Inteligência Artificial em Contextos Restritos de Recursos

uma revisão no ensino de ciências

Auteurs

DOI :

https://doi.org/10.7213/1981-416X.24.083.DS03

Résumé

Técnicas de Inteligência Artificial na Educação (IAED) impactam processos de ensino-aprendizagem nos  diversos domínios do conhecimento. Assim, este artigo de revisão focaliza implicações do uso da IA no ensino de Ciências, considerando os problemas da baixa proficiência científica e da baixa conectividade, que marcam o contexto educacional brasileiro. Tais implicações são analisadas a partir das seguintes questões de pesquisa: (QP1) Quais as implicações do uso de Sistemas Tutores Inteligentes (STIs), que utilizam técnicas de IA, no ensino de Ciências da Educação Básica? (QP2) Quais as contribuições do uso de IA na capacitação de professores de ciências?  (QP3) Quais as contribuições do uso de técnicas de IA Desplugada no ensino de Ciências, em nível da Educação Básica?  De uma Revisão Sistemática da Literatura em cinco bases de dados (ACM Library; Science Direct; ISI Web of Science; Scopus; SpringerLink) resultaram sete estudos primários, focalizando o (1) desenvolvimento de habilidades cognitivas e procedimentais; (2) apoio à formação de professores em serviço; e (3) provimento de feedback unplugged a professores e estudantes. Nossa RSL elucidou implicações significativas, não se limitando ao uso da IA Desplugada, dado que nenhum dos estudos reportou contribuições na Educação Básica, reiterando uma lacuna da pesquisa em ensino de Ciências.

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Bibliographies de l'auteur

Osmundo Rocha Claudino, Universidade Federal de Alagoas (UFAL)

Licenciado em Ciências Biológicas pela Universidade Estadual da Paraíba (FURNe/UEPB); Especialista em Novas Tecnologias na Educação (MEC/Proinfo); com Mestrado em Educação, Comunicação e Cultura pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Atualmente cursando doutorado na Universidade Federal de Alagoas (UFAL) como bolsista da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas (EDITAL FAPEAL 02/2023).

Diego Dermeval, Universidade Federal de Alagoas (UFAL)

Diego Dermeval é Professor Adjunto da Universidade Federal de Alagoas (UFAL), Conselheiro do Núcleo de Excelência em Tecnologias Sociais (NEES) e Pesquisador Visitante da Escola de Educação da Universidade de Harvard (Estados Unidos). Atua no Programa de Pós-graduação em Informática do Instituto de Computação da UFAL, no Mestrado Profissional em Ensino na Saúde da Faculdade de Medicina e no Doutorado em Ensino (RENOEN) do Centro de Educação. Em 2017 recebeu o título de doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) com período sanduíche no Department of Computer Science da University of Saskatchewan (U of S - Canadá). É graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Alagoas (UFAL) e mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Ele recebeu o Prêmio Alexandre Direne de Teses, Dissertações e Trabalhos de Conclusão de Curso em Informática na Educação (3 melhor tese de doutorado) em 2017. Em sua carreira como pesquisador, tem se dedicado a realizar pesquisas na área de Inteligência Artificial na Educação (AIED), trabalhando no projeto, desenvolvimento e inovação em tecnologias educacionais inteligentes. Foi pesquisador visitante no Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP, 2017 e 2018) e foi selecionado para participar do British Council Researcher Links Workshop: Higher Education for All: International Workshop on Social, Semantic, Adaptive and Gamification techniques and technologies for Distance Learning em Maceió, Brazil (2017). Diego é autor/co-autor de mais de 90 publicações em periódicos ou conferências nas áreas de Inteligência Artificial na Educação, Engenharia de Software e Interação Humano-Computador, tendo publicado em veículos de grande reputação nestas áreas. No NEES, tem realizado pesquisa nos seguintes temas: Inteligência Artificial na Educação e Sistemas Tutores Inteligentes com foco em auxiliar professores e estudantes em contextos com restrições de recursos. É revisor de periódicos internacionais (e.g., IEEE Transactions on Learning Technologies, Frontiers in Artificial Intelligence, Smart Learning Environments, British Journal of Educational Technology) na área de Informática na Educação. Membro do Comitê de Programa de eventos nacionais e internacionais (e.g., International Conference on Artificial Intelligence in Education - AIED, Intelligent Tutoring Systems Conference - ITS, International Conference on Advanced Learning Technologies - ICALT, e Conferência Latino-americana de Tecnologias de Aprendizagem - LACLO) também nestas áreas. É membro da Sociedade Brasileira de Computação, da Association for Computing Machinery - ACM, da Institute of Electrical and Electronics Engineers - IEEE e da International Artificial Intelligence in Education Society (IAIED). Diego Dermeval é pesquisador de diversos projetos com o Ministério de Educação para implementação de políticas públicas educacionais baseadas em evidência científica e transformação digital.

Luiz Rodrigues, Universidade Federal de Alagoas (UFAL)

Atualmente, Luiz é pesquisador no Núcleo de Excelência em Tecnologias Sociais (NEES) da Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Possui graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário Filadélfia (UniFil, 2016), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (UEL, 2018) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP, 2022). 

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Publiée

2024-12-09

Comment citer

Claudino, O. R., Dermeval, D., & Rodrigues, L. (2024). Inteligência Artificial em Contextos Restritos de Recursos: uma revisão no ensino de ciências. Revista Diálogo Educacional, 24(83). https://doi.org/10.7213/1981-416X.24.083.DS03

Numéro

Vol. 24 No 83 (2024): A Educação no mundo das plataformas, da conectividade e da inteligência artificial

Rubrique

Dossiê

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© Editora Universitária Champagnat 2024

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