METODOLOGIAS ATIVAS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ENSINO DE MATEMÁTICA: POSSIBILIDADES E DESAFIOS PARA A APRENDIZAGEM NA EDUCAÇÃO BÁSICA
Nilson Campos Ribeiro
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A expansão da inteligência artificial generativa tem provocado novas discussões sobre as formas de ensinar e aprender Matemática, especialmente diante da facilidade com que essas ferramentas produzem explicações, exemplos e resoluções de problemas. Este artigo tem como objetivo analisar possibilidades e desafios da integração entre metodologias ativas e inteligência artificial no ensino de Matemática na Educação Básica, considerando suas contribuições para a participação intelectual dos estudantes, a resolução de problemas e o desenvolvimento da autonomia, bem como seus limites pedagógicos, éticos e formativos. Trata-se de pesquisa qualitativa, bibliográfica e documental, de caráter exploratório-descritivo, desenvolvida por meio de revisão narrativa da literatura. A análise indica que ferramentas de inteligência artificial podem contribuir para situações de feedback, investigação, comparação de estratégias, análise de erros e personalização do apoio à aprendizagem. Entretanto, tais possibilidades dependem da intencionalidade pedagógica, da mediação docente e da preservação da atividade intelectual do estudante. Como contribuição teórica, propõe-se a sequência PENSAR → REGISTRAR → CONSULTAR → COMPARAR → VERIFICAR → JUSTIFICAR → REFLETIR, destinada a organizar a utilização pedagógica da IA sem transferir integralmente à tecnologia o raciocínio que se pretende desenvolver no aluno. Conclui-se que o potencial educacional da inteligência artificial no ensino de Matemática está menos na rapidez com que produz respostas e mais nas condições pedagógicas criadas para que os estudantes possam analisá-las, questioná-las, verificá-las e construir compreensão matemática.
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