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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Trevisani, Fernando de Mello [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/314959
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.
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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.This study investigated how generative artificial intelligence resources have been used by teachers in the planning of mathematics lessons based on active methodologies and blended learning. Adopting a qualitative approach, the research involved the analysis of pedagogical practices and semi-structured interviews with basic education teachers, aiming to understand the dynamics established between the teacher and generative AI tools in the context of lesson planning within active learning models. The results indicate that generative AI contributes to the diversification of teaching strategies, demanding authorship and teacher protagonism in the face of the challenges posed by the use of these new resources. However, it is emphasized that the effective appreciation of authorship requires the teacher to take on a critical and reflective role, actively engaging in the selection, adaptation, and qualification of responses provided by generative AI, rather than merely reproducing the suggestions offered by these tools. The study also highlights important limitations, such as the lack of teachers' proficiency in the formulation of effective prompts, which may compromise the quality and relevance of the outputs generated by generative AI resources. Additionally, inherent cautions and vulnerabilities were identified, such as potential biases, conceptual limitations, and the need to validate the contents suggested by AI. In this scenario, the importance of continuous and specific teacher training for the critical and creative use of these resources is underscored, encouraging the development of competencies related to digital literacy and to mastering practices of interaction with generative AI. It is concluded that the teacher’s conscious and well-founded performance is a central element for harnessing the transformative potential of generative AI in mathematics lesson planning in an ethical, innovative, and quality-oriented manner.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Maltempi, Marcus Vinicius [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Trevisani, Fernando de Mello [UNESP]2025-11-10T16:46:11Z2025-08-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfTREVISANI, F.M. Inteligência artificial generativa no planejamento de aulas de matemática em metodologias ativas. 2025. 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