Uma revisão sistemática sobre o papel da inteligência artificial no ensino superior para promoção da aprendizagem adaptativa

• Autor(a) principal: Lemos, Bernardo Alves Lobo da Cunha Chacon
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/47/47131/tde-06082024-131550/
• topic: Adaptive Learning; Aprendizagem adaptativa; Artificial Intelligence; Assessment; Avaliação; Cognitive intelligence; Ensino Superior; Higher Education; Inteligência artificial; Inteligência cognitiva

Esta dissertação explora o impacto das tecnologias, especialmente a Inteligência Artificial (IA), no ensino superior, destacando a mudança nos ambientes educacionais devido ao acesso expandido à informação e à evolução das práticas andragógicas. Argumenta-se que as tecnologias não apenas facilitam o processo ensino-aprendizagem, mas também impulsionam inovações acadêmicas. O estudo analisa a IA sob as perspectivas de Piaget, Bruner e Rogers, contextualizando-as nas demandas contemporâneas da educação. Destaca-se o potencial da IA, apoiada pela psicologia educacional, para desenvolver métodos personalizados. Este estudo tem como objetivo principal caracterizar a adaptação dos alunos à interação com a inteligência artificial (IA) no contexto do ensino superior. Busca-se identificar de que maneira a interação dos alunos com a IA contribui para a aprendizagem individualizada, explorando estudos que abordam a implementação dessas tecnologias no ambiente educacional superior. Além disso, objetiva-se compreender as novas formas de aprendizagem facilitadas pela IA examinando inovações educacionais, práticas pedagógicas e métodos de ensino impulsionados por essa tecnologia. Seguindo as diretrizes do PRISMA, a pesquisa abrange diversas bases de dados, utilizando critérios rigorosos de seleção. O estudo se concentra em descritores como \"Chat GPT,\" \"Education,\" e \"Artificial Intelligence,\" explorando a interseção entre tecnologia educacional e IA no ensino superior. Os resultados da pesquisa revelaram um total inicial de 3.484 artigos, sendo refinados para 63 artigos considerados relevantes para a revisão. A análise temporal indicou um foco crescente na inteligência artificial e tecnologia educacional nos últimos dois anos, com 2021 e 2023 apresentando uma concentração significativa de publicações. A análise de citações destaca 47 artigos precursores, que obtiveram 569 citações acadêmicas, evidenciando a relevância contínua dessas contribuições para o avanço da área. Além disso, a pesquisa revela uma maior ênfase nos estudos sobre a aprendizagem e adaptação dos estudantes, em detrimento das práticas didáticas, especialmente nas áreas de exatas e da saúde. A avaliação automática, o feedback e o gerenciamento de big data dos alunos foram temas recorrentes nos estudos, sinalizando o impacto contínuo e evolutivo da IA no cenário educacional superior. Reconhece-se o potencial da ferramenta para melhorar o engajamento e desempenho dos alunos, enfatizando a importância de incluir referências nas respostas geradas pela IA. Questões éticas, como transparência e privacidade, também são levantadas. A diversidade de disciplinas exploradas, com ênfase em exatas e saúde, é ressaltada, assim como a personalização da aprendizagem. Além disso, a aprendizagem adaptativa, impulsionada por ferramentas como Mineração de Dados, Processamento de Linguagem Natural e Ajuste Dinâmico de Dificuldade, demonstra eficácia ao personalizar a experiência de aprendizagem de acordo com as necessidades individuais dos alunos. Esses avanços tecnológicos estão redefinindo o cenário educacional, sinalizando um futuro promissor no qual a tecnologia desempenhará um papel importante na promoção de métodos de ensino mais eficazes e adaptativos.