão algorítmica, conforme delineada pela OECD no Empowering Learners for the Age of AI (AILit Framework), envolve compreender como sistemas computacionais realizam inferências com base em dados.

As habilidades centrais incluem:

• Compreender personalização automatizada;
• Reconhecer critérios de ranqueamento e recomendação;
• Entender que modelos operam por inferência probabilística;
• Identificar potenciais vieses decorrentes de dados de treinamento.

Exemplo: após pesquisar determinado tema, o estudante passa a receber conteúdos correlatos. A habilidade esperada é explicar esse padrão como resultado de modelagem preditiva baseada em comportamento anterior. Outro exemplo: ao analisar um sistema que classifica indivíduos como “alto risco”, deve reconhecer que se trata de estimativa estatística, não decisão determinística absoluta.

Aqui, o foco é compreensão conceitual da lógica inferencial, não domínio técnico.

A sinergia entre mídia e algoritmo

O núcleo do MAIL está na articulação entre análise discursiva e compreensão infraestrutural. A UNESCO já indicava, no Global MIL Assessment Framework, que a alfabetização deveria ser compreendida de forma sistêmica. O MAIL aprofunda essa abordagem ao incorporar explicitamente a dimensão inferencial dos sistemas algorítmicos descrita pela OECD.

A sinergia manifesta-se quando o estudante mobiliza simultaneamente duas camadas analíticas:

• A camada discursiva: examinar argumentos, identificar intencionalidade, avaliar evidências.
• A camada infraestrutural: compreender que a visibilidade da informação é condicionada por processos de ranqueamento, personalização e otimização baseados em dados.

Exemplo integrado: ao perceber que seu feed é dominado por conteúdos com determinada orientação ideológica, o estudante analisa criticamente os argumentos apresentados (dimensão midiática), mas também reconhece que essa recorrência pode resultar de interações anteriores, segmentação algorítmica e métricas de engajamento (dimensão algorítmica).

Em uma busca online, ele avalia a confiabilidade das fontes e simultaneamente questiona a ordem de apresentação dos resultados, compreendendo que critérios comerciais ou relevância calculada podem influenciar o ranqueamento.

Essa articulação configura uma alfabetização sociotécnica ampliada.

O que não está em jogo

A introdução do MAIL não implica formação técnica em programação ou engenharia de software. O PISA não avalia especialização tecnológica.

O que está em jogo é:

• Autonomia cognitiva diante de ambientes informacionais automatizados;
• Compreensão crítica da mediação algorítmica;
• Capacidade de argumentar sobre implicações sociais desses sistemas.

Implicações educacionais

A incorporação do MAIL não exige nova disciplina. Exige integração curricular.

• Em Linguagens: análise crítica de ambientes digitais personalizados.
• Em Matemática: compreensão básica de probabilidade e inferência.
• Em Ciências Humanas: discussão de impactos sociais e políticos da mediação algorítmica.

A formação docente é central para essa atualização da alfabetização crítica.

MAIL e BNCC

A BNCC reconhece a cultura digital como competência geral da Educação Básica. Contudo, opera em nível normativo. O MAIL opera em nível avaliativo.

Enquanto a BNCC afirma a necessidade de criticidade digital, o MAIL explicita os processos cognitivos que a tornam observável, incluindo:

• Compreensão de personalização algorítmica;
• Reconhecimento de inferência probabilística;
• Análise de critérios de visibilidade e recomendação;
• Justificativa de implicações sociais desses mecanismos.

Não há ruptura, mas aprofundamento operacional.

Conclusão

A introdução do MAIL no PISA 2029 redefine a alfabetização para sociedades digitais complexas. A informação não circula de forma neutra; ela é estruturada por sistemas automatizados baseados em dados.

Avaliar essas habilidades significa avaliar a capacidade do estudante de compreender criticamente tanto o conteúdo quanto a infraestrutura que organiza sua visibilidade.

Trata-se menos de domínio técnico e mais de autonomia cognitiva diante de ambientes sociotécnicos.

Sobre o autor:

Referências:

OECD. PISA 2022 Assessment and Analytical Framework. Paris: OECD Publishing, 2023.

OECD. PISA 2018 Global Competence Framework. Paris: OECD Publishing, 2018.

OECD. Empowering Learners for the Age of Artificial Intelligence. Paris: OECD Publishing, 2023.

OECD. OECD Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem. Paris: OECD Publishing, 2023.

OECD. Artificial Intelligence in Society. Paris: OECD Publishing, 2019.

UNESCO. Media and Information Literacy: Policy and Strategy Guidelines. Paris: UNESCO, 2013.

UNESCO. Global Media and Information Literacy Assessment Framework: Country Readiness and Competencies. Paris: UNESCO, 2013.

UNESCO. Media and Information Literacy Curriculum for Teachers. Paris: UNESCO, 2011.

BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Brasília: MEC, 2018.

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