Transparência de IA

O Crivo gera planos de aula estruturados a partir das restrições que você informa: objetivos de aprendizagem, códigos BNCC, tempo disponível, tamanho da turma, materiais e abordagem pedagógica. O sistema também revisa planos existentes, apontando pontos fortes e sugestões de melhoria com base em frameworks pedagógicos consolidados (Bloom, Desenho Reverso, Rosenshine, Práticas de Recuperação, Carga Cognitiva, 5E, Instrução Direta).

O Crivo não garante que um plano gerado funcionará exatamente como previsto em qualquer sala de aula. Cada turma é única, com dinâmicas, ritmos e necessidades que nenhum sistema de IA pode antecipar completamente. O plano gerado é um ponto de partida informado, não um roteiro rígido. O professor é sempre responsável pela decisão final de usar, adaptar ou descartar qualquer conteúdo gerado.

Os prompts enviados aos modelos de IA (Anthropic Claude, OpenAI GPT, DeepSeek) incluem: o texto da sua solicitação de planejamento, as restrições estruturadas extraídas (perfil da turma, tempo, materiais, objetivos BNCC), e os referenciais pedagógicos relevantes para a etapa. Não são enviados: seu nome, e-mail, nome da escola, cidade, ou qualquer dado de alunos. Os provedores de IA não recebem informações que permitam identificar você ou seus alunos.

Não. Não usamos dados de professores ou escolas para treinar ou afinar modelos de IA. Também não autorizamos as provedoras (Anthropic, OpenAI, DeepSeek) a usar prompts ou respostas para treinamento de modelos. Suas aulas, seus planos e suas revisões permanecem seus.

Os códigos da BNCC são usados como referência estruturada para alinhamento dos objetivos de aprendizagem. O Crivo mantém uma base local dos códigos e descrições da BNCC (Ensino Fundamental e Educação Infantil). A validação de alinhamento é feita em duas camadas: (1) correspondência exata de códigos via busca local, e (2) análise semântica por IA apenas quando necessário. Nenhuma IA 'adivinha' códigos BNCC. O sistema sempre parte dos códigos que você informa e da base local.

Cada etapa do pipeline exige sua aprovação antes de avançar. A extração de restrições mostra o que o sistema entendeu do seu texto; você confere e ajusta. A validação aponta conflitos; você escolhe como resolver. A geração produz o plano em três fases; você aprova cada uma. A revisão final mostra sugestões de cinco especialistas pedagógicos; você aceita ou rejeita cada sugestão individualmente. Em nenhum momento o Crivo publica, compartilha ou aplica um plano sem sua decisão explícita.

Alucinação é quando uma IA gera informação incorreta ou inventada com aparência de verdade. O Crivo reduz esse risco com camadas de proteção sobrepostas. A primeira é a extração estruturada: o sistema converte seu texto livre em campos validados antes de gerar qualquer conteúdo. Isso reduz o espaço para o modelo improvisar. Em seguida, os códigos BNCC informados são validados contra nossa base local, uma fonte de verdade fixa, não contra o que o modelo acha que sabe. Durante a geração, forçamos os modelos a responder em formato JSON com schema validado, o que reduz divagação significativamente. A revisão expõe o plano a cinco especialistas pedagógicos independentes, é improvável que o mesmo erro convença todos eles. A última camada é você: cada seção do plano exige sua aprovação antes de ser usada.

Antes de usar qualquer plano gerado pelo Crivo em sala de aula, recomendamos verificar cinco coisas. Primeira: os objetivos específicos correspondem ao que sua turma precisa aprender naquele momento, nem antes, nem depois. Segunda: o tempo estimado para cada atividade é realista para seus alunos; turmas diferentes têm ritmos diferentes. Terceira: os materiais listados estão realmente disponíveis na sua escola. Quarta: as estratégias de diferenciação e acessibilidade contemplam as necessidades específicas dos seus alunos. Quinta: a avaliação proposta é adequada ao perfil da turma. Use o plano como base informada, adapte com seu conhecimento da turma, e confie no seu julgamento profissional.