IMPLEMENTAÇÃO DE FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO: UMA REVISÃO DE ESCOPO
Resumo
O uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) na educação se tornou cada vez mais presente nos últimos anos, especialmente após o avanço dos modelos generativos. Professores passaram a utilizar essas tecnologias para automatizar tarefas, criar materiais, personalizar atividades, analisar respostas abertas e acompanhar o processo de aprendizagem de forma mais precisa. Apesar desse crescimento, ainda existem questionamentos e desafios relacionados à forma como essas ferramentas são implementadas na prática docente. Este trabalho apresenta uma revisão de escopo, que reúne e analisa estudos recentes sobre o uso de IA por professores, buscando compreender como essas tecnologias vêm sendo aplicadas, quais benefícios são percebidos e quais dificuldades persistem. Nesse contexto, foram analisados oito estudos relevantes e observado que a IA contribui para a personalização da aprendizagem, além de otimizar o tempo de trabalho docente e ampliar a compreensão sobre o pensamento dos estudantes. Entretanto, também foram identificadas limitações importantes, como: a falta de formação, questões éticas, infraestrutura insuficiente e dificuldades de integração pedagógica. O presente trabalho aponta possíveis caminhos para o uso crítico e responsável da IA, além de destacar a importância da mediação docente para que essas ferramentas contribuam de forma significativa para o ensino. Esses achados reforçam a necessidade de políticas alinhadas e contínuas.
Biografia do Autor
Graduando em Ciência da Computação pela UFPB e bolsista PIBIC com experiência em pesquisa em inteligência artificial, automação e sistemas computacionais. Atua em laboratórios da UFPB desenvolvendo estudos interdisciplinares com IA aplicada, neurociência e técnicas em neurotecnologia.
Graduando em Engenharia da Computação pela UFPB e bolsista PIBIC, com atuação em pesquisa e desenvolvimento de aplicações web, sistemas IoT e inteligência artificial. Participa de projetos no Laboratório de Engenharia de Sistemas e Robótica (L.A.S.E.R) da UFPB.
Doutora pelo Programa de Pós-Graduação do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Campina Grande (2019). Professora do Magistério Superior na Universidade Federal da Paraíba (UFPB) na área de Sistemas Digitais e Sistemas Embarcados.
Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Ceará e Professora Adjunta na UFERSA. Atua como líder do Laboratório de Inovações em Software (LIS), com interesse em Banco de Dados, Big Data, Data Streams, NoSQL, Data Warehouse e gerenciamento de dados.
Referências
ALERS, Hendrik; MALINOWSKA, Agata; MOUREY, Matilde; WAAIJER, Jasper. From chalkboards to chatbots: SELAR assists teachers in embracing artificial intelligence in the curriculum. Proceedings of the European Conference on Educational Innovation, 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.00783
BEAUCHAMP, Thomas; WALKINGTON, Candace. Mathematics teachers using generative artificial intelligence to personalize instruction to students’ interests. Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence in Education, 2024. https://www.researchgate.net/publication/384144634_Mathematics_Teachers_Using_Generative_AI_to_Personalize_Instruction_to_Students'_Interests Acesso em: 15/12/2025.
CHEN, X.; XIE, H.; ZOU, D.; HWANG, G.-J. Application and theory gaps during the rise of artificial intelligence in education: a systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 1, p. 1–15, 2020. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100002
CHEN, Yunnong; XIAO, Shuhong; SONG, Yaxuan; LI, Zejian; SUN, Lingyun; CHEN, Liuqing. MindScratch: a visual programming support tool for students’ creative projects. Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI), 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.09001
HOLMES, Wayne; BIALIK, Maya; FADEL, Charles. Artificial intelligence in education: promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019.https://www.researchgate.net/publication/332180327_Artificial_Intelligence_in_Education_Promise_and_Implications_for_Teaching_and_Learning Acesso em 12/12/2025
INEP. Censo da Educação Básica 2024: resumo técnico. Brasília: Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira, 2024. https://www.gov.br/inep/pt-br/centrais-de-conteudo/acervo-linha-editorial/publicacoes-institucionais/estatisticas-e-indicadores-educacionais/censo-escolar-da-educacao-basica-2024-resumo-tecnico Acesso em 15/12/2025.
KRISTIAWAN, Doni Yusri; BASHAR, Khaled; PRADANA, Dono Andito. Artificial intelligence in English language learning: a systematic review of AI tools, applications, and pedagogical outcomes. The Art of Teaching English as a Foreign Language (TATEFL) Journal, v. 5, n. 2, p. 207–218, 2024. https://doi.org/10.36663/tatefl.v5i2.912
LIU, Xiaofan; ZHONG, Baichang. Artificial intelligence in K–12 education: a systematic review. Computers and Education: Artificial Intelligence, v. 4, p. 100103, 2023. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2024.100642
LOPES, Luís M. B. et al. Identificação taxonômica em biologia usando inteligência artificial. Revista de Ciência Elementar, v. 10, n. 3, p. 1–10, 2022. http://doi.org/10.24927/rce2022.050
POPENICI, Stefan A. D.; KERR, Sharon. Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, v. 12, p. 1–13, 2017. https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
SELWYN, Neil. Should robots replace teachers? AI and the future of education. Cambridge: Polity Press, 2022.
SRIVASTAVA, Neha et al. LearnLens: an AI-enhanced dashboard to support teachers in open-ended classrooms. Proceedings of the ACM Conference on Learning at Scale, 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.10582
SYSOYEV, P.V.; FILATOV, E.M.; EVSTIGNEEV, M.N.; POLYAKOV, O.G.; EVSTIGNEEVA, I.A.; SOROKIN, D.O. A matrix of artificial intelligence tools in pre-service foreign language teacher training. Computer Assisted Language Learning, Tambov University Review. Series: Humanities, v.29, n3, p.559-588, 2024. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588
TLILI, Ahmed; SHEIKH, Ahmad; LI, Y.; et al. What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using generative artificial intelligence in education. Smart Learning Environments, v. 10, n. 15, p. 1–26, 2023. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-xUNESCO Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2023. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research Acesso em 14/12/2025.
UNESCO. AI competency framework for teachers. Paris: UNESCO, 2024. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers Acesso em 14/12/2025.
WILLIAMSON, Ben; EYNON, Rebecca. The datafication of education and the emerging risks of artificial intelligence in schools. Learning, Media and Technology, v. 48, n. 2, p. 123–139, 2023. https://doi.org/10.4324/9781351252805-14
ZAWACKI-RICHTER, Olaf; MARÍN, Victoria I.; BOND, Melissa; GOUVEIA, Luís. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, v. 16, n. 39, p. 1–27, 2019. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Licença
Copyright (c) 2026 RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Os direitos autorais dos artigos/resenhas/TCCs publicados pertecem à revista RECIMA21, e seguem o padrão Creative Commons (CC BY 4.0), permitindo a cópia ou reprodução, desde que cite a fonte e respeite os direitos dos autores e contenham menção aos mesmos nos créditos. Toda e qualquer obra publicada na revista, seu conteúdo é de responsabilidade dos autores, cabendo a RECIMA21 apenas ser o veículo de divulgação, seguindo os padrões nacionais e internacionais de publicação.