A inteligência artificial já faz parte das conversas diárias nas escolas. À medida que professores e estudantes exploram como incorporar essa tecnologia ao aprendizado de forma responsável, um grupo de jovens do estado mexicano de Guanajuato decidiu usá-la para resolver um problema de educação inclusiva, que eles viviam em sua própria comunidade escolar: a falta de ferramentas para acompanhar estudantes com condições neurodivergentes ou problemas de saúde mental.
Dessa preocupação nasceu o “Kris Learning IA”, uma ferramenta de inteligência artificial criada por estudantes da Faculdade de Estudos Científicos e Tecnológicos de Guanajuato (CECyTE), Plantel Coroneo. O projeto conquistou o segundo lugar no Solve for Tomorrow México 2025.
Os membros da equipe tinham entre 16 e 18 anos e estavam na última série da escolaridade obrigatória quando desenvolveram o protótipo. A ideia era usar a tecnologia para dar suporte a estudantes com ansiedade, transtorno de déficit de atenção (TDAH), autismo ou depressão que já foram diagnosticados por especialistas.
A ferramenta é um aplicativo que utiliza inteligência artificial para adaptar a experiência de aprendizagem de acordo com as necessidades de cada usuário e oferecer recomendações para estudantes e professores. A operação parte de três perfis diferentes. A área de orientação educacional gerencia as informações do sistema; os professores recebem sugestões sobre como comunicar e acompanhar cada estudante dentro da sala de aula; e os estudantes acessam conteúdos e atividades adaptados ao seu processo de aprendizagem.
A inteligência artificial propõe diferentes estratégias pedagógicas, ajusta o ritmo das atividades e utiliza recursos de gamificação para promover concentração e autonomia. Além disso, incorpora um chatbot que acompanha o estudante durante o estudo e permite identificar sinais que podem exigir acompanhamento por especialistas.
Na prática, o estudante entra no aplicativo com seu usuário “estudante”, seleciona o assunto que deseja revisar e acessa os guias de estudo organizados por semana. A partir daí, revise conteúdos como leituras e vídeos e, em caso de dúvidas, pode contar com o assistente de inteligência artificial (KrisBot) para resolver exercícios, resumir notas ou solicitar explicações oportunas. À medida que você realiza atividades e interage com a plataforma, conclua questionários, ganhe pontos e emblemas pelo seu esforço e consulte seu calendário ou relatório para manter a entrega de suas tarefas atualizada.
Entretanto, o professor mediador do projeto, Ignacio Tinajero, ressalta que o objetivo nunca foi substituir o trabalho psicológico ou psicopedagógico. “O aplicativo é um aliado. Seria irresponsável dizer que faz o trabalho de um especialista. Trabalha junto com eles”, explica.
Tudo começou quando um estudante com autismo disse que estava pensando em sair porque sentia que não estava recebendo o apoio de que precisava na escola. Aquele momento levou o professor de programação a se perguntar como poderia ajudar com o conhecimento que tinha. “Eu vim de uma formação em engenharia. Não tinha ferramentas pedagógicas para lidar com esse tipo de situação”, lembra.
Sua primeira resposta foi desenvolver um modelo de código aberto que usa inteligência artificial para fornecer recomendações aos professores sobre como interagir com os estudantes em diferentes condições. A ideia era que o aplicativo organizasse os parâmetros do ciclo escolar, para que o professor pudesse visualizar o progresso de seus grupos. Por meio do sistema, você pode verificar a porcentagem geral de progresso de cada estudante, ver as tarefas a serem concluídas e revisar diagnósticos de necessidades acadêmicas ou educacionais específicas enviados para a plataforma.
Ele convocou um pequeno grupo de estudantes com habilidades de programação e começou a construir um protótipo. O primeiro estudante a se interessar pela iniciativa se chamou Kris. A equipe decidiu dar nome ao projeto porque queria que a ferramenta transmitisse proximidade e identificação com quem a utilizaria.
A partir dessa reflexão, eles redesenharam o protótipo. Eles incorporaram elementos de gamificação e expandiram a abordagem para incluir estratégias específicas para outras necessidades dos estudantes. Por um lado, ele funciona como um aplicativo de gerenciamento e atividades escolares, onde professores e estudantes monitoram o progresso do curso, a entrega de tarefas e as conquistas alcançadas por meio de pontos e emblemas. Quando há um atraso, o aplicativo pode gerar “Alertas Antecipados” automáticos no painel do professor. Desta forma, os professores e o pessoal de orientação podem intervir a tempo, prestar um apoio próximo e canalizar o estudante para redes de apoio profissional quando necessário.
Por outro lado, o protótipo inclui a parte do bot interativo (KrisBot) com a qual os estudantes conversam dia a dia, para tirar dúvidas sobre o conteúdo escolar e também é um espaço onde eles podem desabafar em momentos de crise de ansiedade ou depressão. para tirar dúvidas sobre o conteúdo escolar e também é um espaço onde eles podem desabafar em momentos de crise de ansiedade ou depressão. A IA não foi criada para substituir o papel do psicólogo ou psiquiatra, mas nesses momentos ela intervém com mensagens para tranquilizar o estudante e orientá-lo a buscar ajuda profissional.
Esta nova versão do Kris Learning foi testada com três estudantes com diferentes condições: autismo, Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH) e depressão, para observar como a plataforma respondia a diferentes necessidades. Esses ensaios permitiram incorporar recursos específicos, como tarefas mais curtas e mais gamificação para o estudante com TDAH; além de estratégias de reconhecimento do progresso para o estudante com depressão, como forma de motivá-lo a seguir em frente e reconhecer suas conquistas por si mesmo.
A programação foi apenas uma parte do desafio
O maior desafio veio quando descobriram que sabiam desenvolver software, mas não sabiam falar sobre neurodivergência ou saúde mental. O professor e os estudantes tiveram que aprender, em poucos meses, conceitos de psicologia, psicopedagogia e educação inclusiva que nunca tinham visto.
“Não sabíamos que existiam diferentes tipos de autismo. Não sabíamos a terminologia correta nem como nos dirigir a uma pessoa com alguma condição’, ele observa. O processo envolveu estudar diagnósticos, conversar com especialistas e entender as diferenças entre os transtornos, revisar a linguagem técnica e aprender a construir uma ferramenta respeitosa e empática.
Devido à complexidade do desafio e à diversidade de necessidades que ele busca abordar, o “Kris Learning IA” ainda precisa de mais validação antes de estar pronto para uma implementação mais ampla. No entanto, os testes realizados já demonstraram que é possível construir uma ferramenta capaz de adaptar a aprendizagem a diferentes perfis e necessidades.
Embora existam limitações, a experiência já transformou os próprios estudantes da equipe. “Um estudante, que ainda não sabia qual carreira seguir, decidiu se voltar para a área da saúde para continuar trabalhando com pessoas neurodivergentes”, acrescenta o professor, orgulhoso.
Foi assim que treinaram a inteligência artificial
O desenvolvimento do “Kris Learning IA” não consistiu apenas na integração do ChatGPT numa aplicação. A equipe construiu um processo de treinamento específico para inteligência artificial para gerar recomendações contextualizadas.
O primeiro insumo foram documentos elaborados por especialistas que descrevem diagnósticos e recomendações de cuidados para estudantes com ansiedade, depressão, TDAH ou autismo. A essas informações foram acrescentadas observações feitas pelos professores e pela área de orientação educacional da escola sobre como cada estudante se comporta dentro do ambiente escolar. Com esses dois pontos de vista, o clínico e o educacional, eles começaram a alimentar o modelo.
Além disso, utilizaram pesquisas desenvolvidas por uma universidade americana sobre neurodivergência como base para o treinamento inicial em inteligência artificial. A ideia, porém, é que o sistema aprenda progressivamente com o contexto mexicano.
Para isso, estabeleceram uma parceria com o Sistema Nacional de Desenvolvimento Integral da Família da cidade onde residem (Coroneo), cujos especialistas colaboram fornecendo informações sobre diferentes casos e variáveis de estudantes diagnosticados. Esta recolha de dados continua à medida que o projeto avança para a sua fase de incubação.
O desafio da gestão do tempo em projetos STEM
Embora o projeto tenha utilizado uma metodologia de trabalho estruturada, a dinâmica diária foi totalmente colaborativa. “Não queríamos atribuir uma única função porque todos nós projetamos, todos nós programamos, todos nós pesquisamos e todos nós criamos protótipos.”
O professor também esteve envolvido em todas as etapas do desenvolvimento, desde a pesquisa até os testes e apresentações. Essa organização permitiu que os estudantes entendessem o projeto de forma abrangente e aprendessem diferentes habilidades durante o processo.
Um dos maiores desafios era a gestão do tempo, pois os estudantes já cursavam oito disciplinas e alguns demoravam até duas horas para chegar em casa depois de saírem da escola. Ainda assim, as reuniões do projeto começaram à noite. Das sete às nove da noite, a equipe se conectava para agendar, pesquisar ou compartilhar tarefas. A pessoa que não estava conectada trabalhava na atividade que lhe havia sido atribuída naquele dia.
O ritmo foi intenso e a professora decidiu conversar com as famílias desde o início para explicar o nível de comprometimento envolvido na participação no Solve for Tomorrow. “Eu disse aos pais que se em algum momento eles vissem que seus filhos não poderiam mais, procuraríamos outra estratégia”, disse ele. Apesar do estresse, a equipe conseguiu se manter unida durante toda a competição nacional.
Outra transformação ocorreu quando eles começaram a preparar o pitch do projeto STEM. Muitos estudantes tinham medo de falar em público. Eles gravaram vários vídeos, apresentações repetidas e treinaram constantemente a comunicação. “Quando assistem à evolução de seus próprios vídeos, eles se surpreendem e perguntam se realmente falaram assim”, diz ele.
Um projeto que mudou a escola
O reconhecimento no Solve for Tomorrow teve um efeito imediato no CECyTE Coroneo. A escola começou a receber convites para eventos de inovação e chamadas de tecnologia que antes não chegavam ao colégio. Os estudantes também receberam um prêmio do programa, além de reconhecimentos da prefeitura municipal.
“Agora não sou eu quem está procurando equipamentos. São os estudantes que estão procurando a oportunidade de participar”, olha o professor. A equipa “Kris Learning IA” também visita escolas secundárias para partilhar a sua experiência e mostrar que é possível desenvolver projetos tecnológicos a partir de uma pequena comunidade e competir a nível nacional.
Após reconhecimento nacional, o projeto entrou em fase de incubação para se tornar uma solução sustentável. O projeto está sendo registrado no Instituto Mexicano de Propriedade Industrial (IMPI) enquanto a equipe desenvolve um modelo de negócios que permite manter o protótipo ativo e cobrir os custos das licenças de inteligência artificial.
O primeiro objetivo é realizar um teste piloto em 15 das 56 unidades do CECyTE Guanajuato, trabalhando inicialmente com cinco estudantes por escola. Com esses resultados, eles esperam expandir a inovação para o resto das fábricas do estado e, posteriormente, trazê-la para o CECyTE de outras entidades no México.
“Queremos continuar alimentando nossa inteligência artificial para que ela aprenda como as diferentes neurodivergências se apresentam em diferentes regiões e possa acompanhar mais estudantes”, ela vislumbra.
A visão inclui ainda a adaptação da ferramenta para o ensino primário e pré-escolar, onde muitas condições começam a ser identificadas e a intervenção precoce pode ter um impacto decisivo na trajetória educativa de raparigas e rapazes.
