Formação docente em tempos algorítmicos : implicações éticas do uso da inteligência artificial na educação a distância à luz da resolução CNE/CP NO. 4/2024

Angela Maria Santos Rufino; Luiz Antonio Gomes Senna

doi:10.30715/doxa.v26i00.20370

Autores

Angela Maria Santos Rufino Universidade Federal do Acre https://orcid.org/0000-0002-8770-9586
Luiz Antonio Gomes Senna Universidade do Estado do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0002-1086-8829

DOI:

https://doi.org/10.30715/doxa.v26i00.20370

Palavras-chave:

Processos formativos, Sistemas generativos, Docência virtual, Implicações deontológicas

Resumo

Este estudo teve como objetivo analisar as implicações éticas do uso da Inteligência Artificial na formação docente em cursos de Educação a Distância, à luz da Resolução CNE/CP n.º 4/2024. Por meio de pesquisa qualitativa, de base bibliográfica e documental, evidencia-se que a adoção acrítica de recursos como tutoria automatizada, plataformas adaptativas e corretores algorítmicos compromete princípios formativos essenciais: mediação humana qualificada, articulação entre teoria e prática e avaliação dialógica. Os resultados apontam riscos de despersonalização pedagógica, aprofundamento das desigualdades educacionais e esvaziamento da dimensão ético-relacional da docência, em desacordo com as diretrizes da Resolução. Conclui-se que os sistemas generativos devem operar como tecnologia subsidiária, expandindo, e não substituindo, a mediação humana, com base na transparência algorítmica e no compromisso com a emancipação formativa.

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Biografia do Autor

Angela Maria Santos Rufino, Universidade Federal do Acre

Doutora em Educação pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Mestra em Letras pela Universidade Federal do Acre (UFAC). Professora da UFAC e do Programa de Pós-Graduação em Educação (PPGE-UFAC). Líder do Grupo de Pesquisa em Estudos em Diversidade e Equidade Educacional (GPEDEE-UFAC).

Luiz Antonio Gomes Senna, Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Rio de Janeiro – (RJ) – Brasil. Doutor em Linguística Aplicada pela PUC-Rio. Professor Titular da área de Linguística Aplicada da UERJ (Universidade do Estado do Rio de Janeiro) e do Programa de Pós-Graduação em Educação (ProPED-UERJ).

Referências

Bauman, Z. (2001). Modernidade líquida. Zahar.

Brasil. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP). (2023). Censo Escolar da Educação Básica 2022: notas estatísticas. INEP. https://download.inep.gov.br/publicacoes/institucionais/estatisticas_e_indicadores/notas_estatisticas_censo_escolar_2022.pdf

Brasil. Conselho Nacional de Educação. Conselho Pleno. (2024). Resolução CNE/CP nº 4, de 29 de maio de 2024: Dispõe sobre as Diretrizes Curriculares Nacionais para a formação inicial em nível superior de profissionais do magistério da educação escolar básica. Diário Oficial da União, seção 1, p. 26–29. https://portal.mec.gov.br/index.php?option=com_docman&view=download&alias=258171-rcp004-24&category_slug=junho-2024&Itemid=30192

Freire, P. (1996). Pedagogia da autonomia: saberes necessários à prática educativa. Paz e Terra.

Kenski, V. M. (2012). Educação e tecnologias: o novo ritmo da informação. Papirus.

Kranzberg, M. (1986). Technology and history: Kranzberg’s laws. Technology and Culture, 27(3), 544–560.

Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.

Weller, M. (2020). 25 years of ed tech. Athabasca University Press. https://doi.org/10.15215/aupress/9781771993050.01

Williamson, B. (2017). Big data in education: The digital future of learning, policy and practice. SAGE.

UNESCO. (2023). Orientações para a inteligência artificial generativa na educação e na pesquisa. Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693/PDF/386693eng.pdf.multi