Questão de Direito Digital — Lei nº 13.709 de 2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) — IADES 2025
Direito DigitalLei nº 13.709 de 2018 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)
- Código
- qg507646
- Banca
- IADES
- Órgão
- ANPD
- Ano
- 2025
- Nível
- Superior
- Cargo
- Atividade Técnica de Suporte
Uma empresa de tecnologia educacional desenvolveu plataforma de ensino adaptativo que utiliza inteligência artificial para personalizar o aprendizado de estudantes menores de idade. O sistema coleta dados comportamentais detalhados durante as sessões de estudo, incluindo padrões de movimento ocular, tempo de resposta, frequência cardíaca por meio de dispositivos vestíveis, análise de expressões faciais para detectar estados emocionais, e gravações de voz para avaliação de pronúncia. A plataforma implementa algoritmos de psicopedagógicos dificuldades machine learning que criam perfis individuais, identificando potenciais de aprendizagem, e sugere intervenções pedagógicas. Os dados são processados em tempo real, com decisões automatizadas relacionadas à progressão curricular, e compartilhados com instituições de ensino parceiras para fins de acompanhamento acadêmico. A empresa alega que o tratamento visa exclusivamente ao interesse superior da criança e ao desenvolvimento educacional.Considerando - os princípios da LGPD aplicáveis ao tratamento automatizado de dados e as especificidades da proteção de dados de crianças e adolescentes, é correto afirmar que a situação apresentada evidencia potencial violação, sobretudo, ao princípio da(o)
- Afinalidade, uma vez que o tratamento de dados biométricos e comportamentais excede o propósito educacional declarado, caracterizando coleta excessiva para criação de perfis psicológicos não relacionados diretamente ao processo de aprendizagem.
- Bnão discriminação, pois os algoritmos podem gerar vieses discriminatórios ao identificar dificuldades de aprendizagem com base em características comportamentais e biométricas, potencialmente prejudicando o desenvolvimento educacional de determinados grupos de estudantes.
- Ctransparência, tendo em vista a complexidade dos algoritmos de machine learning que impedem a compreensão clara, pelos titulares (crianças) e responsáveis, acerca de como os dados são processados e as decisões automatizadas são tomadas.
- Dnecessidade, considerando que coleta de dados biométricos, análise de expressões faciais e monitoramento de frequência cardíaca não são estritamente indispensáveis para a personalização do ensino, em desconformidade com princípio da minimização de dados
- Elivre acesso, considerando que a natureza automatizada do sistema e a complexidade dos algoritmos de inteligência artificial dificultam o exercício do direito de acesso pelos titulares menores de idade e dos respectivos responsáveis legais.