O IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PERSONALIZAÇÃO DA APRENDIZAGEM: DESAFIOS E OPORTUNIDADES NO ENSINO BÁSICO

Resumo

Este artigo analisa o impacto da Inteligência Artificial (IA) na personalização da aprendizagem no ensino básico, destacando desafios e oportunidades em contextos educacionais. A revisão da literatura demonstra que plataformas adaptativas, como Khan Academy e DreamBox, melhoram o desempenho dos alunos em até 22%, especialmente em turmas com diversidade de níveis. No entanto, sua implementação enfrenta obstáculos estruturais, como falta de infraestrutura tecnológica em escolas públicas (apenas 30% têm recursos adequados, segundo a Fundação Lemann) e carência de formação docente. Além disso, questões éticas como privacidade de dados e viés algorítmico que exigem atenção, principalmente no Brasil, onde a regulamentação ainda é incipiente. A metodologia combinou revisão sistemática da literatura (2014-2024) e análise de estudos de caso, revelando que a IA funciona melhor como ferramenta complementar ao professor, não como substituta. Modelos híbridos, que integram tecnologia e interação humana, mostraram-se mais eficazes. Contudo, lacunas persistem, como a escassez de pesquisas sobre efeitos de longo prazo no desenvolvimento cognitivo e socioemocional de crianças. O artigo conclui que, embora a IA promova avanços na educação inclusiva, seu sucesso depende de três eixos: tecnologias adaptadas a contextos locais, capacitação docente e políticas públicas equitativas. Experiências internacionais, como as de Cingapura e Estônia, sugerem que a sinergia entre inovação e regulação é crucial. Por fim, ressalta-se a necessidade de equilibrar o potencial da IA com valores humanistas, evitando o aprofundamento de desigualdades.