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DOXA: Revista Brasileira de Psicologia da Educação, Araraquara, v. 26, n. 00, e025011, 2025. e-ISSN: 2594-8385
10.30715/doxa.v26i00.20370
Revista Brasileira de Psicologia da Educação
Brazilian Journal of Educational Psychology
FORMAÇÃO DOCENTE EM TEMPOS ALGORÍTMICOS:
IMPLICAÇÕES ÉTICAS DO USO DA INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA À LUZ DA
RESOLUÇÃO CNE/CP N° 4/2024
FORMACIÓN DOCENTE EN TIEMPOS ALGORÍTMICOS:
IMPLICACIONES ÉTICAS DEL USO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN A DISTANCIA A LA LUZ DE LA
RESOLUCIÓN CNE
/
CP N° 4
/
2024
TEACHER EDUCATION IN ALGORITHMIC TIMES: ETHICAL
IMPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE USE IN DISTANCE
EDUCATION IN LIGHT OF RESOLUTION CNE
/
CP NO. 4
/
2024
Angela Maria dos Santos RUFINO ¹
Luiz Antonio Gomes SENNA ²
Como referenciar este argo:
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Doxa: Rev. Bras. Psico. e Educ., 26
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PALAVRAS-CHAVE:
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DOXA: Revista Brasileira de Psicologia da Educação,
Araraquara, v. 26, n. 00, e025011, 2025.
e-ISSN: 2594-8385
RESUMEN: Este estudio tuvo como objevo analizar las implicaciones
écas del uso de la Inteligencia Arcial (IA) en la formación docente
en cursos de Educación a Distancia, a la luz de la Resolución CNE/CP n.º
4/2024. Mediante una invesgación cualitava, de base bibliográca y do-
cumental, se evidencia que la adopción acríca de recursos como tutoría
automazada, plataformas adaptavas y correctores algorítmicos com-
promete principios formavos esenciales: mediación humana calicada,
arculación entre teoría y prácca, y evaluación dialógica. Los resultados
señalan riesgos de despersonalización pedagógica, profundización de las
desigualdades educavas y vaciamiento de la dimensión éco-relacional
de la docencia, en desacuerdo con las directrices de la Resolución. Se con-
cluye que la IA debe operar como tecnología subsidiaria, ampliando, y no
sustuyendo, la mediación humana, con base en la transparencia algorít-
mica y el compromiso con la emancipación formava.
PALABRAS CLAVE: Procesos formavos. Sistemas generavos. Docencia virtual.
ABSTRACT: This study aimed to analyze the ethical implicaons of the
use of Arcial Intelligence (AI) in teacher educaon within Distance
Educaon programs, based on Resoluon CNE/CP No. 4/2024. Through
qualitave research of bibliographic and documentary nature, it is evi-
denced that the uncrical adopon of resources such as automated tuto-
ring, adapve plaorms, and algorithmic assessment tools undermines
essenal formave principles: qualied human mediaon, arculaon
between theory and pracce, and dialogical evaluaon. The results point
to risks of pedagogical depersonalizaon, deepening of educaonal ine-
qualies, and weakening of the ethical-relaonal dimension of teaching,
in disagreement with the Resoluon’s guidelines. It is concluded that ge-
nerave systems should funcon as a subsidiary technology, expanding,
not replacing, human mediaon, grounded in algorithmic transparency
and a commitment to formave emancipaon.
KEYWORDS: Formave processes. Generave systems. Virtual teaching.
Argo submedo ao sistema de similaridade
Editor:
Editor Adjunto Execuvo:
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INTRODUÇÃO
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Learning Management
System
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corpus
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A formação de professores em ambiente virtual: regulação, mediação humana e
novas tecnologias
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A Inteligência Artificial na formação docente: riscos éticos, despersonalização e
potências pedagógicas
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chatbots
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Pesquisadores, professores e estudantes devem adotar uma visão críca em relação às
orientações de valores, padrões culturais e costumes sociais incorporados nos mode-
los de treinamento da IA generava. Formuladores de polícas públicas devem estar
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atentos e tomar medidas para enfrentar o agravamento das desigualdades causadas
pelo crescente abismo no acesso ao treinamento e controle dos modelos de IA genera-
va […] além disso, apesar de haver apelos por regulamentação por parte da própria in-
dústria de IA, a elaboração de legislações voltadas à criação e ao uso da IA — incluindo
a IA generava — frequentemente ca atrás do ritmo acelerado de desenvolvimento
tecnológico. Isso ajuda a explicar os desaos enfrentados por agências nacionais ou
locais para compreender e governar as questões legais e écas envolvidas. Embora a
IA generava possa aumentar as capacidades humanas na realização de certas tare-
fas, há controle democráco limitado sobre as empresas que a promovem. Isso levanta
questões sobre a necessidade de regulamentações, especialmente no que diz respeito
ao acesso e uso de dados nacionais, incluindo dados sobre instuições e indivíduos lo-
cais, bem como dados gerados no território de cada país. É necessário que se desenvol-
va uma legislação apropriada, de modo que agências governamentais locais possam
obter algum controle sobre as ondas crescentes da IA generava, assegurando assim a
governança desse recurso como um bem público (Unesco, 2023, p. 14, tradução minha).
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a IA generava depende de enormes quandades de dados e de massivo poder com-
putacional, além de suas inovações iteravas em arquiteturas de IA e métodos de trei-
namento, recursos que estão disponíveis, em sua maioria, apenas para as maiores em-
presas internacionais de tecnologia e algumas poucas economias (principalmente os
Estados Unidos, a República Popular da China e, em menor grau, a Europa).Isso signi-
ca que a capacidade de criar e controlar a IA generava está fora do alcance da maioria
das empresas e países, especialmente aqueles situados no Sul Global. À medida que o
acesso a dados se torna cada vez mais essencial para o desenvolvimento econômico
dos países e para as oportunidades digitais dos indivíduos, aqueles países e populações
que não têm acesso ou não podem pagar por dados sucientes se encontram em uma
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situação de pobreza de dados. A situação é semelhante no que diz respeito ao acesso
ao poder computacional. A rápida disseminação da IA generava em países e regiões
tecnologicamente avançadas acelerou exponencialmente a geração e o processamento
de dados, e, ao mesmo tempo, intensicou a concentração da riqueza em IA no Norte
Global. Como consequência imediata, as regiões pobres em dados foram ainda mais
excluídas e estão sob o risco de longo prazo de serem colonizadas pelos padrões incor-
porados nos modelos GPT. Os modelos atuais do ChatGPT são treinados com dados de
usuários da internet que reetem os valores e normas do Norte Global, o que os torna
inadequados para algoritmos de IA que sejam localmente relevantes em comunidades
pobres em dados em várias partes do Sul Global, ou mesmo em comunidades mais
desfavorecidas dentro do próprio Norte Global (Unesco, 2023, p. 14, tradução minha).
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REFERÊNCIAS
Modernidade líquida
Resolução CNE/CP nº 4, de 29 de maio de 2024
Resumo técnico do Censo da Educação Superior 2022
Censo Escolar da Educação Básica 2022: notas estascas
Pedagogia da autonomia: saberes necessários à práca educava
Educação e tecnologias: o novo ritmo da informação
Technology and Culture,
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Should robots replace teachers? AI and the future of educaon
25 years of ed tech
Big data in educaon: The digital future of learning, policy and
pracce. SAGE.
Orientações para a inteligência arcial generava na educação e na
pesquisa
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CRediT Author Statement
Reconhecimentos:
Financiamento:
Conitos de interesse:
Aprovação éca:
Disponibilidade de dados e material: Sim.
Contribuições dos autores: -
Processamento e edição: Editora Ibero-Americana de Educação.
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Revista Brasileira de Psicologia da Educação
Brazilian Journal of Educational Psychology
TEACHER EDUCATION IN ALGORITHMIC
TIMES: ETHICAL IMPLICATIONS OF ARTIFICIAL
INTELLIGENCE USE IN DISTANCE EDUCATION IN
LIGHT OF RESOLUTION CNE/CP NO. 4/2024
FORMAÇÃO DOCENTE EM TEMPOS ALGORÍTMICOS:
IMPLICAÇÕES ÉTICAS DO USO DA INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA À LUZ DA
RESOLUÇÃO CNE
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CP N° 4
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IMPLICACIONES ÉTICAS DEL USO DE LA INTELIGENCIA
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Araraquara, v. 26, n. 00, e025011, 2025.
e-ISSN: 2594-8385
RESUMO: Este estudo teve como objevo analisar as implicações écas do
uso da Inteligência Arcial na formação docente em cursos de Educação
a Distância, à luz da Resolução CNE/CP n.º 4/2024. Por meio de pesquisa
qualitava, de base bibliográca e documental, evidencia-se que a adoção
acríca de recursos como tutoria automazada, plataformas adaptavas
e corretores algorítmicos compromete princípios formavos essenciais:
mediação humana qualicada, arculação entre teoria e práca e avalia-
ção dialógica. Os resultados apontam riscos de despersonalização peda-
gógica, aprofundamento das desigualdades educacionais e esvaziamento
da dimensão éco-relacional da docência, em desacordo com as diretri-
zes da Resolução. Conclui-se que os sistemas generavos devem operar
como tecnologia subsidiária, expandindo, e não substuindo, a mediação
humana, com base na transparência algorítmica e no compromisso com a
emancipação formava.
PALAVRAS-CHAVE: Processos formavos. Sistemas generavos. Docência
virtual. Implicações deontológicas.
RESUMEN: Este estudio tuvo como objevo analizar las implicaciones
écas del uso de la Inteligencia Arcial (IA) en la formación docente
en cursos de Educación a Distancia, a la luz de la Resolución CNE/CP n.º
4/2024. Mediante una invesgación cualitava, de base bibliográca y do-
cumental, se evidencia que la adopción acríca de recursos como tutoría
automazada, plataformas adaptavas y correctores algorítmicos com-
promete principios formavos esenciales: mediación humana calicada,
arculación entre teoría y prácca, y evaluación dialógica. Los resultados
señalan riesgos de despersonalización pedagógica, profundización de las
desigualdades educavas y vaciamiento de la dimensión éco-relacional
de la docencia, en desacuerdo con las directrices de la Resolución. Se con-
cluye que la IA debe operar como tecnología subsidiaria, ampliando, y no
sustuyendo, la mediación humana, con base en la transparencia algorít-
mica y el compromiso con la emancipación formava.
PALABRAS CLAVE: Procesos formavos. Sistemas generavos. Docencia virtual.
Arcle submied to the similarity system
Editor:
Deputy Execuve Editor:
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Teacher education in virtual environments: regulation, human mediation, and
new technologies
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pedagogical potentials
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Researchers, teachers, and students must adopt a crical perspecve regarding the
value orientaons, cultural norms, and social pracces embedded in generave AI trai-
ning models. Public policy makers must remain vigilant and take measures to address
the exacerbaon of inequalies caused by the widening gap in access to training and
control of generave AI models … Moreover, despite calls for regulaon from within
the AI industry itself, the development of legislaon aimed at the creaon and use of
AI—including generave AI—frequently lags behind the rapid pace of technological ad-
vancement. This helps explain the challenges faced by naonal or local agencies in un-
derstanding and governing the legal and ethical issues involved. Although generave AI
can enhance human capacies in performing certain tasks, there is limited democrac
control over the companies that develop it. This raises quesons regarding the need for
regulaon, parcularly concerning access to and use of naonal data, including data on
local instuons and individuals, as well as data generated within each country’s ter-
ritory. Appropriate legislaon must be developed so that local governmental agencies
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can exert some control over the growing waves of generave AI, thereby ensuring go-
vernance of this resource as a public good (Unesco, 2023, p. 14).
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Generave AI depends on enormous amounts of data and massive computaonal po-
wer, in addion to its iterave innovaons in AI architectures and training methods—
resources that are largely available only to the largest internaonal technology com-
panies and a few select economies (primarily the United States, the People’s Republic
of China, and, to a lesser extent, Europe). This means that the capacity to create and
control generave AI is beyond the reach of most companies and countries, especially
those located in the Global South. As access to data becomes increasingly essenal for
countries’ economic development and individuals’ digital opportunies, those countries
and populaons without access to, or unable to aord, sucient data nd themsel-
ves in a situaon of data poverty. The situaon is similar regarding access to compu-
taonal power. The rapid disseminaon of generave AI in technologically advanced
countries and regions has exponenally accelerated data generaon and processing,
while simultaneously intensifying the concentraon of AI wealth in the Global North.
As an immediate consequence, data-poor regions have been further excluded and face
a long-term risk of being colonized by the paerns embedded in GPT models. Current
ChatGPT models are trained with internet user data that reect the values and norms
of the Global North, rendering them unsuitable for AI algorithms that are locally rele-
vant in data-poor communies across the Global South, or even in more disadvantaged
communies within the Global North itself (Unesco, 2023, p. 14).
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REFERENCES
Modernidade líquida
Resolução CNE/CP nº 4, de 29 de maio de 2024
Resumo técnico do Censo da Educação Superior 2022
Censo Escolar da Educação Básica 2022: notas estascas
Pedagogia da autonomia: saberes necessários à práca educava
Educação e tecnologias: o novo ritmo da informação
Technology and Culture,
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Should robots replace teachers? AI and the future of educaon
25 years of ed tech
Big data in educaon: The digital future of learning, policy and
pracce. SAGE.
Orientações para a inteligência arcial generava na educação e na
pesquisa
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CRediT Author Statement
Acknowledgements: None.
Funding: None.
Conicts of interest: None.
Ethical approval:
Data and material availability: Yes.
Authors’ contribuons:
Processing and eding: Editora Ibero-Americana de Educação
