Percepções de professores de química da Amazônia paraense sobre a incorporação da inteligência artificial no ensino
Palabras clave:
Formación de docentes, Desarrollo profesional, Inteligencia artificial, Enseñanza de químicaResumen
Levando em consideração os desafios, dificuldades e anseios de docentes sobre a abordagem da Inteligência Artificial (IA) na educação, este artigo discute os resultados referentes a uma pesquisa de campo com abordagem qualitativa realizada dentro de um contexto de dois professores de química em uma escola da educação básica no estado do Pará, Brasil. Objetivando refletir sobre as concepções de professores, bem como, as necessidades de construção de conhecimento profissional quanto a Inteligência Artificial (IA) na prática docente em química na Amazônia paraense. As informações foram coletadas por meio de entrevistas semiestruturadas adotando como procedimento analítico a Análise Textual Discursiva – ATD com auxílio do software IRAMUTEQ. As análises e reflexões realizadas evidenciaram a íntima relação entre o anseio de ofertas de formação por meio do Estado voltadas para a IA e o acreditar que essa tecnologia poderá apoiar seu desenvolvimento profissional e construir metodologias que favoreçam o ensino de química. Para tanto defendemos a construção e oferta de formações com a perspectiva colaborativa, considerando contexto e território de onde acontece, e assim, imbricando conhecimento da IA para o ensino de química dentro de um processo formativo.
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Citas
AlKanaan, H. M. N. (2022). Awareness Regarding the Implication of Artificial Intelligence in Science Education among Pre-Service Science Teachers. International Journal of Instruction. 15(3), 895-912. org/10.29333/iji.2022.15348a.
Almeida, F. J., y Valente, J. A. (1997). Visão analítica da informática na educação: a questão da formação do professor. Revista Brasileira de Informática na Educação, Sociedade Brasileira de Informática na Educação. 1(1), 1-28. https://doi.org/10.5753/rbie.1997.1.1.45-60
Branco, E. P., y Zanatta, S. C. (2021). BNCC e Reforma do Ensino Médio: Implicações no Ensino de Ciências e na formação do professor. Revista Insignare Scientia - RIS, 4(3), 58-77. https://doi.org/10.36661/2595-4520.2021v4i3.12114.
Belloni, M. L.(2001). Educação a Distância. Campinas: Autores Associados.
Camargo, B. V., y Justo, A. M. (2021). Tutorial para uso do software IRAMUTEQ (Interface de R pour les Analyses Multidimensionnelles de Textes et de Questionnaires). Universidade Federal de Santa Catarina. https://n9.cl/evvrb
Carvalho, A. M. P., y Gil-Pérez, D. (2011). Formação de professores de ciências: tendências e inovações. São Paulo, Cortez.
Castilho, A. P., Borges, N. R. M., y Pereira, V. T. (orgs.) (2017). Manual de metodologia científica do ILES. Itumbiara/GO – ULBRA.
Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., y Bilyatdinova, A. (2018). Artificial Intelligence trends in education: a narrative overview. Procedia Computer Science. 136(2018),16–24. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.233.
Claudio, A. A. (2024). Decoding social biases: the decisive intermediation of artificial intelligence and its own tendency. SciELO Preprints 1(1), 1-10. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.7939
Chacón, J. R. (1996). Relación existente entre logro académico en química de lso estudiantes de décimo y algunas características de los profesores. Revista Educación, 20(2), 91–99. https://doi.org/10.15517/revedu.v20i2.7991
Chrispino, A. Cenários em Educação Química. Instrumentos necessários. (2018). Educacion Química. 11(1), 1-7. https://doi.org/10.22201/fq.18708404e.2000.1.66471
Collazo, M., Bellis, S., Fachinetti, V., Peré, N., Sanguinetti, N. (2022). Procesos de formación docente en experiencias de innovación educativa universitaria. Formación De Profesionales De La Educación, 43(1), 1-18. https://doi.org/10.1590/ES.245408
Eugenio, I. D., Silva, L. A. N. da., Santos, C. M. dos. y Gibin, G. B. (2023). Inteligência Artificial frente a resolução de exercícios de química: Um estudo exploratório com o chatGPT. Colloquium Humanarum. 20(1), 461-476. 10.5747/ch.2023.v20.h571
Fava, R. (2018). Trabalho, educação e inteligência artificial: a era do indivíduo versátil. Porto Alegre: Penso.
Fernandes, C. E. L., Ribeiro, A. P. de M., y Vasconcelos, F. H. L. (2022). Desenvolvimento de inteligências artificiais (IA’s) na educação: uma revisão sistemática de literatura Conex. Ci. e Tecnol. Fortaleza/CE, 16(2022), 01-12. https://conexoes.ifce.edu.br/index.php/conexoes/article/view/2282
Fernández, E. A., Araya, J. A. Z. (2024). Using flashcards as a didactic resource for teaching statistics: The experience in a particular didactics course. Revista Innovaciones Educativas, 26(40), 135-146. http://dx.doi.org/10.22458/ie.v26i40.4674
Fraiha-Martins, F., y Gonçalves, T. V. O. (2012). Experiência formativa mediatizada por Ambiente Virtual de aprendizagem: formação de professores de Ciências e Matemática na Amazônia. AMAZÔNIA-Revista de Educação em Ciências e Matemáticas, 8(16), 146-158. https://periodicos.ufpa.br/index.php/revistaamazonia/article/view/1665/2085
Imbernón, F. (2011). Formação docente e profissional: formar-se para a mudança e incerteza. 9. ed. São Paulo: Cortez.
Johnstone, A. H. (2000). Teaching Of Chemistry - Logical or Psychological? Chem. Educ. Res. Pract., 1(1), 9–15. https://doi.org/10.1039/A9RP90001B
Joss, L., y Müller, E. A. (2019). Machine Learning for Fluid Property Correlations: Classroom Examples with MATLAB. Journal of Chemical Education, 96(4), 697–703. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.8b00692
Leite, B. S. (2023). Inteligência artificial e ensino de química: uma análise propedêutica do ChatGPT na definição de conceitos químicos. Quim. Nova, 46(9), 915-923. http://dx.doi.org/10.21577/0100-4042.20230059 .
Magno, C. M.V., y Gonçalves, T. V. O. (2023). O testemunho em pesquisa narrativa e a análise textual discursiva associada ao IRAMUTEQ. Amazônia: Revista de Educação em Ciências e Matemáticas, 19(42).
Marzal, M. Á. (2023). La formación en competencias digitales para la virtualidad y la inteligencia artificial: una nueva frontera de las multialfabetizaciones. Informatio. 28(2), 82-116. https://doi.org/10.35643/Info.28.2.1
Melo, C. I. B. de., Silva, S. P., y Falcão, G. M. B. (2021). Identidade e desenvolvimento profissional docente: dinâmica e implicações. Revista Cocar. 15(32), 1-21. https://periodicos.uepa.br/index.php/cocar/article/view/4146
Moraes, R. y Galiazzi, M. do. C. (2016). Análise textual: discursiva. Editora Unijuí.
Oliveira, E. A. dos S. de. (2023). Conhecimento Poderoso e Inteligência Artificial (IA): Aliando Didaticamente Tecnologias para Educabilidades. Sisyphus: Journal of Education.11(03), 31-45. https://doi.org/10.25749/sis.29463
Oliveira, J. S., Neves, I. B. S. Artificial Intelligence, ChatGPT and Organizational Studies. Organizações & Sociedade Journal, 30(106), 388-400. https://doi.org/10.1590/1984-92302023v30n0013EN
Oliveira Júnior, A. P. de., Kian, F. A., y Silva Santos, L. R. da. (2023). Ambiguidade lexical em probabilidade: conhecimento de alunos do ensino fundamental sobre acaso, aleatório e incerteza. Areté, Revista Digital del Doctorado en Educación, 9(17), 99-126. https://doi.org/10.55560/arete.2023.17.9.5
Pereira, A. R., & Ferreira, A. D. Q. (2023). Visualização molecular interativa para situações de estudo. Educación química, 34(4), 64-76. https://doi.org/10.22201/fq.18708404e.2023.4.83872
Portillo, A. U., Cababa, R. Z., Estrada, M. L. B., Ibãnéz, M. B. (2020). ReAQ: An Intelligent Tutoring System with Augmented Reality Technology Focused on Chemistry. Research in Computing Science. 49(12), 49–56. https://n9.cl/hyzam
Ramos, M. G., Rosário Lima, V. M., do., y Amaral-Rosa, M. P. (2018). Contribuições do software IRAMUTEQ para a Análise Textual Discursiva. Atas do Congresso Ibero-Americano em Investigação Qualitativa. http://hdl.handle.net/10923/14665
Rizzatti, I. M., Mendonça, A. P., Mattos, F. Rôças, G., Silva, M. A. B. V. da., Cavalcanti, R. J. de S.,... Oliveira, R. R. de. (2020). Os produtos e processos educacionais dos programas de pós-graduação profissionais: proposições de um grupo de colaboradores. ACTIO, Curitiba, 5(2), 1-17. https://doi.org/10.3895/actio.v5n2.12657
Rosa, M. P. A., Eichler, M. L., y Catelli, F. (2015). "Quem me salva de ti?": representações docentes sobre a tecnologia digital. Ensaio Pesquisa em Educação em Ciências (Belo Horizonte). 17(1), 84-104. https://doi.org/10.1590/1983-211720175170104
Rosário Lima, V. M., do., Amaral-Rosa, M. P., y Ramos, M. G., (2023). Discursive Textual Analysis & Iramuteq: Potentials of the Blended Process. Acta Scientiae, 25(4), 1-25. https://doi.org/10.17648/acta.scientiae.6994
Salviati, M. E. (2017). Manual do Aplicativo IRAMUTEQ (versão 0.7 Alpha 2 e R Versão 3.2.3). Planaltina. https://n9.cl/7fi7i
Schneider, E. M., Fujii, R. A. X., y Corazza, M. J. (2017). Pesquisas quali-quantitativas: contribuições para a pesquisa em ensino de ciências. Revista Pesquisa Qualitativa. São Paulo, 5(9), 569-584. https://editora.sepq.org.br/rpq/article/view/157
Silva, V. de A. y Soares, M. H. F. B. (2018). O uso das tecnologias de informação e comunicação no ensino de Química e os aspectos semióticos envolvidos na interpretação de informações acessadas via web. Ciênc. Educ. 24(3), 639-657. https://doi.org/10.1590/1516-731320180030007
Siqueira, A. O. dos S., y Silva, J. M. N. da. (2022). Formação inicial de professores na Amazônia paraense: o que dizem as pesquisas. Revista Epistemológica e Práxis Educativa - EPEduc. Piauí, 05(03), 01-24. https://doi.org/10.26694/epeduc.v5i3.3725
Teodoro, P. V., Gomes, D. C. M., y Silva, L. dos. R. R. (2023). A inteligência artificial a partir do raciocínio qualitativo: Panorama de materiais didáticos no ensino de ciências naturais. Boletim de Conjuntura (BOCA), 16(47), 378-390. https://doi.org/10.5281/zenodo.10207026
Webber, C. G., y Flores, D. (2022). Ensino de Inteligência Artificial: Abordando Aspectos Éticos Na Formação Docente. RENOTE, Porto Alegre, 20(2), 73–82. https://doi.org/10.22456/1679-1916.129152
Wehr, Y. E. L., y Baluis, W. L. R. (2023). Chatbot basado en inteligencia artificial para la educación escolar. Revista de Investigación en Ciencia de la Educación, Horizontes. 7(29), 1580-1592. https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v7i29.614
Zúñiga-Meléndez, A., Durán-Apuy, A., Chavarría-Vásquez, J., Gamboa-Araya, R., Carballo-Arce, A. F., Vargas-González, X., ... y Torres-Salas, I. (2020). Diagnóstico de las necesidades de capacitación de docentes de biología, química, física y matemática, en áreas disciplinares, pedagógicas, y uso de las tecnologías para la promoción de habilidades de pensamiento científico. Revista Electrónica Educare, 24(3), 469-497. http://doi.org/10.15359/ree.24-3.23
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