Revista científica electrónica de Educación y Comunicación en la Sociedad del Conocimiento
Publicación en línea (Semestral) Granada (España) Época II Vol. 23 (2) Julio-Diciembre de 2023 ISSN: 1695-324X
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DOI: http://doi.org/10.30827/eticanet.v23i2.28498
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UM ESTUDO TEÓRICO SOBRE COMPETÊNCIAS
NECESSÁRIAS PARA COMPREENDER O USO DA
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO
Theoretical study on competencies needed to understand the use of Artificial
Intelligence in Education
Celina Aparecida Almeida Pereira Abar
abarcaap@pucsp.br
https://orcid.org/0000-0002-6685-9956
Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (Brasil)
José Manuel Dos Santos Dos Santos
santosdossantos@ese.ipp.pt
https://orcid.org/0000-0002-6830-6503
Universidade de Coimbra e inED – Centro de Investigação e Inovação em Educação e
ESE Politécnico do Porto (Portugal)
Marcio Vieira de Almeida
almeida.marcio@ifsp.edu.br
https://orcid.org/0000-0001-7188-3806
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (Brasil)
Recibido: 20/06/2023
Revisado: 29/10/2023
Evaluado: 15/11/2023
Aceptado: 17/11/2023
Resumen
Este artículo presenta un estudio exploratorio e interpretativo construido a partir
de estudios de artículos publicados por investigadores y documentos,
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propuestas curriculares de gobiernos y sociedades científicas sobre
alfabetización en Inteligencia Artificial (IA). En varios países se introduce en las
escuelas la introducción de determinadas materias de esta área del
conocimiento. En esta dirección, en Portugal y Brasil, la introducción del
Pensamiento Computacional es una de las estrategias para preparar a los
ciudadanos para un mundo tecnológico en el contexto de la IA. Este trabajo
tiene como objetivo identificar competencias necesarias para la comprensión
de la IA, en particular, ChatGPT, y que podrían desarrollarse en la Escuela
Básica. La investigación se desarrolló a través de estudios del tipo encuesta
bibliográfica, es decir, estudios documentales que se realizan sobre cualquier
tipo de documentación escrita. La recolección de información se realizó a
través de registros de lecturas de la documentación. Una reflexión sobre el rol
transdisciplinario de la Educación Matemática que constantemente se innova, a
través de teorías y metodologías que la sustentan, colaboró en este aspecto al
evidenciar su relación con la IA y permitir el desarrollo de las habilidades
necesarias para su comprensión.
Resumo
Este artigo apresenta um estudo exploratório e interpretativo construído a partir
de documentos, propostas curriculares de governos e sociedades científicas
sobre alfabetização em Inteligência Artificial (IA). Em vários países a introdução
de determinadas disciplinas desta área de conhecimento são introduzidas nas
escolas. Nessa direção, em Portugal e no Brasil, a introdução do Pensamento
Computacional é uma das estratégias para preparar os cidadãos para um
mundo tecnológico no contexto da IA. Este trabalho visa identificar
competências necessárias para o entendimento da IA, em particular, ChatGPT,
e que possam ser desenvolvidas na Escola Básica. A pesquisa foi
desenvolvida por meio de estudos do tipo levantamento bibliográfico, ou seja,
estudos documentais que são realizados sobre qualquer tipo de documentação
escrita. A coleta de informações foi feita por meio de registros de leituras da
documentação. Uma reflexão sobre o papel transdisciplinar da Educação
Matemática que está em constante inovação, por meio de teorias e
metodologias que a sustentam, colaborou nesse aspecto ao evidenciar sua
relação com a IA e permitir o desenvolvimento de habilidades necessárias para
sua compreensão.
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Abstract
This article presents an exploratory and interpretative study built from studies of
articles published by researchers and documents, curricular proposals of
governments and scientific societies on literacy in Artificial Intelligence (AI). In
several countries the introduction of certain subjects of this area of knowledge
are introduced in schools. In this direction, in Portugal and Brazil, the
introduction of Computational Thinking is one of the strategies to prepare
citizens for a technological world in the context of AI. This work aims to identify
competencies necessary for the understanding of AI, in particular, ChatGPT,
and that could be developed in Basic School. The research was developed
through studies of the bibliographic survey type, that is, documentary studies
that are carried out on any type of written documentation. The collection of
information was done through records of readings of the documentation. A
reflection on the transdisciplinary role of Mathematics Education that is
constantly innovating, through theories and methodologies that support it,
collaborated in this aspect by evidencing its relationship with AI and allowing the
development of the necessary skills for its understanding.
Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Alfabetización en IA, ChatGPT,
Educación Matemática.
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Literacia em IA, ChatGPT, Educação
Matemática.
Keywords: Artificial Intelligence, AI Literacy, ChatGPT, Mathematics
Education.
Introdução
Segundo a UNESCO (2019), o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA)
deve ser controlado por humanos, centrado em pessoas e estar a serviço delas
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para melhorar suas capacidades. Além disso, a IA necessita ser concebida de
forma ética, não discriminatória, equitativa, transparente e verificável e que o
seu impacto nas pessoas e na sociedade deve ser monitorado e avaliado ao
longo de cadeias de valor.
Até o momento, mesmo os especialistas mais experientes encontram
dificuldades em achar uma definição que encerre noções, conceitos e
finalidades da IA de forma completa. Alguns motivos podem ser elencados para
isso, dentre os quais aquele mencionado por Bostrom, quando assevera que
“muita IA de ponta foi filtrada em aplicações gerais, muitas vezes sem ser
chamada assim, porque uma vez que algo se torna suficientemente útil e
comum, não é mais rotulado de inteligência artificial” (Luckin & Holmes, 2016,
p.39). Todavia, pode-se afirmar que se trata de um campo interdisciplinar, com
perspectivas e terminologias próprias, e em constante mudança (Arrieta et al.,
2020).
A utilização da IA em aplicações cotidianas tem revolucionado diversas ações
da sociedade e ela tem se tornado como uma tecnologia emergente (Kaufman,
2019). Porém, existe a necessidade urgente dos pesquisadores entenderem
como um sistema de IA pode impactar decisões humanas (Ferreira & Monteiro,
2020). Nesse sentido, embora a IA esteja se tornando cada vez mais integrada
à tecnologia voltada para o usuário, a compreensão dessas tecnologias pelas
pessoas é, muitas vezes, limitada. Assistentes virtuais com IA como Alexa da
Amazon, Siri da Apple e Google Assistant sugerem produtos e serviços de
acordo com o interesse do usuário. As aplicações da IA se expandem à saúde,
finanças, indústria, educação, etc. Para as crianças, a IA está presente em
diferentes brinquedos tanto para diversão como com potencial pedagógico. No
entanto, os usuários raramente reconhecem que estão interagindo com
aplicações que utilizam elementos da IA e esse fato limita o ato de se
posicionarem como consumidores conscientes. Desse modo, é importante
investigar quais competências podem ser desenvolvidas, desde a Escola
Básica, para que os usuários possam interagir com tais produtos e serviços e
poder avaliá-los criticamente, tanto atualmente como futuramente.
Há na literatura pesquisas (Gadanidis, 2016; Hwang & Tu, 2021) que indicam
algumas destas competências por meio de procedimentos que, em alguns
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casos, são possíveis de serem desenvolvidas no contexto da Educação
Matemática. Propõe-se como questões de investigação: como desenvolver na
escola básica competências para o entendimento de paradigmas da IA a partir
de conceitos matemáticos? O que se deve e se pode ensinar a um aluno dos
ensinos fundamental e médio visando a desenvolver competências que o
aproxima de competência relacionadas a IA? Tecnologias de IA criadas por
aprendizes podem promover sua compreensão?
Este artigo apresenta um estudo exploratório e interpretativo sem
implementação empírica, construído a partir de estudos de artigos publicados
por pesquisadores e documentos, propostas curriculares de governos e
sociedades científicas sobre alfabetização em Inteligência Artificial (IA) que
podem contribuir para a sua compreensão.
Sobre a integração da IA e a Educação
A integração entre a IA e a educação está presente desde a década de 70,
quando ela foi impulsionada pelo desenvolvimento de Intelligent Tutoring
Systems (ITS), que foram inspirados em modelos de tutorial individual, com o
objetivo de personalizar o ensino para todos. Esses sistemas possuíam,
segundo Richard, Vélez e van Vaerenbergh (2022) a seguinte configuração:
“individualização da aprendizagem e autonomia face às intervenções humanas.
A diretriz metodológica foi imitar as estratégias e comportamentos de
professores” (Richard, Vélez & van Vaerenbergh, 2022, p. iv, tradução nossa).
No entanto, é importante contextualizar historicamente o envolvimento da
Educação Matemática com a IA. Os primeiros projetos de IA significativos, no
domínio das tecnologias para o ensino de Matemática, apareceram no início
dos anos 70, sendo um deles o INTEGRATION TUTOR de Kimball (1973), no
domínio do Cálculo Diferencial e Integral.
Esse sistema, desenvolvido em um domínio não elementar, tinha por
particularidade "se interessar" pelas soluções do aprendiz, mesmo se elas
diferenciavam daquelas esperadas pelo tutor. (Balacheff, 2004, p.5).
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É nessa mesma época que o projeto LOGO (Papert, 1980) aparece e é
considerado um dos projetos dos mais importantes com especificidades
teóricas levando explicitamente em conta a Matemática (Hoyles, 1993 apud
Balachef, 2004), que foi utilizado no Brasil e de uma certa forma inaugurou o
uso de softwares para o ensino de Matemática.
Vários outros projetos tornaram-se conhecidos, mas com pouca repercussão
no ensino brasileiro, como GEOMETRY-tutor (Anderson et al., 1985 apud
Balachef, 2004) e WEST (Burton & Brown, 1979, apud Balacheff, 2007).
No entanto, e mesmo que eles tomem explicitamente a matemática por objeto,
esses trabalhos não consideram verdadeiramente a questão da validade
epistemológica dos processos de aprendizagem que eles tomam para cuidar.
(Balacheff, 2007, p.7).
O Consenso de Beijing sobre Inteligência Artificial e Educação, entre outras,
indica que:
Se revise e defina dinamicamente os papéis dos professores e as
competências de que precisam no contexto das políticas docentes, fortaleça as
instituições de formação de professores e desenvolva programas adequados
de capacitação para preparar os professores para trabalhar efetivamente em
ambientes educacionais com forte presença de inteligência artificial.
Conheça as tendências do potencial da IA para apoiar a aprendizagem e
avaliações de aprendizagem, revisar e ajustar os currículos para promover a
integração profunda da IA e transformar metodologias de aprendizagem.
Considerar aplicar ferramentas de IA disponíveis ou desenvolver soluções
inovadoras de IA para que os benefícios do uso da IA superem claramente os
riscos, a fim de facilitar tarefas de aprendizagem bem definidas em diferentes
áreas temáticas e apoiar o desenvolvimento de ferramentas de IA para
competências e habilidades interdisciplinares.
Aplicar ou desenvolver ferramentas de inteligência artificial para apoiar
processos de aprendizagem adaptativa; aproveitar o potencial dos dados para
permitir a avaliação das múltiplas dimensões das competências dos alunos; e
para apoiar a avaliação remota e em larga escala. (UNESCO, 2019, p. 32-33).
Embora várias organizações internacionais como a Unesco, a OCDE, o Banco
Mundial e a Comissão Europeia, entre outras, indiquem a Inteligência Artificial
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como uma prioridade a ser incorporada na prática docente, sugere-se apenas
que professores e alunos sejam simples utilizadores dos sistemas de IA.
Há de se considerar que sistemas de aprendizagem e formação devam equipar
as pessoas com competências básicas no campo de AI, incluindo a
compreensão de como a IA coleta e pode manipular os dados e habilidades
para garantir a segurança e proteção de dados pessoais. (UNESCO, 2021,
p. 2). Instituições responsáveis pela educação e aqueles que estão a cargo da
oferta de formação devem se antecipar a estas mudanças, equipando os
trabalhadores de hoje e preparando as novas gerações com habilidades
técnicas de trabalho e social necessárias para facilitar a transição para um
mundo dominado pela IA garantindo ao mesmo tempo a sustentabilidade
social.
Literacia em IA
O termo literacia, originalmente interpretado, refere-se à capacidade de se
expressar e se comunicar usando linguagem escrita. No atendimento destas
indicações a literacia em IA tem um papel fundamental pois, de acordo com
Long e Magerko (2020) ela pode ser entendida como “um conjunto de
competências que permitem aos indivíduos usar o seu sentido crítico para
avaliar, comunicar, colaborar e usar a IA no seu cotidiano de forma consciente”
(Long & Magerko, 2020, p. 4). Esses autores identificam dezesseis
competências-chave para a compreensão da IA a saber:
Competência 1 (Reconhecimento da IA) – Distinguir artefatos tecnológicos que
usam e não usam IA;
Competência 2 (Compreensão da inteligência) – Analisar e discutir criticamente
os recursos que tornam uma entidade “inteligente”, incluindo a discussão das
diferenças entre inteligência humana, animal e de máquina;
Competência 3 (Interdisciplinaridade) – Reconhecer que há muitas maneiras de
pensar e desenvolver máquinas “inteligentes”. Identificar uma série de
tecnologias que usam IA incluindo tecnologia que abrange sistemas cognitivos,
robóticos e de aprendizado de máquina;
Competência 4 (Geral x Estreita) – Distinguir entre IA Geral (IAG) e IA Estreita
(ANI);
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Competência 5 (Pontos fortes e fracos da IA) – Identificar os tipos de
problemas nos quais a IA se destaca e os problemas mais desafiadores para a
IA. Usar essas informações para determinar quando é apropriado usar a IA e
quando aproveitar as habilidades humanas;
Competência 6 (Imaginar IA Futura) – Imaginar possíveis aplicações futuras de
IA e considerar os efeitos de tais aplicações no mundo;
Competência 7 (Representações) – Entender o que é uma representação de
conhecimento e descrever alguns exemplos de representações de
conhecimento;
Competência 8 (Tomada de decisão) – Reconhecer e descrever exemplos de
como os computadores raciocinam e tomam decisões;
Competência 9 (Etapas da AM) – Entender as etapas da aprendizagem de
máquina e as práticas e desafios que cada etapa envolve;
Competência 10 (Função Humana na IA) – Reconhecer que os humanos
desempenham um papel importante na programação, na escolha de modelos e
no ajuste fino dos sistemas de IA;
Competência 11 (Literacia de Dados) – Entender os conceitos básicos de
literacia de dados;
Competência 12 (Aprendizado com dados) – Reconhecer que, geralmente, os
computadores aprendem com os dados. (incluindo dados próprios da pessoa);
Competência 13 (Interpretação crítica de dados) – Entender que não se deve
acreditar totalmente nos dados e que eles requerem interpretação. Descrever
como os exemplos de treinamento fornecidos em um conjunto de dados inicial
podem afetar os resultados de um algoritmo;
Competência 14 (Ação e reação) – Entender que alguns sistemas de IA têm a
capacidade de agir fisicamente no mundo. Essa ação pode ser direcionada por
raciocínio de nível superior (ex., caminhar ao longo de um caminho planejado)
ou pode ser reativa (ex., voltar a fim de evitar um obstáculo percebido);
Competência 15 (Sensores) – Entender o que são sensores, reconhecer que
os computadores percebem o mundo usando sensores e identificar sensores
em dispositivos diversos. Reconhecer que diferentes sensores suportam
diferentes tipos de representação e raciocínio sobre o mundo;
Competência 16 (Ética) – Identificar e descrever diferentes perspectivas sobre
as principais questões éticas em torno da IA (ou seja, privacidade, emprego,
desinformação, singularidade, tomada de decisão ética, diversidade, viés,
transparência, responsabilidade); (Long & Magerko, 2020, p. 4 - 7).
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É claro que a integração em currículos escolares destas competências deve
ser adequada às características etárias dos alunos de cada ciclo/nível de
ensino.
Como todas as áreas do conhecimento humano, a Educação Matemática tem
recebido marcante influência das tecnologias contemporâneas. As discussões
acerca desse processo têm sido destacadas nas pesquisas realizadas nas
últimas décadas e envolvem, sob diferentes perspectivas teóricas, as formas
pelas quais softwares, redes, interações em ambientes virtuais e o uso de
distintas interfaces digitais servem de base ou integram, de alguma forma,
estratégias didáticas para ensinar/aprender Matemática ou, ainda, constituir o
repertório de propostas para construir formações iniciais ou continuadas de
professores.
Na Educação Matemática pode-se pensar na IA como um tema, de estudo e
pesquisa, por meio do qual se pode integrar os conhecimentos típicos da área
para promover o desenvolvimento de ambientes adaptativos de aprendizagem
(Gadanidis, 2016).
Metodologia
Esta pesquisa possui natureza teórica e, nesse tipo de pesquisa, não é
utilizado “dados e fatos empíricos para validar uma tese e um ponto de vista,
mas a construção de uma rede de conceitos e argumentos desenvolvidos com
rigor e coerência lógica” (Fiorentini & Lorenzato, 2009, p. 67). Assim, devem
ser desenvolvidos por meio de estudos do tipo levantamento bibliográfico, por
meio de estudos documentais. Segundo Fiorentini e Lorenzato (2009) esse tipo
de pesquisa realiza-se sobre qualquer tipo de documentação escrita. A coleta
de informações é feita por meio de fichamentos de leituras da documentação
que visam organizar de maneira sistemática os registros relativos a
informações obtidas.
Um primeiro levantamento é focado em documentos e/ou indicações
curriculares ao redor do mundo em que são abordados a apresentação de
conceitos de IA no sistema educacional; outro é direcionado a pesquisas
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brasileiras e portuguesas relacionadas à utilização de IA no campo de estudos
da Educação Matemática, com vistas a identificar autores e Programas de Pós-
graduação que desenvolvem pesquisas nesse âmbito. Por fim, o terceiro
levantamento proposto considera artigos publicados que articulam, em alguma
medida, elementos de IA e Educação Matemática.
Com a produção dos levantamentos indicados, teríamos condições de indicar
tendências de pesquisas relacionadas à IA e o campo de pesquisa da
Educação Matemática; identificar quais são algumas iniciativas tomadas por
outros países sobre a inclusão de elementos de IA na Educação Básica e, por
fim, mapear recursos digitais (ou não) e atividades que podem ser utilizadas
para o desenvolvimento de atividades com vistas a auxiliar no desenvolvimento
do letramento em IA.
Para a organização e análise dos levantamentos bibliográfico, são
considerados elementos da Análise de Conteúdo. Essa é entendida, seguindo
Bardin, “um conjunto de instrumentos metodológicos cada vez mais sutis em
constante aperfeiçoamento, que se aplicam a “discursos” (conteúdos e
continentes) extremamente diversificados” (Bardin, 1977, p. 9).
Po meio da Análise de Conteúdo é possível tanto organizar a coletar os dados
quanto a produção de análise que podem auxiliar com os objetivos propostos
nessa pesquisa, a saber, identificar competências necessárias para a
compreensão da IA e que possam ser desenvolvidas por professores da Escola
Básica. A Análise de Conteúdo, configura-se como um
[...] conjunto de técnicas de exploração de documentos que procura identificar
os principais conceitos ou os principais temas abordados em um determinado
texto. (Oliveira et al., 2003, p.6).
Dessa forma, por meio da Análise de Conteúdo é possível identificar conceitos
que podem auxiliar no desenvolvimento de competências e auxiliar para a
compreensão da IA.
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Discussões
Neste artigo são apresentados resultados parciais do levantamento que foi
realizado e focado em documentos e/ou indicações curriculares ao redor do
mundo em que são abordados e apresentados conceitos de IA no sistema
educacional, em especial o caso do Brasil e de Portugal.
No documento Currículos de IA para a Educação Básica: um mapeamento de
currículo de IA aprovados pelos governos (UNESCO, 2022) é indicado que
onze estados membros (Armênia, Áustria, Bélgica, China, Índia, Coréia do Sul,
Kuwait, Portugal, Catar, Sérvia, Emirados Árabes Unidos) possuem currículos
que foram aprovados e implementados. No Canadá, o território de Yukon,
aplicou em âmbito local um currículo intitulado Design aplicado, habilidades e
tecnologias. Além disso, existem quatros países (Alemanha, Arábia Saudita,
Bulgária e Jordânia) que estão desenvolvendo currículos relacionadas à IA.
Além de iniciativas governamentais existem organizações não governamentais
que desenvolvem propostas de currículos relacionados à IA: IBM EdTech
Youth Challenge (IBM); AI Youth Skills (Microsoft); Programa Global de
Preparação para IA (Trilha de Alta Tecnologia) e Programa Global de
Preparação para IA (Trilha Geral) (IBM).
No caso do sistema educacional português, o documento curricular
Aprendizagens Essenciais – 2.º e 3.º Ciclos do Ensino Básico I Tecnologias de
Informação e Comunicação, está sendo implementado no sistema educacional
português. Segundo o relatório da UNESCO (2022), Portugal seria “um
exemplo de país que incorporou grande parte de seus resultados da
aprendizagem de IA no “pensamento computacional” inserido na disciplina de
matemática” (p. 36).
Além disso, é apresentado que, em Portugal, foram definidos os domínios
curriculares autônomos ou projetos que devem envolver duas ou três
disciplinas em uma abordagem interdisciplinar. E essa proposta é vista como
possível para fomentar o desenvolvimento de ações interdisciplinares para a
aprendizagem de elementos de IA.
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Com relação à formação de professores, no documento (UNESCO, 2022) é
indicado que em Portugal foi estabelecida uma estratégia para qualificar os
professores de disciplinas em que a IA esteja presente. Um exemplo disso é o
MOOC – Inteligência Artificial – A Inteligência Artificial vai Transformar a
Escola?
1
promovido pela Direção-Geral da Educação (DGE), por meio da
Equipe de Recursos e Tecnologias Educativas (ERTE).
No caso do Brasil foi homologada a Base Nacional Comum Curricular (Brasil,
2018) sem indicações especificas com relação a IA, mas inclui, nas
competências gerais, a utilização de tecnologias digitais, de forma crítica,
significativa, reflexiva e ética nas diversas práticas sociais (incluindo as
escolares) para se comunicar, acessar e disseminar informações, produzir
conhecimentos, resolver problemas e exercer protagonismo e autoria na vida
pessoal e coletiva. Além disso, o documento cita que devem ser incorporados
elementos do pensamento computacional em todas as áreas do conhecimento
na Educação Básica.
A portaria nº 4979 (Brasil, 2021) é intitulada Estratégia Brasileira de Inteligência
Artificial e indica que a partir dessa competência da BNCC, é possível:
[...] avançar nas discussões acerca de temas como recursos educacionais
digitais, plataformas adaptativas, práticas pedagógicas inovadoras e a
importância de ressignificação dos processos de formação de professores para
lidar com os desafios decorrentes da inserção da tecnologia e da IA como
ferramenta pedagógica em sala de aula. (Brasil, 2021, p. 28).
Essa portaria apenas sinaliza que podem ser desenvolvidas ações por meio de
Cursos de introdução à Inteligência Artificial, que novas tecnologias podem ser
incluídas na formação educacional de crianças e adolescentes e da
necessidade de internet de alta velocidade, acessível à população brasileira.
Indicam, também, duas ações estratégicas, na área da Educação: desenvolver
programa de literacia digital em todas as áreas de ensino e em todos os níveis
de educação. (Brasil, 2021, p. 29) e reforçar políticas voltadas à educação
continuada e ao lifelong learning, promovendo maior interação entre o setor
1
Endereço eletrônico: https://www.nau.edu.pt/pt/curso/a-inteligencia-artificial-vai-transformar-a-
escola/
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privado e as instituições de ensino (universidades, institutos de pesquisa e de
capacitação profissional e técnica). (Brasil, 2021, p. 33). Contudo, não
estabelece meta para o início do desenvolvimento das ações indicadas no
documento.
Conclusões
A literacia em IA tem um papel fundamental e pode ser entendida como um
conjunto de competências que permitem aos indivíduos usar o seu sentido
crítico para avaliar, comunicar, colaborar e usar a IA no seu cotidiano de forma
consciente. Uma reflexão sobre o papel transdisciplinar da Educação
Matemática que se inova constantemente, por meio de teorias e metodologias
que a sustentam, colaborou nesse aspecto ao evidenciar a sua relação com a
Inteligência Artificial e permitindo o desenvolvimento das competências
necessárias para a sua compreensão.
No caso de Portugal e Brasil, pode ser destacado que Portugal fez tentativas
em implementar currículos com elementos de IA na Educação Básica. Segundo
o relatório da UNESCO (2022), o país incorporou a aprendizagem de IA com
elementos do Pensamento Computacional inserido na disciplina de
matemática, adotando uma abordagem interdisciplinar com domínios
curriculares autônomos ou projetos que envolvem propostas interdisciplinares.
Além disso, Portugal investiu na formação de professores, oferecendo cursos
como o MOOC de Inteligência Artificial promovido pela Direção-Geral da
Educação.
No Brasil, na Base Nacional Comum Curricular (BNCC), sem menções
específicas sobre IA, enfatiza o uso crítico e significativo de tecnologias digitais
em práticas sociais. A Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (Brasil,
2022) indica a possibilidade de desenvolver ações educacionais relacionadas à
IA, como cursos de introdução à IA e ressignificação em elementos da
formação de professores. Também são destacadas a importância da literacia
digital em todas as áreas de ensino e o reforço de políticas para educação
continuada e aprendizado ao longo da vida.
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Constata-se que Portugal avançou na implementação de currículos de IA na
Educação Básica e o Brasil está em fase inicial nesse processo, com
indicações gerais na BNCC e a possibilidade de desenvolver ações
educacionais relacionadas à IA, mas sem metas específicas estabelecidas.
Pode-se identificar como pontos similares nas propostas dos dois países uma
relação entre o pensamento computacional e a literacia em IA e a promoção da
utilização ética e significativa de tecnologias digitais nas práticas educacionais,
além de uma preocupação com formação de professores para lidar com os
desafios e oportunidades decorrentes da inserção da IA na sala de aula. Em
ambos os países foi mencionada, nos documentos, a necessidade de
desenvolver programas de formação para capacitar os educadores no contexto
da literacia em IA.
A continuidade do desenvolvimento desse estudo se dirige para um
levantamento em artigos acadêmicos, relacionados à utilização de IA no campo
de estudos da Educação Matemática, com vistas a identificar autores e
Programas de Pós-graduação que desenvolvem pesquisas relacionadas, em
alguma medida, com elementos de IA e a Educação Matemática.
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