Uma pesquisa recente do Cetic.br aponta que 65% das crianças e adolescentes brasileiros, entre 9 e 17 anos, já utilizam ferramentas de IA generativa no dia a dia. Entre os principais usos: 59% recorrem à tecnologia para pesquisas escolares ou estudo; 42% para buscar informações em geral; 21% para criar conteúdo com texto e imagens; e 10% para conversar sobre problemas pessoais ou emoções. O levantamento entrevistou 2.370 participantes em todo o país entre março e setembro de 2025. Esses números reforçam que a IA deixou de ser novidade e já compõe o repertório cotidiano de aprendizagem, comunicação e produção de conteúdo dessa faixa etária.

Do ponto de vista educacional, esse cenário traz oportunidades e desafios. A IA pode apoiar a personalização do estudo, oferecer explicações alternativas, simular exercícios e ampliar o acesso a fontes. Para estudantes com dificuldades específicas, recursos como assistentes de escrita, tradutores e geradores de exemplos práticos podem acelerar a compreensão. Ao mesmo tempo, há riscos ligados à qualidade da informação (alucinações, vieses, desatualização), à privacidade e à forma como essas tecnologias são incorporadas em rotinas de estudo.

O risco da “terceirização” do aprendizado

Uma preocupação central é a “terceirização” do processo de aprendizagem. Quando a IA passa a fazer a maior parte do trabalho cognitivo como pesquisar, selecionar, organizar e sintetizar. O estudante tende a reduzir sua própria prática de análise crítica e síntese, competências que se constroem com esforço deliberado e repetição. A habilidade de aprender a aprender depende de enfrentar a dúvida, comparar fontes, errar, revisar e argumentar com base em evidências. Se o aluno consome respostas prontas sem compreender o caminho, perde-se a musculatura mental necessária para raciocinar de forma independente.

Em termos práticos, isso pode se refletir em:

• Menor capacidade de checagem e validação de informações.
• Dificuldade para resumir ideias complexas com palavras próprias.
• Dependência crescente de prompts para produzir textos, imagens ou soluções.
• Superficialidade na compreensão conceitual, já que o “como” e o “porquê” ficam opacos.

Caminhos didáticos para um uso responsável

Para equilibrar benefícios e riscos, escolas, famílias e estudantes podem adotar estratégias simples e eficazes:

• Clareza de propósito: definir quando a IA é ferramenta de apoio (ex.: explicar um conceito de outra forma) e quando não deve ser usada (ex.: redações avaliativas individuais).
• Processo visível: solicitar registros do percurso de aprendizagem (rascunhos, anotações, referências consultadas) e não apenas o produto final.
• Políticas de citação: sempre identificar quando e como a IA foi utilizada, promovendo transparência e ética acadêmica.
• Checagem de fontes: estimular que os alunos validem informações em materiais confiáveis, comparando versões e datas.
• Prompts críticos: transformar a IA em “sparring” intelectual, pedindo contraexemplos, diferentes perspectivas e explicações passo a passo, em vez de aceitar respostas prontas.
• Produção com autoria: priorizar atividades que exijam conexão com a realidade do estudante (estudos de caso locais, entrevistas, dados coletados pela turma), reduzindo a utilidade de respostas genéricas.
• Avaliação equilibrada: combinar tarefas em sala, orais e práticas, que valorizem raciocínio, argumentação e construção própria de conhecimento.

A IA generativa pode ser uma aliada da aprendizagem, desde que não substitua a parte essencial do estudo: pensar, interpretar, decidir e sintetizar com autonomia. O desafio não é rejeitar a tecnologia, mas integrá-la de modo que fortaleça e não atrofie as habilidades de síntese e aprendizado que formam a base do desenvolvimento intelectual dos nossos jovens.
Aproveito para colocar o link para meu site para ver vagas em aberto na área de TI e mais artigos sobre gestão e tecnologia: levitancredo.com.br 
 

Uma pesquisa recente do Cetic.br aponta que 65% das crianças e adolescentes brasileiros, entre 9 e 17 anos, já utilizam ferramentas de IA generativa no dia a dia. Entre os principais usos: 59% recorrem à tecnologia para pesquisas escolares ou estudo; 42% para buscar informações em geral; 21% para criar conteúdo com texto e imagens; e 10% para conversar sobre problemas pessoais ou emoções. O levantamento entrevistou 2.370 participantes em todo o país entre março e setembro de 2025. Esses números reforçam que a IA deixou de ser novidade e já compõe o repertório cotidiano de aprendizagem, comunicação e produção de conteúdo dessa faixa etária.

Do ponto de vista educacional, esse cenário traz oportunidades e desafios. A IA pode apoiar a personalização do estudo, oferecer explicações alternativas, simular exercícios e ampliar o acesso a fontes. Para estudantes com dificuldades específicas, recursos como assistentes de escrita, tradutores e geradores de exemplos práticos podem acelerar a compreensão. Ao mesmo tempo, há riscos ligados à qualidade da informação (alucinações, vieses, desatualização), à privacidade e à forma como essas tecnologias são incorporadas em rotinas de estudo.

O risco da “terceirização” do aprendizado
Uma preocupação central é a “terceirização” do processo de aprendizagem. Quando a IA passa a fazer a maior parte do trabalho cognitivo como pesquisar, selecionar, organizar e sintetizar. O estudante tende a reduzir sua própria prática de análise crítica e síntese, competências que se constroem com esforço deliberado e repetição. A habilidade de aprender a aprender depende de enfrentar a dúvida, comparar fontes, errar, revisar e argumentar com base em evidências. Se o aluno consome respostas prontas sem compreender o caminho, perde-se a musculatura mental necessária para raciocinar de forma independente.

Em termos práticos, isso pode se refletir em:

• Menor capacidade de checagem e validação de informações.
• Dificuldade para resumir ideias complexas com palavras próprias.
• Dependência crescente de prompts para produzir textos, imagens ou soluções.
• Superficialidade na compreensão conceitual, já que o “como” e o “porquê” ficam opacos.

Caminhos didáticos para um uso responsável
Para equilibrar benefícios e riscos, escolas, famílias e estudantes podem adotar estratégias simples e eficazes:

• Clareza de propósito: definir quando a IA é ferramenta de apoio (ex.: explicar um conceito de outra forma) e quando não deve ser usada (ex.: redações avaliativas individuais).
• Processo visível: solicitar registros do percurso de aprendizagem (rascunhos, anotações, referências consultadas) e não apenas o produto final.
• Políticas de citação: sempre identificar quando e como a IA foi utilizada, promovendo transparência e ética acadêmica.
• Checagem de fontes: estimular que os alunos validem informações em materiais confiáveis, comparando versões e datas.
• Prompts críticos: transformar a IA em “sparring” intelectual, pedindo contraexemplos, diferentes perspectivas e explicações passo a passo, em vez de aceitar respostas prontas.
• Produção com autoria: priorizar atividades que exijam conexão com a realidade do estudante (estudos de caso locais, entrevistas, dados coletados pela turma), reduzindo a utilidade de respostas genéricas.
• Avaliação equilibrada: combinar tarefas em sala, orais e práticas, que valorizem raciocínio, argumentação e construção própria de conhecimento.

A IA generativa pode ser uma aliada da aprendizagem, desde que não substitua a parte essencial do estudo: pensar, interpretar, decidir e sintetizar com autonomia. O desafio não é rejeitar a tecnologia, mas integrá-la de modo que fortaleça e não atrofie as habilidades de síntese e aprendizado que formam a base do desenvolvimento intelectual dos nossos jovens.
Aproveito para colocar o link para meu site para ver vagas em aberto na área de TI e mais artigos sobre gestão e tecnologia: https://levitancredo.com.br 

A Amazon informou que vai bloquear aplicativos que distribuem conteúdo pirata em dispositivos Fire TV. De acordo com o site AFTVnews, os dispositivos passarão a comparar os apps instalados com uma lista de softwares de pirataria conhecidos. Quando houver correspondência, o usuário será notificado, os apps poderão ser removidos e, após um período de aviso, serão totalmente bloqueados. A regra vale tanto para aplicativos baixados pela Amazon Appstore quanto para aqueles instalados manualmente via sideload. A instalação manual de apps legítimos continua permitida.

O que muda para o usuário: quem utiliza apenas apps oficiais (como Prime Video, Netflix, YouTube ou Pluto TV) não deve notar diferenças. Já quem usa apps de streaming não autorizados poderá receber alertas e, eventualmente, ver o bloqueio desses apps.

Como a detecção deve funcionar: a identificação provavelmente combina sinais como nome do pacote, assinatura do app e outros indicadores, o que ajuda a reduzir falsos positivos, embora não os elimine por completo.
Boas práticas: quem faz sideload deve priorizar fontes confiáveis e versões oficiais dos desenvolvedores; para famílias e educadores, a medida reforça o uso responsável e a conformidade com direitos autorais; desenvolvedores precisam evitar mecanismos que infrinjam direitos autorais e manter a identidade do app e licenças de conteúdo claras.

Aproveito para colocar o link para meu site para ver vagas em aberto na área de TI e mais artigos sobre gestão e tecnologia: levitancredo.com.br.
 

A banda larga fixa no Brasil registrou, pela primeira vez, velocidade média acima de 500 Mb/s: segundo a Anatel, a média nacional atingiu 501,20 Mb/s em setembro, mais que o dobro dos 239,5 Mb/s do mesmo mês de 2022. Entre os destaques por unidade federativa, Santa Catarina lidera com 1,08 Gb/s, seguida por Pará (691,69 Mb/s), Bahia (634,94 Mb/s), Distrito Federal (543,87 Mb/s) e Acre (529,70 Mb/s). A agência traçou a meta de alcançar 1 Gb/s de média nacional até 2027. As informações foram publicadas pelo Tecnoblog.

O que explica a aceleração

• Expansão de redes FTTH (fibra até a casa), com equipamentos ópticos de maior capacidade (XG-PON e XGS-PON).
• Competição entre provedores regionais e grandes operadoras, pressionando ofertas acima de 500 Mb/s a preços mais acessíveis.
• Troca de roteadores e CPEs com portas gigabit e Wi‑Fi 6/6E, reduzindo gargalos dentro de casa.

O que o leitor deve observar

• Velocidade “média” reflete resultados agregados: a experiência individual depende de plano contratado, qualidade do cabeamento interno, roteador e cobertura Wi‑Fi.
• Para aproveitar 1 Gb/s, é necessário equipamento compatível (porta Ethernet gigabit ou superior e Wi‑Fi 6/6E), cabos CAT6, e testes via cabo para validar a taxa.
• Metas da Anatel até 2027 podem impulsionar investimentos em backbone e última milha, mas a distribuição regional ainda é desigual; estados líderes mostram onde a fibra está mais densa e moderna.

Em síntese, o salto para 501,20 Mb/s sinaliza a maturidade da fibra no país e um ecossistema mais competitivo. A meta de 1 Gb/s até 2027 tende a acelerar a atualização tecnológica e a ampliar a disponibilidade de planos multi-gigabit, sobretudo onde já há infraestrutura óptica consolidada.
 

A YASA, empresa britânica especializada em motores de fluxo axial, anunciou um protótipo de motor elétrico com densidade de potência impressionante: 750 kW (cerca de 1.005 cv) em apenas 12,7 kg de massa. Em termos simples, é como concentrar a potência combinada de dois Tesla Model 3 Performance em um motor que pesa menos que uma bicicleta elétrica robusta. Segundo a reportagem citada pelo portal Supercar Blondie, o feito foi alcançado sem recorrer a materiais exóticos ou de alto custo, o que abre caminho para produção em escala e aplicação em veículos elétricos mais acessíveis.

Por que isso é relevante

• Densidade de potência: significa quanta potência o motor entrega por quilo. Quanto maior, mais leve e eficiente pode ser o conjunto motriz do veículo, liberando espaço e peso para baterias ou aumentando a autonomia/desempenho.
• Arquitetura de fluxo axial: diferente dos motores radiais (mais comuns), o fluxo axial organiza rotor e estator “em disco”, o que pode reduzir volume, melhorar resfriamento e permitir maior torque em baixas rotações — algo valioso para tração veicular.
• Sem materiais de alto custo: se a YASA realmente evita ímãs e ligas raras ou os utiliza de forma mínima, há ganhos de custo e menor dependência de cadeias de suprimento voláteis.
  
  O que observar adiante
   
• Integração no veículo: potência máxima de laboratório nem sempre se traduz direto para uso contínuo. É crucial avaliar potência contínua (sustained), ciclo térmico e gestão de calor em aplicações reais.
• Sistema completo: motor é apenas parte do trem de força. Inversor, bateria e software de controle precisam sustentar corrente e tensão nesse nível, com segurança e durabilidade.
• Custo por kW: o impacto para carros “mais acessíveis” depende do custo total do sistema e da capacidade de produção em volume.
• Confiabilidade: testes de longa duração, vibração, ciclos de carga/descarga térmica e manutenção ditam a adoção por montadoras.

Em resumo, o marco da YASA sugere uma evolução importante na compactação e eficiência dos motores para veículos elétricos. Se a empresa comprovar potência contínua alta, custo competitivo e robustez, podemos ver carros elétricos mais leves, eficientes e com melhor desempenho chegando ao mercado nos próximos anos.