A Era da IA na educação: explorando potenciais e desafios

Felipe Alves Cerquiare; Robson Parmezan Bonidia; Camila Dias de Oliveira Sestito

doi:10.5585/54.2025.28410

Autores

Felipe Alves Cerquiare Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil https://orcid.org/0009-0009-0383-2762
Robson Parmezan Bonidia Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil https://orcid.org/0000-0003-4975-7867
Camila Dias de Oliveira Sestito Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil https://orcid.org/0000-0002-6887-6194

DOI:

https://doi.org/10.5585/54.2025.28410

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, educação, ética, inovação

Resumo

A Inteligência Artificial tem sido aplicada nos mais diferentes contextos, apresentando um potencial transformador. Na área educacional o cenário não é diferente, já que a IA permite a personalização do aprendizado, avaliação contínua, inclusão educacional e apoio na gestão escolar, dentre outras possibilidades. No entanto, também emergem desafios significativos, como a desigualdade no acesso à tecnologia, a falta de formação docente e questões éticas. O presente artigo tem como objetivo explorar os desafios e potencialidades da IA na educação, destacando contribuições teóricas e práticas. Além disso, o texto apresenta o projeto InteliGente, que visa capacitar estudantes e professores para o desenvolvimento de soluções éticas e inovadoras com IA, destacando o InteliGenteCards como ferramenta interativa para debater temas complexos sobre IA e ética. O artigo conclui que a integração responsável da IA pode contribuir para a democratização da educação, desde que acompanhada por políticas públicas equitativas e abordagens éticas consistentes.

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Biografia do Autor

Felipe Alves Cerquiare, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil

https://orcid.org/0009-0009-0383-2762

Robson Parmezan Bonidia, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil

https://orcid.org/0000-0003-4975-7867

Camila Dias de Oliveira Sestito, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil

Professora do Magistério Superior do Departamento Acadêmico de Computação (DACOM) na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR - Campus Cornélio Procópio). Doutora em Ciência da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) na Universidade de São Paulo (USP - Campus São Carlos) e integrante do Grupo de Pesquisa em Computação Aplicada à Educação (CAEd). Mestra em Ciência, Tecnologia e Sociedade pela UFSCar (Universidade Federal de São Carlos - Campus São Carlos) e pesquisadora do Grupo Horizonte (Grupo de Estudos e Pesquisas sobre Inovação em Educação, Tecnologias e Linguagens). É Tecnóloga em Informática para Negócios, graduada pela Faculdade de Tecnologia de São José do Rio Preto (FATEC - 2012) e premiada pela mesma instituição como melhor Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) intitulado "Realidade Aumentada Aplicada ao Ensino de Geometria Espacial". Graduada em Engenharia da Computação pela Universidade Virtual do Estado de São Paulo (UNIVESP), com MBA em Data Science e Analytics (ESALQ-USP). Tem interesse pelas áreas de Engenharia de Software, Sistemas Computacionais e Interação Homem-Computador.

Referências

ALVES, D. de L.; ESPRENDOR, A.; ECCEL, A. C. R. da L.; SOUZA, Átila de; MALTA, D. P. de L. N. Impacto da inteligência artificial na educação inclusiva. Revista Ilustração, v. 5, n. 7, p. 37-47, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.46550/ilustracao.v5i7.346. Acesso em: 20 jan. 2025.

ARAÚJO, F. J.; FAVARATO, C. C.; AMBROZIO, A. J. R.; CAETANO, A.; MOREIRA, S.; RODRIGUES, A. P.; MIRANDA, L. E. D. S. F. Inteligência artificial em sala de aula: o futuro da educação. ARACÊ, v. 6, n. 3, p. 5987-6001, 2024. Disponível em: https://periodicos.newsciencepubl.com/arace/article/view/1286. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

BARRETTO, E. S. S. A avaliação na educação básica entre dois modelos. Educação & Sociedade, v. 22, p. 48-66, 2001. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S0101-73302001000200005. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

BAROCAS, S.; HARDT, M.; NARAYANAN, A. Fairness and machine learning: Limitations and opportunities. MIT press, 2023.

BHIRUD, N.; TATAALE, S.; RANDIVE, S.; NAHAR, S. A literature review on chatbots in healthcare domain. International Journal of Scientific & Technology Research, v. 8, 2019.

BRADSHAW, J. M. (Ed.). Software Agents. Cambridge: MIT Press, 1997.

BRASIL. Lei nº 9.394, de 20 de dezembro de 1996. Estabelece as diretrizes e bases da educação nacional. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 23 dez. 1996. Seção 1, p. 2780. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9394.htm. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

BRASIL. RESOLUÇÃO Nº 4, DE 2 DE OUTUBRO DE 2009. Conselho Nacional de Educação. 2009. Disponível em: http://portal.mec.gov.br/dmdocuments/rceb004_09.pdf. Acesso em: 18 de Jan. 2025.

BRASIL. Lei Brasileira de Inclusão da Pessoa com Deficiência (Estatuto da Pessoa com Deficiência). Lei nº13. 146, de 6 de julho de 2015, 2015. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2015/lei/l13146.htm. Acesso em: 18 de Jan. 2025.

CARVALHO, R. E. Educação Inclusiva: com o pingos nos “is”. Porto Alegre: Mediação, 2004, 176 p.

CHEN, L.; CHEN, P.; LIN, Z. Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, v. 8, p. 75264-75278, 2020. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/9069875. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

CHEN, X.; ZOU, D.; XIE, H.; CHENG, G.; LIU, C. Two decades of artificial intelligence in education. Educational Technology & Society, v. 25, n. 1, p. 28-47, 2022. Disponível em: https://www.jstor.org/stable/48647028. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

CHIU, T. K. F. The impact of Generative AI (GenAI) on practices, policies and research direction in education: a case of ChatGPT and Midjourney. Interactive Learning Environments, v. 32, n. 10, p. 6187-6203, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2253861. Acesso em: 20 jan. 2025.

DIGNUM, V. Responsible artificial intelligence: how to develop and use AI in a responsible way. Cham: Springer, 2019. Disponível em: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-30371-6. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

DWIVEDI, et al. Opinion Paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 102642. 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

DORÇA, F.; QUEIROZ, B.; FERNANDES, M.; LOPES, C. Um sistema inteligente multiagente para educação à distância. In: XXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, Sociedade Brasileira de Computação. 2002.

FERREIRA, M. B. de S.; PAULA, A. F. N. de; COELHO, A. M. L.; SANTOS, L. C. B.; MOURA, T. A. B. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA: PERSONALIZAÇÃO DA APRENDIZAGEM . Revista Ilustração, [S. l.], v. 4, n. 5, p. 49–55, 2023. DOI: 10.46550/ilustracao.v4i5.195. Disponível em: https://journal.editorailustracao.com.br/index.php/ilustracao/article/view/195. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

FIGUEIREDO, V.; FIGUEIREDO, M. Gestão do conhecimento. In: ROCHA, R.; BAÚ, L. (Orgs.). Dicionário de Ergonomia e Fatores Humanos: O contexto brasileiro em 110 verbetes. Associação Brasileira de Ergonomia - ABERGO, 2023. p. 174.

FRANQUEIRA, A. da S.; SILVA, K. G. da; SILVA, L. G. da; MARCONDES, P.; BARBOSA, R. A.; SILVA, R. G. da. Inteligência artificial na educação: personalização e adaptatividade no processo de ensino-aprendizagem. Contribuciones a las Ciencias Sociales, v. 17, n. 9, e10273, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.55905/revconv.17n.9-043. Acesso em: 20 jan. 2025.

FREITAS, R. B.; DUARTE, G. D. Do conhecimento tácito à inovação: inteligência artificial como apoio à gestão educacional. Caderno Pedagógico, v. 21, n. 13, p. e12841-e12841, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.54033/cadpedv21n13-458. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

GIRAFFA, L.; KOHLS-SANTOS, P. Inteligência Artificial e Educação: conceitos, aplicações e implicações no fazer docente. Educação em Análise, Londrina, v. 8, n. 1, p. 116–134, 2023. DOI: 10.5433/1984-7939.2023v8n1p116. Disponível em: https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/educanalise/article/view/48127. Acesso em: 19 jan. 2025.

GONZÁLEZ-CALATAYUD, V.; PRENDES-ESPINOSA, P.; ROIG-VILA, R. Artificial Intelligence for Student Assessment: A Systematic Review. Applied Sciences, v. 11, n. 12, p. 5467, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.3390/app11125467. Acesso em: 20 jan. 2025.

HUANG, X. Aims for cultivating students’ key competencies based on artificial intelligence education in China. Education and Information Technologies, v. 26, p. 5127-5147, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10639-021-10530-2. Acesso em: 20 jan. 2025.

KORINEK, A.; SCHINDLER, M.; STIGLITZ, J. Technological progress, artificial intelligence, and inclusive growth. International Monetary Fund, 2021.

LEITÃO, I. A. Os diferentes tipos de avaliação: avaliação formativa e avaliação sumativa. 2013. Dissertação de Mestrado. Universidade NOVA de Lisboa (Portugal).

LÜCK, H. Gestão educacional: uma questão paradigmática. Editora Vozes Limitada, 2017.

LUCKESI, C. C. Avaliação em educação: questões epistemológicas e práticas. Cortez Editora, 2022.

LUCKIN, R.; HOLMES, W.. Intelligence unleashed: An argument for AI in education. 2016. Disponível em: https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/1475756/. Acesso em: 19 jan. 2025.

McCARTHY, J.; MINSKY, M. L.; ROCHESTER, N.; SHANNON, C. E. A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. 1955. Disponível em: https://ojs.aaai.org/aimagazine/index.php/aimagazine/article/view/1904. Acesso em: 20 jan. 2025.

MEHRABI, Ninareh et al. A survey on bias and fairness in machine learning. ACM computing surveys (CSUR), v. 54, n. 6, p. 1-35, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3457607. Acesso em: 20 jan. 2025.

NGUYEN, A.; NGO, H. N.; HONG, Y.; DANG, B.; NGUYEN, B. T. Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, v. 28, n. 4, p. 4221-4241, 2023. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s10639-022-11316-w. Acesso em: 20 jan. 2025.

NOROOZI, O.; SOLEIMANI, S.; FARROKHNIA, M.; BANIHASHEM, S. K. Generative AI in Education: Pedagogical, Theoretical, and Methodological Perspectives. International Journal of Technology in Education, v. 7, n. 3, p. 373-385, 2024. Disponível em: https://eric.ed.gov/?id=EJ1438410. Acesso em: 20 jan. 2025.

PHAM, Q.; GAMBLE, A.; HEARN, J.; CAFAZZO, J. A. The need for ethnoracial equity in artificial intelligence for diabetes management: review and recommendations. Journal of Medical Internet Research, v. 23, n. 2, p. e22320, 2021. Disponível em: https://www.jmir.org/2021/2/e22320/. Acesso em: 20 jan. 2025.

PWC. 15ª Pesquisa de Líderes Empresariais Brasileiros. Disponível em: https://www.pwc.com.br/pt/estudos/preocupacoes-ceos/ceo-survey/15-pesquisa-lideres-brasileiros-19.pdf. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

OLIVEIRA, A. S. F.; ISOTANI, S.; PINTO, I. I. B. S. Tecnologia Educacional na era da IA: explorando a aplicação de sistemas tutores inteligentes nas diferentes áreas do saber. Tecnologias, Sociedade e Conhecimento, Campinas, SP, v. 10, n. 2, p. 68–101, 2023. DOI: 10.20396/tsc.v10i2.18367. Disponível em: https://econtents.bc.unicamp.br/inpec/index.php/tsc/article/view/18367. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

ROTHEN, J. C.; SANTANA, A. C. M. (Org.). Avaliação da educação: referências para uma primeira conversa. São Carlos: EdUFSCar, 2018. 207 p. ISBN 978-85-7600-491-2.

SILVA, P. C.; GUILHERME, V. S.; GARCIA, P. S. Avaliação e Inteligência Artificial: Uma exploração preliminar. In: Anais do Congresso Nacional de Pesquisa e Práticas em Educação. 2024. p. 1-6. Disponível em: https://revistas.ceeinter.com.br/anaisconpepe/article/view/1444. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

SOUZA, A. P. S.; CONCEIÇÃO, C. J.; PANCOTO, M. A.; CECOTE, N. Q. B.; PEDRA, R. R.; OLIVEIRA, R. M. S.; PINÃO, V. R. Z.; GOMES, W. T. Personalização da aprendizagem com Inteligência Artificial: como a IA está transformando o ensino e o currículo. Revista Aracê, v. 6, n. 3, p. 5816-5831, 2024. Disponível em: https://periodicos.newsciencepubl.com/arace/article/view/1273. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

TAVARES, L. A.; MEIRA, M. C.; AMARAL, S. F. do. Inteligência Artificial na Educação: Survey / Artificial Intelligence in Education: Survey. Brazilian Journal of Development, [S. l.], v. 6, n. 7, p. 48699–48714, 2020. DOI: 10.34117/bjdv6n7-496. Disponível em: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/13539. Acesso em: 20 de Jan. de 2025.

WILGES, B.; RIBAS, J. C. da C.; CATAPAN, A. H.; BASTOS, R. C. Sistemas multiagentes: mapeando a evasão na educação a distância. RENOTE, Porto Alegre, v. 8, n. 1, 2010. DOI: 10.22456/1679-1916.15193. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/15193. Acesso em: 18 jan. 2025.