Avisos

Convocatoria para dossier Inteligencia artificial y educación: abordajes críticos, tensiones y alternativas 

Editores invitados: Adilson Citelli y Roseli Figaro (por Comunicação & Educação); Graciana Zarauza y Mariano Zukerfeld (por Hipertextos)

Las revistas Comunicação & Educação (CCA/ECA/USP) e Hipertextos (Universidad Nacional de La Plata, Universidad Maimónides y Universidad Buenos Aires) publicarán conjuntamente el dossier Inteligencia artificial y educación: abordajes críticos, tensiones y alternativas. Para ello, invitan a investigadoras e investigadores de todas las áreas que aborden críticamente la relación entre inteligencia artificial y educación a enviar sus contribuciones.

La pregunta que orienta el dossier refiere a los desafíos que plantea la llamada inteligencia artificial en el ámbito educativo, entendido en sentido amplio. Interesan especialmente trabajos que, desde perspectivas críticas, permitan reflexionar, profundizar discusiones, dar visibilidad a investigaciones y proponer alternativas que arrojen luz sobre las tensiones que atraviesan la presencia de las IA en los procesos educativos, dentro y fuera de las instituciones educativas.

Con el fin de ofrecer referencias que orienten a quienes deseen participar, indicamos a continuación cinco ejes temáticos, algunos de ellos organizados en subejes. No se trata de una lista cerrada: son bienvenidas las propuestas que articulen más de un eje.

Eje 1. Perspectivas teóricas críticas sobre la inteligencia artificial

1.1. Críticas a los discursos dominantes sobre la tecnología en educación

Abordajes críticos del aceleracionismo, el tecnosolucionismo, el tecnodeterminismo, el transhumanismo, el cognitivismo y otras concepciones que orientan el desarrollo y la difusión de las IA.

Análisis de las narrativas de la inevitabilidad, la innovación y la “revolución educativa” que acompañan la llegada de las IA a la educación: ¿qué supuestos sobre el conocimiento, el aprendizaje y lo humano movilizan? ¿Cómo contribuyen a legitimar su introducción acelerada —y poco discutida— en las instituciones educativas?

1.2. Propuestas teóricas críticas sobre la IA, en la educación y más allá

Efectos de las IA sobre el pensamiento crítico: ¿favorecen, debilitan o transforman las capacidades de análisis, argumentación, evaluación de fuentes y juicio autónomo? ¿Cómo pensar la relación entre pensamiento crítico y delegación de tareas intelectuales en sistemas automatizados?

Otros efectos cognitivos de las IA: atención, memoria, lectura y escritura, delegación cognitiva, dependencia, homogeneización discursiva. ¿Qué transformaciones en los modos de pensar, aprender y producir conocimiento pueden conceptualizarse?

Relaciones entre las IA y los rasgos del capitalismo contemporáneo: capitalismo de plataformas y de vigilancia, extractivismo y colonialismo de datos, concentración en las big tech y oligopolios del conocimiento, trabajo invisibilizado de entrenamiento y etiquetado, costos materiales y ambientales.

Redefiniciones de nociones como autoría, saber, verdad, lenguaje e inteligencia, y aportes de tradiciones teóricas latinoamericanas y del Sur global para pensar las IA.

Eje 2. Regulación, políticas públicas y ética

2.1. Regulación y políticas públicas

Marcos regulatorios nacionales, regionales e internacionales sobre IA y su alcance en el ámbito educativo. ¿Es imperioso regular las IA o dejarlas autorregularse? ¿Qué operaciones retóricas sobre el concepto de libertad de expresión atraviesan hoy este debate, y qué disputas políticas, ideológicas y económicas expresan?

Políticas educativas frente a la IA: debates sobre su prohibición, restricción, regulación o estímulo en las instituciones educativas; diseño, implementación y evaluación de esas políticas. Papel de los organismos internacionales y de las corporaciones tecnológicas en la formulación de políticas, y sus consecuencias para la autonomía de las instituciones educativas y del trabajo docente.

Protección de datos de estudiantes y docentes, compras públicas de plataformas, soberanía tecnológica y educativa.

2.2. Ética

Cuestiones éticas, de riesgo y de responsabilidad en el uso de IA generativas en la educación: sesgos, transparencia, privacidad, integridad académica, equidad.

Análisis críticos de los propios marcos éticos: ¿en qué medida los códigos y principios de “IA responsable” funcionan como alternativa a la regulación o como forma de autorregulación corporativa?

Eje 3. Inteligencia artificial y escenarios educativos

Este eje abarca la educación formal en sus distintos niveles (inicial, primario, secundario, superior, formación docente y posgrado), así como la educación no formal (organizaciones sociales, educación popular, formación profesional y laboral, entre otras) y la educación informal (los aprendizajes cotidianos mediados por chatbots, plataformas y redes). Se privilegian análisis de experiencias y trabajos empíricos basados en fuentes primarias (entrevistas, observaciones, encuestas, documentos institucionales) y secundarias (estadísticas, documentos de política, informes). Entre otros temas:

Proyectos de introducción de IA en instituciones educativas y los cruces de intereses con organismos estatales. Presiones de las big tech en la venta de materiales y plataformas llamadas educativas: ¿estamos ante un modelo de negocios implantado bajo el manto de la modernización educativa?

Desafíos para la docencia y para los procesos de enseñanza y aprendizaje; transformaciones en la evaluación, en la planificación y en las condiciones del trabajo docente.

Metodologías y propuestas didácticas que incorporan IA generativas: ¿cuáles son y qué alcances y límites tienen?

Usos y apropiaciones de las IA por parte de estudiantes y docentes; desigualdades de acceso y de uso.

Eje 4. Alfabetización mediática, algorítmica y formación crítica

¿Cómo problematizar lo que la UNESCO denominó alfabetización mediática e informacional (Media and Information Literacy, MIL)? ¿Se trata de un imperativo formativo crítico o puede derivar en perspectivas meramente instrumentales y funcionales de la educación? ¿Los estudios e investigaciones desarrollados en el ámbito de la educomunicación ofrecen posibilidades para ir más allá del concepto de alfabetización algorítmica y mediática?

¿Pueden verse comprometidas la formación crítica y la emancipación de los estudiantes con la introducción irreflexiva de las IA en las escuelas? ¿ChatGPT y sistemas similares están adquiriendo una presencia excesiva en la vida de estudiantes y docentes? ¿Puede el acceso indiscriminado y acrítico a los sistemas generativos generar dependencia cognitiva e incluso homogeneización discursiva? ¿Existen estrategias de reducción de daños frente a las tecnologías, en particular frente a las IA? ¿El tiempo en el que operan los sistemas algorítmicos es el mismo que necesitan los estudiantes para su maduración reflexiva y emocional?

El diálogo y la perspectiva interaccionista, presentes en distintas tradiciones teóricas y prácticas —como las de Mijaíl Bajtín, Paulo Freire y Célestin Freinet—, que con distintos énfasis se dedican a comprender y promover una educación crítica, la autonomía intelectual de los estudiantes y la participación ciudadana, ¿son compatibles con los modelos de IA generativa en los procesos escolares de enseñanza y aprendizaje? ¿En qué condiciones los sistemas generativos, al simular interacciones dialógicas, favorecen o comprometen los procesos de producción de conocimiento crítico y emancipador? ¿Cuáles son las posibilidades, los límites y las contradicciones de esta aproximación?

Eje 5. Usos alternativos de la inteligencia artificial

5.1. Usos contrahegemónicos de las IA comerciales

Apropiaciones críticas, tácticas y resistencias frente a las IA comerciales en contextos educativos: prácticas docentes, estudiantiles, de movimientos sociales y de educación popular que tensionan o subvierten las lógicas de las plataformas.

La negativa, la objeción y la desconexión como prácticas pedagógicas y políticas.

5.2. IA no comerciales y más allá de los grandes modelos de lenguaje

Modelos abiertos, públicos, comunitarios o desarrollados por universidades; IA de pequeña escala y locales; sistemas que no se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM); desarrollos en lenguas originarias y locales; infraestructuras públicas y software libre.

¿Qué condiciones técnicas, económicas e institucionales requieren estas alternativas? ¿Qué otros imaginarios de la IA, y de su lugar en la educación, hacen posibles?

Envío de artículos

Los artículos pueden escribirse en español, portugués o inglés, y se reciben exclusivamente a través del sistema de envíos de la revista Comunicação & Educação: https://revistas.usp.br/comueduc/pt_BR/about/submissions 

Deben ajustarse a las normas editoriales detalladas a continuación. Cada artículo será evaluado en el idioma en que haya sido enviado. Los artículos seleccionados serán traducidos y publicados en portugués e inglés en Comunicação & Educação, y en español en Hipertextos, independientemente del idioma del envío original.

Consultas: comueduc@usp.br 

Normas de envío

a) Los títulos deben ser breves. Si el título incluye un subtítulo, ambos deben consignarse juntos en el campo «Título» del sistema; no utilice el campo «Subtítulo», ya que esa información se pierde al asignarse el DOI. No utilice puntuación al final del título ni del subtítulo; evite el uso de negrita o cursiva, así como símbolos como «&»; utilice mayúsculas únicamente en nombres propios y en la palabra inicial. El cuerpo del artículo debe organizarse en secciones con intertítulos.

b) El autor o los autores (máximo cuatro) deben presentar una breve reseña curricular de un máximo de tres líneas, incluyendo su dirección de correo electrónico y su ORCID.

c) Al comienzo del texto, el artículo debe incluir un resumen de entre 8 y 10 líneas y 5 palabras clave en portugués, inglés y español, cualquiera sea el idioma del artículo. Evite el uso de negrita o cursiva, así como símbolos como «&».

d) Cada artículo debe tener una extensión de entre 30.000 y 45.000 caracteres (incluyendo espacios, resúmenes y notas al pie).

e) Fuente: Times New Roman, tamaño 12, interlineado de 1,5.

f) Inserte el número de página en la parte inferior de la hoja.

g) Tamaño de papel: A4 (21,0 x 29,7 cm), con orientación vertical y márgenes superior, inferior, izquierdo y derecho de 2,5 cm.

h) Las citas y referencias bibliográficas deben seguir la norma ABNT NBR 6023 (norma
brasileña de referencias bibliográficas). Pueden consultarse ejemplos en la página de envíos de la
revista.

Calendario

Fecha límite de envío de los artículos: 28 de febrero de 2027.

Comunicación de los artículos seleccionados: 30 de julio de 2027.

Publicación del dossier: finales de noviembre de 2027.

Los equipos editoriales de Comunicação & Educação e Hipertextos

 

Chamada para envio de artigos

Inteligência artificial e educação: abordagens críticas, tensões e alternativas

Editores convidados: Adilson Citelli e Roseli Figaro (por Comunicação & Educação); Graciana Zarauza e Mariano Zukerfeld (por Hipertextos)

As revistas Comunicação & Educação (CCA/ECA/USP) e Hipertextos (Universidade de Buenos Aires, Universidade Nacional de La Plata e Universidade Maimónides) vão publicar em conjunto o dossiê “Inteligência artificial e educação: abordagens críticas, tensões e alternativas”. Para isso, convidam pesquisadoras e pesquisadores de todas as áreas que abordem criticamente a relação entre inteligência artificial e educação a enviar suas contribuições.

A questão que orienta o dossiê diz respeito aos desafios que a chamada inteligência artificial apresenta no âmbito educacional, entendido em sentido amplo. São de especial interesse trabalhos que, a partir de perspectivas críticas, permitam refletir, aprofundar discussões, dar visibilidade a pesquisas e propor alternativas que esclareçam as tensões que marcam a presença da IA nos processos educacionais, dentro e fora das instituições de ensino.

Com o objetivo de oferecer referências que orientem aqueles que desejam participar, indicamos a seguir cinco eixos temáticos, alguns deles organizados em subeixos. Não se trata de uma lista fechada: são bem-vindas as propostas que articulem mais de um eixo.

Eixo 1. Perspectivas teóricas críticas sobre a inteligência artificial

1.1. Críticas aos discursos dominantes sobre a tecnologia na educação

Abordagens críticas ao aceleracionismo, ao tecnossolucionismo, ao tecnodeterminismo, ao transumanismo, ao cognitivismo e a outras concepções que orientam o desenvolvimento e a difusão das IAs.

Análise das narrativas de inevitabilidade, inovação e “revolução educacional” que acompanham a chegada da IA à educação: quais pressupostos sobre o conhecimento, a aprendizagem e o ser humano elas mobilizam? Como contribuem para legitimar sua introdução acelerada — e pouco discutida — nas instituições educacionais?

1.2. Propostas teóricas críticas sobre a IA, na educação e além

Efeitos da IA sobre o pensamento crítico: ela favorece, enfraquece ou transforma as capacidades de análise, argumentação, avaliação de fontes e julgamento autônomo? Como pensar a relação entre pensamento crítico e delegação de tarefas intelectuais a sistemas automatizados?

Outros efeitos cognitivos da IA: atenção, memória, leitura e escrita, delegação cognitiva, dependência, homogeneização discursiva. Que transformações nas formas de pensar, aprender e produzir conhecimento podem ser conceituadas?

Relações entre a IA e as características do capitalismo contemporâneo: capitalismo de plataformas e de vigilância, extrativismo e colonialismo de dados, concentração nas big tech e oligopólios do conhecimento, trabalho invisibilizado de treinamento e classificação, custos materiais e ambientais.

Redefinições de noções como autoria, saber, verdade, linguagem e inteligência, e contribuições das tradições teóricas latino-americanas e do Sul Global para refletir sobre a IA.

Eixo 2. Regulamentação, políticas públicas e ética

2.1. Regulamentação e políticas públicas

Marcos regulatórios nacionais, regionais e internacionais sobre IA e seu alcance no âmbito educacional. É imperativo regulamentar a IA ou deixá-la se autorregular? Que operações retóricas sobre o conceito de liberdade de expressão permeiam esse debate atualmente e que disputas políticas, ideológicas e econômicas elas expressam?

Políticas educacionais em relação à IA: debates sobre sua proibição, restrição, regulamentação ou incentivo nas instituições de ensino; concepção, implementação e avaliação dessas políticas. Papel dos organismos internacionais e das corporações tecnológicas na formulação de políticas e suas consequências para a autonomia das instituições de ensino e do trabalho docente.

Proteção de dados de alunos e professores, compras públicas de plataformas, soberania tecnológica e educacional.

2.2. Ética

Questões éticas, de risco e de responsabilidade no uso de IA generativa na educação: vieses, transparência, privacidade, integridade acadêmica, equidade.

Análises críticas dos próprios marcos éticos: até que ponto os códigos e princípios da “IA responsável” funcionam como alternativa à regulamentação ou como forma de autorregulação corporativa?

Eixo 3. Inteligência artificial e cenários educacionais

Este eixo abrange a educação formal em seus diversos níveis (educação infantil, ensino fundamental, ensino médio, ensino superior, formação de professores e pós-graduação), bem como a educação não formal (organizações sociais, educação popular, formação profissional e capacitação no trabalho, entre outras) e a educação informal (aprendizagens cotidianas mediadas por chatbots, plataformas e redes). Dá-se prioridade a análises de experiências e trabalhos empíricos baseados em fontes primárias (entrevistas, observações, pesquisas, documentos institucionais) e secundárias (estatísticas, documentos de política, relatórios). Entre outros temas:

Projetos de introdução da IA em instituições educacionais e os pontos de convergência de interesses com órgãos estatais. Pressões das grandes empresas de tecnologia na venda de materiais e plataformas denominadas “educativas”: estamos diante de um modelo de negócios implantado sob o pretexto da modernização educacional?

Desafios para o corpo docente e para os processos de ensino e aprendizagem; transformações na avaliação, no planejamento e nas condições de trabalho dos docentes.

Metodologias e propostas didáticas que incorporam IA generativa: quais são elas e quais são seus alcances e limites?

Usos e apropriações da IA por parte de alunos e professores; desigualdades de acesso e de uso.

Eixo 4. Alfabetização midiática, algorítmica e formação crítica

Como problematizar o que a UNESCO denominou de alfabetização midiática e informacional (Media and Information Literacy/MIL)? Trata-se de um imperativo formativo crítico ou pode levar a perspectivas meramente instrumentais e funcionais da educação? Os estudos e pesquisas desenvolvidos no âmbito da educomunicação oferecem possibilidades para ir além do conceito de alfabetização algorítmica e midiática?

A formação crítica e a emancipação dos alunos podem ser comprometidas com a introdução irrefletida da IA nas escolas? O ChatGPT e sistemas semelhantes estão adquirindo uma presença excessiva na vida de alunos e professores? O acesso indiscriminado e acrítico aos sistemas generativos pode gerar dependência cognitiva e até mesmo homogeneização discursiva? Existem estratégias de redução de danos diante das tecnologias, em particular diante da IA? O tempo em que os sistemas algorítmicos operam é o mesmo de que os alunos precisam para seu amadurecimento reflexivo e emocional?

O diálogo e a perspectiva interacionista, presentes em diversas tradições teóricas e práticas — como as de Mikhail Bakhtin, Paulo Freire e Célestin Freinet —, que, com diferentes ênfases, se dedicam a compreender e promover uma educação crítica, a autonomia intelectual dos alunos e a participação cidadã são compatíveis com os modelos de IA generativa nos processos escolares de ensino e aprendizagem? Em que condições os sistemas generativos, ao simularem interações dialógicas, favorecem ou comprometem os processos de produção de conhecimento crítico e emancipador? Quais são as possibilidades, os limites e as contradições dessa abordagem?

Eixo 5. Usos alternativos da inteligência artificial

5.1. Usos contra-hegemônicos das IAs comerciais

Apropriações críticas, táticas e resistências diante das IAs comerciais em contextos educacionais: práticas docentes, estudantis, de movimentos sociais e de educação popular que desafiam ou subvertem as lógicas das plataformas.

A recusa, a objeção e a desconexão como práticas pedagógicas e políticas.

5.2. IA não comercial e além dos grandes modelos de linguagem

Modelos abertos, públicos, comunitários ou desenvolvidos por universidades; IA de pequena escala e local; sistemas que não se baseiam em grandes modelos de linguagem (LLM); desenvolvimentos em línguas indígenas e locais; infraestruturas públicas e software livre.

Que condições técnicas, econômicas e institucionais essas alternativas exigem? Que outras visões da IA — e de seu lugar na educação — elas tornam possíveis?

Envio de artigos

Os artigos podem ser redigidos em espanhol, português ou inglês e são recebidos exclusivamente por meio do sistema de envio da revista Comunicação & Educação: https://revistas.usp.br/comueduc/pt_BR/about/submissions 

Devem seguir as normas editoriais detalhadas a seguir. Cada artigo será avaliado no idioma em que tiver sido enviado. Os artigos selecionados serão traduzidos e publicados em português e inglês na revista Comunicação & Educação, e em espanhol na revista Hipertextos, independentemente do idioma do envio original.

Dúvidas: comueduc@usp.br

Normas de envio

a) Os títulos devem ser breves. Se o título incluir um subtítulo, ambos devem ser inseridos juntos no campo “Título” do sistema; não utilize o campo “Subtítulo”, pois essa informação é perdida na atribuição do DOI. Não utilize sinais de pontuação no final do título nem do subtítulo; evite o uso de negrito ou itálico, bem como símbolos como “&”; utilize letras maiúsculas apenas em nomes próprios e na palavra inicial. O corpo do artigo deve ser organizado em seções com subtítulos.

b) O autor ou os autores (máximo de quatro) devem apresentar um breve resumo curricular de no máximo três linhas, incluindo seu endereço de e-mail e seu ORCID.

c) No início do texto, o artigo deve incluir um resumo de 8 a 10 linhas e 5 palavras-chave em português, inglês e espanhol, independentemente do idioma do artigo. Evite o uso de negrito ou itálico, bem como símbolos como “&”.

d) Cada artigo deve ter uma extensão entre 30.000 e 45.000 caracteres (incluindo espaços, resumos e notas de rodapé).

e) Fonte: Times New Roman, tamanho 12, espaçamento entre linhas de 1,5.

f) Insira o número da página na parte inferior da folha.

g) Tamanho do papel: A4 (21,0 x 29,7 cm), com orientação vertical e margens superior, inferior, esquerda e direita de 2,5 cm.

h) As citações e referências bibliográficas devem seguir a norma ABNT NBR 6023 (norma brasileira de referências bibliográficas). Exemplos podem ser consultados na página de submissões da revista.

Cronograma

Prazo final para envio dos artigos: 28 de fevereiro de 2027.

Divulgação dos artigos selecionados: 30 de julho de 2027.

Publicação do dossiê: final de novembro de 2027.

 

As equipes editoriais de Comunicação & Educação e Hipertextos

 

Call for Papers

Artificial intelligence and education: critical approaches, tensions and alternatives

Guest editors: Adilson Citelli and Roseli Figaro (on behalf of Comunicação & Educação); Graciana Zarauza and Mariano Zukerfeld (on behalf of Hipertextos)

The journals Comunicação & Educação (CCA/ECA/USP) and Hipertextos ( National University of La Plata, Maimónides University and University of Buenos Aires) are to jointly publish a special issue entitled “Artificial intelligence and education: critical approaches, tensions and alternatives”. To this end, they invite researchers from all disciplines who take a critical look at the relationship between artificial intelligence and education to submit their contributions.

The overarching theme of the special issue concerns the challenges posed by so-called artificial intelligence within the educational sphere, understood in the broadest sense. Of particular interest are papers which, from critical perspectives, enable reflection, deepen discussions, raise the profile of research and propose alternatives that shed light on the tensions surrounding the presence of AI in educational processes, both within and outside educational institutions.

With the aim of providing guidance for those wishing to contribute, we set out below five thematic areas, some of which are organised into sub-themes. This is not an exhaustive list: proposals that address more than one thematic area are welcome.

Theme 1. Critical theoretical perspectives on artificial intelligence

1.1. Critiques of dominant discourses on technology in education

Critical approaches to accelerationism, techno-solutionism, techno-determinism, transhumanism, cognitivism and other conceptions that guide the development and dissemination of AI.

Analysis of the narratives of inevitability, innovation and the “educational revolution” that accompany the arrival of AI in education: what assumptions about knowledge, learning and human beings do they draw upon? How do they contribute to legitimising its rapid — and largely undiscussed — introduction into educational institutions?

1.2. Critical theoretical proposals on AI in education

The effects of AI on critical thinking: does it enhance, weaken or transform the abilities to analyse, argue, evaluate sources and exercise independent judgement? How should we consider the relationship between critical thinking and the delegation of intellectual tasks to automated systems?

Other cognitive effects of AI: attention, memory, reading and writing, cognitive delegation, dependency, and discursive homogenisation. What transformations in the ways we think, learn and produce knowledge can be conceptualised?

Relationships between AI and the characteristics of contemporary capitalism: platform and surveillance capitalism, extractivism and data colonialism, concentration in big tech and knowledge oligopolies, the invisible work of training and classification, and material and environmental costs.

Redefinitions of concepts such as authorship, knowledge, truth, language and intelligence, and contributions from Latin American and Global South theoretical traditions to the discourse on AI.

Theme 2. Regulation, public policy and ethics

2.1. Regulation and public policy

National, regional and international regulatory frameworks on AI and their scope within the educational sector. Is it imperative to regulate AI, or should it be left to self-regulate? What rhetorical arguments regarding the concept of freedom of expression currently underpin this debate, and what political, ideological and economic disputes do they reflect?

Educational policies regarding AI: debates on its prohibition, restriction, regulation or promotion in educational institutions; the design, implementation and evaluation of these policies. The role of international organisations and technology corporations in policy formulation and its consequences for the autonomy of educational institutions and the teaching profession.

Protection of student and teacher data, public procurement of platforms, and technological and educational sovereignty.

2.2. Ethics

Ethical, risk and responsibility issues surrounding the use of generative AI in education: bias, transparency, privacy, academic integrity, equity.

Critical analyses of the ethical frameworks themselves: to what extent do the codes and principles of “responsible AI” function as an alternative to regulation or as a form of corporate self-regulation?

Theme 3. Artificial intelligence and educational scenarios

This theme covers formal education at its various levels (early years education, primary education, secondary education, higher education, teacher training and postgraduate studies), as well as non-formal education (social organisations, popular education, vocational training and on-the-job training, amongst others) and informal education (everyday learning mediated by chatbots, platforms and networks). Priority is given to analyses of experiences and empirical studies based on primary sources (interviews, observations, surveys, institutional documents) and secondary sources (statistics, policy documents, reports). Among other topics:

Projects to introduce AI into educational institutions and the points of convergence of interests with state bodies. Pressure from large technology companies to sell so-called “educational” materials and platforms: are we facing a business model implemented under the pretext of educational modernisation?

Challenges for teaching staff and for teaching and learning processes; changes in assessment, planning and teachers” working conditions.

Methodologies and teaching approaches that incorporate generative AI: what are they, and what are their scope and limitations?

The use and adoption of AI by students and teachers; inequalities in access and use.

Theme 4. Media and algorithmic literacy and critical education

How might we problematise what UNESCO has termed media and information literacy (MIL)? Is this a critical educational imperative, or might it lead to merely instrumental and functional perspectives on education? Do studies and research carried out within the field of educommunication offer possibilities for going beyond the concept of algorithmic and media literacy?

Could critical education and the emancipation of students be compromised by the thoughtless introduction of AI into schools? Are ChatGPT and similar systems gaining an excessive presence in the lives of students and teachers? Could indiscriminate and uncritical access to generative systems lead to cognitive dependence and even discursive homogenisation? Are there harm-reduction strategies in relation to these technologies, particularly AI? Does the pace at which algorithmic systems operate match the time students need  for their reflective and emotional development?

Are dialogue and the interactionist perspective – present in various theoretical and practical traditions, such as those of Mikhail Bakhtin, Paulo Freire and Célestin Freinet, which, with different emphases, are dedicated to understanding and promoting critical education, students” intellectual autonomy and civic participation – compatible with generative AI models in school-based teaching and learning processes? Under what conditions do generative systems, by simulating dialogical interactions, foster or undermine the processes of producing critical and emancipatory knowledge? What are the possibilities, limitations and contradictions of this approach?

Theme 5. Alternative uses of artificial intelligence

5.1. Counter-hegemonic uses of commercial AI

Critical appropriations, tactics and forms of resistance to commercial AI in educational contexts: teaching, student, social movement and popular education practices that challenge or subvert the logic of the platforms.

Refusal, objection and disengagement as pedagogical and political practices.

5.2. Non-commercial AI and beyond large language models

Open, public, community-led or university-developed models; small-scale, local AI; systems not based on large language models (LLMs); developments in indigenous and local languages; public infrastructure and free software.

What technical, economic and institutional conditions do these alternatives require? What other visions of AI — and its place in education — do they make possible?

Submission of articles

Articles may be written in Spanish, Portuguese or English and must be submitted exclusively via the submission system of the journal Comunicação & Educação: https://revistas.usp.br/comueduc/pt_BR/about/submissions 

They must comply with the editorial guidelines set out below. Each article will be assessed in the language in which it was submitted. Selected articles will be translated and published in Portuguese and English in the journal Comunicação & Educação, and in Spanish in the journal Hipertextos, regardless of the language of the original submission.

Questions: comueduc@usp.br 

Submission guidelines

a) Titles should be brief. If the title includes a subtitle, both should be entered together in the “Title” field of the system; do not use the “Subtitle” field, as this information is lost when the DOI is assigned. Do not use punctuation at the end of the title or subtitle; avoid the use of bold or italics, as well as symbols such as “&”; capitalise only proper nouns and the first word. The body of the article must be organised into sections with subtitles.

b) The author or authors (maximum of four) must provide a short biographical note of no more than three lines, including their email address and ORCID.

c) At the beginning of the text, the article must include an abstract of 8 to 10 lines and 5 keywords in Portuguese, English and Spanish, regardless of the language of the article. Avoid the use of bold or italics, as well as symbols such as “&”.

d) Each article must be between 30,000 and 45,000 characters in length (including spaces, abstracts and footnotes).

e) Font: Times New Roman, size 12, 1.5 line spacing.

f) Insert the page number at the bottom of the page.

g) Paper size: A4 (21.0 x 29.7 cm), portrait orientation, with top, bottom, left and right margins of 2.5 cm.

h) Citations and bibliographic references must follow the ABNT NBR 6023 standard (Brazilian standard for bibliographic references). Examples can be found on the journal's submission guidelines page.

Deadline for submission of articles: 28 February 2027.

Announcement of selected articles: 30 July 2027.

Publication of the special issue: late November 2027.

The editorial teams of Comunicação & Educação and Hipertextos