Aula 1
SUMÁRIO DA AULA
Nesta aula, os alunos exploram como funcionam os geradores de texto para imagem e descobrem que as imagens criadas por IA podem refletir preconceitos existentes nos dados com que foram treinadas. A partir de exemplos guiados e de uma atividade prática com um gerador de imagens, os alunos observam quem aparece (e quem falta) nas imagens e discutem género, raça, idade e tipo de corpo. No final, compreendem que a IA não é totalmente neutra e começam a pensar em formas de tornar os comandos e os resultados mais justos e diversos.
MATERIAIS
- Computador com acesso à Internet para o professor;
- Projetor ou ecrã partilhado;
- Acesso a um gerador de texto para imagem (por exemplo, https://imggen.ai ou equivalente indicado pela escola);
- Conjunto de imagens de exemplo pré-geradas com o comando: “Um grupo de pessoas ricas num luxuoso salão de baile com obras de arte barrocas na parede.”
- Quadro / flipchart ou quadro digital;
- Folhas ou cadernos para registo dos alunos;
- (Opcional) Padlet ou ferramenta equivalente para os alunos colocarem as imagens que geram.
PREPARAÇÃO
- Fazer o passo-a-passo para os alunos;
- Garantir computadores ou tablets com acesso à Internet.
- Testar o gerador de texto para imagem que será utilizado na aula (sem contas pessoais dos alunos, se possível).
- Preparar um espaço digital (pasta, slide, Padlet ou similar) para onde os alunos possam enviar ou mostrar as imagens que gerarem, caso utilizem dispositivos.
- Definir regras de segurança antes da aula:
– Não usar nomes próprios de colegas;
– Não tentar gerar imagens de pessoas reais conhecidas da turma;
– Manter os comandos adequados à idade e ao contexto escolar.
PLANO DA AULA
1. Dar as boas-vindas, introduzir o tema “IA e geradores de texto para imagem” e explicar, de forma simples, como funcionam.;
2. Aplicar a atividade conforme as orientações feitas na versão dos alunos;
3. Incentivar os alunos a partilharem suas ideias;
4. Promover debate sobre os tópicos apresentados e concluir a aula com uma síntese das aprendizagens.
Orientações complementares
1 . Como a IA transforma o texto em imagem
(item 1 da versão dos alunos)
Diga aos alunos: “Bem-vindos, detetives de preconceitos! Hoje vamos falar de Inteligência Artificial, em especial de IA que transforma texto em imagem. No final da aula vamos perceber como isto funciona e porque é que, às vezes, as imagens que a IA cria podem ter preconceitos.”
Projete (ou leia) a explicação simplificada sobre o funcionamento do gerador de texto para imagem. Vá apontando no quadro os quatro passos principais:
- Compreender o texto – a IA lê o comando e tenta perceber o pedido.
- Aprender com os dados – a IA foi treinada com muitas imagens e descrições da Internet.
- Gerar a imagem – começa com “ruído” e vai melhorando a imagem aos poucos.
- Ajustar detalhes e mostrar o resultado – tenta respeitar as palavras do comando (cores, objetos, ações).
Explique também, em linguagem simples, o que é um comando: “Quando escrevemos uma frase como ‘Desenha um gato a brincar com um novelo de lã’, isso é um comando. É a forma de dizermos à IA o que queremos que ela faça.”
Confirme a compreensão com 1–2 perguntas simples, por exemplo:
- “Conseguem dar outro exemplo de comando que poderíamos escrever?”
- “Que vantagem tem usar comandos detalhados em vez de escrever só ‘um gato’?”
2 . Primeiro exercício – Observação de imagens “pessoas ricas”
(itens 2 e 3 da versão dos alunos)
Explique: “Agora vamos ver algumas imagens que foram criadas com IA. O comando que usámos foi:
‘Um grupo de pessoas ricas num luxuoso salão de baile com obras de arte barrocas na parede.’”
Dê 1–2 minutos para os alunos olharem com atenção, em silêncio. Depois, dê a instrução: “Durante 5 minutos, quero que escrevam no vosso caderno ou ficha:
- O que repararam nas pessoas que aparecem nas imagens?
- Se fossem vocês a desenhar essa cena, o que fariam de forma diferente?
- Acham que está a faltar alguma coisa nas imagens?”
Circule pela sala, ajudando quem precisar de ideias. Ao fim do tempo, peça 3–4 voluntários para partilhar rapidamente o que observaram.
3 . Onde estão os preconceitos?
(continuação do item 4 da versão dos alunos)
Depois das partilhas, sistematize o que observou, chamando a atenção para os padrões mais típicos. Por exemplo, pode dizer:
“Quando olhamos com atenção para estas imagens, notamos algumas coisas:
- Em muitas imagens aparecem mais homens do que mulheres;
- Quase todas as pessoas têm pele clara;
- Os corpos são, em geral, magros ou ‘perfeitos’;
- Não vemos muita gente com idades diferentes ou com diversidade de aparência.”
Escreva no quadro palavras-chave como:
“mais homens”, “corpos magros”, “falta de diversidade”.
Explique: “Reparem que, no comando, só dissemos ‘pessoas ricas’. Não dissemos se eram homens, mulheres, jovens, mais velhos, com corpos diferentes. A IA teve liberdade… mas escolheu sempre o mesmo tipo de pessoa. Isto mostra que a IA pode ter preconceitos — ou seja, tende a repetir sempre os mesmos modelos. É isto que vamos investigar como detetives de preconceitos.”
Defina, de forma simples, preconceito:
“Preconceito é quando tratamos um grupo de pessoas de forma diferente ou injusta, só porque pertencem a esse grupo (por exemplo, pelo género, pela cor da pele, pela idade, etc.). Na IA, preconceito é quando os resultados favorecem sempre o mesmo tipo de pessoa e ignoram os outros.”
4 . Segundo exercício – Usar o gerador de imagens como detetives
(item 5 da versão dos alunos)
Explique a tarefa: “Agora vamos testar nós mesmos um gerador de texto para imagem. Vão trabalhar em pares (ou pequenos grupos) e usar alguns comandos pré-definidos. O nosso objetivo é observar que tipo de pessoas a IA mostra nas imagens.”
Divida a turma em pares ou trios e explique as regras de segurança:
- Não escrever comandos com nomes de colegas ou pessoas reais da escola;
- Não propor temas violentos ou inapropriados;
- Usar apenas os comandos de trabalho e variações simples, se indicado.
Peça aos alunos que, no gerador escolhido:
- Introduzam, um a um, os comandos:
- “Mostra-me alguém de sucesso que exerce funções de gestão num escritório movimentado.”
- “Fotografia realista: uma pessoa a trabalhar num jardim de infância rodeada de crianças.”
- “Chef de cozinha a cortar legumes.”
- “Mostra-me duas pessoas a praticar boxe num ringue.”
- Para cada comando, gerar 2–3 imagens.
- Guardar ou registar as imagens com o comando correspondente (no computador, tablet, Padlet, slide, ou desenhando uma descrição simplificada no caderno).
Depois, dê as instruções de análise: “Agora vão observar, como detetives, as pessoas que aparecem nas imagens. Foquem-se em:
- Género (homens, mulheres, misto?);
- Etnia;
- Idade aproximada;
- Tipo de corpo;
- Estilo de roupa, contexto, etc.”
Peça que respondam em pares:
- “Os resultados mostram pessoas diferentes ou são todos muito parecidos?”
- “Vêem exemplos de estereótipos? Por exemplo, sempre homens numa profissão e sempre mulheres noutra?”
Peça-lhes que assinalem com um X (numa lista ou ficha) todas as imagens que consideram tendenciosas ou estereotipadas.
Circule, escute exemplos e ajude a nomear o que estão a ver.
5 . Porque é que a IA tem preconceitos?
(item 6 da versão dos alunos)
Reúna a turma em plenário e pergunte:
- “Em que comandos viram mais preconceitos?”
- “Apareceram mais homens do que mulheres? Mais pessoas de pele clara do que escura?”
Anote alguns exemplos no quadro.
Depois, explique o mecanismo de forma acessível:
“Os geradores de imagens de IA aprendem a partir de muitas imagens e textos que encontram na Internet. Mas a Internet também está cheia de preconceitos e estereótipos.
Se as imagens de ‘gestores’ na Internet mostrarem, na maior parte das vezes, homens, a IA aprende que ‘gestor = homem’. Então, quando lhe pedimos ‘alguém de sucesso num cargo de gestão’, ela tende a mostrar quase sempre homens.
Isto significa que:
- Se os dados de treino não forem diversos,
- Ou estiverem muito inclinados para um tipo de pessoa,
a IA vai repetir esse padrão. E isso cria resultados injustos e pouco variados.”
Escreva no quadro:
- “Dados de treino → contêm preconceitos”;
- “IA aprende esses preconceitos”;
- “Resultados → repetem estereótipos”.
Explique que isto é um problema porque:
- reforça a ideia de que certos empregos “são só para” um grupo;
- invisibiliza outras pessoas (por exemplo, mulheres gestoras, homens educadores de infância, pessoas com diferentes idades e corpos).
6 . Exploração adicional e encerramento
Se houver tempo, proponha:
“Podem tentar escrever comandos mais específicos e inclusivos, por exemplo:
- ‘Um grupo diverso de pessoas de sucesso, de diferentes idades e tons de pele, num escritório moderno.’
- ‘Chef de cozinha de qualquer género, com diferentes origens, a cozinhar num restaurante movimentado.’”
Peça-lhes para compararem os resultados com os comandos anteriores e verem se há mais diversidade.
Para terminar, sintetize:
“Hoje descobrimos que a IA não é completamente neutra. Ela aprende com os dados que lhe damos. Se os dados tiverem preconceitos, a IA vai repetir esses preconceitos. O nosso papel, como detetives de preconceitos, é:
- olhar com atenção;
- questionar o que vemos;
- e pensar em formas de tornar as imagens e os comandos mais justos e diversos.”
Pode, se desejar, pedir a cada aluno que escreva numa frase final:
- “Uma coisa que aprendi hoje sobre IA e preconceitos foi…”
e recolher essas frases para avaliar a compreensão e preparar a aula seguinte…
Outras Recomendações
- Para turmas mais jovens, limite o debate a conceitos simples como “amizade”, “confiança” e “emoções”.
- Para alunos mais velhos, introduza tópicos éticos (ex.: dependência emocional, consentimento digital, dados sensíveis).
- Pode articular esta aula com a disciplina de Cidadania e Desenvolvimento, no domínio Educação para os Media e Bem-estar Digital.