Inteligência artificial generativa no planejamento de aulas de matemática em metodologias ativas

Resumo

Este trabalho investigou como recursos de inteligência artificial generativa têm sido utilizados por professores no planejamento de aulas de matemática fundamentadas em metodologias ativas e ensino híbrido. Com abordagem qualitativa, a pesquisa envolveu análise de práticas pedagógicas e entrevistas semiestruturadas com docentes da educação básica, buscando compreender as dinâmicas estabelecidas entre o professor e as ferramentas de IAGen no contexto do planejamento de aulas em modelos ativos. Os resultados evidenciam que a IA generativa contribui para a diversificação das estratégias de ensino, demandando a autoria e o protagonismo docente diante dos desafios do uso desses novos recursos. Destaca-se, entretanto, que a efetiva valorização da autoria requer que o professor exerça um papel crítico e reflexivo, atuando de maneira ativa na seleção, adaptação e qualificação das respostas fornecidas pela IAGen, em vez de assumir uma postura meramente reprodutiva das sugestões dadas pela IAGen. O estudo também aponta para limitações importantes, como a ausência de domínio, por parte dos docentes, na elaboração de prompts eficazes, o que pode comprometer a qualidade e a pertinência dos resultados gerados pelas ferramentas de IAGen. Além disso, foram identificados cuidados e fragilidades inerentes ao uso dessa tecnologia, tais como possíveis vieses, limitações conceituais e a necessidade de validação dos conteúdos sugeridos. Neste cenário, ressalta-se a importância de uma formação docente contínua e específica para o uso crítico e criativo desses recursos, incentivando o desenvolvimento de competências relacionadas à literacia digital e ao domínio das práticas de interação com a IAGen. Conclui-se que a atuação consciente e fundamentada do professor é elemento central para que o potencial transformador da IAGen, no planejamento de aulas de matemática, se concretize de modo ético, inovador e comprometido com a qualidade do ensino.

Dados da obra

Tipo

Tese (doutorado)

Instituição

UNESP

Ano

2025

Idioma

pt

Palavras-chave

Inteligência artificial; Ensino híbrido; Aprendizagem ativa; Professores Formação; Matemática Estudo e ensino; Artificial intelligence; Blended learning; Active learning; Teacher training; Mathematics education

Temas

Formação de Professores de Matemática, Práticas Pedagógicas

Handle

https://hdl.handle.net/11449/314959

Acesso

Texto completo na fonte

Fontes

BDTD/IBICT

Na Biblioteca desde

01/10/2026 · verificada em 03/10/2026