Metacognição, feedback e inteligência artificial

uma matriz didático-pedagógica para a recalibração da aprendizagem

Autores

DOI:

https://doi.org/10.7213/1981-416X.26.090.DS03

Palavras-chave:

Metacognição, Feedback pedagógico, Inteligência artificial, Avaliação diagnóstica, Autorregulação da aprendizagem

Resumo

Este artigo tem como objetivo propor uma matriz didático-metacognitiva para orientar o uso de tecnologias educacionais e inteligência artificial na transformação de diagnósticos de discrepância entre autopercepção e desempenho em feedback pedagógico, reflexão discente e recalibração da aprendizagem. Parte-se do entendimento de que a avaliação educacional não deve se restringir à mensuração do desempenho objetivo, pois a forma como o estudante percebe, monitora e interpreta o próprio conhecimento constitui dimensão relevante da aprendizagem autorregulada. Metodologicamente, trata-se de um estudo teórico-propositivo, de natureza aplicada e finalidade exploratório-descritiva, que articula contribuições sobre metacognição, avaliação diagnóstica, feedback, tecnologias educacionais, inteligência artificial e mediação docente. Como elemento ilustrativo, considera-se a estrutura lógico-operacional de um protótipo funcional baseado na comparação entre habilidade percebida e desempenho real em momentos avaliativos de pré-teste, teste e pós-teste. Como contribuição, apresenta-se uma matriz organizada em quatro movimentos: diagnosticar, feedback, refletir e recalibrar. Defende-se que tecnologias educacionais e inteligência artificial podem apoiar o professor na organização de evidências sobre discrepâncias metacognitivas, desde que tais evidências sejam convertidas em devolutivas pedagógicas, e não em classificações definitivas dos estudantes. Conclui-se que o valor formativo desses recursos depende da mediação docente, da formação pedagógica, da ergonomia cognitiva e das condições institucionais de uso.

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Biografia do Autor

Rafael Castro de Souza, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN)

Doutorando em Ensino pelo Programa de Pós-Graduação em Ensino da Rede Nordeste de Ensino (RENOEN). Mestre em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPgCC), de associação ampla entre a Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN) e a Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA). Mestre em Educação Profissional e Tecnológica pelo Programa de Pós-Graduação em Educação Profissional e Tecnológica (ProfEPT), vinculado ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN). Especialista em Práticas Assertivas em Didática da Educação Profissional Integrada à Educação de Jovens e Adultos pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN). Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA). Membro integrante do Grupo de Pesquisa em Engenharia de Software, do Grupo de Pesquisa em Informática Aplicada e do Grupo de Pesquisa em Ensino e Tecnologia Química. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em inteligência artificial, sistemas computacionais e construção de tecnologias aplicadas ao ensino, atuando principalmente nos seguintes temas: agentes inteligentes, aprendizado de máquina e learning analytics.

Diogo Pereira Bezerra, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN)

Graduado em Licenciatura em Química pela Universidade Estadual do Ceará (2008), possui Mestrado (2010) e Doutorado (2014) em Engenharia Química pela Universidade Federal do Ceará, possui formação em Educação VET for the Future pela Häme University of Applied Sciences (2015) (Finlândia). Atualmente sou Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN) atuando no ensino médio integrado aos cursos Técnicos de Agroecologia e Meio Ambiente no Campus Ipanguaçu; Curso Superior de Graduação em Licenciatura em Química no Campus Ipanguaçu; Professor Permanente do Programa de Pós-Graduação em Educação Profissional e Tecnológica (ProfEPT - Mestrado Profissional em Rede Nacional) no Campus Mossoró e Docente Permanente do Programa de Pós-graduação em Ensino da Rede Nordesde de Ensino (RENOEN) . Em pesquisa, possui experiência em Adsorção e Processos de Separação, além de processos de aprendizagem usando Aprendizagem Baseada em Projetos, Letramento Informacional, Difusão e Popularização da Ciência e Mostras/Feiras Científicas.

Carla Katarina de Monteiro Marques, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN)

Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Estadual do Ceará (1994), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Ceará (2001), doutorado em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará (2010) e pós-doutorado na UdeM (Department of Computer Engineering pela University Polytechnique of Montreal). Foi professora da Universidade do Estado do Rio Grande do Norte e professora permanente do programa de pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade do Estado do Rio Grande do Norte / Universidade Federal Rural do Semi-Árido (PPgCC). Atualmente é professora titular do IFRN Campus Mossoró e professor permanente do programa de pós-graduação em Educação Profissional e Tecnológica (ProfEPT). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Teleinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: reconfiguração dinâmica, redes de petri, servidores web, qualidade de serviço, arquitetura em grades, Educação a Distância e Internet das Coisas.

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Publicado

2026-09-24

Como Citar

de Souza, R., Bezerra, D. P., & Marques, C. K. de M. (2026). Metacognição, feedback e inteligência artificial: uma matriz didático-pedagógica para a recalibração da aprendizagem. Revista Diálogo Educacional, 26(90), 1372–1396. https://doi.org/10.7213/1981-416X.26.090.DS03

Edição

v. 26 n. 90 (2026): Metacognição e aprendizagem: cenários, desafios e possibilidades

Seção

Dossiê

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