Política de Compliance e Uso Ético de Inteligência Artificial — XTRI EdTech

Última atualização: 19/05/2026Versão: 1.0

1. Apresentação

A XTRI EdTech desenvolve e opera sistemas de inteligência artificial aplicados à educação básica brasileira, com foco em preparação para o ENEM e análise pedagógica baseada em Teoria de Resposta ao Item (TRI). Reconhecemos que a IA na educação envolve responsabilidades especiais, sobretudo quando os usuários finais são crianças e adolescentes.

Esta Política descreve nosso compromisso com o uso ético, transparente e responsável da IA, em alinhamento com:

• O documento orientador "Inteligência Artificial na Educação Básica — Documento orientador sobre caminhos curriculares e práticas éticas de uso de IA nas escolas", publicado pelo Ministério da Educação (MEC) em abril de 2026, em cooperação com a UNESCO;
• A Lei nº 13.709/2018 (LGPD);
• A Lei nº 15.211/2025 (ECA Digital);
• O Guia de Classificação Indicativa do Ministério da Justiça e Segurança Pública (2025);
• O marco internacional Child Rights by Design (CRbD) da 5Rights Foundation;
• Os referenciais da UNESCO sobre IA na educação e o Marco Referencial de Competências em IA para estudantes e professores.

Esta Política é parte integrante de nossos Termos de Uso e Política de Privacidade.

2. Princípios fundamentais

A XTRI adota os 10 princípios fundamentais para adoção e uso de IA na educação estabelecidos pelo Ministério da Educação, aplicando-os a todos os seus produtos e serviços:

2.1. Intencionalidade pedagógica e centralidade humana

Todo recurso de IA da XTRI tem objetivo pedagógico claro e documentado. A mediação humana, professores, coordenadores pedagógicos e responsáveis, permanece como elemento central. Sistemas de IA apoiam, mas nunca substituem, o julgamento profissional do educador.

2.2. Salvaguardas de aprendizagem e pensamento crítico

Nossos sistemas são projetados para estimular, e não substituir, o raciocínio e a autonomia dos estudantes. Evitamos práticas que promovam o "descarregamento cognitivo", a substituição do esforço de pensar pela aceitação passiva de respostas geradas por IA. Feedbacks são formativos e orientam o aluno a refletir, não apenas a aceitar resultados.

2.3. Confiabilidade pedagógica e monitoramento de aprendizagens

A XTRI mantém rigor técnico e pedagógico em seus modelos:

• Os parâmetros TRI (a, b, c) utilizados são calibrados com base em microdados oficiais do INEP/ENEM, com transparência sobre a metodologia;
• As estimativas de proficiência são apresentadas com indicação de seu caráter referencial;
• Modelos pedagógicos passam por revisão periódica;
• Aprendizagens com IA são monitoradas, com indicadores acompanháveis pela Escola Parceira.

2.4. Letramento em IA

Acreditamos que toda adoção de IA deve vir acompanhada do ensino sobre IA. A XTRI oferece a Escolas Parceiras e responsáveis materiais informativos sobre como nossos sistemas funcionam, suas limitações e os direitos dos usuários.

2.5. Agência e participação

Estudantes, docentes, famílias e gestores são reconhecidos como sujeitos ativos. A XTRI mantém canais permanentes de escuta, feedback e reporte para que a comunidade escolar contribua com o aprimoramento contínuo dos sistemas.

2.6. Proteção de dados e não-vigilância

• Coletamos apenas dados estritamente necessários à finalidade pedagógica;
• Não utilizamos tecnologias de reconhecimento facial, detecção de emoções ou monitoramento comportamental para vigilância de estudantes;
• Conformidade integral com LGPD e ECA Digital — detalhada em nossa Política de Privacidade.

2.7. Equidade e justiça algorítmica

A XTRI adota medidas para identificar e mitigar vieses algorítmicos que possam reforçar desigualdades:

• Testes de equidade considerando recortes regionais (Norte/Nordeste vs. Sul/Sudeste), socioeconômicos e de gênero;
• Calibração de modelos TRI sensível à diversidade do alunado brasileiro;
• Acessibilidade conforme padrões de design inclusivo;
• Atenção às Leis 10.639/2003 e 11.645/2008 quanto à diversidade epistêmica em conteúdos pedagógicos.

2.8. Bem-estar e gestão do tempo de tela

Nossos sistemas:

• Não utilizam design persuasivo abusivo (dark patterns, recompensas variáveis manipulativas);
• Não veiculam publicidade direcionada a menores (vedação do Art. 22 do ECA Digital);
• Respeitam a faixa etária e a etapa de desenvolvimento dos usuários;
• Promovem equilíbrio entre uso digital e momentos não mediados por tecnologia.

2.9. Sustentabilidade e não-dependência

A XTRI:

• Disponibiliza exportação de dados e relatórios em formatos abertos (CSV, JSON);
• Documenta arquitetura para permitir continuidade pedagógica caso a Escola Parceira deseje migrar;
• Considera impacto ambiental na infraestrutura adotada.

2.10. Fundamentação técnico-pedagógica, transparência e explicabilidade

• Os modelos pedagógicos da XTRI são fundamentados em literatura científica de psicometria e Teoria de Resposta ao Item;
• Disponibilizamos, mediante solicitação da Escola Parceira ou autoridade competente: documentação técnica, fluxograma do funcionamento dos algoritmos em linguagem acessível, fontes de dados e limites operacionais;
• Decisões automatizadas que impactem a trajetória do estudante podem ser revistas por humanos qualificados (LGPD Art. 20).

3. O princípio do melhor interesse da criança e adolescente

Em todas as decisões sobre desenvolvimento, atualização e operação de nossos sistemas de IA, o melhor interesse da criança e do adolescente é considerado de forma primária, conforme:

• Convenção da ONU sobre os Direitos da Criança;
• Estatuto da Criança e do Adolescente (Lei 8.069/1990);
• ECA Digital (Lei 15.211/2025);
• Comentário Geral nº 25 do Comitê dos Direitos da Criança da ONU sobre o ambiente digital.

Isso significa que, diante de qualquer trade-off entre interesse comercial e bem-estar do estudante, prevalece o segundo.

4. Como aplicamos os Direitos das Crianças desde o Desenho (Child Rights by Design)

A XTRI adota os 11 princípios do Child Rights by Design (5Rights Foundation), referenciados no Anexo 2 do documento MEC. Os princípios são incorporados desde o desenho dos sistemas:

5. Critérios de avaliação dos nossos sistemas

Aplicamos a nós mesmos os 4 critérios-chave que o MEC recomenda às escolas para avaliação de soluções de IA:

5.1. Consistência e continuidade pedagógica

• Objetivos pedagógicos documentados e alinhados ao currículo do ENEM e BNCC;
• Protocolos de revisão técnica dos conteúdos gerados por IA antes do uso;
• Alinhamento com a matriz de referência do INEP;
• Disponibilização de exportação de dados em formato aberto;
• Equilíbrio entre personalização e aprendizagem colaborativa.

5.2. Bem-estar e desenvolvimento dos estudantes

• Conteúdos adequados à faixa etária;
• Estímulo à expressão pessoal e ao pensamento crítico;
• Acompanhamento de impacto na motivação e autoestima, especialmente entre alunos com menor rendimento;
• Vedação de práticas que gerem dependência tecnológica.

5.3. Bem-estar e integridade do trabalho docente

• Preservação da autonomia didático-pedagógica do professor;
• Transparência sobre critérios de avaliação automática;
• Possibilidade de o professor revisar, alterar ou rejeitar saídas da IA;
• Dados de uso não são utilizados para avaliação punitiva de desempenho docente sem consentimento.

5.4. Segurança, privacidade e equidade

• Conformidade com LGPD e ECA Digital;
• Filtros contra linguagem imprópria ou conteúdos perigosos;
• Mecanismos de denúncia acessíveis;
• Documentação acessível sobre o funcionamento do algoritmo;
• Mecanismos para identificar e corrigir discriminação algorítmica;
• Recursos de acessibilidade.

6. Modelo pedagógico TRI

A correção e a estimativa de proficiência na XTRI são fundamentadas em Teoria de Resposta ao Item (TRI), com:

• Modelo logístico de três parâmetros (ML3P) alinhado ao utilizado pelo INEP no ENEM;
• Calibração ancorada nas tabelas oficiais Acerto × Mín/Med/Máx do ENEM;
• Estimativas reportadas com clara indicação de seu caráter referencial, não substituindo a aplicação oficial;
• Transparência sobre vieses inerentes ao parâmetro c (acerto ao acaso) e suas implicações.

A metodologia detalhada está disponível para Escolas Parceiras mediante solicitação.

7. Documentação disponível

Mediante solicitação formal de Escolas Parceiras, responsáveis legais ou autoridades competentes, a XTRI disponibiliza:

a) Declaração de propósito dos sistemas de IA, com público-alvo e faixas etárias contempladas;

b) Documentação técnica sobre funcionamento dos sistemas e natureza dos dados utilizados em treinamento e calibração;

c) Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD), conforme LGPD;

d) Avaliação de risco em relação aos direitos de crianças e adolescentes;

e) Relatório de conformidade com LGPD, ECA Digital e Classificação Indicativa;

f) Fluxograma do funcionamento dos algoritmos em linguagem acessível à comunidade escolar;

g) Lista de subprocessadores (provedores de IA, infraestrutura, etc.) atualizada;

h) Política de tratamento de vieses e relatórios de mitigação.

Solicitações podem ser feitas por: [compliance@xtri.online] ou [dpo@xtri.online].

8. Governança interna

8.1. Equipe de compliance e ética em IA

A XTRI mantém uma estrutura interna dedicada à avaliação ética e técnica de seus sistemas de IA, com revisão periódica das práticas adotadas e atualização desta Política conforme evolução regulatória e tecnológica.

8.2. Comunicação de incidentes

Incidentes de segurança ou pedagógicos relevantes são comunicados às Escolas Parceiras impactadas e, quando cabível, à ANPD, em prazo razoável conforme exige a LGPD.

8.3. Atualização de modelos e funcionalidades

Mudanças materiais em modelos pedagógicos ou funcionalidades com impacto significativo sobre estudantes são:

• Documentadas e versionadas internamente;
• Comunicadas previamente às Escolas Parceiras com antecedência razoável;
• Acompanhadas, quando cabível, de período de transição.

8.4. Canal de denúncias e questionamentos

Qualquer Usuário, responsável, profissional da educação ou cidadão pode reportar:

• Possíveis vieses ou discriminações nos sistemas;
• Conteúdos inadequados gerados por IA;
• Violações desta Política;
• Sugestões de melhoria.

Canais:

• E-mail dedicado: [compliance@xtri.online]
• Formulário online: [link]
• Encarregado (DPO): [dpo@xtri.online]

Manifestações são respondidas em até 15 dias corridos, com possibilidade de prorrogação justificada.

9. Limitações conhecidas dos sistemas

Em respeito à transparência, declaramos abertamente que:

a) Sistemas de IA generativa podem ocasionalmente produzir conteúdos com erros (alucinações), exigindo revisão humana antes de uso final em sala de aula;

b) Estimativas de proficiência TRI são referenciais técnicos baseados em modelos estatísticos e não garantem resultados específicos em exames oficiais;

c) Modelos de IA carregam vieses presentes em seus dados de treinamento, mesmo após esforços de mitigação;

d) A acurácia dos sistemas depende da qualidade dos dados de entrada — respostas inconsistentes, marcações incorretas ou amostras pequenas reduzem a confiabilidade das estimativas;

e) Modelos pedagógicos da XTRI são desenhados para o contexto do ENEM brasileiro e podem não ser apropriados para outros exames ou sistemas educacionais sem adaptação.

10. Atualizações desta Política

Esta Política será revisada periodicamente para refletir:

• Evolução regulatória (especialmente regulamentações específicas da ANPD e do CNE sobre IA na educação);
• Atualizações dos referenciais MEC, UNESCO e OCDE;
• Aprimoramentos técnicos nos sistemas;
• Feedback da comunidade escolar.

A versão vigente está sempre disponível em [link permanente].

11. Contato

• Compliance e ética em IA: [compliance@xtri.online]
• Proteção de Dados (DPO): [dpo@xtri.online]
• Atendimento geral: [contato@xtri.online]
• Endereço: [endereço completo, Natal/RN]

Esta Política integra o conjunto documental de governança da XTRI EdTech, juntamente com os Termos de Uso e a Política de Privacidade. Nossa adesão aos princípios aqui declarados é voluntária no plano regulatório atual, mas vinculante no plano contratual com nossas Escolas Parceiras e Usuários.

Referências normativas:

• Lei nº 13.709/2018 (LGPD)
• Lei nº 15.211/2025 (ECA Digital)
• Lei nº 8.069/1990 (ECA)
• Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet)
• Resolução CNE/CEB nº 2/2025 (Educação Digital e Midiática)
• Documento "Inteligência Artificial na Educação Básica" (MEC, abril/2026): https://www.gov.br/mec/pt-br/escolas-conectadas/documentos/ia-educacao-basica.pdf
• Guia de Classificação Indicativa (MJSP, 2025)
• Marco Referencial de Competências em IA para Estudantes (UNESCO, 2024)
• Child Rights by Design (5Rights Foundation, 2023)
• Children & AI Design Code (5Rights Foundation, 2025)