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INTEGRAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NA EDUCAÇÃO E NA FORMAÇÃO DOCENTE: PERCEPÇÕES, DESAFIOS ÉTICOS E OPORTUNIDADES PEDAGÓGICAS (2023–2025)

Laura Mauro Feitoza Fogatti

Osvaldo de Freitas Fogatti

Resumo Simples

AT02: Tecnologias Digitais na Educação.

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INTRODUÇÃO

Nos últimos anos, a inteligência artificial generativa, especialmente modelos de linguagem como o ChatGPT, passou do campo teórico para o uso cotidiano de milhões de pessoas.

Na educação, esse avanço não é apenas tecnológico: ele reorganiza rotinas, expectativas e até a própria noção de autoria de alunos e professores.

A IA se integra a práticas já existentes, requalifica processos de ensino e aprendizagem, facilita tarefas e cria novas dinâmicas que ainda estamos aprendendo a compreender e regular.

É justamente para entender esse novo cenário que nosso estudo foi realizado.

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OBJETIVO DA PESQUISA

O objetivo da pesquisa foi analisar percepções, usos e desafios pedagógicos da IA generativa na formação docente e no ensino superior.

Buscamos identificar:

  • como professores, licenciandos e estudantes estão usando esses recursos na prática;

  • quais competências emergem dessa relação com a tecnologia;

  • quais condições institucionais favorecem um uso responsável, ético e formativo.

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METODOLOGIA

  • Natureza qualitativa.
  • Revisão bibliográfica.
  • Repositório ScienceDirect:

(“artificial intelligence” OR “AI”) AND (education OR “digital education” OR “educational technology”) AND (qualitative) AND (teachers OR students)

  • Filtro temporal entre 2023 e 2026
  • Seleção dos tipos “research” e “review”,

Chegamos a 246 registros iniciais. Destes, selecionamos apenas os estudos empíricos qualitativos que tratavam especificamente de:

• formação docente,

• práticas de ensino mediadas por IA,

• produção multimodal,

• experiências estudantis no ensino superior.

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RESULTADOS E DISCUSSÕES

A IA generativa é amplamente utilizada por professores, licenciandos e estudantes, sendo vista como uma ferramenta que:

• economiza tempo,

• amplia a qualidade dos materiais,

• facilita a organização de tarefas.

Usos mais comuns:

1. Planejamento de aulas

2. Rascunho de apresentações, roteiros e trabalhos acadêmicos

3. Feedback automatizado para atividades, provas escritas e relatórios.

4. Criação de materiais multimodais

5. Simulações de entrevistas e atendimentos

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RESULTADOS E DISCUSSÕES

Licenciandos relatam um aprendizado importante: ao “dar comandos em rodadas” (pedir, revisar, ajustar e comparar) conseguem melhorar a estrutura das próprias tarefas.

Estudantes de outras áreas usam a IA para organizar estudos, revisar conteúdos e verificar se compreenderam determinado tema.

Dados mostram que, quando usada de forma orientada, a IA pode fortalecer autonomia, reflexão e autoria.

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RESULTADOS E DISCUSSÕES

DESAFIOS!

Os principais são:

• dúvidas sobre autoria e originalidade dos trabalhos;

• preocupações com privacidade e uso de dados;

• a presença de vieses nos modelos;

• falta de critérios claros para avaliação de produções feitas com apoio da IA.

Descompasso institucional:

  • estudantes usam IA de maneira oculta, enquanto professores nem sempre sabem como orientar ou regular esse uso

  • muitas instituições não têm regras claras sobre uso

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RESULTADOS E DISCUSSÕES

A importância das políticas institucionais

É preciso que as instituições de ensino:

• ofereçam treinamentos para uso responsável de IA;

• disponibilizem guias sobre como formular comandos;

• ensinem como checar e validar o que a IA produz;

• estabeleçam regras transparentes sobre o uso;

Os trabalhos apresentam melhor qualidade e a IA deixa de ser um simples gerador de textos para se tornar uma ferramenta autêntica de aprendizagem.

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CONCLUSÕES OU CONSIDERAÇÕES FINAIS

IA generativa não é apenas mais uma tecnologia educacional. Representa uma mudança estrutural na forma como planejamos aulas, estudamos, avaliamos e produzimos conhecimento.

Para aprendizagens significativas, é fundamental:

  • promover alfabetização em IA para docentes e discentes;
  • desenvolver diretrizes éticas claras;
  • reduzir desigualdades de acesso;
  • fortalecer a cultura de uso responsável e crítico.

IA não substitui o papel do professor. Ela expande possibilidades, mas exige reflexão, mediação e intencionalidade pedagógica.

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REFERÊNCIAS

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DE PUTTER-SMITS, Lesley GA et al. Exploring the role of generative AI in science teacher education programs: a qualitative study. International Journal of Educational Research Open, v. 9, p. 100492, 2025.

MOGAVI, Reza Hadi et al. ChatGPT in education: A blessing or a curse? A qualitative study exploring early adopters’ utilization and perceptions. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, v. 2, n. 1, p. 100027, 2024.

GHIMIRE, Animesh; QIU, Yunjing. Redefining pedagogy with artificial intelligence: How nursing students are shaping the future of learning. Nurse Education in Practice, v. 84, p. 104330, 2025.

SMITH, Blaine E. et al. Multimodal composing with generative AI: Examining preservice teachers’ processes and perspectives. Computers and Composition, v. 75, p. 102896, 2025.

SUN, Yachao; LAN, Ge. Enhancing critical language awareness in EAL writing education amid the rise of generative artificial intelligence. System, v. 134, p. 103806, 2025.

KORTE, Satu-Maarit et al. Enhancing artificial intelligence literacy through cross-cultural online workshops. Computers and Education Open, v. 6, p. 100164, 2024.