Conectando Saberes: Desafios e Oportunidades da Inteligência Artificial na Educação do Século XXI

Autores

DOI:

https://doi.org/10.55892/jrg.v7i17.1430

Palavras-chave:

inteligência artificial, educação, formação docente, desigualdades educacionais, tecnologia na educação

Resumo

Este artigo aborda a crescente influência da Inteligência Artificial (IA) na educação, destacando desafios e oportunidades inerentes a essa transformação. Com base em uma fundamentação teórico-metodológica robusta, analisamos a resistência percebida em adotar ferramentas de IA evidenciando lacunas na formação docente que impedem a plena integração dessa tecnologia nas práticas educacionais. Propomos estratégias para superar esse desafio, como a promoção de formação continuada, estimulando uma participação ativa dos professores no desenvolvimento e implementação de ferramentas de IA, e fomentando a colaboração entre professores e alunos. Ao explorar o cenário global, destacamos disparidades entre países desenvolvidos e em desenvolvimento na adoção da IA na educação. Limitações de infraestrutura, escassez de recursos financeiros e falta de habilidades tecnológicas são desafios enfrentados principalmente por nações menos desenvolvidas. Propomos que políticas educacionais considerem tais barreiras, enfocando investimentos em infraestrutura e capacitação de professores. No âmbito dos desafios, discutimos a dependência excessiva da IA alertando para possíveis impactos na autonomia e criatividade dos alunos, além de preocupações éticas relacionadas à privacidade e viés algorítmico. Enfatizamos a necessidade de abordar essas preocupações de maneira ética e equitativa, promovendo políticas e práticas que garantam o uso responsável da IA na educação. Os resultados destacam a importância de uma abordagem cuidadosa e deliberada na integração da IA na educação, visando o desenvolvimento educacional e o bem-estar dos envolvidos no processo de ensino-aprendizagem. O artigo conclui com uma chamada à ação para educadores, pesquisadores, legisladores e a sociedade em geral, destacando a necessidade de colaboração e compromisso a longo prazo para aproveitar todo o potencial da IA na transformação da educação.

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Biografia do Autor

Wallysabel Araujo Veras, Universidade Estadual do Maranhão

Graduada em Física pela Universidade Estadual do Ceará(uva); Mestranda em Educação Inclusiva pela Universidade Estadual do Maranhão – UEMA, São Luís, MA.

Leidmar Cunha Melo, Universidade Estadual do Maranhão

Graduada em Licenciatura Plena em Ciências Biológicas - Campus Ministro Reis Velloso; Mestranda em Educação Inclusiva pela Universidade Estadual do Maranhão – UEMA, São Luís, MA.

Danielson Souza da Silva, Universidade Estadual do Maranhão

Graduado em Pedagogia pela Universidade Federal do Maranhão (UEMA); Mestranda em Educação Inclusiva pela Universidade Estadual do Maranhão – UEMA, São Luís, MA.

Siarla Danielle Andrade Sousa, Universidade Estadual do Maranhão

Graduada em Pedagogia pela Universidade Estadual do Piauí- UESPI; Mestranda em Educação Inclusiva pela Universidade Estadual do Maranhão – UEMA, São Luís, MA.

Maria Verônica Oliveira Simão, Universidade Estadual do Maranhão

Graduada em Pedagogia pela Faculdade Latino Americana de Educação – FLATED; Mestranda em Educação Inclusiva pela Universidade Estadual do Maranhão – UEMA, São Luís, MA.

Antônio Roberto Coelho Serra, Fundação Getulio Vargas

Bacharel em Administração pela Universidade Estadual do Maranhão, Mestre em Administração pela Universidade Federal de Santa Catarina. Doutor em Administração pela Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas da Fundação Getúlio Vargas. Pós-doutorado pela Open University do Reino Unido

 

Referências

AWARI. Inteligência Artificial na Educação: Como a IA está revolucionando o ensino. 2023. Disponível em: (1) Nova Mensagem! (awari.com.br). Acesso em: 13 fev. 2024.

BAKER, Ryan; SIEMENS, George. Mineração de Dados Educacionais e Análise de Aprendizagem. 2014. In ABELL, Sandra K.; LEDERMAN, Norman (Eds.). Manual de Pesquisa em Educação Científica. Nova York: Routledge, 2008.

BAROCAS, Sólon; SELBST, André. O Impacto Disparado dos Big Datas. California Law Review, 2016. Disponível em: O impacto díspar do Big Data por Solon Barocas, Andrew D. Selbst :: SSRN. Acesso em: 11 fev. 2024.

BRASIL. LEI Nº 9.394, DE 20 DE DEZEMBRO DE 1996. Estabelece as diretrizes e bases da educação nacional. Disponível em: L9394 (planalto.gov.br). Acesso em: 13 fev. 2024.

BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular. Brasília, 2018. Disponível em: anexo_texto_bncc (mec.gov.br). Acesso em: 13 fev. 2024.

BRYNJOLFSSON, Erik; MCAFEE, André. A Segunda Era das Máquinas: Trabalho, Progresso e Prosperidade em uma Época de Tecnologias Brilhantes. W. W. Norton & Company. 2014. Disponível em: The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. (apa.org). Acesso em: 12 fev. 2024.

DIESEL, Aline Diesel; BALDEZ, Alda Leila Santos; MARTINS, Silvana Neumann. Os princípios das metodologias ativas de ensino: uma abordagem teórica. Revista Thema, v. 14, nº 1, 2017. Disponível em: Vista do Os princípios das metodologias ativas de ensino: uma abordagem teórica (ifsul.edu.br). Acesso em: 13 fev. 2024.

FLORIDI, Luciano. A Lógica da Informação: Uma Teoria da Filosofia como Design Conceitual. Oxford University Press, 2019.

GUIMARÃES, Ueudison Alves et al. Metodologias ativas: docência com Inteligência Artificial. RECIMA21: Revista Científica Multidisciplinar, v.4, n. 7, 2023. Disponível em: Vista do METODOLOGIAS ATIVAS: DOCÊNCIA COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (recima21.com.br). Acesso em: 13 fev. 2024.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL WEB. Inteligência artificial na educação: benefícios e desafios. Disponível em: Inteligência artificial na educação: benefícios e desafios - Inteligência Artificial Web (inteligenciaartificialweb.com.br). Acesso em: 13 fev. 2024.

LECUN, Yann; BENGIO, Yoshua; HINTON, Geoffrey. Aprendizado profundo. 2015. Disponível em: Aprendizagem profunda | Natureza. Acesso em: 11 fev. 2024.

MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de Metodologia Científica. Editora Atlas, 2010.

MCCARTHY, João; MINSKY, Marvin L.; ROCHESTER, Natanael; SHANNON, Claude E. Uma Proposta para o Projeto de Pesquisa de Verão de Dartmouth sobre Inteligência Artificial. Revista de IA, 1956. Disponível em: Uma Proposta para o Projeto de Pesquisa de Verão de Dartmouth sobre Inteligência Artificial, 31 de agosto de 1955 | Revista AI (aaai.org). Acesso em: 11 fev. 2024.

NEWELL, Allen; SHAW, J. C.; SIMON, Hebert. A. Relatório sobre um programa de solução de problemas em geral. Atas da Conferência Internacional sobre Processamento de Informações,1959. Disponível em: Report on a General Problem-Solving Program - The Edward A. Feigenbaum Papers - Spotlight at Stanford. Acesso em: 11 fev. 2024.

OLIVA, Aline. Inteligência Artificial (IA) na educação: Impacto e Exemplos. Disponível em: Inteligência Artificial (IA) na educação: Impacto e Exemplos (questionpro.com). Acesso em: 12 fev. 2024.

PACETE, Luiz Gustavo. O que diz a carta assinada por Musk e milhares contra experimentos de IA? Forbes Brasil, 2023. Disponível em: O que diz a carta assinada por Musk e milhares contra experimentos de IA? - Forbes. Acesso em: 13 fev. 2024.

PARDOS, Zachary. A.; BERGNER, Yoav; SEATON, Daniel T. Inteligência Artificial na Educação: Promessas e Armadilhas. In WRIGHT, J. D. (Ed.), Enciclopédia Internacional das Ciências Sociais e Comportamentais. 2ª ed., pp. 25-32, Elsevier,2020. Disponível em: International Encyclopedia of the Social and Behavioral Sciences - IESBS (Elsevier) | Biblioteca Digital (fgv.br). Acesso em: 13 fev. 2024.

ROSENBLATT, F. O perceptron: Um modelo probabilístico para armazenamento e organização de informações no cérebro. Psychological Review, 1958. Disponível em: rosenblatt58.pdf (uic.edu). Acesso em: 12 fev. 2024.

TURING, Alan. Computação e Inteligência de Máquinas. Mente, 59(236), 433-460, 1950. Disponível em: Microsoft Word - TuringTest.doc (umbc.edu). Acesso em: 12 fev. 2024.

WEIZENBAUM, Joseph. ELIZA - um programa de computador para o estudo da comunicação em linguagem natural entre o homem e a máquina. Comunicações da ACM, 9(1), 36-45, 1966. Disponível em: ELIZA — um programa de computador para o estudo da comunicação em linguagem natural entre homem e máquina | Comunicações do ACM. Acesso em: 11 fev. 2024.

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Publicado

2024-09-25

Como Citar

VERAS, W. A.; MELO, L. C.; SILVA, D. S. da; SOUSA, S. D. A.; SIMÃO, M. V. O.; SERRA, A. R. C. Conectando Saberes: Desafios e Oportunidades da Inteligência Artificial na Educação do Século XXI. Revista JRG de Estudos Acadêmicos , Brasil, São Paulo, v. 7, n. 17, p. e171430, 2024. DOI: 10.55892/jrg.v7i17.1430. Disponível em: https://revistajrg.com/index.php/jrg/article/view/1430. Acesso em: 16 out. 2024.

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