INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E BIG DATA NO ENSINO DE CIÊNCIAS: MODELAGEM COMPUTACIONAL E ANÁLISES DE DADOS PARA A PROMOÇÃO DO PENSAMENTO CIENTÍFICO NOS ESTUDANTES

ÁLAZE GABRIEL DO GABRIEL DO BREVIÁRIO, DENISE OLIVEIRA DA ROSA, LUIZ CLÁUDIO LOCATELLI VENTURA, FERNANDA WAKIM TANNOUS, FLÁVIA ADRIANA SANTOS REBELLO, ANA PAULA LISBOA FERREIRA LEVY

Resumo


Esta pesquisa investiga o impacto da integração de Inteligência Artificial (IA) e Big Data no ensino de Ciências, com foco na promoção de práticas pedagógicas mais inclusivas e personalizadas. A educação brasileira enfrenta desafios relacionados à qualidade do ensino, e a utilização dessas tecnologias emergentes pode oferecer soluções inovadoras para superar tais obstáculos. A problemática aborda a resistência à adoção dessas ferramentas, especialmente devido à falta de capacitação e infraestrutura nas escolas. O objetivo principal é analisar como IA e Big Data podem melhorar o ensino de Ciências, identificando desafios e benefícios para a Educação Básica. A pesquisa adota o paradigma neoperspectivista giftdeano, que promove a coexistência de verdades absolutas e relativas, enfatizando a inclusão e a diversidade. As teorias de aprendizagem tecnológica, pedagogia crítica e modelos de dados educativos foram utilizadas para guiar a investigação. O método hipotético-dedutivo foi empregado para testar as hipóteses relacionadas aos impactos dessas tecnologias na educação. A revisão bibliográfica e documental narrativa envolveu a consulta a bases de dados como Scopus, Google Scholar e Web of Science, analisando inicialmente 120 trabalhos e selecionando 40 para uma análise mais aprofundada. Os principais achados indicam que, apesar das resistências, IA e Big Data podem proporcionar um ensino mais adaptado às necessidades dos alunos, embora a infraestrutura e a formação docente ainda sejam grandes desafios. As lacunas incluem a falta de estudos em contextos escolares públicos. As contribuições teóricas e metodológicas da pesquisa oferecem novas perspectivas para a aplicação dessas tecnologias no ensino de Ciências. O valor agregado reside na transformação das práticas pedagógicas e no impacto social potencial.


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ISSN: 2965-8128