Do prompt ao pitch: IA na aula de Inglês
A professora Filomena Miguel dá aulas de Inglês e é coordenadora de projetos, da equipa Erasmus+ e do “Estudo e Inovação Digital” no Agrupamento de Escolas de Porto de Mós (zona centro de Portugal). Nas aulas de Língua Inglesa, desafiou os/as estudantes de uma turma do 11.º ano a ligar a aprendizagem da língua à aprendizagem sobre o uso responsável da Inteligência Artificial. O tema que trouxe para o desafio foi um ao qual os/as jovens são bastante sensíveis: o ambiente. Cada estudante deveria criar um recurso digital interativo em inglês, que pudesse ser utilizado por outras pessoas e que as motivasse a agir para proteger o ambiente, para no final “vendê-lo” à turma num discurso persuasivo.
Primeira parte: Apresentação do desafio e guião orientador
A professora apresentou o objetivo do projeto: cada estudante deveria criar um recurso digital interativo em inglês, orientado para a ação, que ajudasse outras pessoas a compreender o ativismo ambiental, a refletir sobre a sua pegada de carbono ou a tornarem-se consumidores mais éticos.
O requisito principal: o recurso tinha de ser útil, prático e levar a pessoa a uma ação concreta (não bastava apresentar factos).
Para estruturar o trabalho, distribuiu um guião ‘Student Guide: Creating an Interactive Digital Resource with AI (Gemini Canvas)‘ criado por si com apoio da IA generativa e revisto antes de entregar. O guião orientador incluía:
- A definição do produto final (título, audiência, objetivos de aprendizagem, conteúdo-chave e formato interativo).
- Oito formatos interativos à escolha, cada um com descrição e orientações práticas: Planner, Eco-Coach, Action Toolkit, Greenwashing Detective, entre outros.
- Um workflow passo a passo para o Canvas do Gemini.
- Critérios de avaliação e regras éticas para o uso de IA.
A professora forneceu sugestões temáticas para ajudar quem tivesse mais dificuldade em ter ideias, mas havia total liberdade para escolherem qualquer tema.
Segunda parte: Demonstração e primeiros testes
A professora demonstrou como aceder ao Canvas no Gemini, ferramentas que a maioria desconhecia. De seguida, cada estudante:
- Escolheu o seu foco temático (podendo ir além das sugestões do guião).
- Começou a escrever os seus próprios prompts em inglês.
- Fez os primeiros testes de criação no Canvas.
A professora circulou pela sala, orientando individualmente — ajudando a simplificar o inglês na descrição dos recursos ou a reformular prompts.
Aula inteiramente dedicada ao desenvolvimento dos recursos interativos. Cada estudante:
- Ajustou os prompts e corrigiu erros no conteúdo gerado.
- Refinou a interatividade e a organização do recurso.
- Simplificou ou reformulou a linguagem quando necessário.
Durante este processo, os estudantes perceberam que o primeiro resultado da IA raramente é satisfatório e que é necessário iterar, reformular instruções, corrigir erros, reorganizar conteúdo. Alguns com mais dificuldades precisaram de orientação adicional para compreenderem o que o seu próprio produto estava a fazer.
Vários estudantes pediram para adiar as apresentações para depois das férias, de modo a terem mais tempo para melhorar o recurso. A professora concordou, e alguns trabalharam nas férias.
Primeira parte: Apresentações
Cada estudante dispôs de 5 a 6 minutos para apresentar. O formato combinava apresentação em formato de pitch e demonstração ao vivo:
- Apresentar o recurso interativo: o que era, a quem se destinava, porque era útil.
- Chamar um colega voluntário da turma para testar o recurso em tempo real.
- Explicar funcionalidades, escolhas de design, prós e contras, enquanto o voluntário interagia.
- Recolher feedback do colega voluntário e da turma.
Alguns usaram slides de apoio (com autorização para recorrer à IA, desde que o referissem), outros demonstraram apenas o produto. A professora notou que quem não selecionou e editou o conteúdo gerado pela IA teve mais dificuldade em apresentar o trabalho, porque não dominava o que estava nos slides.
Enquanto assistiam, os restantes estudantes preenchiam um formulário de auto e hetero-avaliação e discutiam brevemente cada apresentação com a professora.
Segunda parte: Exemplos de recursos criados
Entre os produtos finais destacaram-se:
- Greenwashing Detective (Letícia): Investigação de 6 casos de marcas com alegações ambientais enganosas. O utilizador analisa claims como “100% pure” e identifica red flags. Inclui feedback e orientações para procurar selos oficiais. (Nota da professora: os casos foram sugeridos pela IA e não foram verificados com fontes reais — lacuna identificada como próxima etapa, idealmente em articulação interdisciplinar.)
- Green Step: Passos práticos para uma vida mais sustentável.
- Personal Toolkit para uma Vida Sustentável (Maria): Inclui teoria introdutória, um planificador que cria 3 outfits novos a partir de roupa já existente, fase de reflexão e extras adicionados pela aluna. Considerada pela professora uma das melhores apresentações.
- Eco-Coach 10 step challenge e 7 step challenge (dois estudantes, abordagens diferentes): Formato “Choose Your Path” com cenários e consequências.
- Carbon Footprint Self-Check: Diagnóstico de pegada de carbono com pontuação e recomendações.
- Eco-Action Toolkit: Guia prático para se tornar um defensor do ambiente.
Todos os recursos foram partilhados via links públicos do Gemini Canvas.
Terceira parte: Reflexão final dos estudantes
No final das apresentações, a professora aplicou um questionário de reflexão com respostas anónimas (clique na imagem para ver o formulário completo).
Os resultados:
- O que foi mais interessante: as escolhas interativas, a mensagem ambiental e o uso prático dos produtos.
- O que aprenderam: mais sobre ambiente, ferramentas digitais, uso da IA e, num caso, game design.
- O que foi mais difícil: escolher o foco, organizar a informação, preparar a apresentação e “usar a IA de uma boa forma”.
- Como a IA ajudou: geração de ideias, organização, criação de conteúdo mais rápida. Vários sublinharam que “de outra maneira não teriam conseguido”, mas que tiveram de tomar as decisões finais e corrigir erros.
Frases finais dos estudantes (seleção):
“Foi difícil trabalhar com a IA, mas aprendi mais. Foi uma boa experiência.” (Estudante)
“Precisa de um bit of tuning.” (Estudante)
“A IA pode ser chata às vezes, porque não segue as orientações.” (Estudante)
“Atenção que isto é um App Development. Ainda não está perfeito.” (Estudante)
“Enormous pain. Faz erros constantes, e ao corrigir um problema, às vezes criava outro.” (Estudante)
Conclusão
Ao longo das quatro aulas, os estudantes passaram por todas as etapas de criação de um produto digital com IA, para conceber, construir, iterar, apresentar e refletir, reforçando os conteúdos da unidade sobre ambiente, praticando o discurso persuasivo em inglês e desenvolvendo competências de literacia em IA e pensamento crítico.
Reflexões da Professora
“O meu objetivo era fazê-los refletir mais sobre o tema do ambiente e introduzir alguma literacia em Inteligência Artificial. É com este treino e estas criações que se treinam as interações, e se apercebem de algumas coisas. Só falar em aula não é a mesma coisa.
A maioria dos estudantes conseguiu usar a IA, selecionando apenas o que mais lhe interessa dos outputs. Outros estudantes ainda não são capazes de fazer essa seleção dos outputs, e isso refletiu-se nas suas apresentações, o que foi uma experiência de aprendizagem muito importante.
A falta de tempo de um professor para planear aulas diferentes é um problema que também me afeta, mas desta vez disse: “Não, tenho que parar para me sentar para as minhas turmas.” Há que começar!
Aplico sempre um questionário no final de cada projeto, durante a aula, para me ajudar a perceber como os alunos vivem a experiência e o que posso melhorar.”
