Ensinando inteligência artificial para crianças curiosas.

Uma pessoa é a “programadora” e dá ordens exatas. A outra é o “robô” e obedece ao pé da letra — mesmo que dê errado. É assim que computadores funcionam.

1. Desenhe uma grade no papel ou use os quadrados do piso.
2. Coloque um brinquedo na largada e um “tesouro” na chegada.
3. Dê comandos: “frente 2, vira à esquerda, frente 1”.
4. O robô obedece exatamente. Deu errado? Conversem sobre o que faltou.

Simule como a IA aprende a classificar: você mostra a regra, a criança aplica. Depois a regra muda — e a “IA” precisa aprender de novo.

1. Junte uns 20 objetos misturados: botões, blocos, tampinhas.
2. Você é a “treinadora”: separe por cor explicando a regra.
3. A criança é a “IA”: separa objetos novos com a mesma regra.
4. Troque a regra (por tamanho) e conversem: a IA precisou de treino novo!

Escrevam cada passo em cartões e depois sigam só o que está escrito, ao pé da letra. Onde deu errado? Achar e corrigir o erro se chama depurar.

1. A criança dita cada passo e você escreve num cartão.
2. Sigam apenas o que está nos cartões, literalmente.
3. Achem as lacunas: “pegar o pão” — com qual mão? De onde?
4. Reescrevam até o algoritmo funcionar sem erro.

Mostre cartas de uma categoria como “exemplos de treino”. A criança, no papel de IA, classifica cartas novas. Depois vêm os casos difíceis.

1. Mostre 6 cartas de treino de uma categoria (ex.: animais).
2. A criança separa 10 cartas novas em “sim” ou “não”.
3. Inclua casos ambíguos e conversem sobre as discordâncias.
4. Pergunte: quem decidiu o que conta? Por que isso importa?

Em 30 minutos, a criança treina um modelo para separar peixes de lixo no mar, vê o modelo acertar — e descobre os limites dele. Tem versão em português.

1. Acesse code.org/oceans (não precisa de conta).
2. Marque os exemplos como “peixe” ou “não é peixe”.
3. Teste o modelo treinado com imagens novas.
4. Conversem: onde ele errou? Por quê? Como consertar?

Passem um dia anotando cada lugar onde aparece IA: em casa, na escola, no mercado, nos aparelhos. Perceber que ela está em tudo muda o olhar da criança.

1. Monte uma tabela: “Onde achamos IA hoje?”
2. Cacem o dia todo: assistentes, feeds, corretor, desbloqueio facial.
3. No jantar, contem e separem por tipo.
4. Conversem: o que surpreendeu? O que ajuda? O que preocupa?

Um experimento comparando como pedidos diferentes mudam a resposta — registrado como um cientista faria.

1. Escolham uma tarefa: “explique a fotossíntese” ou “escreva um poema”.
2. Escrevam 3 versões do pedido: vaga, específica e criativa.
3. Anotem as 3 respostas e comparem a qualidade.
4. Criem juntos um “guia do bom pedido” para esse tipo de tarefa.

Uma coleção de imagens e textos reais e gerados por IA. A criança é a detetive: que pistas entregam a IA?

1. Separe 10 exemplos: 5 reais e 5 gerados por IA.
2. A criança analisa cada um e dá o veredito com justificativa.
3. Revele as respostas e conversem sobre as pistas que ajudaram ou enganaram.
4. Montem juntos um checklist “como desconfiar de IA”.

Construam um reconhecedor de gestos ou sons. Treinem, testem e tentem enganar de propósito — é assim que se descobrem os limites.

1. Abra teachablemachine.withgoogle.com e escolha “Projeto de imagem”.
2. Grave 30 ou mais exemplos de 3 gestos com a webcam.
3. Treine o modelo (uns 2 minutos) e teste ao vivo.
4. Tentem enganá-lo: luz, fundo, outra mão. Onde ele falha?
5. Use “Exportar modelo” para gerar um link e mostrar à família.

Um debate estruturado sobre um caso real: reconhecimento facial na escola, redação feita por IA, quem responde por um acidente de carro autônomo.

1. Escolham um caso (o site AI4K12.org tem sugestões, em inglês).
2. Pesquisem os dois lados por 20 minutos.
3. Debate: 3 minutos para cada lado, 2 para réplica — e depois trocam de lado.
4. Decidam juntos: que regra vocês recomendariam?