Um dos principais benefícios, como destacam Costa Júnior e Lima (2023), é a personalização do ensino, os sistemas adaptativos analisam o desempenho individual e ajustam o conteúdo conforme as necessidades de cada aluno. "Quando o professor deixa de ser o centro do processo e coloca o aluno como protagonista utilizando a IA, a aprendizagem pode se tornar mais eficiente", observam os pesquisadores. Ferramentas como chatbots educacionais, citados por Silva (2006) como "ambientes de aprendizagem dinâmicos e adaptativos", funcionam como tutores disponíveis 24 horas para tirar dúvidas e reforçar conceitos.
A automação de tarefas repetitivas também é um avanço significativo, Durso (2024) ressalta que "a correção automatizada de atividades libera tempo para os professores se dedicarem a intervenções mais qualificadas". No entanto, ele alerta: "A IA não pode substituir a interação humana e a empatia dos docentes, que são essenciais para o sucesso educacional". Essa visão é compartilhada por Freire (1970), para quem o diálogo crítico entre educador e educando permanece insubstituível.
Entretanto, há alguns desafios reais que destacam questões éticas como privacidade de dados e viés algorítmico, para para Jonker et al. (2024) os sistemas de IA devem ser transparentes e seguir princípios éticos para evitar discriminação. Além disso, como aponta Durso (2024), há riscos de dependência tecnológica: "Professores precisam de capacitação para usar essas ferramentas de forma crítica, não apenas como muletas".
Jonker é funcionária da IBM e junto com outras colaboradoras trazem várias informações relevantes sobre a tomada de decisão da IA e a responsabilidade que ela deve ter, essas e outras informações são encontradas diretas no site da IBM.
A IA deve complementar, nunca substituir, o trabalho docente, como sintetiza Costa Júnior (2023): "O professor do futuro precisará dominar a tecnologia, mas sua essência seguirá sendo humana - promover reflexão, criatividade e formação cidadã". O caminho ideal parece ser a integração inteligente: usar a IA para potencializar a educação, mantendo o humano no centro do processo.
O Impacto da IA na Educação até 2030 - Não consegui incluir o vídeo direto do Youtube, mas se trata de um vídeo muito interessantes sobre como será a educação após 2030.
Referências:
CARDOSO, F. S.; PEREIRA, N. da S.; BRAGGION, R. C.; CHAVES, P.; ANDRIOLI, M. O uso da Inteligência Artificial na Educação e seus benefícios: uma revisão exploratória e bibliográfica. Revista Ciência em Evidência, [S. l.], v. 4, n. FC, p. e023002, 2023. Disponível em: [https://ojs.ifsp.edu.br/index.php/cienciaevidencia/article/view/2332]. Acesso em: 11 jun. 2025.
COSTA JÚNIOR, J. F. et al. A inteligência artificial como ferramenta de apoio no ensino superior. Rebena - Revista Brasileira de Ensino e Aprendizagem, [S. l.], v. 6, p. 246–269, 2023. Disponível em: [https://rebena.emnuvens.com.br/revista/article/view/111]. Acesso em: 11 jun. 2025.
DURSO, S. D. O. Reflexões sobre a aplicação da inteligência artificial na educação e seus impactos para a atuação docente. Educação em Revista, v. 40, p. e47980, 2024. Disponível em: [https://www.scielo.br/j/edur/a/3mh8D6366By9w9THfF8bThQ/?lang=pt#]. Acesso em: 11 jun. 2025.
FREIRE, P. Pedagogia do Oprimido. Paz e Terra, 1970. p. 72-74.
JONKER, Alexandra; GOMSTYN, Alice; MCGRATH, Amanda. O que é transparência de IA?. IBM, 6 set. 2024. Disponível em: [https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/ai-transparency]. Acesso em: 11 jun. 2025.
SILVA, A. P. C. Aplicações de Sistemas Tutores Inteligentes na Educação a Distância: Possibilidades e Limites. In: Anais do Seminário Nacional ABED de Educação a Distância. Brasília: ABED, 2006.
Declaração de IA e tecnologias assistidas por IA no processo de escrita: durante a preparação deste trabalho, o autor utilizou ferramentas de IAG (DeepSeek) no processo de planejamento, para aperfeiçoamento do texto e melhoria da legibilidade. Após o uso destas ferramentas, os textos foram revisados, editados e o conteúdo está em conformidade com o método científico. O autor assume total responsabilidade pelo conteúdo da publicação.
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