Uso de inteligência artificial no ensino da matemática: uma revisão de literatura de caráter narrativo
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Valente, Ana Acácia Pereira
Cabral, Valtemir Martins
Cabral, Valtemir Martins
Pós-Graduação
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Resumo
Este trabalho analisou o uso da Inteligência Artificial (IA) no ensino da Matemática, para os níveis fundamental e médio dentro do contexto nacional, investigando as aplicações, benefícios e desafios éticos e pedagógicos presentes. Com base numa abordagem estritamente qualitativa das referências, desenvolveu-se uma revisão narrativa da literatura sobre universo de 24 publicações, no intervalo de 2020 e 2025 e sua classificação por meio do modelo TPACK proposto por Mishra & Koehler (2006). Os resultados revelam que a IA contribui de maneira invulgar nos campos de personalização do aprendizado, no feedback imediato das lições e na visualização de conceitos abstratos, com uso do GeoGebra. Ao se aplicar o método TPACK, revelou-se que a produção acadêmica nacional selecionada se concentra em estratégias pedagógicas gerais (TPK), como a personalização e o feedback imediato, evidenciando uma lacuna significativa em estudos que alcancem a integração plena entre tecnologia, pedagogia e conteúdos matemáticos específicos (núcleo TPACK). Adicionalmente, identificaram-se questões de desigualdade no acesso tecnológico, riscos à privacidade dos usuários, além dos vieses algorítmicos. Finalmente, conclui-se que a IA é uma importante ferramenta de suporte pedagógico, que gera benefícios importantes no engajamento e autonomia do aprendizado, mas não substitui em nenhum cenário a presença do docente.
Abstract
This study analyzed the use of Artificial Intelligence (AI) in mathematics education at the elementary and high school levels within the Brazilian context, investigating its applications, benefits, and associated ethical and pedagogical challenges. Employing a strictly qualitative approach to the source material, a narrative literature review was conducted covering 24 publications from 2020 to 2025, classified according to the TPACK model proposed by Mishra & Koehler (2006). The results reveal that AI makes a significant contribution to personalized learning, immediate lesson feedback, and the visualization of abstract concepts, particularly through the use of GeoGebra. Application of the TPACK framework showed that the selected national academic output focuses primarily on general pedagogical strategies (TPK), such as personalization and immediate feedback, highlighting a significant gap in studies addressing the full integration of technology, pedagogy, and specific mathematical content (the TPACK core). Additionally, issues regarding unequal access to technology, risks to user privacy, and algorithmic biases were identified. Finally, the study concludes that while AI serves as a valuable pedagogical support tool that fosters engagement and learner autonomy, it does not, under any circumstances, replace the teacher.
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