A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E OS SEUS CONTRIBUTOS NO PROCESSO DE ENSINO-APRENDIZAGEM

Autores

  • Arom Danelli de freitas
  • Juliano Olímpio Lima Centro universitário Cidade Verde - UniCV
  • Tácia Rocha Centro universitário Cidade Verde - UniCV

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Processo de ensino-aprendizagem, Aprendizagem Adaptativa, Sistema de Tutoria Inteligente (STI)

Resumo

No campo educacional, a Inteligência Artificial (IA) começa a demonstrar o seu potencial, impulsionada pelo avanço tecnológico e pelo crescente volume de dados disponíveis. A aplicação de ferramentas de IA no processo de ensino-aprendizagem surge como uma oportunidade promissora para a melhoria da qualidade e da personalização da educação. Apesar do entusiasmo em torno do tema, vários desafios ainda têm de ser ultrapassados. As escolas e as universidades representam uma parte significativa destas dificuldades, uma vez que ainda enfrentam obstáculos para integrar estas novas tecnologias de forma eficaz. Neste contexto, o objetivo deste estudo é analisar os possíveis contributos da IA ​​no processo de ensino-aprendizagem, destacando os seus impactos nos ambientes e nas rotinas do meio educativo. Para isso, adotam-se como procedimentos metodológicos a pesquisa bibliográfica e a análise documental, com uma abordagem qualitativa, desenvolvida a partir de múltiplas fontes e da aplicação de diferentes ferramentas tecnológicas baseadas na Inteligência Artificial. De entre os resultados obtidos, destaca-se que, no âmbito da educação, a IA tem promovido impactos significativos em aspetos relevantes, como o apoio aos professores e a inclusão de alunos com necessidades educativas especiais. As ferramentas assistidas por IA, como os Sistemas de Tutoria Inteligente (STI), são exemplos de como esta tecnologia tem vindo a ser aplicada para melhorar tanto o ensino como a aprendizagem. É fundamental que, tanto no desenvolvimento como na implementação da IA ​​no contexto educativo, sejam observados os princípios éticos e a responsabilidade social, visando mitigar riscos e partilhar os possíveis benefícios desta inovação.

Referências

CHEATHAM, B.; JAVANMARDIAN, K.; SAMANDARI, H. Confronting the risks of artificial intelligence. McKinsey, 2019. Disponível em: https://www.sipotra.it/wp-content/uploads/2019/05/Confronting-the-risks-of-artificial-intelligence.pdf. Acesso em: 12 out. 2024.

Chiavenato, I. Introdução à Teoria Geral da Administração (7ª ed.). Rio de Janeiro: Elsevier. 2003.

MCCARTHY, J.; MINSKY, M. L.; ROCHESTER, N.; SHANNON, C. E. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, [S. l.], v. 27, n. 4, p. 12, 2006. DOI: 10.1609/aimag.v27i4.1904. Disponível em: https://ojs.aaai.org/aimagazine/index.php/aimagazine/article/view/1904. Acesso em: 11 jun. 2025.

MCCULLOCH, W. S.; PITTS, W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, v. 5, p. 115-133, 1943. Disponível em: https://doi.org/10.1007/BF02478259. Acesso em: 17 jan. 2025.

PAPERT, S. The children's machine: rethinking school in the age of the computer. New York: Basic Books, 1993.

PARNAS, David Lorge. The real risks of artificial intelligence. Communications of the ACM, v. 60, n. 10, p. 27-31, out. 2017. Disponível em: https://cacm.acm.org/opinion/the-real-risks-of-artificial-intelligence/. Acesso em: 21 fev. 2025.

RUSSELL, S., NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Rio de Janeiro: Elsevier, 2013..

TURING, Alan M. Computing machinery and intelligence. Mind, v. 59, n. 236, p. 433-460, out. 1950. Disponível em: https://academic.oup.com/mind/article-abstract/LIX/236/433/986238?redirectedFrom=fulltext&login=false. Acesso em: 08 fev. 2025.

Publicado

2025-07-11