Anexo - Ficha técnica da espécie
Plano de Aula
Plano de aula: Vulnerabilidade e risco de extinção das espécies: do dado à decisão
Tem interesse no tema "Neurociência, adolescências e engajamento nos Anos Finais"?
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Descrição
Neste plano, a ser realizado em três encontros, os alunos são levados a descobrir, na prática, o que faz uma espécie se tornar mais vulnerável à extinção e como estimar o risco de extinção usando dados simples. Primeiro, eles exploram fichas técnicas de diferentes espécies e montam um mural de ideias; depois, organizam tudo em um quadro lógico “SE → ENTÃO” para separar o que é da espécie (risco interno) do que é do ambiente (risco externo), o que ocasiona um estudo mais grave ou menos grave de risco, simulando como a Inteligência Artificial (IA) toma decisões. Por fim, fazem uma revisão entre pares, comparam pareceres, chegam a um consenso e entendem onde a IA ajuda (ganho de velocidade/escala) e onde a decisão continua humana (validação e contexto).
Contexto e progressão das habilidades
Este plano de aula integra um conjunto de 52 planos estruturados com base na decomposição de aprendizagens, que divide habilidades complexas em etapas progressivas, respeitando o princípio da progressão de habilidades — em que cada novo conhecimento se apoia em bases já consolidadas. A sequência aborda, inicialmente, o pensamento computacional (decomposição, padrões, abstração e algoritmos) nos Anos Iniciais, avança para o letramento digital (uso crítico e criativo das tecnologias) nas séries seguintes e culmina, nos Anos Finais e no Ensino Médio, na análise crítica da Inteligência Artificial (IA), considerando o funcionamento e os impactos sociais e éticos. Essa progressão está alinhada à Base Nacional Comum Curricular (BNCC) da Computação, assegurando uma construção sólida e contextualizada do conhecimento, além de preparar os estudantes para interagir de forma autônoma e consciente no mundo digital.
Materiais sugeridos
Equipamentos e dispositivos:
computador.
Recursos educacionais digitais:
• https://salve.icmbio.gov.br/
• Anexo I: Anexo 1
• O artigo da National Geographic, "Como a IA (inteligência artificial) está ajudando os cientistas a proteger as aves"
• O artigo da ONG Akatu: Como a inteligência artificial ajuda a rastrear espécies ameaçadas - Instituto Akatu
• O artigo da Revista Fapesp: Sistemas baseados em IA podem monitorar travessia de animais em rodovias : Revista Pesquisa Fapesp
Materiais diversos:
canetinhas, post-its, papel sulfite e papel kraft ou cartolina.
Para o professor:
• www.gov.br/icmbio/pt-br/assuntos/biodiversidade/fauna-brasileira/publicacoes/sumarioexecutivo_port_web_final2.pdf#page=10.13
• Artificial Intelligence and Conservation | Pages | WWF
• PZ's Thinking Routines Toolbox | Project Zero
Habilidades BNCC:
Objeto de conhecimento
- Vida e evolução: preservação da biodiversidade.
- Pensamento computacional e letramento de dados/IA: entradas e saídas, lógica condicional (se… então…), dados, generalização e validação humana.
Enfoque UNESCO
- Autonomia humana e tomada de decisão.
Eixo
- Vida e evolução.
- Pensamento computacional.
Objetivos de aprendizagem
- Analisar como as variáveis associadas às ações antrópicas afetam a extinção de espécies.
- Interpretar dados sobre a perda de biodiversidade, aplicando noções de tipos de dados e coleções.
- Reconhecer entradas e saídas em sistemas de aprendizagem de máquina de forma aplicada.
- Identificar papel humano na tomada de decisão em sistemas de Inteligência Artificial (IA).
Competências gerais
1. Conhecimento
2. Pensamento científico, crítico e criativo
5. Cultura digital
9. Empatia e cooperação
O Nível de Competência Digital proposto para a aplicação deste plano é Intermediário 
Links úteis
- IUCN – Categorias e Critérios da Lista Vermelha (versão 3.1, guia atualizado). https://www.iucnredlist.org/resources/categories-and-criteria. iucnredlist.org
- Wildlife Insights – plataforma que usa IA para agilizar análise de armadilhas fotográficas. https://www.wildlifeinsights.org/home. Wildlife Insights
- WWF – Como a IA “compra tempo” para proteger a vida selvagem (uso prático de IA na conservação). https://www.worldwildlife.org/stories/how-artificial-intelligence-buys-valuable-time-to-protect-wildlife. World Wildlife Fund
- Nova Escola – Gênero expositivo: mural de animais em extinção (apoio didático). https://novaescola.org.br/conteudo/6177/genero-expositivo-produzindo-um-mural-de-animais-em-extincao. Nova Escola
- UNESCO – Recomendação sobre Ética em IA (princípios e supervisão humana). https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics. UNESCO
- Série “How AI Works” (Code.org) – vídeos curtos (legíveis para adolescentes) sobre o que é IA, aprendizado de máquina, redes neurais e viés algorítmico. Ótimo para abrir discussões rápidas em sala. Code.org+1
- Crash Course AI (playlist) – introdução descomplicada à IA e ML com exemplos visuais. Sugira o episódio 1 para começar. YouTube 01 Youtube 02
- Plano de aula - 9o ano - Mudança e sobrevivência: adaptação
Bibliografia
- ICMBio. Sistema de Avaliação do Risco de Extinção da Biodiversidade – SALVE. Brasília: ICMBio, 2025. Disponível em: https://salve.icmbio.gov.br/. Acesso em: 14 ago. 2025.
- IUCN. Guidelines for Using the IUCN Red List Categories and Criteria. Versão 16, 2024. Disponível em: https://www.iucnredlist.org/resources/redlistguidelines. Acesso em: 14 ago. 2025.
- OLIVEIRA CAETANO, G. H. de; et al. Automated assessment reveals that the extinction risk of reptiles is widely underestimated. PLOS Biology, 2022. Disponível em: https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3001544. Acesso em: 14 ago. 2025.
- WILDLIFE INSIGHTS. Quick Start to Wildlife Insights (Guia rápido). 2024. Disponível em: https://www.wildlifeinsights.org/get-started/basics/quick-start. Acesso em: 14 ago. 2025.
- WWF – WORLD WILDLIFE FUND. Artificial Intelligence and Conservation (página temática com casos e vídeos). Disponível em: https://www.worldwildlife.org/pages/artificial-intelligence-and-conservation. Acesso em: 14 ago. 2025.
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Aula
Sobre esta sequência de aulas
Tempo previsto: 200 minutos
Percurso de aprendizagem:
• Encontro 1: exploração de fichas técnicas de diversas espécies e criação de um mural de hipóteses, com uma ideia por post-it.
• Encontro 2: organização do mural em um quadro lógico "SE → ENTÃO" (três colunas: Internas (SE), Externas (SE) e Resultados (ENTÃO)). Criação e teste de regras para simular a tomada de decisão de uma IA na avaliação de risco.
• Encontro 3: revisão por pares, comparação de pareceres e busca de consenso. Discussão sobre o papel da IA (velocidade/escala) e a importância da decisão humana (validação e contexto), abordando qualidade/quantidade dos dados e viés.
Desafios pedagógicos comuns e estratégias para superá-los:
É comum que os alunos confundam características da espécie (internas) com pressões do ambiente (externas), tomem decisões baseadas em um único dado (ex.: tamanho populacional) ou vejam as categorias de risco (VU/EN/CR) como rótulos imutáveis.
A leitura das fichas pode ser densa, devido ao vocabulário técnico. Além disso, em discussões em grupo, alguns alunos podem dominar a conversa enquanto outros participam menos. Há também a tendência de superestimar a capacidade da IA, ao desconsiderar a qualidade e a variedade dos dados, bem como possíveis vieses.
Para mitigar essas dificuldades, sugere-se:
• Manter o quadro de três colunas sempre visível.
• Utilizar um glossário curto e fichas pré-selecionadas com dois ou três dados destacados.
• Exigir sempre um mínimo de duas entradas, sempre acompanhadas de justificativa.
• Permitir o registro do termo "dado faltante" quando aplicável.
• Distribuir papéis específicos nos grupos (leitor/analista/relator) e usar cronômetro para respeitar os tempos propostos.
• No fechamento, reforçar que a IA apoia, mas a decisão final é humana.
Aula 1 - Conversa inicial/Introdução
Tempo previsto: 20 minutos
Para iniciar a discussão, questione os estudantes:
- Como podemos determinar se uma espécie corre risco de extinção?
O objetivo é estimular o pensamento crítico e a formulação de hipóteses, explorando as ideias dos alunos sobre fatores que aumentam ou diminuem esse risco.
Explorando casos de espécies que superaram o risco
Em seguida, apresente casos de espécies que foram retiradas da lista de risco de extinção. Exemplos notáveis incluem a baleia-jubarte (Megaptera novaeangliae), a tartaruga-verde e a arara-azul-grande (Anodorhynchus hyacinthinus). A classificação brasileira de risco baseia-se nos indicadores e categorias da União Internacional para a Conservação da Natureza (UICN). Assim, as espécies listadas no Brasil são aquelas nas categorias “Criticamente em Perigo”, “Em Perigo” e “Vulnerável” da UICN.
Crédito: ITALO CARVALHO/GettyImages
Crédito: ANDREYGUDKOV/GettyImages
Crédito: Alexandre Michaud/GettyImages
Discussão e análise:
Exiba imagens desses animais e promova um debate com as seguintes perguntas:
- Como foi possível que essas espécies tivessem seu risco de extinção reduzido?
- Essa classificação é estática ou pode ser alterada?
- Quais dados são necessários para avaliar se uma espécie está ou não em risco?
Espera-se que os alunos reflitam inicialmente sobre o número de indivíduos em uma população. Eles podem abordar temas como a intervenção humana na conservação e as situações em que contribuímos negativamente para agravar as condições de risco das espécies.
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