A taxonomia original foi concebida numa época em que o acesso à informação era relativamente limitado e em que os processos cognitivos associados à aprendizagem eram frequentemente representados de forma hierárquica e linear, partindo de níveis mais básicos (como recordar informação) até níveis mais complexos (como criar). No entanto, o atual ecossistema informacional, marcado pela abundância de dados, pela automatização de processos cognitivos e pela presença de sistemas inteligentes capazes de produzir textos, imagens ou código, exige uma reinterpretação mais dinâmica e processual da aprendizagem.
Neste contexto, propõe-se um modelo cíclico e não linear da taxonomia. Os níveis Lembrar, Compreender, Aplicar, Analisar, Avaliar e (Co)Criar continuam a representar dimensões essenciais da atividade cognitiva, mas deixam de ser entendidos como etapas rigidamente sequenciais. Na prática, quando os alunos interagem com sistemas de inteligência artificial, os processos cognitivos ocorrem frequentemente de forma iterativa e recursiva: um aluno pode criar um produto com apoio da IA, analisá-lo criticamente, adaptá-lo, voltar a aplicá-lo e reavaliá-lo. Assim, a aprendizagem torna-se um processo circular de refinamento e reconstrução do conhecimento.
A introdução das dimensões Curar, Adaptar, Simular e Inovar, que atravessam transversalmente os níveis da taxonomia, procura captar novas práticas cognitivas emergentes no contexto da inteligência artificial.
Curar refere-se à capacidade de selecionar, filtrar e organizar informação proveniente de múltiplas fontes, incluindo conteúdos gerados por IA. Num ambiente de sobrecarga informacional, a competência de curadoria torna-se central para construir conhecimento fiável.
Adaptar diz respeito à capacidade de modificar, personalizar ou reconfigurar conteúdos, ajustando-os a novos contextos, problemas ou públicos.
Simular representa a possibilidade de explorar cenários hipotéticos, testar ideias e experimentar soluções com o apoio de sistemas computacionais.
Inovar corresponde à capacidade de transformar conhecimento em novas ideias, produtos ou soluções, muitas vezes em colaboração com sistemas inteligentes. A criação deixa de ser apenas o nível final da taxonomia e passa a integrar um processo contínuo de experimentação e transformação.
Esta reinterpretação, em vez de substituir o modelo clássico, pretende expandir o seu alcance conceptual, permitindo compreender melhor as práticas cognitivas que emergem quando os estudantes trabalham em ambientes digitais avançados e interagem com sistemas de inteligência artificial. O modelo cíclico proposto oferece um quadro teórico que ajuda a repensar o desenho das atividades de aprendizagem, das estratégias de avaliação e das competências a desenvolver, numa era em que aprender implica cada vez mais dialogar com sistemas tecnológicos, interpretar os seus resultados e reconstruir continuamente o conhecimento.