O Estatuto de autonomia da Galiza, no seu artigo 31, dispõe que é competência plena da Comunidade Autónoma galega o regulamento e administração do ensino em toda a sua extensão, níveis e graus, modalidades e especialidades, sem prejuízo do disposto no artigo 27 da Constituição e nas leis orgânicas que, conforme o ponto primeiro do seu artigo 81, o desenvolvam, e das faculdades que lhe atribui ao Estado o artigo 149.1º.30 da Constituição.

A Lei orgânica 2/2006, de 3 de maio, de educação, na redacção dada pela Lei orgânica 3/2020, de 20 de dezembro, estabelece no seu artigo 34.7 que lhes corresponde às administrações educativas a ordenação das matérias optativas. Além disso, o Real decreto 243/2022, de 5 de abril, pelo que se estabelece a ordenação e os ensinos mínimos do bacharelato, determina no seu artigo 14 que lhes corresponde às administrações educativas regular a oferta destas matérias optativas, que deverá incluir, ao menos, uma segunda língua estrangeira.

O Decreto 157/2022, de 15 de setembro, pelo que se estabelecem a ordenação e o currículo do bacharelato na Comunidade Autónoma da Galiza, determina no seu artigo 10.7 que todo o estudantado do primeiro curso do bacharelato deve cursar uma matéria optativa e no seu artigo 11.7, que todo o estudantado do segundo curso do bacharelato deve cursar uma matéria optativa. Também estabelece que a conselharia com competências em matéria de educação estabelecerá o currículo dessas matérias optativas.

A Ordem de 13 de fevereiro de 2023, pela que se estabelece o currículo das matérias optativas do bacharelato e se regula a sua oferta, estabeleceu o currículo das matérias optativas de primeiro curso e de segundo curso.

Com posterioridade, o Decreto 118/2023, de 27 de julho, pelo que se modifica o Decreto 157/2022, de 15 de setembro, estabeleceu a possibilidade de alargar a oferta de matérias optativas a que se refere o citado artigo 10.7, assim como a de estabelecer os seus currículos.

Aproveitar a oportunidade de situar-se um passo por diante das necessidades que demanda a sociedade, tanto presentes como futuras, assim como das directrizes estabelecidas pelos organismos internacionais, deve ser um dos princípios da educação. Por isso, um objectivo primordial é que com os/as estudantados/as, com independência de quais sejam os seus estudos posteriores, compreenda os sistemas baseados na inteligência artificial, que sejam capazes de desenvolver soluções a problemas concretos empregando as ferramentas disponíveis e que reflictam como parte da nossa sociedade na repercussão da inteligência artificial na vida como cidadãs e cidadãos.

O sistema educativo galego não pode permanecer alheio à importância para a formação integral da mocidade galega no âmbito da inteligência artificial, pelo que pretende dar resposta a esta necessidade mediante a criação de uma nova matéria: Tecnologias Inteligentes.

Portanto, é preciso alargar a oferta de matérias no bacharelato com a dita matéria optativa e estabelecer o seu currículo.

Esta ordem respeita os princípios de boa regulação estabelecidos nos artigos 129 da Lei 39/2015, de 1 de outubro, do procedimento administrativo comum das administrações públicas, e 37 da Lei 14/2013, de 26 de dezembro, de racionalização do sector público autonómico, que dispõe que em todas as iniciativas normativas se justificará a adequação aos princípios de necessidade, proporcionalidade, segurança jurídica, transparência, acessibilidade, simplicidade e eficácia.

No que se refere aos princípios de necessidade e eficácia, trata de uma norma necessária para alargar a oferta actual de matérias optativas e estabelecer o seu currículo. De acordo com o princípio de proporcionalidade, contém a regulação imprescindível para cumprir com o seu objecto ao não existir nenhuma alternativa reguladora menos restritiva de direitos. Conforme o princípio de segurança jurídica, resulta coherente com o ordenamento jurídico actual. Cumpre com os princípios de transparência e acessibilidade, que se garantiram através da exposição do projecto no Portal de transparência e Governo aberto da Xunta de Galicia, ao amparo do disposto no artigo 41.5 da Lei 16/2010, de 17 de dezembro, de organização e funcionamento da Administração geral e do sector público autonómico da Galiza, assim como do seu tratamento na mesa sectorial docente não universitária. Além disso, respeitam-se os princípios de eficiência e simplicidade ao permitir uma gestão mais eficiente dos recursos públicos.

Em consequência, de conformidade com o exposto e em uso da habilitação normativa que figura na disposição derradeiro segunda do Decreto 157/2022, de 15 de setembro, como conselheiro de Cultura, Educação, Formação Profissional e Universidades,

ACORDO:

Artigo 1. Objecto e âmbito de aplicação

1. Esta ordem tem por objecto alargar a relação de matérias optativas do bacharelato na Comunidade Autónoma da Galiza e estabelecer o seu currículo.

2. Esta ordem será de aplicação nos centros docentes correspondentes ao âmbito de gestão da Comunidade Autónoma da Galiza que dêem os ensinos de bacharelato.

Artigo 2. Nova matéria optativa

1. A oferta de matérias optativas na etapa de bacharelato alarga com a incorporação da matéria de Tecnologias Inteligentes no primeiro curso.

2. A oferta da matéria de Tecnologias Inteligentes realizar-se-á nas mesmas condições que o resto de matérias optativas para o primeiro curso do bacharelato, segundo o artigo 4 da Ordem de 13 de fevereiro de 2023 pela que se estabelece o currículo das matérias optativas do bacharelato e se regula a sua oferta.

3. O currículo destas matérias é o que se estabelece no anexo I.

Artigo 3. Professorado

A atribuição docente da matéria optativa de Tecnologias Inteligentes corresponde ao professorado do corpo de catedráticas e catedráticos de ensino secundário ou do corpo de professorado de ensino secundário das especialidades estabelecidas no anexo II.

Disposição derradeiro primeira. Calendário de implantação

O disposto na presente ordem implantará no curso 2023/24.

Disposição derradeiro segunda. Desenvolvimento normativo

Autoriza-se a Direcção-Geral de Ordenação e Inovação Educativa para ditar as disposições que sejam necessárias para a aplicação e o desenvolvimento desta ordem.

Disposição derradeiro terceira. Entrada em vigor

Esta ordem entrará em vigor o dia seguinte ao da sua publicação no Diário Oficial da Galiza.

Santiago de Compostela, 9 de agosto de 2023

Román Rodríguez González
Conselheiro de Cultura, Educação,
Formação Profissional e Universidades

ANEXO I

Currículo das matérias

1. Tecnologias Inteligentes.

1.1. Introdução.

A educação em inteligência artificial implica o desenvolvimento de competências para que toda a cidadania, incluídos professorado e estudantado, se relacionem com confiança, de forma crítica e segura, com os sistemas de inteligência artificial, o fim de proporcionar-lhes conhecimentos, habilidades e atitudes necessários para viver num mundo rodeado e moldado pela inteligência artificial. As e os estudantes formam-se como pessoas utentes da inteligência artificial, mas conscientes dos seus fundamentos e limitações, e não são necessários conhecimentos técnicos específicos para esta aprendizagem (como de programação ou estatística, entre outros). Conhecer o impacto da inteligência artificial a partir da análise e da compreensão de aplicações reais é um objectivo fundamental deste enfoque.

A União Europeia (UE) adoptou o Plano de acção da educação digital (2021-2027). Este plano oferece uma visão estratégica a longo prazo para atingir uma educação digital européia de qualidade, inclusiva e acessível, e apresenta oportunidades nas cales se inclui, entre outras, a melhora da qualidade do ensino relacionado com as tecnologias digitais.

Esta matéria dá resposta à medida 4 da Estratégia galega de inteligência artificial 2030 (EGIA), «Implementación da inteligência artificial em todas as etapas do ensino, abordando a sua docencia com um enfoque transversal, desde a base do sistema em educação primária até a educação universitária, incorporando conteúdos curriculares específicos nos planos de estudo das diferentes etapas formativas», e ao eixo prioritário 2: «Talento e competências em inteligência artificial ao longo da vida».

A Estratégia galega de educação digital 2030 (EGED 2030) propõe como um dos reptos que há que enfrentar a progressiva e imparable digitalização do mundo que nos rodeia: IoT (a internet das coisas), cultura e ocio digital, digitalização dos postos de trabalho, etc. A dita estratégia, no seu eixo 2: «Perfeccionar as competências e capacidades digitais para uma verdadeira transformação digital», lembra que as acções coordenadas que actuem sobre o estudantado, o professorado, as famílias e a comunidade educativa têm envolvimentos sobre, entre outros, a normativa educativa, as pessoas ao longo de toda a vida e os diferentes âmbitos educativos: formal, não formal e informal. A acção de impacto 3 da EGED 2030, Inteligência artificial, STEM, robótica e tecnologias intensivas, prevê entre as suas acções específicas:

– A integração curricular dos contidos e competências vinculados à inteligência artificial em todos os níveis educativos e o desenvolvimento de matérias específicas e de especialização, quando proceda.

– O desenvolvimento de propostas curriculares completas para a integração da inteligência artificial em todos os níveis educativos.

A educação sobre inteligência artificial deve estar fundamentada num enfoque de programação, é dizer, o estudantado deve ter uma visão desta matéria como criadoras e criadores de soluções que resolvem problemas singelos de modo automático. O desenho e implementación de algoritmos para resolver problemas é o núcleo desta matéria, na qual estudará as limitações das estratégias «manuais» e a necessidade de criar algoritmos que acheguem alternativas autonomamente.

Neste contexto é muito relevante que conheçam a inteligência artificial como um conjunto de tecnologias que aborda problemas do mundo real e as consequências que isto tem, fazendo-se uma ideia clara de que os algoritmos dos sistemas computacionais (situados numa contorna real ou virtual) interaccionan sem necessidade de supervisão humana para alcançar uns objectivos. Dentro desta visão de agente inteligente», é essencial que o estudantado compreenda as áreas básicas da inteligência artificial, sobre as quais se fundamentam as tecnologias e as aplicações: percepção/actuação, representação, razoamento e aprendizagem.

O enfoque da inteligência artificial que se pretende transmitir nesta matéria comporta a resolução de problemas guiada pelos dados. O estudantado deve conhecer como os dados se convertem em informação e conhecimento trás ser processados ou modelados, e como se podem tomar decisões de forma automática com esta informação. O processamento de dados implica a sua captura, digitalização, armazenagem e representação posterior de forma útil. Uma vez realizada esta representação, podem-se desenvolver bem algoritmos que proporcionam resultados directamente, baseados em regras, ou bem algoritmos que ajustam modelos matemáticos a partir dos dados, e que são os que achegam a predição ou tomam uma decisão.

Esta ideia principal trabalhar-se-á mediante três tecnologias concretas que dão suporte à inteligência artificial.

Primeiro, a visão artificial, com o objectivo de que o estudantado possa assimilar os fundamentos da inteligência artificial mediante a criação de projectos visuais, facilitando assim a sua compreensão inicial das técnicas sem necessidade de trabalhar directamente com os dados. O conhecimento de métodos de classificação de imagens, identificação de patrões ou reconhecimento de objectos são de grande relevo prática.

A seguir, trabalharão no campo do processamento da linguagem natural, percebido como o estudo da interacção pessoa-máquina e as diferentes técnicas ou tecnologias que se aplicam para a dita comunicação (entre outras, a representação textual ou como audio, a semelhança de textos, a determinação dos sentimentos reflectidos nos textos, etc.). Estas tecnologias já têm hoje em dia uma grande relevo e atingirão ainda mais no futuro.

Finalmente, a aprendizagem automática, onde de modo mais geral se achegam os fundamentos práticos de obtenção e preparação dos dados, a aprendizagem dos modelos e a análise dos resultados. Estes modelos poderão ser utilizados para realizar predições, recomendações ou directamente na tomada de decisões. É chave neste contexto a introdução aos conceitos básicos das redes neuronais e ao seu uso.

Para que uma matéria que emprega de tecnologias computacionais tão avançadas possa ser dada neste nível educativo, é fundamental o uso de livrarias de programação já existentes e fiáveis, e que possam ser utilizadas por pessoas utentes com um nível de conhecimento básico.

Também se integrarão os envolvimentos éticos e sociais da inteligência artificial, tendo em conta a privacidade, a segurança dos dados, o desenvolvimento responsável da inteligência artificial e a tomada de decisões. Neste enfoque de engenheira/o» da inteligência artificial, a percepção destes aspectos por parte do estudantado é diferente ao enfoque da pessoa utente, já que devem manipular dados e analisar as consequências das soluções que desenvolvem.

Em conclusão, esta matéria optativa persegue uma iniciação à ciência dos dados e ao conhecimento automático, tendo presente um desenvolvimento futuro das tecnologias inteligentes que precisem profissionais bem formados e que possam optar às oportunidades laborais que surgem deste desenvolvimento tecnológico.

O bloco 1, «Programação para a inteligência artificial», pretende dar o suporte necessário para que as pessoas docentes possam propor actividades práticas de criação de soluções de inteligência artificial o antes possível. Pretende-se que o estudantado aprenda a programar soluções singelas ou, no mínimo, a perceber os códigos de programação implicados nas tecnologias inteligentes. Propõem-se a utilização da linguagem Python devido à sua grande implantação neste âmbito e ao grande número de livrarias de inteligência artificial existentes, que permitem realizar projectos avançados de um modo singelo na sala de aulas. O objectivo não é desenvolver uma formação específica de programação, senão ser capaz de realizar programas que utilizem estas livrarias e compreender o processo. Para este fim recomenda-se o uso de ferramentas, como os cadernos de programação (Jupyter notebook ou similares) ou as inteligências artificiais geradoras de código, todos eles sempre sob supervisão e com o fim de apoiar o processo de aprendizagem.

O bloco 2, «Conceitos chave da inteligência artificial», introduz ao estudantado nos conceitos básicos da inteligência artificial desde a perspectiva de pessoa criadora de soluções. Primeiramente, apresenta-se o algoritmo computacional como procedimento para a resolução automática de problemas, para logo passar às áreas da inteligência artificial e aos conceitos relacionados com o agente inteligente: percepção, actuação, representação (e memória), razoamento e aprendizagem, desde o ponto de vista da captura, manejo e utilização dos dados e da informação.

O bloco 3, «Visão artificial», apoiado no uso de cadernos de programação ou programas de exemplo, requer que o estudantado realize operações básicas sobre imagens para compreender as suas propriedades básicas. Graças ao uso de livrarias já existentes, poderão realizar projectos de inteligência artificial mais ambiciosos que impliquem a identificação de elementos nas imagens, a classificação destas e inclusive o reconhecimento de objectos. Este bloco utiliza imagens e proporciona resultados visíveis sobre elas, pelo que é um modo ideal de introduzir o estudantado nas tecnologias da inteligência artificial e nos seus envolvimentos éticos e legais.

O bloco 4, «Processamento da linguagem natural», requer uma maior profundidade e capacidade de abstracção, introduz ferramentas geradoras de conteúdos baseadas em textos, assim como as suas técnicas, e valora a repercussão da PLN na sociedade. Os projectos desenvolvidos nesta tecnologia poderão fazer uso dos modelos da linguagem existentes, neste caso desde uma perspectiva de pessoa utente para compreender as suas propriedades e limitações.

Finalmente, o bloco 5, «Aprendizagem automática», dará forma ao enfoque mais geral da inteligência artificial baseada nos dados. O estudantado deverá compreender os fundamentos da ciência dos dados, utilizando livrarias que permitem analisá-los e prepará-los adequadamente para o seu uso na criação de modelos. Poderão trabalhar com diferentes algoritmos e métodos de aprendizagem automática, desde modelos singelos até redes neuronais profundas, compreendendo a relevo dos seus parâmetros e da configuração do processo de treino para obter uns resultados fiáveis. Por último, deverão aprender a realizar uma análise rigorosa destes resultados para minimizar problemas nas predições e na tomada automática de decisões. O uso de origens de dados abertos (ciência aberta) é muito recomendable neste bloco.

1.2. Objectivos.

Objectivos da matéria

OBX1. Analisar e valorar o impacto social e ético da inteligência artificial desenvolvendo o pensamento crítico que permita identificar os desafios e os riscos a que se expõe a sociedade e o próprio indivíduo durante o seu emprego diário, tendo em conta a normativa emergente e avaliando no processo o a respeito da segurança digital, a igualdade e a equidade social.

• Com este objectivo pretende-se que o estudantado tome consciência e identifique os desafios e riscos que expõe a inteligência artificial para a sociedade. Por uma banda, com a análise de como a inteligência artificial pode afectar negativamente a equidade social e a justiça, na que se inclui o rumo e a discriminação algorítmica e a avaliação do impacto da inteligência artificial no ambiente e na mudança climática. Por outra parte, o estudantado deve compreender os desafios relacionados com a inteligência artificial, como a privacidade, a segurança, a responsabilidade e a transparência, avaliando como a inteligência artificial pode ser utilizada positivamente para melhorar a igualdade e a equidade social, incluindo a saúde, a educação e a justiça, entre outros, por meio do desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico para identificar e abordar os problemas éticos e sociais relacionados com a inteligência artificial. • No alcance deste objectivo deve-se incentivar a capacidade de avaliar a normativa emergente relacionada com a inteligência artificial, como o Regulamento geral de protecção de dados (RGPD) na Europa e a transposición à normativa espanhola da normativa européia relacionada com a inteligência artificial, especialmente analisando como afecta a privacidade, a segurança e a ética na sua aplicação.

OBX2. Perceber os fundamentos dos agentes inteligentes como sistemas computacionais situados numa contorna em que interactúan de modo autónomo, relacionando os seus aspectos básicos com o seu funcionamento e potencialidade, identificando e incorporando tecnologias emergentes e compreendendo as aplicações reais na vida diária.

• O estudantado deve compreender quando um sistema computacional emprega técnicas de inteligência artificial, e identificar propriedades básicas como a adaptação às mudanças não previstas, o razoamento em situações diversas ou a aprendizagem, que fazem com que os sistemas sejam autónomos na sua operação. Assim, devem diferenciar estes sistemas dos que não fã uso da inteligência artificial, ainda que possam parecer trabalhadores independentes. • Obter uma visão actual da inteligência artificial como um campo tecnológico que trata de resolver problemas no mundo real de modo autónomo minimizando a intervenção humana nos processos permitir-lhe-á compreender o conceito de agente inteligente como sistema computacional situado numa contorna, real ou virtual, com que interactúa mediante sensores e actuadores, e ser consciente de que este enfoque de sistema situado implica ter que lidar com incertezas nos dados e nos resultados obtidos, pelo que a inteligência artificial tem que fundamentar-se em estatísticas, probabilidades e modelos não exactos. • O estudantado deve conhecer as grandes áreas da inteligência artificial: percepção e actuação, representação e razoamento, e aprendizagem. Ademais, deve relacionar estas áreas com o conceito de agente inteligente situado numa contorna. É de grande relevo que possa associar tecnologias digitais concretas nestas áreas que permitem que os agentes operem no mundo real.

OBX3. Interaccionar com modelos artificiais baseados nos dados, aplicando habilidades e conhecimentos interdisciplinares que permitam o seu manejo, tratamento, contextualización, interpretação e inclusão nos sistemas inteligentes, e reconhecer o importante papel da pessoa na tomada de decisões relacionadas com a aprendizagem das máquinas, e na execução delas.

• O estudantado deve compreender o conceito de algoritmo para resolver problemas e diferenciá-lo para aprender um modelo a partir de dados e distinguir entre a inteligência artificial baseada nos dados e a inteligência artificial baseada no conhecimento (aprendizagem automática face a sistemas baseados em regras). Especialmente, deve conhecer os diferentes tipos de aprendizagem automática que podem utilizar os agentes inteligentes, como a aprendizagem supervisionada e não supervisionada, ademais da aprendizagem por reforço; este conhecimento permitirá a identificação e selecção das ferramentas e técnicas adequadas para o preprocesamento e limpeza dos dados utilizados nestes modelos e a aplicação de técnicas de visualización de dados para identificar padróns e relações em conjuntos de dados utilizados em modelos de aprendizagem automática. • O estudantado deverá saber criar e ajustar modelos simples de aprendizagem automática para satisfazer os requisitos de uma necessidade em particular, assim como também avaliar a qualidade e, opcionalmente, o rendimento dos modelos utilizando métricas apropriadas e técnicas de validação cruzada, entre outras. • Será fundamental reconhecer a importância do papel humano na tomada de decisões relacionadas com a aprendizagem automática e a necessidade de supervisionar e validar os resultados dos modelos e a importância da aplicação dos princípios éticos e legais necessários para garantir a privacidade e a segurança, em concreto nos dados utilizados nos modelos de aprendizagem automática e nos seus resultados.

OBX4. Desenvolver soluções práticas que incluam o razoamento algorítmico e que incorporem alternativas eficazes, novos produtos e tecnologias inteligentes aplicando estratégias de aprendizagem baseadas na programação para um modelizado e resolução autónoma e eficiente de problemas reais.

• O estudantado deve ter a capacidade de identificar e compreender os conceitos chave relacionados com a inteligência artificial, incluindo algoritmos de aprendizagem automática e redes neuronais artificiais, por meio da análise, uso e avaliação de aplicações reais que façam uso de tecnologias dos campos da visão artificial e o processamento da linguagem natural, entre outros. Neste sentido, por meio da habilidade de identificar problemas reais que possam ser resolvidos mediante o uso de soluções práticas baseadas em razoamento algorítmico e tecnologias inteligentes, em concreto, desenvolverá soluções práticas que incorporem diferentes alternativas para resolver problemas e que sejam capazes de adaptar-se a diferentes contextos e necessidades desenvolvendo a capacidade de investigar e avaliar novas tecnologias e produtos inteligentes que potencialmente possam ser utilizados para melhorar a eficácia e a eficiência das soluções. • Neste sentido, será fundamental a implementación de técnicas e ferramentas para a resolução autónoma e eficiente de problemas reais mediante o uso da programação e tecnologias inteligentes, ademais de processos de prova e validação para as soluções desenvolvidas com o fim de garantir a sua eficácia e eficiência na resolução de problemas. • Devido à constante evolução destas tecnologias, é muito importante que o estudantado identifique os campos de aplicação actuais e emergentes que podem ser utilizados pelos agentes inteligentes, como a interacção humano-máquina, a robótica autónoma, a internet das coisas, os sistemas de recomendação, os sistemas de predição, a realidade virtual, os videoxogos, entre outras. Por exemplo, por meio da análise de casos e aplicações práticas em âmbitos de grande relevo, como a sanidade, a agricultura, a indústria, a educação, entre outros.

1.3. Critérios de avaliação e conteúdos.

1º curso.

Matéria de Tecnologias Inteligentes 1º curso
Bloco 1. Programação para a inteligência artificial
Critérios de avaliação	Objectivos
• QUE1.1. Compreender os fundamentos da programação na linguagem Python.	OBX3
• QUE1.2 Utilizar bibliotecas e ferramentas de aprendizagem automática para construir modelos de inteligência artificial.	OBX3
• QUE1.3. Demonstrar habilidades em programação para a inteligência artificial, utilizando linguagens de programação e ferramentas de desenvolvimento.	OBX4
Conteúdos
• Os cadernos de programação: Jupyter notebook, DeepNote ou similares. • Os fundamentos de programação em Python. • As livrarias básicas na inteligência artificial: Pandas, Numpy, OpenCV, Pytorch, Scikit-learn, Keras, entre outras.
Bloco 2. Conceitos chave de inteligência artificial
Critérios de avaliação	Objectivos
• QUE2.1. Compreender as propriedades básicas de um sistema baseado na inteligência artificial e a sua relação com os algoritmos para resolver problemas de modo automático.	OBX2
• QUE2.2. Identificar os fundamentos dos agentes inteligentes e o seu funcionamento.	OBX2
• QUE2.3. Identificar as aplicações reais dos agentes inteligentes na vida diária.	OBX2
• QUE2.4. Relacionar os aspectos básicos dos agentes inteligentes com o seu funcionamento e potencialidade.	OBX2
Conteúdos
• Que é e que não é a inteligência artificial. • Os algoritmos para resolver problemas. • A inteligência artificial no mundo real. Os campos de uso. • A percepção e a actuação na contorna. • A representação da informação e o razoamento sobre ela. • A aprendizagem e modelización a partir dos dados obtidos da contorna.
Bloco 3. Visão artificial
Critérios de avaliação	Objectivos
• QUE3.1. Conhecer os fundamentos da percepção de imagens e os elementos básicos da sua representação digital.	OBX2
• QUE3.2. Compreender e utilizar livrarias para a realização de operações básicas sobre as imagens e acções de identificação e segmentación de patrões visuais.	OBX3
• QUE3.3. Aplicar o pensamento computacional e a lógica como base da estrutura de trabalho.	OBX4
• QUE3.4. Aplicar técnicas de visão artificial para resolver problemas de interpretação visual da contorna, como a estimação da profundidade.	OBX4
• QUE3.5. Comunicar e divulgar activamente os resultados obtidos.	OBX3
• QUE3.6. Avaliar criticamente os benefícios e riscos da visão artificial, tendo em conta os seus envolvimentos éticos e sociais, e propor soluções para minimizar os riscos e maximizar os benefícios.	OBX1
Conteúdos
• Os elementos básicos de uma imagem. • A identificação e a segmentación de patrões visuais. • A classificação de imagens. • A interpretação visual da contorna. • O impacto das aplicações com visão artificial.
Bloco 4. Processamento da linguagem natural
Critérios de avaliação	Objectivos
• QUE 4.1. Compreender os fundamentos da percepção de sons e voz, e a sua representação digital.	OBX2
• QUE 4.2. Demonstrar habilidades no processamento da linguagem natural (PLN), incluindo a toquenización, a etiquetaxe e a classificação de texto.	OBX3
• QUE 4.3. Compreender e aplicar técnicas de análise de emoções e reconhecimento de voz para resolver problemas de processamento da linguagem natural.	OBX3
• QUE 4.4. Compreender e aplicar os modelos de linguagem, analisando criticamente as suas limitações e benefícios.	OBX4
• QUE 4.5. Avaliar criticamente os benefícios e riscos do processamento da linguagem natural, tendo em conta os seus envolvimentos éticos e sociais, e propor soluções para minimizar os riscos e maximizar os benefícios.	OBX1
• QUE 4.6. Comunicar e divulgar as soluções propostas tendo em conta a retroalimentación das pessoas utentes para a melhora do produto.	OBX4
Conteúdos
• O texto como dado. • O processamento da linguagem natural: de audio a texto e de texto a audio. • A similitude entre textos. • A análise emocional em textos. • Os modelos da linguagem. • O impacto das aplicações de processamento da linguagem natural (PLN).
Bloco 5. Aprendizagem autónoma
Critérios de avaliação	Objectivos
• QUE 5.1. Identificar e explicar as diferentes fases do ciclo de vida dos dados, desde a captação até a eliminação, e a sua importância na aplicação da inteligência artificial.	OBX1
• QUE 5.2. Demonstrar habilidades na selecção e preparação de dados para o seu uso em modelos de inteligência artificial.	OBX3
• QUE 5.3. Compreender e aplicar técnicas de preprocesamento de dados, incluindo a normalização e a redução de dimensionalidade.	OBX3
• QUE 5.4. Compreender e aplicar técnicas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e de reforço para resolver problemas de inteligência artificial.	OBX3
• QUE 5.5. Demonstrar habilidades na avaliação e melhora de modelos de inteligência artificial, incluindo a validação cruzada e o ajuste de hiperparámetros.	OBX3
• QUE 5.6. Demonstrar habilidades na aplicação de técnicas de inteligência artificial para resolver problemas de predição e classificação.	OBX4
• QUE 5.7. Expor graficamente os modelos de inteligência artificial e os seus resultados, incluindo a detecção de nesgos e a identificação de erros baixo uma olhadela crítica e reflexiva.	OBX1
• QUE 5.8. Analisar os riscos associados ao uso da aprendizagem automática tendo em conta os seus envolvimentos éticos e sociais, e propor soluções para minimizar os riscos e maximizar os benefícios.	OBX1
Conteúdos
• Os algoritmos e os modelos. • A ciência dos dados. • O treino e a avaliação dos modelos. • As redes neuronais artificiais. • O impacto das aplicações dos modelos de aprendizagem automática.

1.4 Orientações pedagógicas.

A intervenção educativa na matéria de Tecnologias Inteligentes desenvolverá o seu currículo e tratará de assentar de modo gradual e progressivo as aprendizagens que lhe facilitem ao estudantado o sucesso dos objectivos da matéria e, em combinação com o resto de matérias, uma adequada aquisição das competências chave e o sucesso dos objectivos da etapa.

Neste sentido, no desenho das actividades, o professorado terá que considerar a relação existente entre os objectivos da matéria e as competências chave através dos descritores operativos e das linhas de actuação no processo de ensino e aprendizagem que se apresentam nas epígrafes seguintes e seleccionar aqueles critérios de avaliação do currículo que se ajustem à finalidade buscada, assim como empregá-los para verificar as aprendizagens do estudantado e o seu nível de desempenho.

Relação entre os objectivos da matéria de Tecnologias Inteligentes e as competências chave através dos descritores operativos estabelecidos no anexo I do Decreto 157/2022, de 15 de setembro.

Objectivos da matéria	Competências chave
	CCL	CP	STEM	CD	CPSAA	CC	CE	CCEC
OBX1	2-3	1	2	1-2-4	4	3	1
OBX2			1-4	2-3		3
OBX3	1	1-2	1-3-4-5	2-3-4	1.1-1.2	1	2
OBX4		2	2-3-4-5	2-3-4-5	2-3.1-3.2-5	3-4	1-3	3.1-4.1

Linhas de actuação no processo de ensino e aprendizagem.

– O marcado carácter multidisciplinario da inteligência artificial actual ficará patente para o estudantado com um enfoque prático que integre as tecnologias inteligentes no dia a dia, fazendo delas aliadas transversais nos seus estudos e futuros emprendementos. Esta interdisciplinariedade promoverá a exploração do potencial da inteligência artificial para a criação de soluções inovadoras e criativas ante problemas reais ou ficticios, com especial atenção à sua aplicação em campos como a medicina, a indústria, a educação ou a sustentabilidade, entre outros.

– A inclusão, nas situações de aprendizagem, das três tecnologias consideradas nesta matéria, visão artificial, processamento da linguagem natural e aprendizagem automática, como a base de numerosas aplicações da inteligência artificial, pelo que se podem desenvolver projectos práticos na sala de aulas em campos como a interacção humano-máquina, a robótica autónoma, a internet das coisas, os sistemas de recomendação, os sistemas de predição, a realidade virtual, os videoxogos, etc.

– Em geral, desde um ponto de vista pedagógico, podem-se aplicar estratégias metodolóxicas de diversa índole ao longo do curso, sendo as pessoas docentes as guias do processo de ensino-aprendizagem, tais como:

– Aprendizagem baseada em problemas: trabalhar em projectos que involucren a aplicação de tecnologias inteligentes em problemas do mundo real e que lhes permitam aplicar a visão artificial, o processamento de linguagem natural e a aprendizagem automática.

– Aprendizagem colaborativa: fomentar o trabalho em equipa e a colaboração entre iguais para resolver problemas complexos e desenvolver projectos conjuntos que involucren programação.

– Indagação: alentar o estudantado a explorar e descobrir a matéria por sim mesmo, utilizando recursos em linha, bibliografía e ferramentas de aprendizagem para desenvolver as competências básicas na matéria.

– Aprendizagem baseada em projectos: desenvolver projectos de software com o uso da programação, como um bot de charla (chatbot) ou uma aplicação que classifique imagens, entre outros.

– As propostas de sala de aulas, como a realização de debates, a resolução de problemas e a utilização de simulações e experimentos facilitarão uma aprendizagem activa apoiada por actividades de apresentação e comunicação onde o estudantado possa transmitir de forma clara e efectiva as suas ideias e resultados à comunidade educativa.

– Os aspectos éticos trabalhar-se-ão de modo integrado em três tecnologias inteligentes, fomentando a descoberta deles, a reflexão crítica e a discussão na sala de aulas.

– A oferta de recursos em linha é imensa e vão mudando aceleradamente com o passo do tempo. Por este motivo, é importante priorizar aqueles recursos que tenham maior lonxevidade e sejam úteis, salvaguardar a segurança e a privacidade do estudantado.

ANEXO II

Especialidades do professorado com atribuição docente
na matéria optativa de Tecnologias Inteligentes

Matéria optativa	Especialidades
Tecnologias Inteligentes	Equipamentos electrónicos Física e Química Informática Instalações Electrotécnicas Matemáticas Sistemas e Aplicações Informáticas Sistemas Electrónicos Sistemas Electrotécnicos e Automáticos Tecnologia