Inteligência Artificial e formação docente: desafios e possibilidades para a prática pedagógica na educação básica
DOI:
https://doi.org/10.55892/jrg.v9i20.3450Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Formação Docente, Prática PedagógicaResumo
A crescente inserção da Inteligência Artificial (IA) nos diferentes setores da sociedade tem provocado transformações significativas no campo educacional, especialmente no que se refere à formação docente e às práticas pedagógicas desenvolvidas na educação básica. Nesse contexto, o presente artigo teve como objetivo analisar, por meio de uma revisão de literatura, os desafios e as possibilidades da Inteligência Artificial para a formação docente e sua contribuição para a prática pedagógica na educação básica. Metodologicamente, trata-se de uma pesquisa bibliográfica de abordagem qualitativa, fundamentada em produções científicas nacionais e internacionais que discutem a relação entre Inteligência Artificial, educação e formação de professores. Os resultados evidenciam que a IA apresenta potencial para promover a personalização da aprendizagem, apoiar o planejamento pedagógico, otimizar processos avaliativos e ampliar o acesso ao conhecimento. Contudo, a literatura também aponta desafios relacionados à formação docente, à ética no uso das tecnologias, à privacidade dos dados e à necessidade de desenvolvimento de competências digitais. Conclui-se que a efetiva integração da Inteligência Artificial aos processos educativos depende da construção de práticas pedagógicas críticas, da qualificação contínua dos professores e da implementação de políticas educacionais que garantam o uso responsável e humanizado dessas tecnologias no ambiente escolar.
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Referências
AUSUBEL, David Paul. Aquisição e retenção de conhecimentos: uma perspectiva cognitiva. Lisboa: Plátano Edições Técnicas, 2003.
BIESTA, Gert. Para além da aprendizagem: educação democrática para um futuro humano. Belo Horizonte: Autêntica Editora, 2013.
BUBECK, Sébastien et al. Sparks of artificial general intelligence: early experiments with GPT-4. 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2303.12712. Acesso em: 30 maio 2026.
CARR, Nicholas. A geração superficial: o que a internet está fazendo com os nossos cérebros. Rio de Janeiro: Agir, 2011.
CASTELLS, Manuel. A sociedade em rede. 22. ed. São Paulo: Paz e Terra, 2020.
FULLAN, Michael. Stratosphere: integrating technology, pedagogy, and change knowledge. Toronto: Pearson, 2013.
FREIRE, Paulo. Pedagogia da autonomia: saberes necessários à prática educativa. 63. ed. Rio de Janeiro: Paz e Terra, 1996.
HATTIE, John. Aprendizagem visível para professores: como maximizar o impacto da aprendizagem. Porto Alegre: Penso, 2017.
HOLMES, Wayne; BIALIK, Maya; FADEL, Charles. Artificial intelligence in education: promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019.
KENSKI, Vani Moreira. Educação e tecnologias: o novo ritmo da informação. 8. ed. Campinas: Papirus, 2012.
LÉVY, Pierre. As tecnologias da inteligência: o futuro do pensamento na era da informática. Rio de Janeiro: Editora 34, 1993.
LÉVY, Pierre. Cibercultura. São Paulo: Editora 34, 1999.
LUCKIN, Rose. Machine learning and human intelligence: the future of education for the 21st century. London: UCL Institute of Education Press, 2018.
MASETTO, Marcos Tarciso. Competência pedagógica do professor universitário. 3. ed. São Paulo: Summus, 2015.
MIAO, Fengchun; HOLMES, Wayne. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023.
MISHRA, Punya; KOEHLER, Matthew J. Technological pedagogical content knowledge: a framework for teacher knowledge. Teachers College Record, New York, v. 108, n. 6, p. 1017-1054, 2006.
MITCHELL, Tom M. Machine learning. New York: McGraw-Hill, 1997.
MORAN, José. Metodologias ativas para uma aprendizagem mais profunda. In: BACICH, Lilian; MORAN, José (org.). Metodologias ativas para uma educação inovadora. Porto Alegre: Penso, 2018. p. 1-25.
MORAN, José Manuel; MASETTO, Marcos Tarciso; BEHRENS, Marilda Aparecida. Novas tecnologias e mediação pedagógica. 21. ed. Campinas: Papirus, 2018.
NÓVOA, António. Escolas e professores: proteger, transformar, valorizar. Salvador: SEC/IAT, 2022.
OPENAI. GPT-4 technical report. 2023. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2303.08774. Acesso em: 30 maio 2026.
PAPERT, Seymour. A máquina das crianças: repensando a escola na era da informática. Porto Alegre: Artes Médicas, 1994.
PERRENOUD, Philippe. Dez novas competências para ensinar. Porto Alegre: Artmed, 2000.
REDECKER, Christine; PUNIE, Yves. European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017.
RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Artificial intelligence: a modern approach. 4. ed. Hoboken: Pearson, 2021.
SELWYN, Neil. Should robots replace teachers? AI and the future of education. Cambridge: Polity Press, 2019.
SIEMENS, George; BAKER, Ryan S. J. D. Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON LEARNING ANALYTICS AND KNOWLEDGE, 2., 2012, Vancouver. Proceedings [...]. New York: ACM, 2012. p. 252-254.
TARDIF, Maurice. Saberes docentes e formação profissional. 17. ed. Petrópolis: Vozes, 2014.
TURING, Alan Mathison. Computing machinery and intelligence. Mind, Oxford, v. 59, n. 236, p. 433-460, 1950.
UNESCO. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023.
WILLIAMSON, Ben; EYNON, Rebecca. Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, London, v. 45, n. 3, p. 223-235, 2020.
WOOLDRIDGE, Michael; JENNINGS, Nicholas R. Intelligent agents: theory and practice. Knowledge Engineering Review, Cambridge, v. 10, n. 2, p. 115-152, 1995.
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