Inteligência artificial e aprendizado personalizado
um não tão novo paradigma educacional
Palavras-chave:
inteligência artificial, personalização do ensino, prendizagem baseada em problemasResumo
A inteligência artificial tem se destacado na personalização do ensino, adaptando conteúdos às necessidades dos alunos. A integração entre sistemas tutoriais inteligentes e aprendizagem baseada em problemas promove um ensino mais dinâmico e centrado no estudante. Os sistemas tutoriais inteligentes utilizam algoritmos avançados para fornecer feedback em tempo real, otimizando a aprendizagem. Já a aprendizagem baseada em problemas incentiva autonomia, pensamento crítico e colaboração, sendo um modelo pedagógico ideal para o uso da inteligência artificial no ensino. Este estudo, de abordagem qualitativa e exploratória, investiga o impacto da inteligência artificial na personalização do ensino e seus desafios. Os resultados indicam que a tecnologia melhora a eficiência do ensino, mas apresenta desafios como privacidade de dados e viés algorítmico. Conclui-se que sua adoção deve ser ética e equilibrada, garantindo que a interação humana permaneça essencial no processo educativo.
Referências
ALEVEN, Vincent; McLAREN, Bruce M.; SEWALL, Jonathan; KOEDINGER, Kenneth R. A new paradigm for intelligent tutoring systems: Example-Tracing Tutors. International Journal of Artificial Intelligence in Education, v. 19, n.2, p. 105-154, 2009. Disponível em: https://content.iospress.com/journals/international-journal-of-artificial-intelligence-in-education/19/2. Acesso em: 13 dez. 2024.
HMELO-SILVER, Cindy E. Problem-Based Learning: What and How Do Students Learn? Educational Psychology Review, v. 16, n. 3, p. 235-266, set. 2004. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1023/B:EDPR.0000034022.16470.f3. Acesso em: 03 dez. 2024.
HOLMES, Wayne; BIALIK, Maya; FADEL, Charles. Artificial intelligence in education: promise and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Categorias
Licença
Copyright (c) 2025 Vladimir
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
A Revista Ciência Capital adota a Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0). Isso significa que:
- Os autores retêm os direitos autorais de seus artigos, mas concordam em permitir que outros possam copiar, distribuir, exibir e executar publicamente o trabalho, desde que atribuam a autoria e a fonte original da publicação.
- Os usuários não podem utilizar o trabalho para fins comerciais, ou seja, não podem lucrar diretamente com a distribuição ou utilização do trabalho.
- Os usuários podem remixar, transformar ou criar a partir do trabalho original, mas devem distribuir o trabalho resultante sob a mesma licença CC BY-NC-SA 4.0.
- Os usuários têm a obrigação de informar aos autores da obra qualquer utilização do trabalho, bem como fornecer uma cópia da obra resultante.
- Os autores são encorajados a publicar e distribuir seu trabalho online (por exemplo, em repositórios institucionais ou em suas próprias páginas pessoais) antes e durante o processo de revisão, desde que a fonte original da publicação seja reconhecida.
Ao submeter um artigo para publicação na revista, os autores concordam com os termos da licença CC BY-NC-SA 4.0. Essa licença é adotada com o objetivo de promover o acesso aberto, a disseminação ampla do conhecimento e a colaboração científica.
