O IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA PERSONALIZAÇÃO DA APRENDIZAGEM: DESAFIOS E OPORTUNIDADES NO ENSINO BÁSICO
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».