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FP176 - DESENVOLVIMENTO PROFISSIONAL E PRÁTICA REFLEXIVA DO PROFESSOR UNIVERSITÁRIO
Atividades práticas
Requisitos formais:
As atividades práticas nesta disciplina... 
Tipo de fonte: Arial. 
Tamanho: 11 pontos. 
Espaçamento entre linhas: 1,5. 
Alinhamento: justificado.
APA.
As atividades práticas devem ser realizadas neste documento Word seguindo as regras de apresentação e edição no que diz respeito a citações e referências bibliográficas (ver Guia de Estudo). 
A entrega deve ser feita seguindo os procedimentos descritos no Guia de Estudo e, sob nenhuma hipótese, elas devem ser enviadas ao e-mail do(a) professor(a) correspondente. 
Por outro lado, lembre-se de que existem critérios de avaliação cujo acompanhamento por parte do aluno é considerado extremamente importante. Para mais informações, consulte o Guia de Estudo. 
Trabalho de conclusão de curso
Nome completo: Mateus Henrique Bernabe
Código: BRFPMDU5313262
Disciplina: FP176 - DESENVOLVIMENTO PROFISSIONAL E PRÁTICA REFLEXIVA DO PROFESSOR UNIVERSITÁRIO
Data: 21/02/2023
Universidad Europea del Atlántico
UNEATLANTICO
 TÍTULO:
IA na Docência Universitária: Inovando a Avaliação e o Conteúdo para Todos os Níveis de Professores.
 
				 São Paulo, Brasil.
IA na Docência Universitária: Inovando a Avaliação e o Conteúdo para Todos os Níveis de Professores.
Mateus Henrique Bernabé
Orientadora: Profa. Dra. Viviane Sartori
						
Monografia final de conclusão de curso apresentada ao Instituto Iberoamericano – Funiber em parceria à UNEATLANTICO, Universidade Europeia do Atlantico, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Docência Universitária. Área de Concentração: Inteligência Artificial, Engenharia de Software, Estudo de Conteúdo Universitário, Docência Universitária.	
				Funiber – São Paulo
				Fevereiro de 2024
“A adversidade desperta em nós capacidades que em circunstâncias favoráveis teriam ficado adormecidas.”
 (Horácio)
RESUMO 
Bernabé, M. H. IA na Docência Universitária: Inovando a Avaliação e o Conteúdo para Todos os Níveis de Professores.. 2024. 56 f. Monografia (Mestrado) – Fundação Iberoamericano – Funiber em parceria à UNEATLANTICO, Universidade Europeia do Atlantico,, São Paulo – SP.
A inteligência artificial (IA) surge como uma força transformadora na educação, com potencial para revolucionar a docência universitária. Este trabalho propõe uma pesquisa-ação para explorar o impacto da IA na avaliação e na construção de conteúdo, visando torná-las mais eficientes, personalizadas e atualizadas.
Uma análise crítica da literatura sobre IA na educação, com foco em ferramentas e aplicações para avaliação e construção de conteúdo.
Criação de ferramentas de IA para automatizar tarefas repetitivas, fornecer feedback individualizado e gerar materiais didáticos personalizados, implementação das ferramentas de IA em um contexto real de ensino, com a participação de alunos e professores de diferentes níveis de titulação
Desenvolvimento de sistemas de avaliação automatizados que considerem diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos.
Utilização de chatbots e reconhecimento de voz para fornecer feedback individualizado.
Criação de materiais didáticos personalizados e interativos, utilizando recursos multimídia e algoritmos de análise de dados.
Adaptação do conteúdo às necessidades e interesses específicos dos alunos.
Análise dos processos de aprovação de conteúdos e materiais didáticos na instituição.
Desenvolvimento de um modelo de implementação da IA que leve em consideração a hierarquia de titulação dos professores, as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos.
Palavras-chave: IA, avaliação, construção de conteúdo, pesquisa-ação, personalização, otimização, hierarquia, diretrizes, necessidades, docência universitária, futuro da educação.
INDICE 
Sumário
Atividades práticas	1
Disciplina: FP176 - DESENVOLVIMENTO PROFISSIONAL E PRÁTICA REFLEXIVA DO PROFESSOR UNIVERSITÁRIO	1
Tema do Projeto Final de Mestrado (PFM):	18
Uso e Implementação da Inteligência Artificial na Docência Universitária: Revolucionando a Avaliação e a Construção de Conteúdo Atualizado para Diferentes Níveis de Professores	18
TÍTULO:	19
IA na Docência Universitária: Inovando a Avaliação e o Conteúdo para Todos os Níveis de Professores	19
1.	Introdução:	19
1.1.	Justificativa:	19
A docência universitária enfrenta desafios constantes para garantir um ensino de qualidade e atualizado. A avaliação tradicional, muitas vezes baseada em métodos expositivos e testes padronizados, nem sempre acompanha o ritmo acelerado das informações e das necessidades individuais dos alunos. A construção de conteúdo atualizado também demanda tempo e expertise que nem todos os professores possuem.	19
“A IA tem o potencial de revolucionar a educação, tornando-a mais personalizada, envolvente e eficaz.“ Peruzzo, M. (2020). Inteligência artificial e o futuro da educação. Rio de Janeiro: Elsevier.	19
A inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para auxiliar os professores em suas tarefas, oferecendo soluções inovadoras para a avaliação e a construção de conteúdo. Através de ferramentas como chatbots, sistemas de reconhecimento de voz e algoritmos de análise de dados, a IA pode:	19
Personalizar a avaliação: Criar avaliações individualizadas que se adaptam ao ritmo de cada aluno, utilizando diferentes formatos e níveis de dificuldade.	19
Automatizar tarefas repetitivas: Corrigir trabalhos e provas automaticamente, liberando tempo para que os professores se concentrem em atividades mais criativas e interativas.	19
Gerar conteúdo dinâmico: Criar materiais didáticos personalizados e atualizados, utilizando recursos multimídia e interativos.	19
Oferecer feedback individualizado: Fornecer aos alunos feedback instantâneo e personalizado sobre seu desempenho, ajudando-os a identificar seus pontos fortes e fracos.	20
“No entanto, é importante ressaltar que a IA não é uma solução mágica e deve ser utilizada de forma consciente e responsável, sempre com o objetivo de melhorar a aprendizagem dos	20
1.2.	Relevância:	20
Este PFM se propõe a explorar o potencial da IA para revolucionar a docência universitária, tornando-a mais eficiente, personalizada e atualizada (Ribeiro, 2023). A pesquisa se concentrará em três áreas principais:	20
Avaliação:	20
Investigar como a IA pode ser utilizada para criar sistemas de avaliação mais eficientes, personalizados e abrangentes, que considerem diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos (Pereira, 2022).	20
Explorar o uso de chatbots e sistemas de reconhecimento de voz para automatizar tarefas repetitivas e fornecer feedback individualizado aos alunos (Silva, 2021).	20
Construção de Conteúdo:	20
Explorar como a IA pode auxiliar na criação de materiais didáticos personalizados, atualizados e interativos, que utilizem diferentes recursos multimídia e promovam o engajamento dos alunos (Martins, 2020).	20
Investigar o uso de algoritmos de análise de dados para identificar as necessidades dos alunos e personalizar o conteúdo didático (Fernandes, 2019).	20
Hierarquia de Aprovação:	21
Analisar como a IA pode ser utilizada para otimizar os processos de aprovação de conteúdo e materiais didáticos, considerando os diferentes níveis de titulação dos professores (assistentes, mestres, doutores e livres docentes), as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos (Souza, 2018).	21
Explorar o uso de blockchain para garantir a segurança e a autenticidade dos materiais didáticos (Santos, 2017).	21
Objetivo Geral:	21
Avaliar o impacto da implementação da IA na docência universitária, investigando como essa tecnologia pode revolucionar a avaliação e a construção de conteúdo para diferentes níveis de professores, desde assistentes até livres docentes, em consonância com as diretrizes pedagógicas e administrativas da instituição(Ribeiro, 2023).	21
1.3.	Objetivos Específicos:	21
1.3.1.	Identificar as ferramentas de IA mais adequadas para a avaliação e a construção de conteúdo na docência universitária.	21
Realizar um mapeamento das ferramentas de IA disponíveis no mercado (Pereira, 2022), considerando:	21
Funcionalidades: Avaliação e construção de conteúdo.	21
Nível de maturidade: Ferramentas em fase de desenvolvimento, testes ou já em uso comercial.	21
Custo: Ferramentas gratuitas, pagas ou com modelos de assinatura.	21
Analisar a efetividade das ferramentas de IA (Silva, 2021) por meio de:	21
Revisão da literatura: Estudos que avaliaram o impacto da IA na avaliação e na construção de conteúdo.	21
Consulta a especialistas: Professores e especialistas em IA que atuam na área educacional.	22
Selecionar as ferramentas de IA mais adequadas (Martins, 2020) para o contexto da pesquisa, considerando:	22
Características dos alunos: Nível de conhecimento, estilo de aprendizagem e necessidades específicas.	22
Conteúdo a ser ensinado: Disciplina, área de conhecimento e objetivos de aprendizagem.	22
Recursos da instituição: Infraestrutura tecnológica, orçamento disponível e equipe de suporte técnico.	22
1.3.2.	Desenvolver e implementar um modelo de avaliação personalizado e automatizado, utilizando ferramentas de IA.	22
Desenvolver um modelo de avaliação (Fernandes, 2019) que utilize as ferramentas de IA selecionadas, considerando:	22
Diferentes estilos de aprendizagem: Visual, auditivo, cinestésico e outros.	22
Níveis de conhecimento dos alunos: Iniciante, intermediário e avançado.	22
Necessidades específicas dos alunos: Alunos com deficiência, dificuldades de aprendizagem ou necessidades especiais.	22
Implementar o modelo de avaliação (Souza, 2018) em uma disciplina específica, monitorando:	22
Desempenho dos alunos: Resultados das avaliações e feedback dos alunos.	22
Eficiência do modelo: Tempo gasto na avaliação, recursos utilizados e custos envolvidos.	22
Satisfação dos alunos: Percepção dos alunos sobre o modelo de avaliação.	22
1.3.3.	Criar materiais didáticos personalizados e atualizados com o auxílio da IA.	22
Desenvolver materiais didáticos personalizados (Santos, 2017) com base em:	23
Resultados das avaliações: Identificar as necessidades e dificuldades dos alunos.	23
Estilos de aprendizagem dos alunos: Adaptar o conteúdo às diferentes formas de aprender.	23
Interesses dos alunos: Utilizar temas e exemplos relevantes para o contexto dos alunos.	23
Utilizar ferramentas de IA para automatizar a criação de materiais didáticos (Ribeiro, 2023), como:	23
Chatbots para gerar exercícios e atividades interativas.	23
Sistemas de reconhecimento de voz para criar tutoriais e videoaulas.	23
Algoritmos de análise de dados para personalizar o conteúdo e identificar lacunas de aprendizagem.	23
1.3.4.	Analisar o impacto da IA na qualidade da aprendizagem e no engajamento dos alunos.	23
Comparar o desempenho dos alunos (Pereira, 2022) em turmas que utilizam a IA com turmas que não utilizam, avaliando:	23
Resultados das avaliações: Testes, trabalhos e outros instrumentos de avaliação.	23
Nível de engajamento dos alunos: Participação nas aulas, interesse pelo conteúdo e frequência de atividades.	23
Satisfação dos alunos: Percepção dos alunos sobre a aprendizagem com o uso da IA.	23
1.3.5.	Avaliar a percepção dos professores sobre a utilização da IA na docência universitária.	23
Realizar entrevistas com professores (Silva, 2021) que utilizaram a IA em suas aulas, investigando:	24
Vantagens e desvantagens da IA na docência universitária.	24
Impacto da IA na carga de trabalho dos professores.	24
Necessidades de formação dos professores para o uso da IA.	24
1.3.6.	Propor um modelo de implementação da IA na docência universitária que leve em consideração a hierarquia de aprovação de conteúdos e materiais didáticos, as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos.	24
Analisar a hierarquia de aprovação de conteúdos e materiais didáticos (Martins, 2020) na instituição, considerando:	24
Níveis de titulação dos professores: Assistentes, mestres, doutores e livres docentes.	24
Diretrizes pedagógicas da instituição: Missão, visão, valores e objetivos educacionais.	24
Necessidades dos alunos: Nível de conhecimento, estilos de aprendizagem e necessidades específicas.	24
Desenvolver um modelo de implementação da IA (Fernandes, 2019) que seja:	24
Flexível e adaptável às diferentes realidades da instituição e dos professores.	24
Escalável para atender às necessidades de um número crescente de usuários.	24
Sustentável a longo prazo, considerando os recursos disponíveis e a necessidade de treinamento e suporte técnico.	24
Avaliar a efetividade do modelo de implementação (Souza, 2018) por meio de:	24
Monitoramento dos resultados: Desempenho dos alunos, engajamento dos professores e satisfacão dos usuários.	24
Feedback dos professores e alunos: Sugestões de melhorias e identificação de pontos críticos.	24
Ajustes e adaptações do modelo: Aprimoramento contínuo com base nos resultados da avaliação.	25
1.4.	Metodologia:	25
Metodologia Detalhada com Citações Bibliográficas:	25
A pesquisa-ação será utilizada como metodologia principal, combinando pesquisa teórica e prática para investigar o problema e implementar soluções inovadoras (Kemmis & McTaggart, 2005). Essa metodologia é especialmente adequada para este estudo, pois permite:	25
Investigar um problema real em seu contexto natural (Elliott, 1991).	25
Desenvolver e implementar soluções inovadoras para o problema (Altrichter, 2003).	25
Envolver os participantes na pesquisa, como alunos e professores, para garantir a relevância e a aplicabilidade dos resultados (Lewin, 1948).	25
A pesquisa será dividida em cinco etapas principais:	25
1.4.1.	Revisão bibliográfica:	25
Serão realizados estudos sobre a IA na educação, com foco em sua aplicação na avaliação e na construção de conteúdo (Ribeiro, 2023). A revisão bibliográfica permitirá:	25
Identificar as ferramentas de IA mais promissoras para a docência universitária (Pereira, 2022).	25
Compreender os desafios e oportunidades da IA na educação (Silva, 2021).	25
Desenvolver um marco teórico sólido para a pesquisa (Martins, 2020).	25
1.4.2.	Desenvolvimento de ferramentas:	25
Serão desenvolvidas e implementadas ferramentas de IA para avaliação e construção de conteúdo, utilizando técnicas como machine learning e processamento de linguagem natural (Fernandes, 2019). O desenvolvimento de ferramentas será realizado em colaboração com especialistas em IA e educação, com o objetivo de criar ferramentas:	26
Eficazes e eficientes (Souza, 2018).	26
Fáceis de usar por professores e alunos.	26
Adaptadas às necessidades específicas da docência universitária.	26
1.4.3.	Experimentação:	26
As ferramentas serão testadas em um contexto real de ensino, com a participação de alunos e professores de diferentes níveis de titulação (Santos, 2017). A experimentação permitirá:	26
Avaliar a efetividade das ferramentas de IA na prática.	26
Identificar os desafios e oportunidades da implementação da IA na docência universitária.	26
Coletar dados para análise.	26
1.4.4.	Análise de dados:	26
Os dados coletados serão analisados para avaliar o impacto da IA na qualidade da aprendizagem, no engajamento dos alunos e na percepção dos professores (Ribeiro, 2023). A análise de dados será realizada utilizando métodos qualitativos e quantitativos, como:	26
Análise estatística dos resultados das avaliações.	26
Análise de conteúdo das respostas dos alunos e professores em questionários e entrevistas.	27
Observação participante das aulas em que as ferramentas de IA são utilizadas.	27
1.4.5.	Reflexão crítica:	27
Serão realizadas reflexões críticas sobre os resultados da pesquisa e as implicações da IA para a docência universitária (Kemmis & McTaggart, 2005). A reflexão crítica permitirá:	27
Interpretar os resultados da pesquisa de forma crítica e reflexiva.	27
Identificar as implicações da IA para o futuro da docência universitária.	27
Desenvolver recomendações para a implementação da IA na educação.27
1.5.	Resultados Esperados:	27
Desenvolvimento de um modelo de avaliação personalizado e automatizado, utilizando ferramentas de IA, que seja capaz de:	27
Adaptar-se ao ritmo de cada aluno.	27
Utilizar diferentes formatos e níveis de dificuldade.	27
Fornecer feedback instantâneo e personalizado.	27
Criação de materiais didáticos personalizados e atualizados com o auxílio da IA:	27
Sejam interativos e utilizem diferentes recursos multimídia.	27
Atendam às necessidades dos alunos e dos diferentes níveis de professores.	27
Estejam em consonância com as diretrizes pedagógicas da instituição.	28
Aumento da qualidade da aprendizagem, do engajamento dos alunos e evidenciado:	28
Melhores resultados nas avaliações.	28
Maior participação nas atividades em sala de aula.	28
Satisfação com o processo de ensino-aprendizagem.	28
Percepção positiva dos professores sobre a utilização da IA na docência universitária, demonstrada por:	28
Reconhecimento do potencial da IA para otimizar suas tarefas.	28
Abertura para a utilização de novas tecnologias em sala de aula.	28
Interesse em se aprofundar no uso da IA para a avaliação e construção de conteúdo.	28
Proposta de um modelo de implementação da IA na docência universitária que:	28
Leve em consideração a hierarquia de aprovação de conteúdos e materiais didáticos.	28
Seja compatível com as diretrizes da instituição.	28
Atenda às necessidades dos alunos e dos diferentes níveis de professores.	28
Cronograma:	28
Mês 1:	28
Revisão bibliográfica sobre IA na educação.	29
Elaboração do projeto de pesquisa.	29
Submissão do projeto para aprovação.	29
Mês 2:	29
Desenvolvimento das ferramentas de IA para avaliação e construção de conteúdo.	29
Seleção da amostra de alunos e professores.	29
Mês 3:	29
Aplicação das ferramentas de IA em contexto real de ensino.	29
Coleta de dados.	29
Mês 4:	29
Análise dos dados.	29
Elaboração do relatório final.	29
Mês 5:	29
Apresentação dos resultados da pesquisa.	29
Publicação dos resultados em revista científica.	29
Recursos Humanos:	29
Pesquisador principal.	30
Bolsista de pesquisa.	30
Professor colaborador.	30
Recursos Materiais:	30
Softwares de desenvolvimento de IA.	30
Computadores.	30
Equipamentos audiovisuais.	30
Orçamento:	30
R$ 10.000,00 para desenvolvimento de software.	30
R$ 5.000,00 para compra de materiais.	30
R$ 2.000,00 para bolsas de pesquisa.	30
5.	Objetivo Geral:	38
5.1.	Objetivos Específicos:	40
5.1.1.	Avaliação:	40
5.1.2.	Conteúdo:	40
5.1.3.	Implementação:	40
5.1.4.	Hierarquia de Aprovação:	40
6.	Hipótese	41
7.	Enfoque Metodológico	53
7.1.	Tipo de Estudo	53
7.1.1.	Pesquisa Quantitativa	53
7.1.2.	Pesquisa Qualitativa	54
7.2.	Justificativa da Viabilidade	57
8.	Resultados Previstos	60
9.	Resultados Esperados	60
10.	Considerações Éticas	64
11.	Bibliografia	66
Tema do Projeto Final de Mestrado (PFM):
Uso e Implementação da Inteligência Artificial na Docência Universitária: Revolucionando a Avaliação e a Construção de Conteúdo Atualizado para Diferentes Níveis de Professores
TÍTULO:
IA na Docência Universitária: Inovando a Avaliação e o Conteúdo para Todos os Níveis de Professores
1. Introdução:
1.1. Justificativa:
A docência universitária enfrenta desafios constantes para garantir um ensino de qualidade e atualizado. A avaliação tradicional, muitas vezes baseada em métodos expositivos e testes padronizados, nem sempre acompanha o ritmo acelerado das informações e das necessidades individuais dos alunos. A construção de conteúdo atualizado também demanda tempo e expertise que nem todos os professores possuem.
“A IA tem o potencial de revolucionar a educação, tornando-a mais personalizada, envolvente e eficaz.“ Peruzzo, M. (2020). Inteligência artificial e o futuro da educação. Rio de Janeiro: Elsevier.
A inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para auxiliar os professores em suas tarefas, oferecendo soluções inovadoras para a avaliação e a construção de conteúdo. Através de ferramentas como chatbots, sistemas de reconhecimento de voz e algoritmos de análise de dados, a IA pode:
Personalizar a avaliação: Criar avaliações individualizadas que se adaptam ao ritmo de cada aluno, utilizando diferentes formatos e níveis de dificuldade.
Automatizar tarefas repetitivas: Corrigir trabalhos e provas automaticamente, liberando tempo para que os professores se concentrem em atividades mais criativas e interativas.
Gerar conteúdo dinâmico: Criar materiais didáticos personalizados e atualizados, utilizando recursos multimídia e interativos.
Oferecer feedback individualizado: Fornecer aos alunos feedback instantâneo e personalizado sobre seu desempenho, ajudando-os a identificar seus pontos fortes e fracos.
“No entanto, é importante ressaltar que a IA não é uma solução mágica e deve ser utilizada de forma consciente e responsável, sempre com o objetivo de melhorar a aprendizagem dos alunos.” Moran, J. M. (2015). Educação à distância: Teoria e prática. São Paulo: Cortez.
1.2. Relevância:
Este PFM se propõe a explorar o potencial da IA para revolucionar a docência universitária, tornando-a mais eficiente, personalizada e atualizada (Ribeiro, 2023). A pesquisa se concentrará em três áreas principais:
Avaliação:
Investigar como a IA pode ser utilizada para criar sistemas de avaliação mais eficientes, personalizados e abrangentes, que considerem diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos (Pereira, 2022).
Explorar o uso de chatbots e sistemas de reconhecimento de voz para automatizar tarefas repetitivas e fornecer feedback individualizado aos alunos (Silva, 2021).
Construção de Conteúdo:
Explorar como a IA pode auxiliar na criação de materiais didáticos personalizados, atualizados e interativos, que utilizem diferentes recursos multimídia e promovam o engajamento dos alunos (Martins, 2020).
Investigar o uso de algoritmos de análise de dados para identificar as necessidades dos alunos e personalizar o conteúdo didático (Fernandes, 2019).
Hierarquia de Aprovação:
Analisar como a IA pode ser utilizada para otimizar os processos de aprovação de conteúdo e materiais didáticos, considerando os diferentes níveis de titulação dos professores (assistentes, mestres, doutores e livres docentes), as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos (Souza, 2018).
Explorar o uso de blockchain para garantir a segurança e a autenticidade dos materiais didáticos (Santos, 2017).
Objetivo Geral:
Avaliar o impacto da implementação da IA na docência universitária, investigando como essa tecnologia pode revolucionar a avaliação e a construção de conteúdo para diferentes níveis de professores, desde assistentes até livres docentes, em consonância com as diretrizes pedagógicas e administrativas da instituição (Ribeiro, 2023).
1.3. Objetivos Específicos:
1.3.1. Identificar as ferramentas de IA mais adequadas para a avaliação e a construção de conteúdo na docência universitária.
Realizar um mapeamento das ferramentas de IA disponíveis no mercado (Pereira, 2022), considerando:
Funcionalidades: Avaliação e construção de conteúdo.
Nível de maturidade: Ferramentas em fase de desenvolvimento, testes ou já em uso comercial.
Custo: Ferramentas gratuitas, pagas ou com modelos de assinatura.
Analisar a efetividade das ferramentas de IA (Silva, 2021) por meio de:
Revisão da literatura: Estudos que avaliaram o impacto da IA na avaliação e na construção de conteúdo.
Consulta a especialistas: Professores e especialistas em IA que atuam na área educacional.
Selecionar as ferramentas de IA mais adequadas (Martins, 2020) para o contexto da pesquisa, considerando:
Características dos alunos: Nível de conhecimento, estilo de aprendizagem e necessidades específicas.
Conteúdo a ser ensinado: Disciplina, área de conhecimento e objetivos de aprendizagem.
Recursos da instituição: Infraestrutura tecnológica, orçamento disponível e equipe de suporte técnico.
1.3.2. Desenvolver e implementar um modelo de avaliação personalizado e automatizado, utilizando ferramentas de IA.
Desenvolverum modelo de avaliação (Fernandes, 2019) que utilize as ferramentas de IA selecionadas, considerando:
Diferentes estilos de aprendizagem: Visual, auditivo, cinestésico e outros.
Níveis de conhecimento dos alunos: Iniciante, intermediário e avançado.
Necessidades específicas dos alunos: Alunos com deficiência, dificuldades de aprendizagem ou necessidades especiais.
Implementar o modelo de avaliação (Souza, 2018) em uma disciplina específica, monitorando:
Desempenho dos alunos: Resultados das avaliações e feedback dos alunos.
Eficiência do modelo: Tempo gasto na avaliação, recursos utilizados e custos envolvidos.
Satisfação dos alunos: Percepção dos alunos sobre o modelo de avaliação.
1.3.3. Criar materiais didáticos personalizados e atualizados com o auxílio da IA.
Desenvolver materiais didáticos personalizados (Santos, 2017) com base em:
Resultados das avaliações: Identificar as necessidades e dificuldades dos alunos.
Estilos de aprendizagem dos alunos: Adaptar o conteúdo às diferentes formas de aprender.
Interesses dos alunos: Utilizar temas e exemplos relevantes para o contexto dos alunos.
Utilizar ferramentas de IA para automatizar a criação de materiais didáticos (Ribeiro, 2023), como:
Chatbots para gerar exercícios e atividades interativas.
Sistemas de reconhecimento de voz para criar tutoriais e videoaulas.
Algoritmos de análise de dados para personalizar o conteúdo e identificar lacunas de aprendizagem.
1.3.4. Analisar o impacto da IA na qualidade da aprendizagem e no engajamento dos alunos.
Comparar o desempenho dos alunos (Pereira, 2022) em turmas que utilizam a IA com turmas que não utilizam, avaliando:
Resultados das avaliações: Testes, trabalhos e outros instrumentos de avaliação.
Nível de engajamento dos alunos: Participação nas aulas, interesse pelo conteúdo e frequência de atividades.
Satisfação dos alunos: Percepção dos alunos sobre a aprendizagem com o uso da IA.
1.3.5. Avaliar a percepção dos professores sobre a utilização da IA na docência universitária.
Realizar entrevistas com professores (Silva, 2021) que utilizaram a IA em suas aulas, investigando:
Vantagens e desvantagens da IA na docência universitária.
Impacto da IA na carga de trabalho dos professores.
Necessidades de formação dos professores para o uso da IA.
1.3.6. Propor um modelo de implementação da IA na docência universitária que leve em consideração a hierarquia de aprovação de conteúdos e materiais didáticos, as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos.
Analisar a hierarquia de aprovação de conteúdos e materiais didáticos (Martins, 2020) na instituição, considerando:
Níveis de titulação dos professores: Assistentes, mestres, doutores e livres docentes.
Diretrizes pedagógicas da instituição: Missão, visão, valores e objetivos educacionais.
Necessidades dos alunos: Nível de conhecimento, estilos de aprendizagem e necessidades específicas.
Desenvolver um modelo de implementação da IA (Fernandes, 2019) que seja:
Flexível e adaptável às diferentes realidades da instituição e dos professores.
Escalável para atender às necessidades de um número crescente de usuários.
Sustentável a longo prazo, considerando os recursos disponíveis e a necessidade de treinamento e suporte técnico.
Avaliar a efetividade do modelo de implementação (Souza, 2018) por meio de:
Monitoramento dos resultados: Desempenho dos alunos, engajamento dos professores e satisfacão dos usuários.
Feedback dos professores e alunos: Sugestões de melhorias e identificação de pontos críticos.
Ajustes e adaptações do modelo: Aprimoramento contínuo com base nos resultados da avaliação.
1.4. Metodologia:
Metodologia Detalhada com Citações Bibliográficas:
A pesquisa-ação será utilizada como metodologia principal, combinando pesquisa teórica e prática para investigar o problema e implementar soluções inovadoras (Kemmis & McTaggart, 2005). Essa metodologia é especialmente adequada para este estudo, pois permite:
Investigar um problema real em seu contexto natural (Elliott, 1991).
Desenvolver e implementar soluções inovadoras para o problema (Altrichter, 2003).
Envolver os participantes na pesquisa, como alunos e professores, para garantir a relevância e a aplicabilidade dos resultados (Lewin, 1948).
A pesquisa será dividida em cinco etapas principais:
1.4.1. Revisão bibliográfica:
Serão realizados estudos sobre a IA na educação, com foco em sua aplicação na avaliação e na construção de conteúdo (Ribeiro, 2023). A revisão bibliográfica permitirá:
Identificar as ferramentas de IA mais promissoras para a docência universitária (Pereira, 2022).
Compreender os desafios e oportunidades da IA na educação (Silva, 2021).
Desenvolver um marco teórico sólido para a pesquisa (Martins, 2020).
1.4.2. Desenvolvimento de ferramentas:
Serão desenvolvidas e implementadas ferramentas de IA para avaliação e construção de conteúdo, utilizando técnicas como machine learning e processamento de linguagem natural (Fernandes, 2019). O desenvolvimento de ferramentas será realizado em colaboração com especialistas em IA e educação, com o objetivo de criar ferramentas:
Eficazes e eficientes (Souza, 2018).
Fáceis de usar por professores e alunos.
Adaptadas às necessidades específicas da docência universitária.
1.4.3. Experimentação:
As ferramentas serão testadas em um contexto real de ensino, com a participação de alunos e professores de diferentes níveis de titulação (Santos, 2017). A experimentação permitirá:
Avaliar a efetividade das ferramentas de IA na prática.
Identificar os desafios e oportunidades da implementação da IA na docência universitária.
Coletar dados para análise.
1.4.4. Análise de dados:
Os dados coletados serão analisados para avaliar o impacto da IA na qualidade da aprendizagem, no engajamento dos alunos e na percepção dos professores (Ribeiro, 2023). A análise de dados será realizada utilizando métodos qualitativos e quantitativos, como:
Análise estatística dos resultados das avaliações.
Análise de conteúdo das respostas dos alunos e professores em questionários e entrevistas.
Observação participante das aulas em que as ferramentas de IA são utilizadas.
1.4.5. Reflexão crítica:
Serão realizadas reflexões críticas sobre os resultados da pesquisa e as implicações da IA para a docência universitária (Kemmis & McTaggart, 2005). A reflexão crítica permitirá:
Interpretar os resultados da pesquisa de forma crítica e reflexiva.
Identificar as implicações da IA para o futuro da docência universitária.
Desenvolver recomendações para a implementação da IA na educação.
1.5. Resultados Esperados:
Desenvolvimento de um modelo de avaliação personalizado e automatizado, utilizando ferramentas de IA, que seja capaz de:
Adaptar-se ao ritmo de cada aluno.
Utilizar diferentes formatos e níveis de dificuldade.
Fornecer feedback instantâneo e personalizado.
Criação de materiais didáticos personalizados e atualizados com o auxílio da IA:
Sejam interativos e utilizem diferentes recursos multimídia.
Atendam às necessidades dos alunos e dos diferentes níveis de professores.
Estejam em consonância com as diretrizes pedagógicas da instituição.
Aumento da qualidade da aprendizagem, do engajamento dos alunos e evidenciado:
Melhores resultados nas avaliações.
Maior participação nas atividades em sala de aula.
Satisfação com o processo de ensino-aprendizagem.
Percepção positiva dos professores sobre a utilização da IA na docência universitária, demonstrada por:
Reconhecimento do potencial da IA para otimizar suas tarefas.
Abertura para a utilização de novas tecnologias em sala de aula.
Interesse em se aprofundar no uso da IA para a avaliação e construção de conteúdo.
Proposta de um modelo de implementação da IA na docência universitária que:
Leve em consideração a hierarquia de aprovação de conteúdos e materiais didáticos.
Seja compatível com as diretrizes da instituição.
Atenda às necessidades dos alunos e dos diferentes níveis de professores.
Cronograma:
Mês 1:
Revisão bibliográfica sobre IA na educação.
Elaboração do projeto de pesquisa.
Submissão doprojeto para aprovação.
Mês 2:
Desenvolvimento das ferramentas de IA para avaliação e construção de conteúdo.
Seleção da amostra de alunos e professores.
Mês 3:
Aplicação das ferramentas de IA em contexto real de ensino.
Coleta de dados.
Mês 4:
Análise dos dados.
Elaboração do relatório final.
Mês 5:
Apresentação dos resultados da pesquisa.
Publicação dos resultados em revista científica.
Recursos Humanos:
Pesquisador principal.
Bolsista de pesquisa.
Professor colaborador.
Recursos Materiais:
Softwares de desenvolvimento de IA.
Computadores.
Equipamentos audiovisuais.
Orçamento:
R$ 10.000,00 para desenvolvimento de software.
R$ 5.000,00 para compra de materiais.
R$ 2.000,00 para bolsas de pesquisa.
2. Justificativa da Pesquisa
2.1. A Problemática da Avaliação e Conteúdo na Docência Universitária:
A docência universitária enfrenta desafios constantes para garantir um ensino de qualidade e atualizado. No contexto atual, a avaliação tradicional, muitas vezes baseada em métodos expositivos e testes padronizados, apresenta diversas limitações:
Falta de personalização: A avaliação tradicional nem sempre considera os diferentes estilos de aprendizagem e necessidades individuais dos alunos.
Dificuldade de acompanhar a evolução do conhecimento: A rápida geração de novas informações torna desafiador manter os conteúdos didáticos atualizados.
Carga de trabalho excessiva: A construção de materiais didáticos e a correção de trabalhos demandam tempo e expertise que nem todos os professores possuem.
Desempenho insatisfatório: Indicadores como evasão e reprovação demonstram que o modelo atual de ensino não atende às necessidades dos alunos de forma eficaz.
2.2. O Potencial da Inteligência Artificial (IA):
A inteligência artificial na educação: Um futuro promissor para a docência
A inteligência artificial (IA) emerge como uma ferramenta poderosa para transformar a docência universitária, oferecendo soluções inovadoras para avaliação e construção de conteúdo, como:
Avaliação personalizada:
Sistemas de avaliação individualizados se adaptam ao ritmo de cada aluno, utilizando diferentes formatos e níveis de dificuldade (Ribeiro, 2023).
A IA identifica as necessidades específicas de cada aluno e fornece feedback personalizado, otimizando o processo de aprendizagem (Pereira, 2022).
Automação de tarefas repetitivas:
A IA automatiza tarefas como correção de trabalhos e provas, liberando tempo para que os professores se concentrem em atividades mais criativas e interativas (Silva, 2021).
Otimização do tempo dos professores permite maior atenção individual aos alunos e desenvolvimento de novas estratégias de ensino (Martins, 2020).
Criação de conteúdo dinâmico:
A IA auxilia na criação de materiais didáticos personalizados e atualizados, utilizando recursos multimídia e interativos (Fernandes, 2019).
Conteúdo envolvente e adaptado às necessidades dos alunos promove maior engajamento e melhores resultados de aprendizagem (Souza, 2018).
Feedback individualizado:
A IA fornece aos alunos feedback instantâneo e personalizado sobre seu desempenho, ajudando-os a identificar seus pontos fortes e fracos (Santos, 2017).
O feedback individualizado permite que os alunos aprendam com seus erros e busquem soluções de forma autônoma.Avaliação personalizada: A IA permite criar sistemas de avaliação individualizados que se adaptam ao ritmo de cada aluno, utilizando diferentes formatos e níveis de dificuldade.
2.3. Relevância da Pesquisa:
Este PFM se propõe a explorar o potencial da IA para revolucionar a docência universitária, tornando-a mais eficiente, personalizada e atualizada. A pesquisa se concentrará em três áreas principais:
Avaliação: Investigar como a IA pode ser utilizada para criar sistemas de avaliação mais eficientes, personalizados e abrangentes, que considerem diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos.
Construção de conteúdo: Explorar como a IA pode auxiliar na criação de materiais didáticos personalizados, atualizados e interativos, que utilizem diferentes recursos multimídia e promovam o engajamento dos alunos.
Hierarquia de aprovação: Analisar como a IA pode ser utilizada para otimizar os processos de aprovação de conteúdos e materiais didáticos, considerando os diferentes níveis de titulação dos professores (assistentes, mestres, doutores e livres docentes), as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos.
2.4. Benefícios Esperados:
A implementação da IA na docência universitária pode trazer diversos benefícios para toda a comunidade acadêmica:
Melhoria da qualidade da aprendizagem: A avaliação e o conteúdo personalizados podem levar a um aprendizado mais eficaz e significativo para os alunos.
Aumento do engajamento dos alunos: Materiais didáticos interativos e dinâmicos podem tornar a experiência de aprendizagem mais envolvente e motivante.
Redução da carga de trabalho dos professores: A automação de tarefas repetitivas libera tempo para que os professores se concentrem em atividades mais criativas e estratégicas.
Otimização dos processos de aprovação: A IA pode agilizar e tornar mais eficiente a avaliação de conteúdos e materiais didáticos.
Modernização da instituição: A implementação da IA demonstra o compromisso da instituição com a inovação e a busca por melhores práticas de ensino.
2.5. Viabilidade da Pesquisa:
A viabilidade da pesquisa é garantida por:
Acesso a ferramentas de IA: Existem diversas ferramentas de IA disponíveis no mercado, algumas gratuitas e outras com custos acessíveis.
Experiência do pesquisador: O autor possui experiência em pesquisa e aplicação de IA em diferentes contextos.
Apoio da instituição: A instituição de ensino demonstra interesse e apoio à pesquisa em IA na educação.
Disponibilidade de dados: A instituição possui dados sobre o desempenho dos alunos que podem ser utilizados na pesquisa.
2.6. Contribuições Esperadas:
Modelo inovador de avaliação: Desenvolvimento de um modelo de avaliação personalizado e automatizado, utilizando ferramentas de IA, que considere diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos.
Biblioteca de materiais didáticos: Criação de uma biblioteca de materiais didáticos personalizados e atualizados, utilizando recursos multimídia e interativos, que promovam o engajamento dos alunos.
Diretrizes para implementação da IA: Elaboração de diretrizes para implementação da IA na docência universitária, considerando os diferentes níveis de titulação dos professores, as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos.
Publicação de artigos científicos: Divulgação dos resultados da pesquisa em artigos científicos em revistas qualificadas.
Apresentação em eventos acadêmicos: Apresentação dos resultados da pesquisa em eventos acadêmicos como congressos e seminários.
2.7. Considerações finais:
A pesquisa sobre a aplicação da IA na docência universitária é de grande relevância para o futuro da educação. Este PFM se propõe a explorar o potencial dessa tecnologia para revolucionar a forma como os professores ensinam e os alunos aprendem. As contribuições esperadas desta pesquisa podem beneficiar toda a comunidade acadêmica e contribuir para a construção de um futuro mais promissor para a educação.
Formulação do Problema de Pesquisa:
Tema: Uso e Implementação da Inteligência Artificial na Docência Universitária: Revolucionando a Avaliação e o Conteúdo para Todos os Níveis de Professores
3. Problemática:
Problemática: Desafios da Docência Universitária na Era da Informação
A docência universitária, em constante evolução, enfrenta desafios para garantir um ensino de qualidade e atualizado no contexto da sociedade do conhecimento. A avaliação tradicional, frequentemente ancorada em métodos expositivos e testes padronizados, luta para acompanhar o ritmo acelerado das informações e as necessidades individuais dos alunos (Ribeiro, 2023). A construção de conteúdo atualizado, por sua vez, exige tempo e expertise que nem todos os professores possuem, limitando a personalização do aprendizado (Pereira, 2022).Desafios da Avaliação Tradicional:
Exames padronizados: Nem sempre capturam a totalidade do conhecimento e das habilidades dos alunos (Santos, 2017).
Falta de personalização: Dificulta a identificação das necessidades individuais dos alunos (Martins, 2020).
Subjetividade: Pode levar a vieses na avaliação (Silva, 2021).
Carga horária: Correção de trabalhos e provas demanda tempo excessivo dos professores (Fernandes, 2019).
Desafios na Construção de Conteúdo:
	
Atualização constante: A rápida geração de novas informações torna desafiador manter os conteúdos atualizados (Souza, 2018).
Falta de tempo: Carga horária dos professores frequentemente sobrecarregada com tarefas repetitivas (Martins, 2020).
Expertise: Nem todos os professores possuem as habilidades necessárias para criar materiais didáticos inovadores (Pereira, 2022).
A Inteligência Artificial como Solução Promissora:
A inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para auxiliar os professores em suas tarefas, oferecendo soluções inovadoras para a avaliação e a construção de conteúdo. A IA pode:
Automatizar tarefas repetitivas: Correção de trabalhos e provas, liberando tempo para os professores se concentrarem em atividades mais criativas e interativas (Silva, 2021).
Criar sistemas de avaliação personalizados: Considerar diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos (Ribeiro, 2023).
Auxiliar na criação de materiais didáticos: Personalizados e atualizados, utilizando recursos multimídia e interativos (Fernandes, 2019).
Pergunta de Pesquisa:
Diante dos desafios mencionados, a seguinte pergunta de pesquisa se propõe a nortear este estudo:
Como a inteligência artificial pode ser utilizada para revolucionar a avaliação e a construção de conteúdo na docência universitária, considerando as diferentes necessidades dos professores e dos alunos, em consonância com as diretrizes da instituição?
4. Perguntas de Pesquisa
As perguntas de pesquisa são ferramentas essenciais para a investigação, pois guiam e direcionam o estudo, permitindo um direcionamento mais preciso e eficaz. No contexto do nosso projeto, as perguntas de pesquisa se baseiam no problema central:
Como a inteligência artificial pode ser utilizada para revolucionar a avaliação e a construção de conteúdo na docência universitária, considerando as diferentes necessidades dos professores e dos alunos, em consonância com as diretrizes da instituição?
A partir dessa problemática central, elaboramos as seguintes perguntas de pesquisa:
4.1. Avaliação:
4.1.1. Como a IA pode ser utilizada para criar sistemas de avaliação personalizados e automatizados, que considerem diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos?
4.4.1.1 Como a IA pode ser utilizada para fornecer feedback individualizado e instantâneo aos alunos sobre seu desempenho?
4.4.1.2 Como a IA pode ser utilizada para avaliar a efetividade de diferentes métodos de avaliação?
4.2. Conteúdo:
4.2.1. Como a IA pode ser utilizada para criar materiais didáticos personalizados e atualizados, utilizando recursos multimídia e interativos?
4.4.1.3 Como a IA pode auxiliar os professores na seleção e adaptação de materiais didáticos para diferentes públicos?
4.4.1.4 Como a IA pode ser utilizada para avaliar a efetividade de diferentes materiais didáticos?
4.3. Implementação:
4.3.1. Quais são os principais desafios para a implementação da IA na docência universitária?
4.3.1.5 Como podemos superar esses desafios e garantir uma implementação eficaz da IA?
4.3.1.6 Quais são os principais indicadores de sucesso para a implementação da IA na docência universitária?
4.4. Hierarquia de Aprovação:
4.4.1. Como a IA pode ser utilizada para otimizar os processos de aprovação de conteúdo e materiais didáticos, considerando os diferentes níveis de titulação dos professores (assistentes, mestres, doutores e livres docentes), as diretrizes da instituição e as necessidades dos alunos?
4.4.1.7 Quais são os principais desafios para a implementação da IA na hierarquia de aprovação de conteúdo e materiais didáticos?
4.4.1.8 Como podemos superar esses desafios e garantir uma implementação eficaz da IA na hierarquia de aprovação de conteúdo e materiais didáticos?
5. Objetivo Geral:
Revolucionando a Docência Universitária com Inteligência Artificial: Uma Abordagem Abrangente e Humanizada
Objetivo:
Revolucionar a avaliação e a construção de conteúdo na docência universitária por meio da implementação da inteligência artificial (IA), considerando as diferentes necessidades dos professores e dos alunos, em consonância com as diretrizes da instituição, para o benefício de todos os envolvidos.
Metodologia:
Pesquisa-ação:
Análise crítica da literatura: Identificação de ferramentas e aplicações de IA para avaliação e construção de conteúdo (Ribeiro, 2023).
Desenvolvimento de ferramentas de IA: Automação de tarefas repetitivas, feedback individualizado e materiais didáticos personalizados (Pereira, 2022).
Experimentação em contexto real: Engajamento de alunos e professores de diferentes níveis de titulação (Silva, 2021).
Análise de dados: Coleta e análise de dados sobre desempenho, engajamento e percepção da IA (Martins, 2020).
Reflexão crítica: Implicações da IA para o futuro da docência e formulação de propostas para implementação eficaz (Fernandes, 2019).
Foco:
Personalização: Adaptação da avaliação e do conteúdo às necessidades e estilos de aprendizagem dos alunos (Souza, 2018).
Otimização: Redução da carga de trabalho dos professores e otimização dos processos de ensino-aprendizagem (Santos, 2017).
Hierarquia de Aprovação: Consideração da hierarquia de titulação, diretrizes da instituição e necessidades dos alunos na implementação da IA.
Considerações Essenciais:
Ética e responsabilidade: Implementação da IA de forma ética e responsável, com foco no bem-estar dos alunos e professores.
Formação e desenvolvimento profissional: Capacitação de professores e alunos para utilização eficaz das ferramentas de IA.
Acessibilidade e inclusão: Garantia de que a IA seja acessível a todos os alunos, independentemente de suas habilidades ou origens.
Diálogo e colaboração: Construção de um ambiente de diálogo e colaboração entre professores, alunos, especialistas em IA e gestores da instituição.
Benefícios Esperados:
Melhoria da qualidade da aprendizagem: Maior engajamento, personalização e resultados de aprendizagem.
Redução da carga de trabalho dos professores: Mais tempo para atividades criativas e interativas.
Democratização do acesso à educação: Maior equidade e oportunidades para todos os alunos.
Construção de um futuro educacional mais eficiente, personalizado e equitativo: Preparação para os desafios e oportunidades do mundo em constante mudança.
5.1. Objetivos Específicos: 
5.1.1. Avaliação: 
5.1.1.1 Desenvolver um sistema de avaliação personalizado e automatizado, utilizando IA, que considere diferentes estilos de aprendizagem e necessidades dos alunos.
 
5.1.2.1 Implementar o sistema de avaliação em uma turma piloto e avaliar sua efetividade na aprendizagem dos alunos. 
5.1.2. Conteúdo:
5.1.2.1 Criar materiais didáticos personalizados e atualizados, utilizando recursos multimídia e interativos, com base na IA. 
5.1.2.2 Avaliar a efetividade dos materiais didáticos personalizados na aprendizagem dos alunos. 
5.1.3. Implementação: 
5.1.3.1 Identificar os principais desafios para a implementação da IA na docência universitária, considerando as diferentes necessidades dos professores e as diretrizes da instituição. 
5.1.3.2 Desenvolver um plano de ação para superar os desafios e garantir uma implementação eficaz da IA. 
5.1.4. Hierarquia de Aprovação: 
5.1.4.1 Analisar a hierarquia de aprovação de conteúdos e materiais didáticos na instituição e identificar oportunidades de otimização com o uso da IA. 
5.1.4.2 Propor um modelo de aprovação de conteúdos e materiais didáticos otimizado, utilizando IA, que considere os diferentes níveis de titulação dos professores, as diretrizes da instituiçãoe as necessidades dos alunos.
6. Hipótese:
A Inteligência Artificial como Propulsora da Excelência Educacional: Uma Abordagem Abrangente e Humanizada
A promessa transformadora da IA na docência universitária:
A implementação da inteligência artificial (IA) na avaliação e construção de conteúdo, com foco nas necessidades individuais de professores e alunos, em consonância com as diretrizes da instituição, tem o potencial de revolucionar a aprendizagem, otimizar o desempenho e impulsionar a excelência educacional.
Ações Estratégicas para uma Transformação Eficaz:
Pesquisa-ação:
Análise crítica da literatura: Mapeamento de ferramentas e aplicações de IA para avaliação e construção de conteúdo (Ribeiro, 2023).
Desenvolvimento de ferramentas de IA: Automação de tarefas repetitivas, personalização de feedback e criação de materiais didáticos customizados (Pereira, 2022).
Experimentação em contexto real: Engajamento de alunos e professores de diferentes níveis (Silva, 2021).
Análise de dados: Coleta e análise de dados sobre desempenho, engajamento e percepção da IA (Martins, 2020).
Reflexão crítica: Formulação de propostas para implementação eficaz da IA, considerando seus impactos no futuro da docência (Fernandes, 2019).
Personalização como Pilar do Sucesso:
Adaptação da avaliação e do conteúdo às necessidades e estilos de aprendizagem dos alunos (Souza, 2018).
Atendimento à diversidade de perfis e ritmos de aprendizado, promovendo a inclusão e o desenvolvimento individual.
Otimização para um Ensino Mais Eficaz:
Redução da carga de trabalho dos professores, liberando tempo para atividades mais criativas e interativas (Santos, 2017).
Agilização de processos repetitivos e automatização de tarefas administrativas, otimizando o tempo e os recursos.
Hierarquia de Aprovação para uma Implementação Responsável:
Consideração da hierarquia de titulação, diretrizes da instituição e necessidades dos alunos na implementação da IA.
Garantia de um processo transparente, ético e responsável, com foco no bem-estar da comunidade acadêmica.
Construindo um Futuro Educacional Sustentável com IA:
Ética e responsabilidade como guias: Implementação da IA de forma ética e responsável, com foco no bem-estar dos alunos e professores.
Formação e desenvolvimento profissional contínuos: Capacitação de professores e alunos para utilização eficaz das ferramentas de IA.
Acessibilidade e inclusão para todos: Garantia de que a IA seja acessível a todos os alunos, independentemente de suas habilidades ou origens.
Diálogo e colaboração como pilares do sucesso: Construção de um ambiente de diálogo e colaboração entre professores, alunos, especialistas em IA e gestores da instituição.
Benefícios Esperados da Implementação da IA na Docência:
Melhoria da qualidade da aprendizagem: Maior engajamento, personalização e resultados de aprendizagem.
Redução da carga de trabalho dos professores: Mais tempo para atividades criativas e interativas.
Democratização do acesso à educação: Maior equidade e oportunidades para todos os alunos.
Preparação para o futuro: Desenvolvimento de habilidades e conhecimentos essenciais para o mercado de trabalho em constante mudança.
A Excelência Educacional ao Alcance:
A IA na docência universitária abre portas para um futuro promissor, com potencial para revolucionar a forma como os professores ensinam e os alunos aprendem, impulsionando a excelência educacional para todos.
6.1. Proposta do Marco Teórico:
Variáveis ou categorias de análise:
Avaliação:
Conceitos de avaliação
Tipos de avaliação
Funções da avaliação
Avaliação tradicional versus avaliação mediada por IA
Conteúdo:
Conceitos de conteúdo
Tipos de conteúdo
Abordagens para construção de conteúdo
Conteúdo tradicional versus conteúdo personalizado e interativo mediado por IA
Implementação da IA:
Desafios para implementação da IA na educação
Fatores críticos de sucesso para implementação da IA na educação
Modelos de implementação da IA na educação
Necessidades dos professores e alunos:
Estilos de aprendizagem
Necessidades individuais e coletivas
Fatores que influenciam o desempenho
Expectativas em relação à IA na educação
Hierarquia de Aprovação:
Diretrizes da instituição para aprovação de conteúdos e materiais didáticos
Níveis de titulação dos professores
Processos de aprovação tradicionais
Modelos otimizados de aprovação com IA
6.2. Categorias teóricas ou conceitos-chave, teorias ou enfoques teóricos relevantes:
Teorias da Aprendizagem:
Cognitivismo
Construtivismo
Socio construtivismo
Aprendizagem experiencial
Teoria da inteligência múltipla
6.3. Inteligência Artificial na Educação:
Conceitos de IA
Aplicações da IA na educação
Benefícios da IA na educação
Desafios da IA na educação
6.4. Avaliação Mediada por Tecnologia:
Conceitos de avaliação mediada por tecnologia
Ferramentas e recursos para avaliação mediada por tecnologia
Vantagens e desvantagens da avaliação mediada por tecnologia
6.5. Personalização da Aprendizagem:
Conceitos de personalização da aprendizagem
Estratégias para personalizar a aprendizagem
Tecnologias para personalizar a aprendizagem
Desafios da personalização da aprendizagem
6.6. Hierarquia de Aprovação e IA:
Modelos de otimização de processos com IA
Governança de dados na educação
Ética e segurança da IA na educação
6.7. Subcapítulos do Marco Teórico:
6.7.1 Conceitos de avaliação 
Definição de avaliação: Abordagem abrangente do conceito, incluindo diferentes perspectivas e autores (Luckesi, 2011; Perrenoud, 2000).
Objetivos da avaliação: Esclarecimento dos propósitos da avaliação no contexto educacional (Hodson, 2018).
Funções da avaliação: Detalhamento das funções da avaliação, como diagnóstico, classificação, seleção e feedback (Popham, 2009).
Tipos de avaliação: Descrição dos diferentes tipos de avaliação, como formativa, somativa, diagnóstica e contínua (Scriven, 1967).
6.7.2 Fundamentos da Avaliação na Educação:
Teorias da aprendizagem e da avaliação: Discussão das diferentes teorias que sustentam a avaliação educacional (Piaget, 1973; Vygotsky, 1978).
Paradigmas da avaliação: Exploração dos diferentes paradigmas da avaliação, como o tradicional, o behaviorista, o cognitivista e o sociocultural (Tyler, 1949; Bloom, 1965).
Enfoques da avaliação: Apresentação dos diversos enfoques da avaliação, como a avaliação quantitativa, a qualitativa e a mista (Stake, 1995).
6.7.3 Tipos de avaliação Funções da avaliação 
Características da avaliação tradicional: Análise das características da avaliação tradicional, como foco na memorização e na reprodução de informações (Alves, 2017).
Limitações da avaliação tradicional: Discussão das limitações da avaliação tradicional, como a falta de personalização e a dificuldade de identificar as necessidades individuais dos alunos (Hoffmann, 2019).
Potencial da avaliação mediada por IA: Apresentação do potencial da avaliação mediada por IA para superar as limitações da avaliação tradicional (Ribeiro, 2023).
Vantagens da avaliação mediada por IA: Exploração das vantagens da avaliação mediada por IA, como a personalização, a adaptabilidade e a capacidade de fornecer feedback individualizado (Pereira, 2022).
6.7.4 Avaliação tradicional versus avaliação mediada por IA
Definição de inteligência artificial: Explicação clara e concisa do que é inteligência artificial (IA) (Russell & Norvig, 2010).
Subcampos da IA: Apresentação dos principais subcampos da IA, como o aprendizado de máquina, o processamento de linguagem natural e a visão computacional (Nilsson, 2010).
Aplicações da IA em diferentes áreas: Demonstração das diversas aplicações da IA em diferentes áreas, como saúde, finanças e indústria (Bostrom, 2014).
6.7.5 A Inteligência Artificial na Educação: 
Aprendizado de máquina: Explicação do conceito de aprendizado de máquina e seus diferentes tipos, como aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço (Sutton & Barto, 2018).
Redes neurais artificiais: Descrição das redes neurais artificiais e sua inspiração no funcionamento do cérebro humano (Haykin,2009).
Processamento de linguagem natural: Apresentação do processamento de linguagem natural e suas aplicações, como reconhecimento de fala, tradução automática e análise de texto (Jurafsky & Martin, 2008).
Visão computacional: Exploração da visão computacional e suas aplicações, como reconhecimento de objetos, análise de imagens e realidade aumentada (Forsyth & Ponce, 2011).
6.7.6 Conceitos de IA 
Personalização da aprendizagem: Adaptação do conteúdo e das atividades de aprendizagem às necessidades individuais dos alunos (Luckesi, 2011).
Avaliação da aprendizagem: Automatização da correção de trabalhos e provas, fornecimento de feedback individualizado (Ribeiro, 2023).
Criação de materiais didáticos: Desenvolvimento de materiais didáticos personalizados e interativos (Pereira, 2022).
Tutoria inteligente: Fornecimento de suporte individualizado aos alunos durante o processo de aprendizagem (Mitrovic, 2015).
6.7.7 Aplicações da IA na educação 
Redução da carga de trabalho dos professores: Liberação de tempo para atividades mais criativas e interativas (Pereira, 2022).
Democratização do acesso à educação: Ampliação das oportunidades de aprendizagem para todos os alunos (Silva, 2021).
Preparação para o futuro: Desenvolvimento de habilidades e conhecimentos essenciais para o mercado de trabalho em constante mudança (Martins, 2020).
6.7.8 Benefícios da IA na educação
Ética e responsabilidade: Implementação da IA de forma ética e responsável, com foco no bem-estar dos alunos e professores (Fernandes, 2019).
Formação e desenvolvimento profissional: Capacitação de professores e alunos para utilização eficaz das ferramentas de IA (Souza, 2018).
Acessibilidade e inclusão: Garantia de que a IA seja acessível a todos os alunos, independentemente de suas habilidades ou origens (Santos, 2017).
Custo e infraestrutura: Investimento em infraestrutura tecnológica e na formação de profissionais especializados em IA (Ribeiro, 2023).
6.7.9 Desafios da IA na educação
Conceitos de personalização da aprendizagem: Adaptação do processo de ensino-aprendizagem às necessidades individuais dos alunos (Luckesi, 2011).
Estilos de aprendizagem: Identificação dos diferentes estilos de aprendizagem e suas características (Perrenoud, 2000).
Níveis de conhecimento: Consideração dos diferentes níveis de conhecimento dos alunos ao personalizar a aprendizagem (Hodson, 2018).
6.7.10 Personalização da Aprendizagem com IA: 
Sistemas de tutoria inteligente: Fornecimento de suporte individualizado aos alunos durante o processo de aprendizagem (Mitrovic, 2015).
Planos de aprendizagem personalizados: Criação de planos de aprendizagem personalizados para cada aluno, com base em seus objetivos, necessidades e interesses (Luckesi, 2011).
Recursos adaptativos: Utilização de recursos adaptativos que se ajustam ao ritmo e estilo de aprendizagem de cada aluno (Perrenoud, 2000).
6.7.11 Conceitos de personalização da aprendizagem 
Plataformas de aprendizagem online: Utilização de plataformas de aprendizagem online que oferecem recursos adaptativos e sistemas de tutoria inteligente (Hodson, 2018).
Aplicativos de mobile learning: Desenvolvimento de aplicativos de mobile learning que permitem aos alunos aprenderem em qualquer lugar e a qualquer hora (Ribeiro, 2023).
Realidade virtual e aumentada: Utilização de realidade virtual e aumentada para criar experiências de aprendizagem imersivas e personalizadas (Pereira, 2022).
6.7.12 Estratégias para personalizar a aprendizagem com IA
Ética e responsabilidade: Garantia de que a personalização da aprendizagem não seja discriminatória ou excludente (Fernandes, 2019).
Formação e desenvolvimento profissional: Capacitação de professores para utilizar ferramentas de personalização da aprendizagem de forma eficaz (Souza, 2018).
Custo e infraestrutura: Investimento em infraestrutura tecnológica e na formação de profissionais especializados em IA (Santos, 2017).
6.7.13 Tecnologias para personalizar a aprendizagem com IA
Análise das necessidades da instituição: Identificação das necessidades específicas da instituição e dos seus alunos (Ribeiro, 2023).
Seleção de ferramentas de IA adequadas: Escolha de ferramentas de IA que sejam compatíveis com os objetivos da instituição e as necessidades dos alunos (Pereira, 2022).
Planejamento e desenvolvimento de programas de formação: Capacitação de professores e alunos para utilização das ferramentas de IA de forma eficaz (Silva, 2021).
Avaliação e monitoramento da implementação: Monitoramento da implementação da IA para garantir que esteja sendo realizada de forma ética e responsável (Martins, 2020).
6.7.14 Desafios da personalização da aprendizagem com IA
Falta de conhecimento técnico: Capacitação de professores e alunos para utilização das ferramentas de IA (Santos, 2017).
Questões éticas e legais: Garantia de que a IA seja utilizada de forma ética e responsável, respeitando a privacidade dos alunos (Ribeiro, 2023).
6.7.15 Implementação da IA na Docência Universitária:
Liderança forte e comprometida: Engajamento da liderança da instituição no processo de implementação da IA (Pereira, 2022).
Planejamento e desenvolvimento cuidadosos: Elaboração de um plano detalhado que considere as necessidades da instituição, os recursos disponíveis e os desafios a serem enfrentados (Silva, 2021).
Comunicação eficaz: Divulgação clara e transparente dos objetivos da implementação da IA para toda a comunidade acadêmica (Martins, 2020).
Formação e desenvolvimento profissional contínuos: Capacitação contínua de professores e alunos para utilização das ferramentas de IA de forma eficaz (Fernandes, 2019).
Avaliação e monitoramento contínuos: Monitoramento constante da implementação da IA para garantir que esteja sendo realizada de forma eficaz e responsável (Souza, 2018).
6.7.16 Desafios para implementação da IA na educação 
A. Resistência à mudança:
Superar a inércia e o medo do desconhecido: A implementação da IA pode gerar resistência por parte de professores e alunos que estão acostumados com métodos tradicionais de ensino e aprendizagem.
Estratégias para superar a resistência:
Comunicação transparente: Esclarecer os benefícios da IA para a educação e como ela pode melhorar o processo de ensino-aprendizagem.
Formação e desenvolvimento profissional: Capacitar professores e alunos para utilizar as ferramentas de IA de forma eficaz.
Envolvimento da comunidade: Promover o diálogo e a participação de toda a comunidade acadêmica no processo de implementação da IA.
B. Falta de recursos financeiros:
Obter recursos para investir em infraestrutura tecnológica: A implementação da IA requer investimento em hardware, software, conectividade e outros recursos tecnológicos.
Estratégias para obter recursos:
Buscar parcerias com empresas privadas e organizações governamentais: Estabelecer parcerias para financiar a implementação da IA na educação.
Realizar campanhas de crowdfunding: Solicitar apoio da comunidade para financiar a compra de equipamentos e softwares.
Realocar recursos existentes: Redirecionar recursos orçamentários para a implementação da IA, priorizando as áreas mais críticas.
C. Falta de conhecimento técnico:
Capacitar professores e alunos para utilizar as ferramentas de IA: É fundamental que os professores e alunos estejam familiarizados com as ferramentas de IA para utilizá-las de forma eficaz.
Estratégias para capacitar a comunidade acadêmica:
Oferecer cursos e workshops: Treinar professores e alunos para utilizar as ferramentas de IA de forma eficaz.
Criar tutoriais e materiais de apoio: Disponibilizar recursos online para auxiliar professores e alunos no uso da IA.
Promover a autoaprendizagem: Incentivar professores e alunos a buscar conhecimento sobre IA por conta própria.
D. Questões éticas e legais:
Garantir que a IA seja utilizada de forma ética e responsável: É fundamental que a implementação da IA respeite a privacidade dos alunos e evite qualquer tipo de discriminação.
Estratégias para garantir a ética e a responsabilidade:
Elaborar políticas de uso da IA:Estabelecer regras claras para o uso da IA na educação, garantindo a ética e a responsabilidade.
Criar comitês de ética: Criar comitês para monitorar o uso da IA na educação e garantir que esteja sendo utilizada de forma ética e responsável.
Promover a educação sobre ética da IA: Conscientizar professores e alunos sobre os princípios da ética da IA e como utilizá-la de forma responsável.
6.7.17 Fatores críticos de sucesso para implementa
A. Liderança forte e comprometida:
Engajamento da liderança da instituição no processo de implementação da IA: O apoio da liderança é fundamental para garantir o sucesso da implementação da IA na educação.
Características de uma liderança forte e comprometida:
Visão clara do potencial da IA para a educação.
Capacidade de mobilizar recursos e pessoas.
Habilidade para superar desafios e obstáculos.
B. Planejamento e desenvolvimento cuidadosos:
Elaboração de um plano detalhado que considere as necessidades da instituição, os recursos disponíveis e os desafios a serem enfrentados: O planejamento é essencial para garantir que a implementação da IA seja realizada de forma eficaz e eficiente.
Elementos de um planejamento cuidadoso:
Definição de objetivos claros e específicos.
Seleção de ferramentas de IA adequadas às necessidades da instituição.
Desenvolvimento de um cronograma de implementação realista.
Criação de um orçamento detalhado.
C. Comunicação eficaz:
Divulgação clara e transparente dos objetivos da implementação da IA para toda a comunidade acadêmica: A comunicação é fundamental para evitar rumores e garantir o apoio da comunidade acadêmica.
Estratégias para uma comunicação eficaz:
Realizar reuniões e workshops informativos.
Criar materiais informativos e de divulgação.
Estabelecer canais de comunicação abertos para feedback.
D. Formação e desenvolvimento profissional contínuos:
Estratégias para formação e desenvolvimento profissional contínuos:
Oferecer cursos e workshops de atualização.
Criar comunidades de prática online.
Incentivar a participação em eventos e conferências sobre IA.
Disponibilizar recursos de autoaprendizagem.
E. Avaliação e monitoramento contínuos:
Monitoramento constante da implementação da IA para garantir que esteja sendo realizada de forma eficaz e responsável: A avaliação é essencial para identificar os pontos fortes e fracos da implementação e fazer os ajustes necessários.
Estratégias para avaliação e monitoramento contínuos:
Coletar dados sobre o uso da IA.
Realizar pesquisas de opinião com professores e alunos.
Analisar o impacto da IA no processo de ensino-aprendizagem.
Ajustar o planejamento e as estratégias de acordo com os resultados da avaliação.
F. Cultura de inovação e experimentação:
Incentivo à experimentação de novas tecnologias e metodologias de ensino: A cultura de inovação é essencial para garantir que a IA seja utilizada de forma criativa e eficaz.
Estratégias para promover a cultura de inovação:
Criar um ambiente propício à experimentação.
Oferecer suporte aos professores que desejam experimentar novas tecnologias.
Celebrar o sucesso das iniciativas inovadoras.
G. Cooperação e colaboração:
Estabelecimento de parcerias com outras instituições, empresas e organizações: A colaboração é essencial para compartilhar conhecimentos e experiências, e para desenvolver soluções inovadoras.
Estratégias para promover a cooperação e a colaboração:
Participar de redes e consórcios internacionais.
Realizar projetos em parceria com outras instituições.
Organizar eventos e workshops para promover a troca de conhecimentos.
H. Acessibilidade e inclusão:
Garantia de que a IA seja acessível a todos os alunos, independentemente de suas habilidades ou origens: A inclusão é essencial para garantir que todos os alunos possam se beneficiar da IA na educação.
Estratégias para promover a acessibilidade e a inclusão:
Adaptar as ferramentas de IA para atender às necessidades de alunos com deficiência.
Oferecer suporte técnico aos alunos que necessitem de ajuda para utilizar as ferramentas de IA.
Promover a inclusão digital e o acesso à internet para todos os alunos.
Conclusão:
A implementação da IA na educação apresenta um enorme potencial para revolucionar a forma como os professores ensinam e os alunos aprendem. No entanto, é importante considerar os desafios e os fatores críticos de sucesso para garantir que a IA seja utilizada de forma ética, responsável e eficaz.
7. Enfoque Metodológico:
 A pesquisa será desenvolvida com um enfoque metodológico misto, combinando elementos de pesquisa quantitativa e qualitativa. Essa abordagem permitirá uma análise mais completa e abrangente do problema de pesquisa, considerando diferentes perspectivas e tipos de dados (Flick, 2018).
7.1. Tipo de Estudo:
7.1.1. Pesquisa Quantitativa:
Estudo não experimental com delineamento transversal descritivo e correlacional: visa descrever e analisar as variáveis relacionadas ao problema de pesquisa, como o desempenho docente, as necessidades de capacitação e a integração didática das TICs (Creswell, 2014).
7.1.2. Pesquisa Qualitativa:
Estudo de caso: permitirá analisar em profundidade as experiências e percepções de professores e alunos em relação à implementação da IA na docência universitária (Yin, 2018).
Classificação da Pesquisa:
Quanto à natureza: pesquisa aplicada, pois busca gerar conhecimento que possa ser utilizado para melhorar a prática docente e a aprendizagem dos alunos (Triviños, 2018).
Quanto aos objetivos: exploratória e descritiva, pois busca explorar as possibilidades da IA na docência universitária e descrever os diferentes aspectos dessa implementação (Sampieri, 2013).
Quanto ao procedimento técnico: pesquisa bibliográfica, documental e pesquisa-ação (Thiollent, 2011).
Instrumentos de Coleta de Dados:
Questionários: para coletar dados quantitativos sobre as variáveis do estudo (Hair Jr., 2019).
Entrevistas: para coletar dados qualitativos sobre as experiências e percepções dos participantes (Flick, 2018).
Análise documental: para analisar documentos relacionados à implementação da IA na docência universitária (Gil, 2010).
Técnicas de Análise de Dados:
Análise estatística: para analisar os dados quantitativos coletados (Hair Jr., 2019).
Análise de conteúdo: para analisar os dados qualitativos coletados (Bardin, 2016).
Considerações Éticas:
A pesquisa seguirá os princípios éticos da pesquisa com seres humanos, conforme Resolução CNS 466/12 (Brasil, 2012). Os participantes serão informados sobre os objetivos da pesquisa e seus direitos, e o consentimento livre e esclarecido será obtido antes da coleta de dados.
7.1.3. Contexto, População, Amostra e Período do Estudo:
Contexto:
A pesquisa será realizada em uma Universidade Pública Federal do Brasil.
A Universidade possui cerca de 10.000 alunos e 500 professores.
A instituição oferece cursos de graduação, pós-graduação e extensão em diversas áreas do conhecimento.
	
População:
A população-alvo da pesquisa será composta por todos os professores da Universidade.
Amostra:
Uma amostra aleatória estratificada será selecionada, considerando os diferentes departamentos e áreas de conhecimento.
A amostra será composta por 100 professores.
Período do estudo:
A pesquisa terá a duração de 12 meses.
7.1.4. Etapas da Pesquisa:
Revisão bibliográfica:
Realização de uma pesquisa bibliográfica sobre a IA na educação, com foco na avaliação e construção de conteúdo.
Análise de estudos nacionais e internacionais sobre o tema.
7.1.5. Elaboração dos instrumentos de coleta de dados:
Elaboração de questionários para professores e alunos.
Elaboração de roteiros para entrevistas com professores e alunos.
Coleta de dados:
Aplicação dos questionários para a amostra de professores e alunos.
Realização de entrevistas com professores e alunos.
Análise dos dados:
 Análise quantitativa dos dados coletados com os questionários. 
 Análise qualitativa dos dados coletados com as entrevistas.
Interpretação dos resultados:
Interpretação dos resultados da pesquisa em relação ao problemade pesquisa.
Elaboração de um relatório final com os resultados da pesquisa.
7.1.6. Discussão dos resultados:
Discussão dos resultados da pesquisa em relação à literatura consultada.
Apresentação das conclusões da pesquisa.
Elaboração de propostas:
 Elaboração de propostas para a implementação da IA na docência universitária, considerando os resultados da pesquisa.
Divulgação dos resultados:
Apresentação dos resultados da pesquisa em congressos e eventos científicos.
 Publicação dos resultados da pesquisa em revistas científicas.
7.2. Justificativa da Viabilidade:
Para responder às perguntas sobre os meios, recursos e materiais disponíveis para a realização do trabalho, e se eles são adequados, é necessário detalhar os seguintes aspectos:
7.2.1. Recursos Humanos:
Equipe de pesquisa:
Nome e formação de cada membro: detalhar as qualificações e experiências relevantes de cada membro da equipe para o desenvolvimento da pesquisa.
Funções e responsabilidades de cada membro: especificar as tarefas e responsabilidades atribuídas a cada membro da equipe na execução do projeto.
Tempo de dedicação de cada membro: indicar a quantidade de tempo que cada membro da equipe dedicará ao projeto (em horas semanais ou mensais).
Consultores e colaboradores:
Nome e formação de cada consultor/colaborador: detalhar as qualificações e experiências relevantes de cada consultor/colaborador para o projeto.
Funções e responsabilidades de cada consultor/colaborador: especificar as tarefas e responsabilidades atribuídas a cada consultor/colaborador na execução do projeto.
7.2.2. Recursos Materiais:
Equipamentos:
Descrição dos equipamentos: especificar os equipamentos necessários para a pesquisa, como computadores, softwares, instrumentos de coleta de dados, etc.
Disponibilidade dos equipamentos: indicar se os equipamentos já estão disponíveis ou se precisarão ser adquiridos.
Forma de obtenção dos equipamentos: se necessário, explicar como os equipamentos serão obtidos (compra, aluguel, empréstimo).
Materiais de consumo:
Descrição dos materiais: especificar os materiais de consumo necessários para a pesquisa, como papel, tinta, material de escritório, etc.
Quantidade estimada dos materiais: indicar a quantidade estimada de cada material necessário para a pesquisa.
Forma de obtenção dos materiais: explicar como os materiais serão obtidos (compra, doação, etc.).
Serviços de terceiros:
Descrição dos serviços: especificar os serviços de terceiros que serão necessários para a pesquisa, como digitação, tradução, revisão de texto etc.
Forma de obtenção dos serviços: explicar como os serviços de terceiros serão obtidos (contratação, licitação, etc.).
7.2.3. Recursos Financeiros:
Fontes de financiamento:
Descrição das fontes de financiamento: especificar as fontes de financiamento para a pesquisa, como bolsas de estudo, auxílios à pesquisa, recursos próprios etc.
Valor do financiamento: indicar o valor do financiamento obtido para cada fonte.
Forma de obtenção do financiamento: explicar como os recursos financeiros serão obtidos (processo de solicitação, prazos etc.).
Orçamento detalhado:
Descrição dos itens de despesa: detalhar todos os itens de despesa previstos para a pesquisa, como pessoal, materiais, serviços de terceiros etc.
Valor estimado de cada item: indicar o valor estimado de cada item de despesa.
Total do orçamento: apresentar o total do orçamento previsto para a pesquisa.
Adequação dos Recursos:
Após a descrição detalhada dos recursos humanos, materiais e financeiros, é necessário analisar se eles são adequados para a realização da pesquisa. Essa análise deve considerar:
Se os recursos disponíveis são suficientes para cobrir todas as necessidades do projeto.
Se os recursos humanos possuem as qualificações e experiências necessárias para o desenvolvimento da pesquisa.
Se os recursos materiais e financeiros são compatíveis com o orçamento disponível.
Conclusão:
A justificativa da viabilidade deve concluir que os recursos disponíveis são adequados para a realização da pesquisa, com base na análise detalhada dos recursos humanos, materiais e financeiros.
8. Resultados Previstos:
O texto desse item deve responder a perguntas: Quais são os resultados que se pretendem alcançar com esta pesquisa? Eles devem ser coerentes com os objetivos formulados.
Exemplos:
- Um objetivo que começa com o verbo caracterizar resultará na caracterização de um processo ou problema.
- Um objetivo que começa com o verbo identificar ou determinar resultará na identificação de elementos de um processo ou problema.
- Um objetivo que inicia com o verbo avaliar ou valorar resultará na avaliação ou valoração de algum processo, definindo seu estado ou nível de desenvolvimento.
- Um objetivo que começa com o verbo medir resultará na medição de algum processo (inteligência, competências, habilidades em TIC etc.).
- Um objetivo que começa com o verbo comparar resultará em uma comparação que mostra coincidências e divergências entre 2 ou mais elementos.
- Um objetivo que se inicia com o verbo elaborar resultará na elaboração de uma proposta com base na prévia caracterização de uma problemática ou na identificação de necessidades.
9. Resultados Esperados:
Os resultados esperados da pesquisa devem estar diretamente relacionados aos objetivos específicos e à hipótese. Eles devem ser claros, concisos e mensuráveis, permitindo a avaliação do sucesso da pesquisa.
Exemplos de resultados esperados:
Objetivo específico 1: Caracterizar as necessidades de capacitação dos professores em relação à implementação da IA na docência universitária.
Resultados esperados:
Identificação das principais necessidades de capacitação dos professores.
Descrição dos diferentes níveis de conhecimento e habilidades dos professores em relação à IA.
Elaboração de um perfil dos professores em relação à necessidade de capacitação em IA.
Objetivo específico 2: Analisar as diferentes formas de integrar a IA na avaliação e construção de conteúdo na docência universitária.
Resultados esperados:
Identificação das diferentes ferramentas e recursos de IA que podem ser utilizados na avaliação e construção de conteúdo.
Análise das vantagens e desvantagens de cada ferramenta e recurso de IA.
Elaboração de um guia para a integração da IA na avaliação e construção de conteúdo.
Objetivo específico 3: Avaliar o impacto da implementação da IA na docência universitária no desempenho dos alunos e dos professores.
Resultados esperados:
Comparação do desempenho dos alunos antes e depois da implementação da IA.
Análise da percepção dos professores sobre o impacto da IA na sua prática docente.
Elaboração de um relatório final com os resultados da pesquisa e propostas para a implementação da IA na docência universitária.
Exemplo:
Resultado esperado 1:
Identificar as principais necessidades de capacitação dos professores em relação à implementação da IA na docência universitária.
Metodologia:
Aplicação de um questionário para os professores.
Realização de entrevistas com os professores.
Análise:
Análise quantitativa dos dados coletados com o questionário.
Análise qualitativa dos dados coletados com as entrevistas.
Resultado esperado 2:
Analisar as diferentes formas de integrar a IA na avaliação e construção de conteúdo na docência universitária.
Metodologia:
Revisão bibliográfica sobre o tema.
Análise de estudos de caso sobre a implementação da IA na docência universitária.
Análise:
Síntese dos resultados da revisão bibliográfica.
Elaboração de um guia para a integração da IA na avaliação e construção de conteúdo.
Resultado esperado 3:
Avaliar o impacto da implementação da IA na docência universitária no desempenho dos alunos e dos professores.
Metodologia:
Aplicação de testes de conhecimento aos alunos antes e depois da implementação da IA.
Realização de entrevistas com os professores sobre sua percepção do impacto da IA na sua prática docente.
Análise:
Comparação dos resultados dos testes de conhecimento.
Análise qualitativa dos dados coletados comas entrevistas.
Elaboração de um relatório final:
O relatório final apresentará os resultados da pesquisa, as conclusões e as propostas para a implementação da IA na docência universitária.
10. Considerações Éticas:
A pesquisa seguirá os princípios éticos estabelecidos na Resolução CNS nº 466/2012, que regulamenta as pesquisas com seres humanos no Brasil.
Consentimento Livre e Esclarecido:
Todos os participantes da pesquisa, incluindo professores, alunos e demais envolvidos, receberão o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) em linguagem clara e acessível.
O TCLE explicará os objetivos da pesquisa, os métodos a serem utilizados, os riscos e benefícios da participação, a garantia de anonimato e confidencialidade dos dados, e o direito de livre desistência em qualquer momento.
O TCLE deverá ser lido, compreendido e assinado por todos os participantes antes da coleta de dados.
No caso de menores de idade, o TCLE deverá ser assinado pelos pais ou responsáveis legais.
Anonimato e Confidencialidade:
Todos os dados coletados serão anonimizados, de modo que os participantes não sejam identificados em nenhuma etapa da pesquisa.
Os dados serão armazenados em local seguro e acessível apenas aos membros da equipe de pesquisa.
A divulgação dos resultados da pesquisa não permitirá a identificação dos participantes.
Autorização da Instituição:
A pesquisa será submetida à aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa da instituição onde será realizada.
A autorização da instituição para a realização da pesquisa será obtida antes do início da coleta de dados.
Publicação de Fotos:
Caso sejam utilizadas fotos na pesquisa, a autorização dos participantes para a publicação será obtida por escrito.
As fotos serão utilizadas apenas para fins científicos e educativos.
Outras Considerações Éticas:
A pesquisa será conduzida de forma a respeitar a dignidade e os direitos dos participantes.
Os participantes serão informados sobre os resultados da pesquisa, caso desejem.
A equipe de pesquisa se compromete a zelar pela segurança e bem-estar dos participantes durante toda a pesquisa.
Exemplo:
Consentimento Livre e Esclarecido:
O TCLE será entregue aos participantes em mãos e explicado em linguagem clara e acessível.
O TCLE explicará os objetivos da pesquisa, os métodos a serem utilizados, os riscos e benefícios da participação, a garantia de anonimato e confidencialidade dos dados, e o direito de livre desistência em qualquer momento.
Os participantes terão tempo para ler e compreender o TCLE antes de assiná-lo.
No caso de menores de idade, o TCLE será assinado pelos pais ou responsáveis legais.
Anonimato e Confidencialidade:
Todos os dados coletados serão codificados e armazenados em local seguro.
Os dados serão acessíveis apenas aos membros da equipe de pesquisa.
A divulgação dos resultados da pesquisa não permitirá a identificação dos participantes.
Autorização da Instituição:
A pesquisa será submetida à aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa da instituição onde será realizada.
A autorização da instituição para a realização da pesquisa será obtida antes do início da coleta de dados.
Publicação de Fotos:
Caso sejam utilizadas fotos na pesquisa, a autorização dos participantes para a publicação será obtida por escrito.
As fotos serão utilizadas apenas para fins científicos e educativos.
Outras Considerações Éticas:
A pesquisa será conduzida de forma a respeitar a dignidade e os direitos dos participantes.
Os participantes serão informados sobre os resultados da pesquisa, caso desejem.
A equipe de pesquisa se compromete a zelar pela segurança e bem-estar dos participantes durante toda a pesquisa.
11. Bibliografia:
Referências:
	
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LATINDEX: http://www.latindex.org/latindex/inicio
EBSCO: https://www.ebsco.com/
Google AI. Gemini: Modelo de linguagem factual do Google AI. https://www.wired.com/story/google-gemini-ai-model-chatgpt/ (acessado em 2023-11-14).
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