Ensino Superior na era da Inteligência Artificial: Um olhar a partir das pesquisas stricto sensu desenvolvidas no período de 2000 a 2024

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Farias, Paulo Cesar Duarte
Orientador(a): Vizolli, Idemar
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Tocantins
Palmas
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Educação - PPGE
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Educação. Inteligência Artificial. Ensino Superior. Pesquisa. Education. Artificial Intelligence. Higher Education. Research
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11612/8382
Resumo: Esta dissertação investigou a relevância da Inteligência Artificial (IA) no panorama do Ensino Superior brasileiro, examinando as transformações nos processos acadêmicos e pedagógicos. O objetivo geral do estudo foi analisar as contribuições que as pesquisas stricto sensu sobre Inteligência Artificial, desenvolvidas em Instituições Brasileiras no período de 2000 a 2024, trazem para o Ensino Superior. A metodologia adotada é qualitativa, de natureza básica, e se configura como um Estado do Conhecimento exploratório-documental, com um corpus de 20 produções selecionadas no repositório da CAPES. O conteúdo dessas pesquisas foi sistematizado em oito categorias temáticas: Predição e Gestão da Evasão no Ensino Superior com IA; Metodologias de Ensino e Aprendizagem Mediadas por IA; Implicações Éticas, Legais e Sociais da IA; Gestão Institucional e Políticas Públicas com IA; Inclusão e Acessibilidade com IA; Educação a Distância (EaD) e IA; Tecnologias Emergentes e Inovação com IA; e Formação Docente e Preparação para a IA. Os principais resultados demonstram um foco da pesquisa na personalização do ensino e na predição de desempenho/evasão, indicando um interesse na eficiência algorítmica e na inovação didática; Contudo, o estudo também revelou a escassez de pesquisas voltadas à Formação Docente e à Regulamentação Ética do uso dessas tecnologias, expondo a necessidade de debates sobre vieses e a colonialidade digital. Conclui-se que a IA representa uma oportunidade estratégica para o Ensino Superior brasileiro, exigindo planejamento, equidade e um compromisso ético com uma educação inclusiva, reflexiva e humanizada.
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A metodologia adotada é qualitativa, de natureza básica, e se configura como um Estado do Conhecimento exploratório-documental, com um corpus de 20 produções selecionadas no repositório da CAPES. O conteúdo dessas pesquisas foi sistematizado em oito categorias temáticas: Predição e Gestão da Evasão no Ensino Superior com IA; Metodologias de Ensino e Aprendizagem Mediadas por IA; Implicações Éticas, Legais e Sociais da IA; Gestão Institucional e Políticas Públicas com IA; Inclusão e Acessibilidade com IA; Educação a Distância (EaD) e IA; Tecnologias Emergentes e Inovação com IA; e Formação Docente e Preparação para a IA. Os principais resultados demonstram um foco da pesquisa na personalização do ensino e na predição de desempenho/evasão, indicando um interesse na eficiência algorítmica e na inovação didática; Contudo, o estudo também revelou a escassez de pesquisas voltadas à Formação Docente e à Regulamentação Ética do uso dessas tecnologias, expondo a necessidade de debates sobre vieses e a colonialidade digital. Conclui-se que a IA representa uma oportunidade estratégica para o Ensino Superior brasileiro, exigindo planejamento, equidade e um compromisso ético com uma educação inclusiva, reflexiva e humanizada.This dissertation investigated the relevance of Artificial Intelligence (AI) in Brazilian Higher Education, examining the transformations in academic and pedagogical processes. The overall objective of the study was to analyze the contributions that stricto sensu research on Artificial Intelligence, developed at Brazilian institutions between 2000 and 2024, brings to Higher Education. The methodology adopted is qualitative, basic in nature, and constitutes an exploratory-documentary State of Knowledge, with a corpus of 20 productions selected from the CAPES repository. The content of these studies was systematized into eight thematic categories: Prediction and Management of Dropout in Higher Education with AI; AI-Mediated Teaching and Learning Methodologies; Ethical, Legal, and Social Implications of AI; Institutional Management and Public Policies with AI; Inclusion and Accessibility with AI; Distance Education (DE) and AI; Emerging Technologies and Innovation with AI; and Teacher Training and Preparation for AI. The main results demonstrate a research focus on personalized teaching and performance/dropout prediction, indicating an interest in algorithmic efficiency and didactic innovation. However, the study also revealed a scarcity of research focused on Teacher Training and the Ethical Regulation of the use of these technologies, exposing the need for discussions on biases and digital coloniality. The study concludes that AI represents a strategic opportunity for Brazilian higher education, requiring planning, equity, and an ethical commitment to inclusive, reflective, and humanized education.application/pdfUniversidade Federal do TocantinsPalmasPrograma de Pós-Graduação em Educação - PPGEBRCNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAOEducação. Inteligência Artificial. Ensino Superior. Pesquisa. Education. Artificial Intelligence. Higher Education. 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