INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NA FORMAÇÃO CONTINUADA DE PROFESSORES DA EDUCAÇÃO BÁSICA: POTENCIALIDADES, DESAFIOS ÉTICOS E PERSPECTIVAS PEDAGÓGICAS
DOI:
https://doi.org/10.63330/armv2n6-038Palabras clave:
Educação básica, Formação continuada, Inteligência Artificial Generativa, Práticas pedagógicas, Tecnologias digitaisResumen
O presente artigo tem como objetivo analisar criticamente a produção científica nacional e internacional sobre o uso da Inteligência Artificial Generativa na formação continuada de professores da educação básica, considerando suas potencialidades pedagógicas, seus desafios éticos e suas implicações para a inovação das práticas docentes. Trata-se de uma pesquisa qualitativa, de natureza bibliográfica, fundamentada na revisão de livros, artigos científicos, documentos institucionais e relatórios internacionais publicados, prioritariamente, entre 2019 e 2026. O estudo dialoga com autores como Gardner, Lévy, Kenski, Moran, Selwyn, Holmes, Bialik e Fadel, além de documentos da UNESCO e da OECD, buscando compreender a relação entre cultura digital, competências docentes e mediação pedagógica. Os resultados esperados indicam que a Inteligência Artificial Generativa pode contribuir para o planejamento de aulas, a produção de materiais didáticos, a personalização da aprendizagem e a diversificação das práticas pedagógicas. Contudo, sua utilização exige formação continuada crítica, ética e contextualizada, especialmente diante de questões como autoria, plágio, privacidade de dados, vieses algorítmicos e desigualdades de acesso. Conclui-se que a Inteligência Artificial Generativa não substitui o professor, mas pode fortalecer sua atuação quando integrada a projetos pedagógicos humanizados, inclusivos e socialmente comprometidos.
Descargas
Referencias
BARDIN, Laurence. Análise de conteúdo. São Paulo: Edições 70, 2016.
GARDNER, Howard. Inteligências múltiplas: a teoria na prática. Porto Alegre: Artes Médicas, 1995.
GIL, Antonio Carlos. Métodos e técnicas de pesquisa social. 7. ed. São Paulo: Atlas, 2019.
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.
KOLB, Liz. From Toy to Tool: Audioblogging with Cell Phones. Learning & Leading with Technology, v. 34, n. 3, p. 16-20, nov. 2006.
LÉVY, Pierre. Cibercultura. São Paulo: Editora 34, 1999.
MINAYO, Maria Cecília de Souza. Pesquisa social: teoria, método e criatividade. Petrópolis: Vozes, 2016.
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.
MORAN, José Manuel. Metodologias ativas para uma aprendizagem mais profunda. In: BACICH, Lilian; MORAN, José Manuel (org.). Metodologias ativas para uma educação inovadora: uma abordagem teórico-prática. Porto Alegre: Penso, 2018.
OECD. Generative AI in the classroom: from hype to reality? Paris: OECD, 2023.
OECD. Reimagining teaching in an accelerating world. Paris: OECD Publishing, 2026. (OECD)
SELWYN, Neil. Education and technology: key issues and debates. 3. ed. London: Bloomsbury Academic, 2022.
UNESCO. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023.
UNESCO. AI competency framework for teachers. Paris: UNESCO, 2024. (UNESCO)
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.