APLICAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E TPACK NO ENSINO DE MATEMÁTICA: DESAFIOS E POSSIBILIDADES.

APLICAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E TPACK NO ENSINO DE MATEMÁTICA: DESAFIOS E POSSIBILIDADES.

• Autor
• VERA LÚCIA DE OLIVEIRA FREITAS RUAS
• Resumo

• Aplicação de Inteligência Artificial generativa e TPACK no Ensino de Matemática: DESAFIOS E POSSIBILIDADES.

  Resumo

   

  Este estudo é uma revisão de literatura que explora uma análise reflexiva das complexidades enfrentadas pelos professores de matemática ao integrar a Inteligência Artificial Generativa (IAG) em sua prática docente, utilizando o modelo TPACK (Technology, Pedagogical and Content Knowledge) como estrutura analítica. O estudo destaca as principais decisões e desafios que surgem no ensino de matemática baseado em IA, propondo estratégias para uma implementação mais eficaz e intencional.

   

  Palavras-chave: TPACK, Inteligência Artificial Generativa, Ensino da Matemática.

   

  Introdução

   

  A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta poderosa e inovadora no campo da educação, oferecendo novas possibilidades para a personalização do ensino e a facilitação da aprendizagem.

  Em particular, a IA Generativa, que é caracterizada por sua natureza protéica, opaca, instável, generativa e social, tem o potencial de transformar as práticas pedagógicas tradicionais. No entanto, a integração dessa tecnologia no ensino de matemática apresenta uma série de complexidades e desafios que necessitam de uma análise cuidadosa e reflexiva.

  Este estudo é uma revisão de literatura que explora as complexidades enfrentadas pelos professores de matemática ao integrar a IA Generativa em sua prática docente, utilizando o modelo TPACK (Technology, Pedagogical and Content Knowledge) como estrutura analítica.

   

  Justificativa e problema da pesquisa

   

  A utilização da Inteligência Artificial Generativa (IAG) no ensino de matemática traz tanto promessas quanto desafios. Professores precisam navegar por um panorama tecnológico em rápida evolução enquanto mantêm a integridade pedagógica, uma tarefa que requer não apenas habilidades tecnológicas, mas também uma profunda compreensão pedagógica e de conteúdo.

   

   

  Objetivos da pesquisa

  ü  Identificar os principais desafios enfrentados por professores ao integrar a IAG no ensino de matemática;

  ü  Propor um modelo de decisão pedagógica baseado no TPACK para otimizar o uso da IAG em salas de aula de matemática.

   

  Referencial teórico que fundamenta a pesquisa

   

  No contexto da educação contemporânea, a integração de tecnologias emergentes apresenta novos desafios e oportunidades para educadores e alunos. A Inteligência Artificial Generativa (IAG) surge como uma ferramenta poderosa que pode revolucionar o processo de ensino-aprendizagem.

  Caracteriza-se por sua natureza protéica, capaz de se adaptar e se versatilizar em diversos formatos; opaca, devido à complexidade de seus processos internos que permanecem ocultos para os usuários; instável, sujeita a erros e mudanças constantes; generativa, com a capacidade de criar novos conteúdos; e social, influenciando e sendo influenciada por interações em diferentes contextos sociais (Mishra, Warr e Islam, 2023; Mishra, Oster e Henriksen, 2024).

  Para lidar com essas complexidades, o framework TPACK (Conhecimento Tecnológico, Pedagógico e de Conteúdo) tem se mostrado uma abordagem eficaz e inovadora no campo da tecnologia educacional. Este modelo teórico tem tido um impacto substancial tanto na pesquisa quanto na prática docente (Mishra, Warr e Islam, 2023).

  Através desta análise, buscamos compreender os desafios e as oportunidades que surgem com a adoção da IAG, oferecendo insights valiosos para a formação de professores e a prática educacional.

   

  Procedimentos metodológicos

  Conduzimos uma revisão sistemática de literatura focada em estudos recentes e de referência que discutem o uso da IAG em contextos educacionais, especialmente em matemática. Os critérios de inclusão foram estabelecidos para selecionar artigos publicados nos últimos cinco anos que exploram a interação entre IAG e TPACK.

   

  Análise dos dados e resultados finais da pesquisa

  Os resultados revelam que, embora a IAG ofereça meios para criar experiências de aprendizagem profundamente personalizadas e adaptativas, muitos educadores lutam para integrar estas ferramentas de forma efetiva devido à falta de formação inicial e continuada, políticas públicas e suporte institucional.

   

  Relação do objeto de estudo com a pesquisa em Educação e eixo temático do COPED

  Este estudo está diretamente relacionado à pesquisa em educação, especificamente no contexto da Educação Matemática. Ao investigar o uso de IA generativa, o estudo contribui para o avanço das práticas pedagógicas, fornecendo insights sobre como tecnologias emergentes podem ser integradas de forma eficaz para melhorar a aprendizagem em matemática. A aplicação do modelo TPACK oferece uma estrutura teórica sólida para entender e abordar os desafios tecnológicos, pedagógicos e de conteúdo, alinhando-se com os objetivos de promover a inovação educacional e melhorar os resultados de aprendizagem.

   

  Considerações finais

   

  O estudo sublinha a necessidade de programas de desenvolvimento profissional que equipem os educadores com habilidades para utilizar a IAG de maneira produtiva e ética. A formação baseada no modelo TPACK pode proporcionar aos professores uma estrutura robusta para tomar decisões pedagógicas na era digital.

  Portanto, à medida que navegamos por essa nova era de tecnologias generativas, é fundamental que os educadores, pesquisadores e formuladores de políticas trabalhem juntos para criar diretrizes flexíveis e orientadas por valores éticos.

   

  Referências

   

  Mishra, Punya; Warr, Melissa; Islam, Rezwana . TPACK in the age of chat-GPT and generative AI. Journal of Digital Learning in Teacher Education. v. 39, n. 02, p. 1-17. Aug. 2023. https://doi.org/10.1080/21532974.2023.224748

   

  Mishra, Punya; Oster, Nicole; Henriksen, Danah. Generative AI, Teacher Knowledge and Educational Research: Bridging Short- and Long-Term Perspectives. TechTrends. v. 68, p. 205–210. Feb. 2024. https://doi.org/10.1007/s11528-024-00938-1

   

• Palavras-chave
• TPACK, Inteligência Artificial Generativa, Ensino da Matemática.
• Área Temática
• Educação Matemática