Resumo

A rápida expansão da tecnologia digital, impulsionada pela IA, transformou interações e aquisições de conhecimento. Setores como financeiro e saúde adotaram IA mais rapidamente que a educação, devido a barreiras e incertezas. A IA na educação inclui sistemas de tutoria inteligentes e aprendizagem adaptativa, oferecendo economia de tempo e redução de esforço humano. No entanto, enfrenta desafios como privacidade, segurança de dados e questões éticas. Este estudo foca na aplicação da IA no ensino superior brasileiro, identificando oportunidades e desafios específicos.

Apesar das promissoras perspectivas da IA na educação, sua aplicação no ensino superior brasileiro está em estágios iniciais. O objetivo da pesquisa é compreender este contexto e identificar oportunidades e desafios através de um painel Delphi de duas rodadas com 15 especialistas de diferentes regiões do Brasil. O estudo visa categorizar as oportunidades e desafios da aplicação da IA no ensino superior, relacionando-os ao contexto socioeconômico e às especificidades das instituições de ensino superior (IES) brasileiras.

John McCarthy cunhou o termo IA em 1956, e desde então, a pesquisa em IA tem evoluído, com a última década mostrando avanços significativos devido ao aumento de dados e poder computacional. A IA é aplicada na educação para personalização da aprendizagem, automação de avaliações e suporte à decisão. No Brasil, o sistema de ensino superior enfrenta desafios como desigualdades e evasão estudantil, destacando a necessidade de entender as possibilidades e desafios da aplicação da IA neste contexto.

O estudo utiliza o método Delphi, uma técnica de pesquisa adequada para alcançar consenso em tópicos com evidências empíricas limitadas. Foram realizadas duas rodadas de questionários online com 15 especialistas recrutados em universidades, centros de pesquisa e Edtechs. A primeira rodada visou identificar oportunidades e desafios específicos, enquanto a segunda buscou refinamento das respostas e recomendações de pesquisa. Os dados foram analisados qualitativamente utilizando o software NVivo.

Os especialistas identificaram oito oportunidades para ensino, aprendizagem, avaliação e administração, destacando benefícios como personalização da aprendizagem e automação de tarefas. Foram identificados 15 desafios, agrupados em aspectos humanos, sociais e estruturais, como percepção negativa da IA por professores, questões éticas de uso de dados e barreiras tecnológicas. Os desafios variam regionalmente, refletindo as diferentes realidades socioeconômicas do Brasil.

A aplicação da IA no ensino superior brasileiro oferece inúmeras oportunidades, mas também enfrenta desafios significativos. O estudo destaca a importância de um diálogo entre formuladores de políticas, desenvolvedores de IA e instituições de ensino para garantir uma aplicação ética e inclusiva da IA. Recomenda-se que futuras pesquisas abordem a combinação de habilidades técnicas e éticas, focando na equidade e transparência no uso da IA.

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