INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA ENSEÑANZA Y EL APRENDIZAJE DEL CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR
Resumen
El cálculo diferencial e integral, común en los planes de estudio de ingeniería, matemáticas y tecnologías de la información, suele presentar altas tasas de fracaso en la educación superior. En respuesta, la inteligencia artificial (IA) está ganando popularidad, ofreciendo soporte para múltiples aplicaciones. Por lo tanto, es importante comprender cómo la IA puede contribuir a la enseñanza y el aprendizaje del cálculo, con el fin de reducir las tasas de fracaso en esta materia. Así pues, el objetivo de este trabajo es realizar una revisión sistemática de la literatura (RSL) para investigar el uso de herramientas de IA en la enseñanza y el aprendizaje del cálculo, buscando responder a tres preguntas de investigación (PI): (PI1) "¿Qué metodologías utilizan la IA para la enseñanza y el aprendizaje del cálculo?"; (PI2) "¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar la IA para la enseñanza y el aprendizaje del cálculo?"; (PI3) "¿Cuáles son las principales dificultades de utilizar la IA para la enseñanza y el aprendizaje del cálculo?". Los resultados apuntan al uso de diferentes metodologías (PI1), como el uso de modelos de lenguaje a gran escala (MLG), como ChatGPT, MathGPT y Gemini. Entre los beneficios del uso de la IA (QP2) se incluyen la autonomía del alumnado y una mayor participación. En cuanto a las dificultades (QP3), se han reportado problemas como errores generados por la IA y la dependencia de la misma.
Biografía del autor/a
Bacharelando do curso Interdisciplinar em Tecnologia da Informação na Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), Pau dos Ferros-RN Brasil.
Doutor pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Professor na Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), Pau dos Ferros-RN, Brasil.
Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Professora na Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), Angicos-RN, Brasil.
Referencias
ARAÚJO DE OLIVEIRA , M. C.; RIBEIRO RAAD, M. . A existência de uma cultura escolar de reprovação no ensino de Cálculo. Boletim GEPEM, [S. l.], n. 61, p. 125–137, 2012. Disponível em: https://periodicos.ufrrj.br/index.php/gepem/article/view/260 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.69906/GEPEM.2176-2988.2012.260 DOI: https://doi.org/10.69906/GEPEM.2176-2988.2012.260
CAVASOTTO, M.; VIALI , L. Dificuldades na aprendizagem de cálculo: o que os erros podem informar. Boletim GEPEM, [S. l.], n. 59, p. 15–33, 2011. Disponível em: https://periodicos.ufrrj.br/index.php/gepem/article/view/276 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.69906/GEPEM.2176-2988.2011.276 DOI: https://doi.org/10.69906/GEPEM.2176-2988.2011.276
CROMPTON, Helen; BURKE, Diane. Artificial intelligence in higher education: the state of the field. Education and Information Technologies, v. 28, p. 1–23, 2023. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1186/s41239-023-00392-8 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
CRUZ, João Pedro; OLIVEIRA, M. Paula de Sousa; CAÇÃO, Isabel. Teaching and learning calculus with ChatGPT: Benefits and limitations. In: International Conference of Education, Research and Innovation, 16., Online. Anais [...]. Sevilha, Espanha: IATED Digital Library, p. 456-463, 2023. Disponível em https://library.iated.org/view/CRUZ2023TEA Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.21125/iceri.2023.0175 DOI: https://doi.org/10.21125/iceri.2023.0175
DE MARIA, Otoniel Soares. Cálculo diferencial no Ensino Médio: noções de limites, derivadas e aplicações. 2013 63f. Dissertação (Mestrado em Matemática) – Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, RN, 2013. Disponível em: https://ppgmat.ufersa.edu.br/wp-content/uploads/sites/58/2016/02/Disserta%C3%A7%C3%A3o-Otoniel-Soares.pdf Acesso em: 3 dez. 2025.
FONTES, Líviam Santana; GONTIJO, Cleyton Hércules. O ensino de Cálculo nas universidades brasileiras e a compreensão do conceito de limite. VIDYA, Santa Maria (RS, Brasil), v. 42, n. 2, p. 165–180, 2022. Disponível em: https://periodicos.ufn.edu.br/index.php/VIDYA/article/view/4242 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.37781/vidya.v42i2.4242 DOI: https://doi.org/10.37781/vidya.v42i2.4242
GONÇALVES, Etereldes Júnior. Projeto de nivelamento em Matemática: uma proposta para diminuir o índice de reprovação em Cálculo 1 nas engenharias. Revista de Ensino de Engenharia, v. 37, n. 3, 2018. Disponível em: https://revista.abenge.org.br/index.php/abenge/article/view/1115 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.5935/2236-0158.20180026
JUNG-KYUNG, Lee; HYEON-JIN, Kim. Teaching Calculus in Universities for Artificial Intelligence. Cultura e Convergência, v. 45, n. 10, p. 191-203, 2023. Disponível em: https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003009102 Acesso em: 3 dez. 2025. DOI: https://doi.org/10.33645/cnc.2023.10.45.10.191
JUNIOR, Wilson Rodrigues Lima; LONGHINI, Tatielle Menolli; DA SILVA, Willerson Custódio. Impactos de projeto de ensino para melhoria dos índices de reprovação no ciclo básico em curso de engenharia. Revista Tecnologia e Sociedade, v. 19, n. 55, p. 117-135, 2023. Disponível em: https://periodicos.utfpr.edu.br/rts/article/view/14339 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.3895/rts.v19n55.14339 DOI: https://doi.org/10.3895/rts.v19n55.14339
KITCHENHAM, Barbara. Procedures for performing systematic reviews. Technical report, Keele, UK, v. 33, n. 2004, p. 1-26, 2004. Disponível em https://www.inf.ufsc.br/~aldo.vw/kitchenham.pdf Acesso em: 3 dez. 2025.
MEDINA, José Miguel Garcia; DOS PASSOS MARTINS, João Paulo Nery. A era da inteligência artificial: as máquinas poderão tomar decisões judiciais. Revista dos Tribunais, v. 1020, 2020. Disponível em: https://www.oasisbr.ibict.br/vufind/Record/STJ1_ae42996fe7f98b45a4483fa6084a03db Acesso em: 3 dez. 2025.
MENDES, L. O. R.; JOLANDEK, E. G.; LUZ, J. A. da; PEREIRA, A. L. O uso da Inteligência Artificial no ensino de Cálculo Diferencial e Integral: reflexões sobre erros e posicionamento crítico. Com a Palavra, o Professor, [S. l.], v. 9, n. 25, p. 135–149, 2024. Disponível em: http://revista.geem.mat.br/index.php/CPP/article/view/1075 Acesso em: 3 dez. 2025.
PEREIRA, Matheus Vinícius Costa. Análise sobre os índices de reprovação nos cursos de cálculo I da UFERSA. 2018. 9 f. Monografia (Graduação em Ciência e Tecnologia) – Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, RN, 2018. Disponível em: https://repositorio.ufersa.edu.br/items/f4619d84-c4bb-4f53-b3ac-1ff7a1ae0000 Acesso em: 3 dez. 2025.
PORTILLO, Roberto; ALVARADO, Alberth. Plenary: The Impact of AI Tools on Student Learning in Integral Calculus: A Case Study of Latin American Students. In: IEEE Engineering Education World Conference, 16. On-line. Anais [...]. Montevideo, Uruguay: IEEE, 2025. p. 1-2. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/10981379 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.1109/EDUNINE62377.2025.10981379 DOI: https://doi.org/10.1109/EDUNINE62377.2025.10981379
SERHAN, Derar; WELCOME, Natalie. Integrating ChatGPT in the Calculus Classroom: Student Perceptions. International Journal of Technology in Education and Science, v. 8, n. 2, p. 325-335, 2024. Disponível em https://ijtes.net/index.php/ijtes/article/view/1734 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.46328/ijtes.559 DOI: https://doi.org/10.46328/ijtes.559
SICHMAN, Jaime Simão. Inteligência Artificial e sociedade: avanços e riscos. Estudos Avançados, v. 35, n. 101, p. 37–50, 2021. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ea/a/c4sqqrthGMS3ngdBhGWtKhh Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2021.35101.004 DOI: https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2021.35101.004
SOUZA, Maria Eduarda Ferreira; SOUSA, Reudismam Rolim de; GONÇALVES, Samara Martins Nascimento. A Inteligência Artificial no ensino superior na visão discente: uma revisão sistemática da literatura. Revista Científica Multidisciplinar, [S. l.], v. 6, n. 7, p. e676611, 2025. Disponível em https://recima21.com.br/recima21/article/view/6611 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.47820/recima21.v6i7.6611 DOI: https://doi.org/10.47820/recima21.v6i7.6611
STEWART, James. Cálculo. 7. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2014. Disponível em https://www.amazon.com.br/C%C3%A1lculo-1-James-Stewart/dp/8522112584 Acesso em: 3 dez. 2025.
TALL, David. Students’ difficulties in calculus. In: TALL, David (ed.). Advanced Mathematical Thinking. Dordrecht: Springer, 1993. p. 43–62. Disponível em: https://scispace.com/pdf/students-difficulties-in-calculus-plenary-presentation-in-5f6b615gby.pdf Acesso em: 3 dez. 2025.
TORRES-PEÑA, Roberto Carlos; PEÑA-GONZÁLEZ, Darwin; CHACUTO-LÓPEZ, Ellery; ARIZA, Edwan Anderson; VERGARA, Diego. Updating calculus teaching with AI: A classroom experience. Education Sciences, v. 14, n. 9, p. 1019, 2024. Disponível em: https://www.mdpi.com/2227-7102/14/9/1019 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.3390/educsci14091019 DOI: https://doi.org/10.3390/educsci14091019
WONG, Shiau Foong; MAHMUD, Malissa Maria; SAN WONG, Shiau. Balancing AI and Autonomy: The Role of AI in Enhancing Calculus Education. In: International Conference on Information Technology and Education Technology, 6. Online. Anais [...]. Chengdu, China: IEEE, 2025. p. 16-21. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/11100716 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.1109/ITET65804.2025.11100716 DOI: https://doi.org/10.1109/ITET65804.2025.11100716
ZHANG, Xiaohui. An Innovative Model of Higher Mathematics Curriculum Education Incorporating Artificial Intelligence Technology. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences, v. 9, n. 1, p. 1-16, 2024. Disponível em: https://amns.sciendo.com/article/10.2478/amns.2023.2.01524 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.01524 DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2023.2.01524
ZHANG, Yingying. Teaching Innovation and Practice of Advanced Mathematics Course Enabled by AI. In: International Conference on Big Data and Informatization Education, 25., On-line. Anais [...]. Suzhou China: ACM Digital Library, 2025. p. 67-75. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3729605.3729618 Acesso em: 3 dez. 2025 DOI: https://doi.org/10.1145/3729605.3729618 DOI: https://doi.org/10.1145/3729605.3729618
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