AS DUALIDADES ENTRE O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO E OS RISCOS DE VIESES ALGORÍTMICOS
RESUMO O estudo busca identificar as dualidades entre o uso da inteligência artificial (IA) na educação e os riscos de vieses algorítmicos. A pesquisa se insere como qualitativa e uma revisão sistemática de literatura com apoio bibliométrico. A coleta de dados ocorreu nas bases Scopus, Web of Scienc...
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| Published: |
Centro de Estudos Educação e Sociedade (CEDES)
2025-01-01
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| Series: | Educação & Sociedade |
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| author | João Marcos Heggler Romeu Miqueias Szmoski Awdry Feisser Miquelin |
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| description | RESUMO O estudo busca identificar as dualidades entre o uso da inteligência artificial (IA) na educação e os riscos de vieses algorítmicos. A pesquisa se insere como qualitativa e uma revisão sistemática de literatura com apoio bibliométrico. A coleta de dados ocorreu nas bases Scopus, Web of Science e ScienceDirect, e ao final foram selecionados 16 artigos para análise e interpretação. A hipótese levantada é de que os vieses algorítmicos na educação podem comprometer a equidade e a eficácia dos processos educativos. Os vieses foram apontados desde a codificação dos algoritmos até o processamento automatizado, o que pode impactar o desempenho dos alunos e ampliar as desigualdades. Medidas sugeridas para mitigação incluem os cuidados nas fases de treinamento e implementação dos algoritmos, desenvolvimento de práticas de reparação algorítmica, supervisão das plataformas e a necessidade de tecnologias justas e confiáveis. Como resposta à hipótese, conclui-se que a eficácia da IA na educação depende de um treinamento contínuo e inclusivo dos algoritmos e da conscientização de seus usuários sobre os riscos dos vieses algorítmicos, de forma que os sistemas possam ser aperfeiçoados para evitar a reprodução de injustiças sociais. Recomenda-se uma abordagem ética e colaborativa para garantir que a IA contribua para uma educação mais justa. A interação entre os alunos e a IA pode suscitar uma reflexão crítica sobre os feedbacks recebidos, pois eles precisam saber identificar se os resultados são confiáveis, atualizados e não tendenciosos, uma vez que a IA pode demorar a incorporar novos dados de treinamento nos algoritmos. |
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| series | Educação & Sociedade |
| spelling | doaj-art-7dfc3ffdd4a04138a2b454d07f3fca9b2025-08-20T02:41:24ZengCentro de Estudos Educação e Sociedade (CEDES)Educação & Sociedade1678-46262025-01-014610.1590/es.289323AS DUALIDADES ENTRE O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO E OS RISCOS DE VIESES ALGORÍTMICOSJoão Marcos Hegglerhttps://orcid.org/0000-0002-7044-6644Romeu Miqueias Szmoskihttps://orcid.org/0000-0002-0968-7158Awdry Feisser Miquelinhttps://orcid.org/0000-0002-7459-3780RESUMO O estudo busca identificar as dualidades entre o uso da inteligência artificial (IA) na educação e os riscos de vieses algorítmicos. A pesquisa se insere como qualitativa e uma revisão sistemática de literatura com apoio bibliométrico. A coleta de dados ocorreu nas bases Scopus, Web of Science e ScienceDirect, e ao final foram selecionados 16 artigos para análise e interpretação. A hipótese levantada é de que os vieses algorítmicos na educação podem comprometer a equidade e a eficácia dos processos educativos. Os vieses foram apontados desde a codificação dos algoritmos até o processamento automatizado, o que pode impactar o desempenho dos alunos e ampliar as desigualdades. Medidas sugeridas para mitigação incluem os cuidados nas fases de treinamento e implementação dos algoritmos, desenvolvimento de práticas de reparação algorítmica, supervisão das plataformas e a necessidade de tecnologias justas e confiáveis. Como resposta à hipótese, conclui-se que a eficácia da IA na educação depende de um treinamento contínuo e inclusivo dos algoritmos e da conscientização de seus usuários sobre os riscos dos vieses algorítmicos, de forma que os sistemas possam ser aperfeiçoados para evitar a reprodução de injustiças sociais. Recomenda-se uma abordagem ética e colaborativa para garantir que a IA contribua para uma educação mais justa. A interação entre os alunos e a IA pode suscitar uma reflexão crítica sobre os feedbacks recebidos, pois eles precisam saber identificar se os resultados são confiáveis, atualizados e não tendenciosos, uma vez que a IA pode demorar a incorporar novos dados de treinamento nos algoritmos.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-73302025000100301&lng=pt&tlng=ptViés algorítmicoAlgoritmoInteligência artificialEducação |
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