Inteligência Artificial na Educação: revisão cienciométrica e proposta de articulação pelo modelo TPACK
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.16741209Palavras-chave:
inteligência artificial, revisão sistemática de literatura, TPACK, cienciometriaResumo
A Inteligência Artificial (IA) está transformando o cenário educacional, oferecendo novas possibilidades para personalização e mediação nos processos de ensino e aprendizagem. Este estudo, baseado em uma análise cienciométrica, visa identificar e analisar as potencialidades e os desafios do uso da IA na educação, por meio de uma revisão de literatura científica internacional, e intencionar como a utilização da IA pode ser adaptada para fortalecer a prática docente em diferentes níveis de ensino, enfatizando sua contribuição para a personalização do aprendizado e a mediação pedagógica. Com foco em publicações entre 2020 e 2024, foram analisados 6107 artigos, destacando o crescimento de 64,44% ao ano nas pesquisas sobre IA e educação. Principais temas incluem chatbots, aprendizado personalizado e ferramentas adaptativas. China e Estados Unidos lideram as publicações, mas há lacunas significativas na América do Sul, especialmente no Brasil. O estudo destaca que, apesar das contribuições, como o aprendizado individualizado, os desafios éticos e a necessidade de capacitação docente limitam a integração plena da IA na educação. Portanto, a pesquisa sugere que o modelo TPACK é essencial para orientar os professores no uso ético e eficiente dessas tecnologias. Conclui-se que a IA, quando utilizada de forma crítica e planejada à luz do TPACK, pode enriquecer o ensino, mas não deve substituir o papel humano, reforçando a necessidade de mediação e reflexão pedagógica para maximizar benefícios e minimizar riscos.
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