Este artigo apresenta uma análise baseada na revisão da literatura sobre as intersecções entre inteligência artificial (IA), educação e ética no ensino superior, analisando publicações científicas do período de 2019 a 2024. A pesquisa foi conduzida nas bases de dados Scopus, Web of Science, e SciELO, utilizando descritores relacionados a IA, educação e implicações éticas. Foram selecionados e analisados 37 artigos que atenderam aos critérios de inclusão definidos. com enfoque especial nas transformações das competências de aprendizagem requeridas de docentes e discentes. Fundamentado nas perspectivas teóricas de Buckingham (2023), Apple (2019), Hatch (2021) entre outros, a pesquisa examina como a disponibilidade de conteúdos gerados por IA reconfigura as práticas pedagógicas, os processos avaliativos e o desenvolvimento do pensamento crítico nas instituições de ensino. No que concerne aos resultados destacam-se seis dimensões críticas: (i) a transformação das competências docentes necessárias para orientar aprendizagens na era da IA; (ii) o desafio de desenvolver habilidades metacognitivas em estudantes expostos a conteúdos algoritmicamente gerados; (iii) a necessidade de redesenhar estratégias avaliativas que valorizem competências insubstituíveis pela IA; (iv) a tensão entre eficiência do acesso à informação e profundidade da compreensão; (v) o desenvolvimento de um letramento crítico em IA entre a comunidade acadêmica; e (vi) estratégias pedagógicas para integrar ferramentas de IA enquanto se preserva a autenticidade e originalidade intelectual. A análise evidencia a urgência de um novo paradigma educacional que não se limite à adaptação tecnológica, mas reimagine fundamentalmente as instituições e as competências essenciais em um mundo mediado por algoritmos. O pensamento crítico, a criatividade e a capacidade de julgamento ético devem constituir o núcleo de uma educação que transcenda a mera reprodução de conhecimentos em favor de uma formação que permita aos indivíduos avaliarem, contextualizarem e transformarem criticamente o conhecimento mediado por sistemas de IA.
