E-book PROFESSOR AUMENTADO COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O PLANEJAMENTO A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO

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Flávio da Silva Oliveira 
Simone Helen Drumond Ischkanian 
Gladys Nogueira Cabral 
Amanda Nunes da Silva 
Geanne de Oliveira Valente 
Rosana de Jesus Cedro 
Silvana Nascimento de Carvalho 
Gabriel Nascimento de Carvalho 
Sygride Nascimento de Carvalho 
Sandro Garabed Ischkanian 
 
 
 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL PODE APOIAR O PLANEJAMENTO, A 
INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
 
ISBN: 978-65-977483-5-8 
 
 
 
São Paulo - SP 
Clube de Autores e Pesquisadores. 
SHDrumond Ischkanian – Publicações Independentes. 
Filiada à Câmara Brasileira do Livro (CBL) 
2026 
 
 
Todo o conteúdo apresentado neste livro é de responsabilidade do(s) autor(es). 
Esta publicação está licenciada sob CC BY-NC-ND 4.0 
 
 
© 2026 
Edição brasileira 
by Clube de Autores e Pesquisadores Ed. Independetes. 
Declaração de Registro do ISBN - DECISBN-26090910034 
CBL Pedido #1094769 
 
© 2026 
Texto by Autores 
 
Publicação independente com ISBN 
Câmara Brasileira do Livro (CBL) 
 
Site: 
https://clubedeautoresepesquisadores.blogspot.com/ 
 
Editoração e formatação científica 
© 2026 SHDrumond Ischkanian – Publicações Independentes 
 
Design da capa e do livro 
© 2026 SHDrumond Ischkanian – Publicações Independentes 
 
Imagens da capa 
Imagem gerada por inteligência artificial (IA), por meio do DALL·E, com base em 
solicitação personalizada realizada no ChatGPT/OpenAI. 
 
Revisão de texto 
Os autores 
 
© 2026 – Todos os direitos reservados. 
 
 
 
DADOS INTERNACIONAIS DE CATALOGAÇÃO NA PUBLICAÇÃO (CIP) 
 
OLIVEIRA, Flávio da Silva; ISCHKANIAN, Simone Helen Drumond; CABRAL, Gladys 
Nogueira; SILVA, Amanda Nunes da; VALENTE, Geanne de Oliveira; CEDRO, Rosana de 
Jesus; CARVALHO, Silvana Nascimento de; CARVALHO, Gabriel Nascimento de; 
CARVALHO, Sygride Nascimento de; ISCHKANIAN, Sandro Garabed. Professor 
aumentado: como a inteligência artificial pode apoiar o planejamento, a inclusão e a 
personalização do ensino. São Paulo, SP: Clube de Autores e Pesquisadores – Publicações 
Independentes; Câmara Brasileira do Livro, 2026. 
 
E-book – Recurso eletrônico (PDF), 104 p. 
ISBN: 978-65-977483-5-8 
 
CAPPI 06/2026 
Obra com ISBN/CBL #1103480 
 
Declaração de Registro do ISBN – DECISBN - 26092310183. - CBL Pedido #1103480 
 
1.Inteligência artificial. 2.Professor aumentado. 3.Planejamento pedagógico. 4.Educação 
inclusiva. 5.Personalização do ensino. 
I. Oliveira, Flávio da Silva et al II. Título. 
 
Índice para catálogo sistemático: 
1.Inteligência artificial. 2.Professor aumentado. 3.Planejamento pedagógico. 4.Educação 
inclusiva. 5.Personalização do ensino. 
 
 
 
RESPONSABILIDADE EDITORIAL 
© 2026 - Clube de Autores e Pesquisadores – Publicações Independentes. 
 
Simone Helen Drumond Ischkanian. 
 
Equipe: © 2026 SHDrumond Ischkanian – Publicações Independentes. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Publicação registrada sob ISBN atribuído pela Câmara Brasileira do Livro (CBL). 
 
 
 
 
 
© 2026 – Todos os direitos reservados. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
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PREFÁCIO 09 
APRESENTAÇÃO 16 
1. INTRODUÇÃO 24 
2. DESENVOLVIMENTO 31 
2.1. Professor aumentado e a inteligência artificial na 
educação 
32 
2.2. Inteligência artificial como apoio ao planejamento 
pedagógico 
33 
2.3. Professor aumentado e personalização da aprendizagem 39 
2.4. Inteligência artificial, educação inclusiva e remoção de 
barreiras 
48 
2.5. Inteligência artificial e tecnologias assistivas na prática 
docente 
56 
2.6. IA generativa, produção de materiais e diferenciação 
pedagógica 
57 
2.7. Avaliação, feedback e acompanhamento da 
aprendizagem com IA 
58 
2.8. Formação docente para o uso crítico, ético e pedagógico 
da IA 
59 
2.9. Ética, privacidade, vieses e autonomia no uso 
educacional da IA 
60 
2.10. Professor aumentado: autonomia, participação e 
transformação da prática pedagógica 
62 
3. REFERENCIAL TEÓRICO 63 
4. METODOLOGIA 76 
5. APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS 84 
CONCLUSÃO 92 
REFERÊNCIAS 94 
AGRADECIMENTOS AOS AUTORES 98 
POSFÁCIO 101 
 
S
U
M
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IO
 
10%20INTELIGÊNCIA%20ARTIFICIAL%20NA%20EDUCAÇÃO.doc#_bookmark0
10%20INTELIGÊNCIA%20ARTIFICIAL%20NA%20EDUCAÇÃO.doc#_bookmark1
10%20INTELIGÊNCIA%20ARTIFICIAL%20NA%20EDUCAÇÃO.doc#_bookmark13
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PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 8 
 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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PREFÁCIO 
 
A educação contemporânea atravessa um período de profundas transformações, 
marcado pela expansão das tecnologias digitais, pela inteligência artificial e pela necessidade de 
construir práticas pedagógicas cada vez mais inclusivas, flexíveis e responsivas às diferentes 
formas de aprender. Nesse cenário, pensar o professor como um “professor aumentado” 
significa reconhecer que as tecnologias podem ampliar suas possibilidades de atuação, 
oferecendo recursos para planejar, criar, adaptar, acompanhar e avaliar processos educativos com 
maior diversidade de estratégias. A inteligência artificial, quando utilizada de maneira crítica, 
ética e pedagogicamente orientada, pode constituir uma importante aliada do trabalho docente. 
A proposta apresentada em Professor aumentado: como a inteligência artificial pode 
apoiar o planejamento, a inclusão e a personalização do ensino parte de uma premissa 
fundamental: a tecnologia não substitui o professor, mas pode potencializar determinadas 
dimensões de sua prática profissional. O conhecimento pedagógico, a experiência, a 
sensibilidade, a escuta, a capacidade de interpretar contextos e a construção de vínculos 
permanecem elementos essenciais do processo educativo. A inteligência artificial pode produzir 
informações, sugerir atividades, organizar ideias, apoiar a elaboração de materiais e favorecer 
diferentes possibilidades de personalização, mas é o professor quem atribui sentido pedagógico a 
esses recursos. 
O conceito de professor aumentado também desloca a discussão da simples utilização 
de ferramentas tecnológicas para uma reflexão mais ampla sobre a transformação do trabalho 
docente. Não se trata apenas de aprender a utilizar uma nova ferramenta, mas de compreender 
como os recursos de inteligência artificial podem ser integrados ao planejamento, à mediação 
pedagógica, à avaliação e à tomada de decisões educacionais. Essa integração exige formação 
continuada, pensamento crítico, domínio tecnológico e compreensão dos limites éticos 
envolvidos na utilização de sistemas capazes de produzir textos, imagens, análises, 
recomendações e diferentes formas de conteúdo. 
No campo do planejamento, a inteligência artificial pode apoiar o professor na 
organização de objetivos de aprendizagem, na elaboração de sequências didáticas, na criação de 
propostas diferenciadas e na adaptação de atividades para diferentes níveis de conhecimento. 
Essa possibilidade ganha relevância em salas de aula heterogêneas, nas quais estudantes 
apresentam ritmos, interesses, experiências, potencialidades e necessidades educacionais 
distintas. O recurso tecnológico, entretanto, não deve conduzir automaticamentesuas possibilidades de intervenção pedagógica, 
analisar diferentes recursos, selecionar aqueles que respondem às necessidades educacionais, 
adaptar estratégias e tomar decisões fundamentadas em conhecimentos profissionais. Mesmo 
diante de contextos marcados por limitações de infraestrutura, conectividade ou disponibilidade 
de equipamentos, a atuação docente pode buscar alternativas que articulem criatividade, 
planejamento e recursos acessíveis, sem transferir ao professor a responsabilidade individual por 
problemas estruturais que também dependem de políticas educacionais e investimentos 
institucionais. 
 A inteligência artificial pode ampliar esse repertório ao apoiar a elaboração de 
planejamentos, a adaptação de atividades, a produção de materiais, a diversificação de estratégias 
e o acompanhamento dos processos de aprendizagem. Entretanto, sua utilização requer análise 
crítica, pois respostas automatizadas podem apresentar imprecisões, vieses, inadequações 
contextuais ou conteúdos que não correspondam às necessidades específicas de determinada 
turma. Cabe ao professor avaliar, selecionar, modificar e contextualizar aquilo que é produzido 
ou sugerido pela tecnologia, preservando sua autoria pedagógica e sua responsabilidade pelas 
decisões que interferem na experiência educacional dos estudantes (Sperling et al., 2024; Kohnke 
et al., 2025; Kohnke et al., 2026).Nesse sentido, a perspectiva do professor aumentado desloca o 
foco da tecnologia como centro do processo para a relação entre tecnologia, conhecimento 
profissional e necessidades humanas. 
A (IA) pode oferecer novas possibilidades, mas é a ação docente que atribui sentido 
pedagógico aos recursos utilizados, considerando as diferenças individuais, as barreiras à 
participação, os ritmos de aprendizagem, as condições socioculturais e os objetivos formativos. 
O valor da inovação, portanto, não reside exclusivamente na sofisticação da ferramenta, mas na 
capacidade de contribuir para práticas educacionais mais acessíveis, flexíveis, contextualizadas e 
comprometidas com a aprendizagem e a participação de todos. 
A organização da obra parte dessa compreensão para discutir possibilidades e limites da 
inteligência artificial no planejamento, na inclusão e na personalização do ensino, reconhecendo 
que o desenvolvimento tecnológico precisa estar associado à formação docente, à 
responsabilidade ética, à reflexão crítica e às condições institucionais necessárias para seu uso 
significativo. O professor aumentado é apresentado, portanto, como um profissional que amplia 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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suas ferramentas sem abdicar de sua autonomia, que utiliza a tecnologia sem se tornar 
dependente dela e que transforma recursos disponíveis em possibilidades pedagógicas, mantendo 
no centro do processo educativo a aprendizagem, a inclusão, a participação e a autonomia dos 
estudantes (Tan et al., 2026; Levy-Nadav et al., 2026). Nesse horizonte, o professor aumentado 
reafirma que a inovação educacional não reside apenas na tecnologia utilizada, mas na 
capacidade docente de integrá-la de modo crítico, ético, inclusivo e intencional, convertendo-a 
em instrumento para ampliar oportunidades de aprendizagem, participação e autonomia de todos 
os estudantes. 
 
2. DESENVOLVIMENTO 
A incorporação da inteligência artificial aos processos educacionais vem ampliando as 
possibilidades de atuação docente, especialmente nas atividades relacionadas ao planejamento, à 
produção de materiais, à adaptação de estratégias e ao acompanhamento da aprendizagem. Tan et 
al. (2026) discutem a agência profissional dos professores diante de ambientes de aprendizagem 
mediados por IA, evidenciando que a utilização desses recursos pode estar associada à ampliação 
das possibilidades de ação docente. Essa perspectiva aproxima-se dos resultados apresentados 
por Levy-Nadav et al. (2026), que investigam práticas de professores relacionadas à integração 
da IA generativa ao desenho pedagógico e à instrução em sala de aula. Nesse contexto, o 
professor aumentado pode ser compreendido como aquele que utiliza recursos inteligentes para 
ampliar seu repertório profissional, preservando sua capacidade de análise, decisão e mediação 
pedagógica. 
A relação entre inteligência artificial e planejamento educacional torna-se 
particularmente relevante diante da diversidade presente nas salas de aula. Dennison et al. 
(2026), ao analisarem o Shiksha Copilot, demonstram possibilidades de colaboração entre 
professores e IA na curadoria e customização de planos de aula, especialmente em contextos 
com poucos recursos. A utilização da tecnologia, portanto, pode apoiar a elaboração de propostas 
diferenciadas sem retirar do professor a responsabilidade pela seleção dos conteúdos e pela 
adequação das estratégias. Boos, Eder e Lachner (2026) acrescentam à discussão a importância 
da utilidade percebida pelos professores na aprendizagem responsável do uso da IA generativa, 
indicando que a adoção pedagógica dessas ferramentas está relacionada à maneira como os 
docentes compreendem sua aplicabilidade. 
A personalização constitui outra dimensão importante do professor aumentado. A 
possibilidade de modificar atividades, linguagens, níveis de complexidade e formas de 
apresentação pode favorecer respostas pedagógicas mais sensíveis às necessidades dos 
estudantes. A obra de Oliveira et al. (2026) aborda diretamente a articulação entre tecnologias 
assistivas e aprendizagem personalizada, destacando a necessidade de compreender os recursos 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
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tecnológicos como instrumentos para ampliar participação e autonomia. Nessa mesma direção, 
Levy-Nadav et al. (2026) evidenciam que a IA generativa já vem sendo relacionada a processos 
de desenho pedagógico, permitindo discutir a personalização como resultado de escolhas 
docentes apoiadas por recursos tecnológicos. 
A inclusão educacional exige que essa personalização seja acompanhada da 
identificação e da redução de barreiras à aprendizagem e à participação. Belchior et al. (2025) 
relacionam tecnologias e processos terapêuticos aos caminhos de inclusão e ao desenvolvimento 
integral das pessoas com deficiência, contribuindo para uma compreensão ampliada do papel dos 
recursos tecnológicos. Ferreira et al. (2025), ao discutirem tecnologias digitais assistivas na 
inclusão escolar de estudantes com transtorno do espectro autista, evidenciam a importância da 
utilização planejada desses recursos para favorecer experiências de aprendizagem mais 
acessíveis. A partir dessas contribuições, a IA pode ser compreendida como parte de um 
conjunto de possibilidades tecnológicas voltadas à ampliação do acesso, da comunicação e da 
participação, desde que sua utilização esteja vinculada às necessidades concretas dos estudantes. 
 
2.1. Professor aumentado e a inteligência artificial na educação 
O conceito de professor aumentado está relacionado à ampliação das possibilidades de 
atuação docente mediante a integração crítica de recursos tecnológicos ao trabalho pedagógico. 
Tan et al. (2026), ao investigarem a agência profissional de professores em processos de 
aprendizagem com inteligência artificial, contribuem para compreender que a presença desses 
sistemas não precisa representar redução da autonomia profissional. A IA pode oferecer 
sugestões, organizar informações, apoiar processos criativos e ampliar possibilidades de 
planejamento, enquanto a interpretação pedagógica permanece vinculada ao conhecimento e à 
experiência do professor. Nessa perspectiva,o professor aumentado não é caracterizado pela 
substituição de suas competências, mas pela incorporação de novas ferramentas ao repertório 
profissional. 
A agência docente assume importância particular porque o uso educacional da IA 
envolve escolhas que ultrapassam a dimensão técnica. Levy-Nadav et al. (2026), ao analisarem 
as perspectivas e práticas de professores diante da integração de ferramentas de IA generativa ao 
desenho pedagógico e à instrução em sala de aula, evidenciam que a incorporação desses 
recursos está relacionada às formas pelas quais os docentes compreendem e integram a 
tecnologia às suas práticas. O professor aumentado, portanto, precisa interpretar as possibilidades 
oferecidas pelos sistemas, verificar sua pertinência e relacioná-las aos objetivos educacionais. A 
inteligência artificial passa a compor o repertório de mediação pedagógica sem assumir a 
condução integral do processo de ensino. 
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PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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A construção dessa nova configuração profissional também está associada ao 
desenvolvimento do letramento em inteligência artificial. Sperling et al. (2024), em uma revisão 
de escopo sobre AI literacy na formação docente, demonstram a relevância de preparar 
professores para compreender os fundamentos, usos e implicações educacionais dessas 
tecnologias. Kohnke et al. (2025) relacionam a preparação de futuros educadores à integração da 
IA em ambientes de aprendizagem, indicando que a competência tecnológica precisa estar 
articulada aos conhecimentos pedagógicos. Dessa maneira, utilizar IA não significa apenas saber 
operar uma ferramenta, mas compreender quando, por que e para qual finalidade pedagógica ela 
pode ser utilizada. 
A integração entre inteligência artificial e docência também modifica o modo como o 
professor pode organizar suas ações diante da diversidade dos estudantes. Ischkanian et al. 
(2025), ao discutirem tecnologias digitais na formação de professores, ressaltam a importância da 
capacitação para o uso educacional dos recursos tecnológicos, aspecto que se relaciona à 
necessidade de ampliar o repertório profissional docente. Quando articulada às necessidades 
concretas da turma, a IA pode favorecer a elaboração de diferentes estratégias, materiais e 
formas de acompanhamento. Essa possibilidade fortalece a compreensão do professor aumentado 
como profissional capaz de combinar conhecimento pedagógico, experiência e recursos 
tecnológicos em favor da aprendizagem. 
O professor aumentado, portanto, não deve ser compreendido como uma figura 
dependente da inteligência artificial, mas como um profissional que utiliza a tecnologia de 
maneira intencional e crítica. Reyes-Rojas et al. (2026), ao proporem uma abordagem baseada no 
intelligent-TPACK para compreender a prontidão de futuros professores para integrar IA às 
práticas de ensino, reforçam a importância da articulação entre conhecimentos tecnológicos e 
pedagógicos. Essa concepção permite situar a inteligência artificial como instrumento de 
ampliação das possibilidades docentes, mantendo no centro do trabalho educativo a capacidade 
humana de interpretar contextos, reconhecer necessidades, estabelecer objetivos e tomar decisões 
pedagógicas. 
 
2.2. Inteligência artificial como apoio ao planejamento pedagógico 
O planejamento pedagógico constitui uma dimensão essencial da prática docente e pode 
ser ampliado mediante ferramentas capazes de auxiliar na organização de objetivos, conteúdos, 
atividades e estratégias de aprendizagem. Dennison et al. (2026), ao apresentarem o Shiksha 
Copilot como instrumento de colaboração entre professores e IA para curadoria e customização 
de planos de aula, demonstram uma possibilidade concreta de integração tecnológica ao 
planejamento. Observe na lista delineada pelos autores, que a ferramenta pode auxiliar na 
organização de propostas e na adaptação de conteúdos, mas sua utilização permanece 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
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relacionada à atuação profissional do professor, que precisa avaliar a adequação de cada sugestão 
ao currículo e ao contexto educacional. 
Planejamento de sequência didática. Objetivo: Organizar uma sequência de aulas 
articulada aos objetivos de aprendizagem. Procedimento de aplicação: O professor informa à IA 
o componente curricular, o ano escolar, o tema e as habilidades que pretende desenvolver. A 
ferramenta pode sugerir uma sequência de atividades, que será posteriormente analisada, 
adaptada e reorganizada pelo professor de acordo com o perfil da turma. 
Elaboração de plano de aula. Objetivo: Apoiar a organização dos objetivos, conteúdos, 
estratégias, recursos e formas de avaliação. Procedimento de aplicação: O professor apresenta à 
IA as características da aula que pretende desenvolver. A ferramenta gera uma proposta inicial, 
que será revisada pelo docente para adequá-la ao currículo, ao tempo disponível e às 
necessidades dos estudantes. 
Adaptação de atividades para diferentes níveis de aprendizagem. Objetivo: Favorecer a 
diferenciação pedagógica dentro da mesma turma. Procedimento de aplicação: O professor 
seleciona uma atividade comum e solicita à IA diferentes versões, com níveis graduais de 
complexidade. As propostas são avaliadas pelo docente e utilizadas conforme o nível de 
desenvolvimento e participação de cada estudante. 
Criação de perguntas para ativação de conhecimentos prévios. Objetivo: Identificar 
conhecimentos que os estudantes já possuem sobre determinado conteúdo. Procedimento de 
aplicação: Antes de iniciar uma unidade, o professor solicita à IA sugestões de perguntas 
introdutórias. Na sala, apresenta algumas delas oralmente ou por escrito e utiliza as respostas dos 
estudantes para ajustar o desenvolvimento da aula. 
Produção de atividades de revisão. Objetivo: Retomar conteúdos anteriormente 
trabalhados e identificar possíveis dificuldades. Procedimento de aplicação: O professor informa 
à IA os conteúdos estudados e solicita exercícios de revisão. Após selecionar e adaptar as 
questões, aplica-as individualmente ou em pequenos grupos, utilizando os resultados para 
planejar intervenções posteriores. 
Criação de situações-problema. Objetivo: Desenvolver raciocínio, análise, tomada de 
decisão e resolução de problemas. Procedimento de aplicação: O professor solicita situações-
problema relacionadas ao cotidiano dos estudantes. As situações são contextualizadas pelo 
docente e utilizadas para estimular discussão, levantamento de hipóteses e construção coletiva de 
soluções. 
Elaboração de perguntas para debate. Objetivo: Estimular argumentação, comunicação 
e pensamento crítico. Procedimento de aplicação: A IA pode gerar perguntas relacionadas ao 
conteúdo estudado. O professor seleciona aquelas que apresentam maior pertinência e organiza 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
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um debate, incentivando os estudantes a justificar suas respostas com base nos conhecimentos 
trabalhados. 
Organização de atividades para pequenos grupos. Objetivo: Favorecer colaboração e 
participação ativa dos estudantes. Procedimento de aplicação: O professor solicita à IA 
sugestões de tarefas cooperativas sobre determinado conteúdo. Na sala, divide os estudantes em 
grupos, distribui funções e acompanha a realização das atividades, intervindo quando necessário. 
Criação de jogos pedagógicos. Objetivo: Tornar a aprendizagem mais participativa e 
favorecer a consolidação dos conteúdos. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IApara elaborar ideias de jogos, desafios, cartas de perguntas ou atividades de associação. Depois, 
adapta o material aos recursos disponíveis e aplica a proposta de maneira individual, em duplas 
ou em grupos. 
Elaboração de atividades para estudantes com deficiência. Objetivo: Reduzir barreiras 
de acesso, participação e aprendizagem. Procedimento de aplicação: O professor descreve a 
atividade e identifica as barreiras encontradas pelo estudante. A IA pode sugerir adaptações de 
linguagem, formato, instruções ou recursos, que serão analisadas pelo docente e articuladas às 
necessidades educacionais concretas. 
Simplificação de enunciados. Objetivo: Tornar as instruções das atividades mais claras e 
acessíveis. Procedimento de aplicação: O professor apresenta à IA um enunciado 
excessivamente complexo e solicita versões mais objetivas. Depois, verifica se a simplificação 
preservou o objetivo pedagógico e utiliza a versão adequada com os estudantes. 
Produção de diferentes versões de um texto. Objetivo: Possibilitar acesso ao mesmo 
conteúdo por diferentes níveis de leitura. Procedimento de aplicação: O professor solicita 
versões de um texto com diferentes graus de complexidade. Após revisar o conteúdo, 
disponibiliza as versões conforme as necessidades da turma, mantendo o mesmo tema e os 
objetivos essenciais de aprendizagem. 
Criação de atividades de leitura. Objetivo: Desenvolver compreensão, interpretação e 
construção de sentidos. Procedimento de aplicação: A IA pode auxiliar na elaboração de 
perguntas literais, inferenciais e críticas a partir de um texto selecionado pelo professor. As 
questões são revisadas e utilizadas durante a leitura individual, compartilhada ou coletiva. 
Apoio ao ensino da escrita. Objetivo: Desenvolver planejamento textual, organização de 
ideias e produção escrita. Procedimento de aplicação: O professor solicita à IA sugestões de 
propostas de escrita relacionadas ao conteúdo estudado. Os estudantes produzem seus próprios 
textos e recebem orientação docente durante as etapas de planejamento, escrita, revisão e 
reescrita. 
Elaboração de mapas conceituais. Objetivo: Organizar visualmente conceitos e relações 
entre conteúdos. Procedimento de aplicação: Depois de apresentar determinado tema, o 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
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professor utiliza a IA para sugerir conceitos essenciais e possíveis relações. Na sala, os 
estudantes analisam as sugestões e constroem coletivamente seu próprio mapa conceitual. 
Preparação de atividades de recuperação da aprendizagem. Objetivo: Retomar 
habilidades que ainda não foram consolidadas. Procedimento de aplicação: A partir das 
dificuldades observadas em avaliações e atividades, o professor solicita à IA sugestões de 
exercícios específicos. As atividades são selecionadas e aplicadas como intervenção pedagógica, 
acompanhando posteriormente os avanços dos estudantes. 
Criação de desafios para estudantes que avançam rapidamente. Objetivo: Ampliar 
oportunidades de aprofundamento sem excluir os demais estudantes. Procedimento de 
aplicação: O professor solicita à IA atividades de maior complexidade relacionadas ao conteúdo 
trabalhado. Os desafios podem envolver pesquisa, resolução de problemas, produção de 
argumentos ou criação de projetos. 
Planejamento de atividades interdisciplinares. Objetivo: Relacionar conhecimentos de 
diferentes componentes curriculares. Procedimento de aplicação: O professor apresenta à IA um 
tema gerador e solicita possibilidades de articulação entre disciplinas. Depois, seleciona uma 
proposta viável e organiza atividades que relacionem os diferentes conhecimentos. 
Criação de roteiros para projetos pedagógicos. Objetivo: Estruturar projetos de 
aprendizagem de médio ou longo prazo. Procedimento de aplicação: A IA pode auxiliar na 
organização de etapas, perguntas orientadoras, produtos finais e possibilidades de avaliação. O 
professor adapta o roteiro à realidade escolar e acompanha progressivamente o desenvolvimento 
do projeto. 
Planejamento de atividades experimentais. Objetivo: Relacionar conceitos teóricos à 
investigação prática. Procedimento de aplicação: O professor solicita sugestões de experiências 
compatíveis com a faixa etária e os recursos disponíveis. Antes da aplicação, verifica a 
adequação pedagógica e as condições de segurança, organizando a atividade em etapas claras. 
Criação de histórias para introduzir conteúdos. Objetivo: Contextualizar conceitos por 
meio de narrativas. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para elaborar uma 
narrativa relacionada ao conteúdo. Após revisar o texto, apresenta a história à turma e propõe 
perguntas, discussões ou atividades relacionadas aos conceitos abordados. 
Planejamento de atividades com recursos visuais. Objetivo: Ampliar as possibilidades 
de representação dos conteúdos. Procedimento de aplicação: O professor solicita sugestões de 
imagens, esquemas, infográficos ou representações visuais. Os recursos são selecionados ou 
produzidos conforme os objetivos da aula e utilizados como apoio à explicação e à participação 
dos estudantes. 
Elaboração de roteiro para aula invertida. Objetivo: Incentivar o estudante a ter 
contato prévio com determinado conteúdo e utilizar o tempo de aula para atividades mais 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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interativas. Procedimento de aplicação: A IA pode auxiliar na organização de perguntas 
orientadoras, materiais introdutórios e atividades preparatórias. O professor seleciona os recursos 
e inicia a aula retomando dúvidas e desenvolvendo atividades práticas. 
Preparação de perguntas para avaliação formativa. Objetivo: Acompanhar a 
aprendizagem durante o processo, e não apenas ao final. Procedimento de aplicação: O 
professor solicita perguntas rápidas relacionadas aos objetivos da aula. Durante a atividade, 
utiliza respostas orais, escritas ou digitais para identificar compreensões e dificuldades e ajustar 
sua intervenção. 
Criação de rubricas de avaliação. Objetivo: Tornar os critérios de avaliação mais claros 
para estudantes e professores. Procedimento de aplicação: O professor apresenta à IA a 
atividade e os objetivos de aprendizagem e solicita uma proposta de critérios. Depois, revisa a 
rubrica, adequa os indicadores à realidade da turma e utiliza os critérios durante a avaliação. 
Planejamento de feedback individualizado. Objetivo: Orientar o estudante sobre seus 
avanços e os aspectos que precisam ser desenvolvidos. Procedimento de aplicação: O professor 
identifica dificuldades recorrentes nas produções dos estudantes e utiliza a IA para auxiliar na 
elaboração de sugestões de feedback. O docente revisa cada orientação antes de apresentá-la ao 
estudante, garantindo que o retorno seja específico e pedagogicamente adequado. 
Criação de atividades de comunicação alternativa e acessível. Objetivo: Ampliar 
possibilidades de expressão e participação de estudantes que enfrentam barreiras 
comunicacionais. Procedimento de aplicação: O professor pode utilizar recursos de IA para 
auxiliar na organização de símbolos, imagens, palavras-chave ou diferentes formas de 
apresentação das instruções. A aplicação deve considerar os recursos de comunicação já 
utilizados pelo estudante e o acompanhamento pedagógico especializado. 
Planejamento de atividades com tecnologias assistivas. Objetivo: Integrar recursos 
tecnológicos à remoção de barreiras de aprendizagem e participação. Procedimento de 
aplicação: O professor identifica a barreira enfrentada pelo estudante e, com apoio da IA, 
pesquisa possibilidades de adaptação da atividade.O recurso assistivo é então incorporado ao 
planejamento sem substituir a mediação docente. 
Análise do planejamento após a aula. Objetivo: Transformar a experiência pedagógica 
em fonte de reflexão e aperfeiçoamento. Procedimento de aplicação: Após a aula, o professor 
registra o que funcionou, quais dificuldades surgiram e quais objetivos foram ou não alcançados. 
Pode utilizar a IA para organizar essas informações e sugerir possibilidades de revisão, mantendo 
a decisão final sob responsabilidade docente. 
Construção de um planejamento pedagógico personalizado e contínuo. Objetivo: 
Integrar informações sobre objetivos, atividades, participação, dificuldades e avanços dos 
estudantes para orientar novas intervenções. Procedimento de aplicação: O professor reúne 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 38 
 
registros pedagógicos produzidos ao longo das aulas e utiliza a IA como apoio à organização e 
interpretação dessas informações, respeitando a privacidade e os limites éticos. A partir dessa 
análise, redefine estratégias, adapta atividades e planeja novas experiências de aprendizagem, 
estabelecendo um processo contínuo de observar, planejar, aplicar, acompanhar, refletir e 
adaptar. 
A colaboração entre professor e IA também pode contribuir para tornar o planejamento 
mais flexível diante de diferentes necessidades de aprendizagem. A possibilidade de gerar 
alternativas para uma mesma atividade permite ao docente considerar diferentes níveis de 
conhecimento, formas de apresentação e possibilidades de participação. Levy-Nadav et al. 
(2026), ao investigarem a integração da IA generativa ao desenho pedagógico, oferecem 
elementos para compreender que esses sistemas podem participar de etapas de elaboração e 
adaptação das propostas educacionais. A tecnologia, nesse processo, amplia o repertório de 
possibilidades, enquanto a decisão sobre sua pertinência permanece com o professor. 
A utilização da inteligência artificial no planejamento requer, entretanto, compreensão 
sobre sua utilidade pedagógica. Boos, Eder e Lachner (2026) analisam justamente como a 
utilidade percebida pode moderar efeitos de intervenções motivacionais relacionadas à 
aprendizagem responsável do uso da IA generativa. Esse resultado é relevante porque indica que 
a simples disponibilidade de uma ferramenta não garante sua utilização significativa. O professor 
precisa reconhecer uma finalidade educacional concreta para incorporá-la ao planejamento, 
evitando o uso da tecnologia apenas por sua novidade ou disponibilidade. 
O planejamento apoiado por IA também exige preparação para lidar com questões 
relacionadas à ética, privacidade e qualidade das informações produzidas. Kohnke et al. (2026) 
destacam a importância de preparar futuros professores para o uso responsável da IA generativa, 
incluindo dimensões éticas e de privacidade. No planejamento pedagógico, essa competência 
permite que o professor examine criticamente os conteúdos produzidos, identifique possíveis 
inadequações e evite inserir informações ou dados de estudantes de maneira indiscriminada. A 
inteligência artificial, assim, precisa ser incorporada dentro de critérios profissionais claramente 
definidos. 
A colaboração entre professor e inteligência artificial pode resultar em um planejamento 
mais diversificado quando a tecnologia é utilizada como recurso auxiliar e não como autoridade 
pedagógica. Tan et al. (2026) situam a agência profissional no centro da aprendizagem docente 
com IA, permitindo compreender que o professor continua sendo responsável por atribuir sentido 
às informações produzidas pelos sistemas. O planejamento aumentado ocorre, portanto, quando a 
tecnologia contribui para ampliar possibilidades de criação, adaptação e organização, enquanto o 
professor preserva a responsabilidade pela definição dos objetivos, pela seleção das estratégias e 
pela coerência pedagógica da proposta. Nessa perspectiva, a IA pode apoiar a elaboração de 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 39 
 
diferentes sequências didáticas, sugerir alternativas metodológicas, organizar ideias e oferecer 
possibilidades de adaptação de atividades, mas essas contribuições precisam ser analisadas à luz 
das características concretas da turma. A decisão pedagógica não decorre automaticamente da 
resposta produzida pela ferramenta, pois depende do conhecimento que o professor possui sobre 
os estudantes, suas formas de participação, seus ritmos de aprendizagem, suas necessidades 
educacionais e as condições sociais e institucionais em que o ensino acontece. 
Essa relação colaborativa também amplia a capacidade de revisão e aperfeiçoamento do 
planejamento ao permitir que o professor examine diferentes possibilidades antes de definir a 
proposta que será efetivamente desenvolvida. Levy-Nadav et al. (2026) discutem a presença de 
ferramentas de IA generativa no design pedagógico e na instrução, evidenciando que sua 
integração envolve práticas docentes nas quais os recursos tecnológicos são articulados às 
finalidades educacionais. Nesse processo, o professor pode utilizar a IA para produzir versões 
preliminares de atividades, reformular enunciados, propor diferentes níveis de complexidade, 
estruturar materiais acessíveis ou pensar alternativas para estudantes que encontram barreiras 
específicas, realizando posteriormente a análise, a seleção e a adequação do conteúdo. O 
planejamento aumentado caracteriza-se, portanto, por uma dinâmica de colaboração na qual a IA 
amplia o repertório de possibilidades, enquanto o professor exerce julgamento profissional, 
contextualiza as sugestões e assegura que cada escolha esteja relacionada aos objetivos de 
aprendizagem, à inclusão, à participação e à autonomia dos estudantes. 
 
2.3. Professor aumentado e personalização da aprendizagem 
A personalização da aprendizagem envolve a criação de condições pedagógicas que 
considerem diferentes necessidades, ritmos, características e formas de participação dos 
estudantes. Oliveira et al. (2026) relacionam diretamente tecnologias assistivas e aprendizagem 
personalizada à ampliação da participação e da autonomia de estudantes com deficiência, 
contribuindo para compreender que personalizar significa criar possibilidades de acesso ao 
conhecimento. Nesse contexto, a inteligência artificial pode ampliar os recursos disponíveis ao 
professor para adaptar atividades e materiais, desde que essas adaptações estejam vinculadas a 
objetivos pedagógicos claramente definidos. 
Conforme as ideários elecados pelos autores deste artigo (2026), a personalização 
também pode ocorrer por meio da produção de diferentes versões de um mesmo conteúdo ou 
atividade. Ferramentas de IA generativa podem auxiliar na modificação de linguagem, 
complexidade, exemplos e formas de apresentação, permitindo ao professor construir alternativas 
para estudantes com diferentes necessidades. Observe: 
Diagnóstico inicial personalizado. Objetivo: Identificar conhecimentos prévios, 
dificuldades e potencialidades dos estudantes antes do início de uma unidade de aprendizagem. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 40 
 
Procedimento de aplicação: O professor reúne informações obtidas por meio de atividades 
diagnósticas, observações e interações com a turma e utiliza a IA como apoio à organização 
desses dados. A interpretação permanecesob responsabilidade docente, permitindo planejar 
intervenções mais adequadas às características dos estudantes. 
Trilhas de aprendizagem diferenciadas. Objetivo: Oferecer diferentes percursos para 
alcançar objetivos educacionais comuns. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA 
para elaborar possibilidades de atividades com diferentes níveis de complexidade, selecionando 
aquelas mais adequadas a cada estudante ou grupo. As trilhas são acompanhadas continuamente 
e modificadas conforme os avanços observados. 
Adaptação do ritmo de aprendizagem. Objetivo: Respeitar diferentes tempos 
necessários para a compreensão e consolidação dos conhecimentos. Procedimento de aplicação: 
O professor identifica estudantes que necessitam de maior tempo ou de atividades adicionais e 
utiliza a IA para organizar exercícios de retomada, aprofundamento ou prática. O ritmo não é 
determinado automaticamente pela tecnologia, mas ajustado pelo professor a partir das 
evidências da aprendizagem. 
Personalização das atividades. Objetivo: Aproximar as tarefas dos interesses, 
necessidades e níveis de desenvolvimento dos estudantes. Procedimento de aplicação: O 
professor apresenta à IA o objetivo de aprendizagem e as características da turma para obter 
sugestões de atividades diferenciadas. Após análise e adequação, aplica propostas que 
mantenham o mesmo objetivo pedagógico, mas utilizem diferentes formas de participação. 
Feedback individualizado. Objetivo: Oferecer orientações específicas para que cada 
estudante compreenda seus avanços e necessidades de desenvolvimento. Procedimento de 
aplicação: O professor analisa as produções dos estudantes e pode utilizar a IA para organizar 
possibilidades de feedback. Cada orientação é revisada pelo docente antes de ser apresentada, 
garantindo que corresponda ao processo real de aprendizagem. 
Recuperação imediata de conteúdos. Objetivo: Evitar que dificuldades acumuladas 
comprometam aprendizagens posteriores. Procedimento de aplicação: Quando uma dificuldade 
é identificada, o professor utiliza a IA para elaborar atividades específicas de retomada. A 
intervenção pode ocorrer individualmente, em duplas ou em pequenos grupos, seguida de nova 
verificação da aprendizagem. 
Ampliação das oportunidades de aprofundamento. Objetivo: Estimular estudantes que 
demonstram domínio dos conteúdos a avançarem para desafios mais complexos. Procedimento 
de aplicação: O professor solicita à IA propostas de investigação, resolução de problemas, 
produção textual ou projetos relacionados ao conteúdo estudado. As atividades são adaptadas 
para ampliar o conhecimento sem transformar o aprofundamento em mecanismo de exclusão. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 41 
 
Personalização da leitura. Objetivo: Desenvolver competências leitoras considerando 
diferentes níveis de compreensão. Procedimento de aplicação: O professor seleciona um texto e 
utiliza a IA para criar perguntas e atividades com diferentes graus de complexidade. Os 
estudantes podem trabalhar com propostas distintas, enquanto o docente acompanha o 
desenvolvimento das habilidades leitoras. 
Personalização da escrita. Objetivo: Apoiar estudantes em diferentes etapas do 
desenvolvimento da produção textual. Procedimento de aplicação: O professor identifica as 
necessidades de cada estudante e utiliza a IA para elaborar propostas de planejamento, 
organização de ideias, revisão ou reescrita. O texto final permanece como produção autoral do 
estudante, com mediação pedagógica do professor. 
Personalização da resolução de problemas. Objetivo: Desenvolver raciocínio lógico e 
estratégias de resolução de acordo com diferentes níveis de aprendizagem. Procedimento de 
aplicação: A IA pode auxiliar na criação de problemas graduados em complexidade. O professor 
seleciona os desafios e acompanha não apenas as respostas, mas também os caminhos utilizados 
pelos estudantes para chegar às soluções. 
Aprendizagem baseada em interesses. Objetivo: Aumentar o envolvimento dos 
estudantes relacionando conteúdos curriculares a temas de interesse. Procedimento de aplicação: 
O professor identifica interesses presentes na turma e solicita à IA possibilidades de 
contextualização. Os temas são incorporados às atividades sem perder de vista os objetivos 
curriculares definidos para a aprendizagem. 
Escolha de diferentes formas de demonstrar aprendizagem. Objetivo: Ampliar 
possibilidades de expressão dos conhecimentos construídos. Procedimento de aplicação: O 
professor oferece opções como texto, apresentação oral, desenho, mapa conceitual, vídeo, projeto 
ou produção digital. A IA pode auxiliar na organização dessas possibilidades, enquanto o 
docente define critérios comuns de avaliação. 
Personalização para estudantes com deficiência. Objetivo: Reduzir barreiras que 
dificultam o acesso, a participação e a aprendizagem. Procedimento de aplicação: O professor 
identifica as barreiras presentes na atividade e utiliza a IA para obter sugestões de adaptação. Os 
recursos são selecionados de acordo com as necessidades educacionais do estudante e articulados 
às tecnologias assistivas disponíveis. 
Ampliação da acessibilidade dos materiais. Objetivo: Tornar conteúdos e atividades 
disponíveis em diferentes formatos. Procedimento de aplicação: O professor pode utilizar 
recursos tecnológicos para transformar textos em formatos mais acessíveis, reorganizar 
instruções ou criar materiais complementares. Antes da utilização, verifica se a adaptação 
preserva o conteúdo e o objetivo pedagógico. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 42 
 
Personalização da comunicação pedagógica. Objetivo: Adequar instruções e 
explicações às diferentes necessidades de compreensão dos estudantes. Procedimento de 
aplicação: O professor utiliza a IA para elaborar versões mais objetivas, exemplificadas ou 
graduadas das instruções. Durante a aula, seleciona a forma de comunicação mais adequada para 
cada situação. 
Organização de grupos flexíveis. Objetivo: Formar agrupamentos pedagógicos que 
respondam às necessidades momentâneas de aprendizagem. Procedimento de aplicação: Com 
base em observações e resultados de atividades, o professor organiza grupos temporários para 
determinadas tarefas. A IA pode auxiliar na organização das propostas, mas a composição e a 
finalidade dos grupos são definidas pelo docente. 
Rotação de atividades personalizadas. Objetivo: Permitir que diferentes estudantes 
realizem atividades adequadas às suas necessidades durante uma mesma aula. Procedimento de 
aplicação: O professor organiza estações com propostas distintas, como leitura, resolução de 
problemas, produção escrita, recurso digital ou atividade prática. A IA pode auxiliar na 
elaboração das tarefas, enquanto o professor acompanha a participação de cada grupo. 
Plano individual de aprendizagem. Objetivo: Organizar objetivos e estratégias 
específicos para acompanhar determinado estudante. Procedimento de aplicação: O professor 
reúne informações pedagógicas relevantes e utiliza a IA para auxiliar na organização de 
possibilidades de atividades. O plano é revisado pelo docente e acompanhado periodicamente, 
considerando avanços e novas necessidades. 
Metas de aprendizagem personalizadas. Objetivo: Estabelecer objetivos intermediários 
que orientem o progresso de cada estudante. Procedimento de aplicação: O professor define 
metas relacionadas aos objetivos curriculares e utiliza a IA para sugerir atividades que 
contribuam para alcançá-las. O progresso é acompanhado por meio de evidências concretas 
produzidas nas atividades. 
Monitoramentocontínuo da aprendizagem. Objetivo: Acompanhar o desenvolvimento 
dos estudantes ao longo do processo educativo. Procedimento de aplicação: O professor reúne 
registros de atividades, avaliações, observações e produções. A IA pode auxiliar na organização 
dessas informações, permitindo identificar padrões e necessidades que serão analisados pelo 
docente. 
Identificação de dificuldades recorrentes. Objetivo: Reconhecer conteúdos ou 
habilidades que apresentam obstáculos persistentes. Procedimento de aplicação: O professor 
analisa erros e dificuldades observados em diferentes atividades e utiliza a IA para organizar 
essas ocorrências. A partir da análise, planeja novas estratégias de ensino e oportunidades de 
prática. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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 43 
 
Antecipação de barreiras à aprendizagem. Objetivo: Identificar previamente fatores que 
podem dificultar a participação dos estudantes. Procedimento de aplicação: Antes de uma 
atividade, o professor analisa linguagem, formato, recursos e exigências cognitivas. A IA pode 
sugerir alternativas de apresentação, que serão avaliadas pelo docente antes da aplicação. 
Personalização de recursos visuais. Objetivo: Apoiar estudantes que apresentam melhor 
compreensão por meio de representações visuais. Procedimento de aplicação: O professor utiliza 
a IA para sugerir esquemas, mapas, sequências visuais ou representações conceituais. Os 
recursos são selecionados e contextualizados pelo docente conforme o conteúdo e as 
características da turma. 
Personalização de recursos auditivos. Objetivo: Diversificar as formas de acesso aos 
conteúdos. Procedimento de aplicação: O professor organiza materiais que possam ser 
apresentados oralmente ou por áudio e utiliza a IA como apoio à elaboração de roteiros. O 
recurso auditivo complementa, e não necessariamente substitui, outras formas de acesso ao 
conteúdo. 
Personalização de experiências práticas. Objetivo: Relacionar os conteúdos às 
experiências concretas dos estudantes. Procedimento de aplicação: O professor utiliza 
informações sobre o cotidiano da turma para elaborar atividades práticas. A IA pode auxiliar na 
criação de situações contextualizadas, posteriormente adaptadas às condições reais da escola. 
Aprendizagem por projetos personalizados. Objetivo: Permitir que os estudantes 
aprofundem conteúdos por meio de temas e produtos relacionados aos seus interesses. 
Procedimento de aplicação: O professor apresenta objetivos curriculares e oferece possibilidades 
de escolha aos estudantes. A IA pode auxiliar na organização das etapas dos projetos, enquanto o 
docente acompanha pesquisa, produção e avaliação. 
Personalização de desafios cognitivos. Objetivo: Estimular diferentes níveis de 
raciocínio, análise e criação. Procedimento de aplicação: O professor solicita à IA situações que 
envolvam identificação, compreensão, aplicação, análise e criação. As atividades são distribuídas 
conforme as necessidades de aprendizagem e progressivamente ajustadas. 
Personalização das perguntas em sala de aula. Objetivo: Estimular diferentes níveis de 
participação e reflexão. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para elaborar 
perguntas introdutórias, intermediárias e aprofundadas. Durante a aula, seleciona perguntas 
adequadas aos diferentes momentos de aprendizagem e estimula os estudantes a justificar suas 
respostas. 
Aprendizagem colaborativa personalizada. Objetivo: Favorecer a interação entre 
estudantes com diferentes conhecimentos e habilidades. Procedimento de aplicação: O professor 
organiza duplas ou grupos com objetivos definidos e utiliza a IA para auxiliar na elaboração das 
tarefas. Os papéis podem ser alternados para garantir oportunidades de participação. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 44 
 
Personalização da revisão antes das avaliações. Objetivo: Direcionar a revisão para 
conteúdos que ainda necessitam de consolidação. Procedimento de aplicação: O professor 
identifica os conteúdos com maior dificuldade e utiliza a IA para criar atividades de revisão 
específicas. Os estudantes realizam as propostas e recebem novas orientações antes da avaliação. 
Preparação personalizada para avaliações. Objetivo: Oferecer diferentes formas de 
preparação sem alterar os objetivos avaliativos. Procedimento de aplicação: O professor 
disponibiliza exercícios graduados, exemplos, perguntas orientadoras e atividades práticas. A IA 
pode auxiliar na produção desses materiais, que são revisados e selecionados pelo docente. 
Avaliação formativa personalizada. Objetivo: Utilizar a avaliação como instrumento de 
acompanhamento e intervenção pedagógica. Procedimento de aplicação: O professor realiza 
pequenas verificações durante as aulas e registra as respostas dos estudantes. A IA pode auxiliar 
na organização dos registros, permitindo ao docente planejar intervenções mais específicas. 
Autoavaliação personalizada. Objetivo: Desenvolver a capacidade do estudante de 
reconhecer seus próprios avanços e dificuldades. Procedimento de aplicação: O professor utiliza 
a IA para auxiliar na elaboração de perguntas de autoavaliação. Os estudantes refletem sobre o 
que aprenderam, quais dificuldades encontraram e quais estratégias podem utilizar para avançar. 
Metacognição apoiada por IA. Objetivo: Estimular os estudantes a refletirem sobre 
como aprendem. Procedimento de aplicação: Após uma atividade, o professor propõe perguntas 
sobre estratégias utilizadas, dificuldades encontradas e soluções construídas. A IA pode auxiliar 
na elaboração de diferentes roteiros reflexivos, adequados às faixas etárias. 
Personalização da revisão textual. Objetivo: Desenvolver a capacidade de revisar e 
aprimorar produções escritas. Procedimento de aplicação: O professor orienta os estudantes a 
identificarem problemas de organização, clareza e coerência em seus próprios textos. A IA pode 
funcionar como recurso auxiliar de revisão, mas o estudante deve analisar as sugestões e decidir 
quais alterações são pertinentes. 
Personalização do ensino de matemática. Objetivo: Atender diferentes níveis de 
compreensão dos conceitos matemáticos. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA 
para criar problemas com diferentes graus de complexidade e diferentes formas de representação. 
As atividades são selecionadas conforme as necessidades observadas e acompanhadas durante a 
resolução. 
Personalização do ensino de ciências. Objetivo: Desenvolver investigação, formulação 
de hipóteses e interpretação de fenômenos. Procedimento de aplicação: O professor apresenta 
um fenômeno ou problema e solicita à IA sugestões de perguntas investigativas. Os estudantes 
levantam hipóteses, realizam atividades e confrontam suas explicações com as evidências 
obtidas. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 45 
 
Personalização do ensino de linguagem. Objetivo: Desenvolver leitura, escrita, 
oralidade e análise linguística considerando diferentes necessidades. Procedimento de aplicação: 
O professor utiliza a IA para criar atividades diferenciadas relacionadas ao mesmo conteúdo. As 
propostas podem variar em complexidade, formato e nível de apoio, preservando os objetivos 
essenciais. 
Personalização do ensino de história e geografia. Objetivo: Relacionar conhecimentos 
sociais e espaciais às experiências dos estudantes. Procedimento de aplicação: O professor 
utiliza a IA para elaborar situações contextualizadas, perguntas investigativas e atividades de 
análise. Os materiais são adaptados à realidadelocal e relacionados aos conhecimentos 
curriculares. 
Integração entre aprendizagem presencial e digital. Objetivo: Ampliar oportunidades 
de aprendizagem para além do momento presencial. Procedimento de aplicação: O professor 
organiza atividades complementares que podem ser realizadas com recursos digitais. A IA 
auxilia na preparação dos materiais, enquanto o docente acompanha a participação e orienta os 
estudantes. 
Personalização do dever ou atividade complementar. Objetivo: Propor tarefas 
compatíveis com as necessidades de aprendizagem identificadas em sala. Procedimento de 
aplicação: O professor seleciona conteúdos que precisam ser retomados e utiliza a IA para 
elaborar exercícios diferenciados. As atividades são acompanhadas posteriormente para verificar 
se contribuíram para a consolidação da aprendizagem. 
Personalização da intervenção pedagógica. Objetivo: Ajustar a ação docente diante de 
dificuldades ou avanços identificados. Procedimento de aplicação: O professor analisa 
evidências produzidas pelos estudantes e utiliza a IA para pensar alternativas metodológicas. 
Entre as opções, seleciona aquelas que correspondem ao contexto e aplica novas estratégias. 
Planejamento adaptativo. Objetivo: Tornar o planejamento mais flexível diante das 
respostas dos estudantes. Procedimento de aplicação: O professor verifica continuamente o 
desenvolvimento da turma e modifica atividades, recursos, tempo ou estratégias quando 
necessário. A IA pode apoiar a elaboração dessas alternativas, mas a decisão é fundamentada 
pela observação pedagógica. 
Ampliação da autonomia do estudante. Objetivo: Favorecer a participação ativa na 
definição de estratégias e caminhos de aprendizagem. Procedimento de aplicação: O professor 
apresenta possibilidades de atividades e permite que os estudantes façam escolhas orientadas. A 
IA pode auxiliar na criação de opções, mas o docente estabelece os limites, objetivos e critérios 
da proposta. 
Desenvolvimento da participação estudantil. Objetivo: Criar condições para que 
diferentes estudantes encontrem formas de participar das atividades. Procedimento de aplicação: 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 46 
 
O professor oferece possibilidades de participação oral, escrita, visual, prática ou digital. Os 
recursos tecnológicos são utilizados para reduzir barreiras e ampliar as oportunidades de 
expressão. 
Personalização do apoio durante atividades. Objetivo: Oferecer diferentes níveis de 
suporte sem retirar do estudante a possibilidade de realizar a tarefa. Procedimento de aplicação: 
O professor identifica quem necessita de exemplos, pistas, modelos ou instruções adicionais. A 
IA pode auxiliar na elaboração desses apoios, que são gradualmente retirados conforme o 
estudante desenvolve maior autonomia. 
Uso de dados pedagógicos para reorganizar o ensino. Objetivo: Transformar 
informações produzidas durante as atividades em decisões pedagógicas. Procedimento de 
aplicação: O professor reúne resultados de exercícios, avaliações e observações e utiliza a IA 
para organizar os dados. A análise docente orienta a reorganização dos conteúdos, agrupamentos, 
atividades e estratégias de intervenção. 
Personalização da transição entre conteúdos. Objetivo: Evitar rupturas entre 
conhecimentos anteriores e novos conteúdos. Procedimento de aplicação: O professor identifica 
os conhecimentos necessários para compreender o próximo tema e utiliza a IA para criar 
atividades de retomada. Os estudantes realizam as propostas conforme suas necessidades antes 
de avançar. 
Criação de percursos de aprendizagem inclusivos. Objetivo: Garantir diferentes 
caminhos para que os estudantes participem e desenvolvam os objetivos educacionais. 
Procedimento de aplicação: O professor analisa as barreiras presentes no planejamento e utiliza 
a IA para elaborar alternativas de acesso, participação e expressão. Os percursos são 
acompanhados e ajustados de acordo com as respostas dos estudantes. 
Integração entre personalização e tecnologias assistivas. Objetivo: Utilizar recursos 
tecnológicos para ampliar participação e autonomia de estudantes com deficiência. Procedimento 
de aplicação: O professor identifica a barreira específica presente na atividade e seleciona, com 
apoio da IA, possibilidades de adaptação ou tecnologia assistiva. O recurso é integrado à 
proposta pedagógica e avaliado quanto à sua contribuição efetiva para a participação do 
estudante. 
Construção de portfólios personalizados. Objetivo: Registrar o desenvolvimento 
individual ao longo do processo educativo. Procedimento de aplicação: O professor orienta os 
estudantes a reunir produções, registros, reflexões e evidências de aprendizagem. A IA pode 
auxiliar na organização das informações, enquanto o professor interpreta o percurso e utiliza o 
portfólio para planejar novas intervenções. 
Personalização da recuperação paralela. Objetivo: Oferecer oportunidades contínuas 
de aprendizagem aos estudantes que ainda não consolidaram determinados conhecimentos. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 47 
 
Procedimento de aplicação: O professor identifica as habilidades que precisam ser retomadas e 
utiliza a IA para elaborar atividades específicas. A recuperação ocorre de maneira integrada ao 
processo regular, com acompanhamento dos avanços alcançados. 
Ampliação da autonomia docente para personalizar o ensino. Objetivo: Utilizar a IA 
para reduzir tarefas operacionais e ampliar o tempo destinado à análise pedagógica. 
Procedimento de aplicação: O professor utiliza a tecnologia para auxiliar na elaboração de 
materiais, organização de informações e criação de alternativas metodológicas. O tempo liberado 
é direcionado à observação dos estudantes, à mediação pedagógica e à tomada de decisões 
educacionais. 
Construção de uma cultura de aprendizagem personalizada. Objetivo: Transformar a 
personalização em princípio permanente da prática pedagógica. Procedimento de aplicação: O 
professor incorpora progressivamente diagnóstico, diferenciação, acompanhamento, feedback e 
revisão ao cotidiano escolar. A IA é utilizada como recurso de apoio dentro desse ciclo, enquanto 
a relação pedagógica, a escuta dos estudantes e a decisão docente permanecem no centro do 
processo. 
Promoção do progresso educacional por meio da integração entre IA e mediação 
docente. Objetivo: Articular personalização, inclusão, participação, autonomia e 
desenvolvimento das aprendizagens. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para 
ampliar possibilidades de planejamento, diferenciação, acompanhamento e intervenção, 
analisando criticamente cada sugestão antes de aplicá-la. O progresso educacional é 
acompanhado por evidências produzidas ao longo do percurso, permitindo reajustar estratégias e 
criar novas oportunidades de aprendizagem para diferentes estudantes. 
 Levy-Nadav et al. (2026), ao investigarem a presença da IA generativa no desenho 
pedagógico, demonstram a relevância de compreender essas ferramentas dentro do processo de 
planejamento e organização da instrução. O recurso tecnológico, entretanto, não define sozinho 
qual adaptação é adequada, pois essa decisão depende do conhecimento docente sobre o 
estudante e sobre os objetivos curriculares. 
A personalização precisa também ser diferenciada da simples individualização 
automatizada do ensino. O objetivo não é produzir infinitas atividades sem relação entre si, mas 
oferecer diferentes caminhos para que os estudantes possam desenvolver determinadas 
competências e conhecimentos. Oliveira et al. (2026) contribuem para essa compreensãoao 
aproximarem aprendizagem personalizada, tecnologias assistivas, participação e autonomia. A 
tecnologia assume significado pedagógico quando permite remover obstáculos e ampliar as 
possibilidades de envolvimento dos estudantes com os conteúdos e atividades. 
O professor aumentado pode utilizar a IA para identificar possibilidades de 
diferenciação, mas precisa analisar criticamente as respostas produzidas pelos sistemas. Reyes-
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 48 
 
Rojas et al. (2026), ao discutirem a prontidão de futuros professores para integração da IA a 
partir de uma perspectiva de intelligent-TPACK, evidenciam a necessidade de articular 
conhecimentos tecnológicos e pedagógicos. Essa articulação é fundamental para que uma 
sugestão produzida pela IA seja examinada à luz do currículo, das características da turma e das 
necessidades específicas de cada estudante. A personalização, portanto, depende da mediação 
humana para adquirir significado educacional. 
A autonomia dos estudantes constitui uma dimensão essencial desse processo. Quando a 
tecnologia é utilizada para ampliar formas de acesso, comunicação e expressão, pode contribuir 
para que estudantes participem mais ativamente das experiências educacionais. Oliveira et al. 
(2026) enfatizam a relação entre tecnologias assistivas, participação e autonomia, oferecendo 
uma base para compreender a personalização como estratégia de ampliação das oportunidades de 
aprendizagem. Nesse cenário, o professor aumentado utiliza a IA para ampliar caminhos 
pedagógicos, mas preserva a finalidade maior de favorecer participação, aprendizagem e 
autonomia. 
 
2.4. Inteligência artificial, educação inclusiva e remoção de barreiras 
A educação inclusiva pressupõe a construção de condições que permitam aos estudantes 
participar das experiências escolares e acessar os conhecimentos propostos. Ferreira et al. (2025), 
ao discutirem tecnologias digitais assistivas na inclusão escolar de estudantes com transtorno do 
espectro autista, evidenciam a relevância dos recursos tecnológicos quando articulados às 
necessidades educacionais. Essa contribuição permite compreender que a tecnologia pode 
desempenhar papel importante na remoção de determinadas barreiras, especialmente quando sua 
utilização é planejada pelo professor e vinculada às características do estudante. 
A discussão sobre inclusão pode ser ampliada pela compreensão das tecnologias como 
instrumentos de desenvolvimento integral. Belchior et al. (2025) relacionam tecnologias e 
práticas terapêuticas aos caminhos da inclusão e ao desenvolvimento de pessoas com deficiência, 
permitindo considerar a tecnologia dentro de uma perspectiva que ultrapassa a simples 
disponibilização de dispositivos. No ambiente educacional, esse princípio significa observar 
como determinado recurso interfere na comunicação, na interação, no acesso aos conteúdos e na 
participação. A inteligência artificial pode integrar esse conjunto de possibilidades quando 
utilizada de maneira orientada às necessidades reais dos estudantes. 
A remoção de barreiras também depende da capacidade de diversificar as formas de 
apresentação e produção do conhecimento. Vieira et al. (2025) discutem recursos digitais 
relacionados à inclusão e ao desenvolvimento infantil, mostrando a importância de utilizar 
tecnologias de acordo com as características e necessidades dos sujeitos. Essa perspectiva 
aproxima-se da utilização da IA para produzir textos adaptados, recursos multimodais, 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 49 
 
descrições, transcrições e diferentes formas de organização do conteúdo. A ferramenta, contudo, 
precisa ser selecionada a partir da barreira identificada e não simplesmente pela disponibilidade 
tecnológica. A seguir, o destacams autores (2026) perspectivas centradas em inteligência 
artificial, educação inclusiva e remoção de barreiras, com foco na aplicação concreta em sala de 
aula e na ampliação da participação, aprendizagem e autonomia dos estudantes. 
Identificação de barreiras à aprendizagem. Objetivo: Reconhecer obstáculos que 
dificultam o acesso, a participação e o desenvolvimento dos estudantes. Procedimento de 
aplicação: O professor analisa atividades, materiais, instruções e formas de participação e utiliza 
a IA para levantar possibilidades de adaptação. As sugestões são confrontadas com a realidade 
do estudante, evitando que a tecnologia determine automaticamente suas necessidades. 
Adaptação de atividades para estudantes com deficiência. Objetivo: Ampliar as 
possibilidades de participação dos estudantes nas atividades curriculares. Procedimento de 
aplicação: O professor apresenta à IA a atividade planejada e descreve a barreira identificada. A 
ferramenta pode sugerir alterações no formato, na linguagem, nos recursos ou nas etapas, que 
serão avaliadas e adaptadas pelo docente. 
Ampliação da acessibilidade dos textos. Objetivo: Facilitar o acesso aos conteúdos 
escritos por diferentes estudantes. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para 
auxiliar na reorganização de textos, elaboração de versões mais objetivas ou criação de materiais 
complementares. O conteúdo é revisado para preservar o sentido e os objetivos pedagógicos. 
Simplificação da linguagem das instruções. Objetivo: Reduzir barreiras relacionadas à 
compreensão de comandos e orientações. Procedimento de aplicação: O professor apresenta 
instruções complexas à IA e solicita alternativas mais claras e objetivas. Após revisar a proposta, 
utiliza a linguagem mais adequada à faixa etária e às necessidades da turma. 
Produção de materiais em diferentes formatos. Objetivo: Oferecer múltiplas formas de 
acesso às informações. Procedimento de aplicação: O professor transforma determinado 
conteúdo em texto, esquema, roteiro, perguntas, sequência visual ou outros formatos disponíveis. 
A IA pode auxiliar na produção inicial, enquanto o docente seleciona os recursos 
pedagogicamente pertinentes. 
Ampliação da comunicação alternativa. Objetivo: Favorecer a expressão de estudantes 
que enfrentam barreiras na comunicação oral ou escrita. Procedimento de aplicação: O professor 
utiliza a IA para auxiliar na organização de palavras-chave, imagens, símbolos e sequências 
comunicativas. Os recursos devem estar articulados às formas de comunicação utilizadas pelo 
estudante e não substituir sua comunicação habitual. 
Criação de instruções passo a passo. Objetivo: Facilitar a compreensão de atividades 
que envolvem múltiplas etapas. Procedimento de aplicação: O professor apresenta a tarefa à IA 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 50 
 
e solicita sua organização em etapas menores. A proposta é revisada e apresentada ao estudante 
de maneira sequencial, permitindo que ele acompanhe o desenvolvimento da atividade. 
Desenvolvimento de recursos visuais acessíveis. Objetivo: Apoiar a compreensão de 
conteúdos por meio de representações visuais. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a 
IA para elaborar sugestões de esquemas, mapas, sequências e organizadores visuais. Os recursos 
são analisados quanto à clareza e utilizados como complemento às explicações. 
Adaptação de atividades para estudantes com transtorno do espectro autista. Objetivo: 
Reduzir barreiras relacionadas à previsibilidade, compreensão das instruções e organização dastarefas. Procedimento de aplicação: O professor identifica as características da atividade que 
podem dificultar a participação e utiliza a IA para sugerir rotinas visuais, instruções objetivas, 
sequências de ações ou alternativas de organização. 
Organização de rotinas pedagógicas acessíveis. Objetivo: Aumentar a previsibilidade e 
facilitar a compreensão da rotina escolar. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA 
para auxiliar na elaboração de sequências visuais ou roteiros simples das atividades do dia. A 
rotina é apresentada antecipadamente e atualizada quando houver mudanças. 
Adaptação de avaliações. Objetivo: Reduzir barreiras relacionadas ao formato da 
avaliação sem eliminar os objetivos de aprendizagem. Procedimento de aplicação: O professor 
identifica as barreiras presentes no instrumento avaliativo e utiliza a IA para sugerir diferentes 
formas de apresentação das questões. As adaptações são analisadas pelo docente e aplicadas 
conforme as necessidades educacionais do estudante. 
Diversificação das formas de resposta. Objetivo: Permitir que estudantes demonstrem 
seus conhecimentos por diferentes meios. Procedimento de aplicação: O professor oferece 
possibilidades de resposta escrita, oral, visual, prática ou digital, conforme o objetivo da 
atividade. A IA pode auxiliar na elaboração dessas alternativas, mantendo critérios pedagógicos 
comuns. 
Ampliação da participação oral. Objetivo: Criar oportunidades para estudantes que 
apresentam dificuldades de comunicação em situações coletivas. Procedimento de aplicação: O 
professor utiliza perguntas preparatórias, roteiros, cartões visuais ou recursos digitais para apoiar 
a participação. A IA pode auxiliar na elaboração dos materiais, enquanto o docente respeita o 
tempo e a forma de comunicação de cada estudante. 
Adaptação de atividades de leitura. Objetivo: Favorecer a compreensão leitora diante de 
diferentes níveis de desenvolvimento. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para 
criar perguntas graduadas, glossários, resumos orientadores ou organizadores de ideias. Os 
recursos são utilizados como apoio, preservando o contato do estudante com o conteúdo 
principal. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 51 
 
Adaptação de atividades de escrita. Objetivo: Apoiar estudantes que encontram 
dificuldades na produção escrita. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para criar 
organizadores de ideias, modelos, perguntas orientadoras e etapas de produção. O estudante 
realiza sua própria produção, recebendo mediação conforme suas necessidades. 
Criação de atividades com apoio de imagens. Objetivo: Favorecer a compreensão de 
conceitos por meio de diferentes formas de representação. Procedimento de aplicação: O 
professor solicita à IA sugestões de recursos visuais relacionados ao conteúdo e verifica sua 
adequação. As imagens são utilizadas para introduzir, explicar, organizar ou revisar conceitos. 
Organização de atividades multissensoriais. Objetivo: Ampliar as possibilidades de 
acesso e participação nas experiências de aprendizagem. Procedimento de aplicação: O 
professor combina recursos visuais, auditivos, táteis, motores e digitais conforme os objetivos da 
atividade. A IA pode auxiliar no planejamento das possibilidades, sem determinar uma única 
forma de aprendizagem. 
Adaptação de atividades para dificuldades motoras. Objetivo: Reduzir barreiras 
relacionadas à execução física de determinadas tarefas. Procedimento de aplicação: O professor 
identifica quais movimentos ou formas de registro dificultam a participação e utiliza a IA para 
pensar alternativas, como respostas orais, digitais, seleção de opções ou uso de recursos 
assistivos. 
Ampliação do acesso por recursos digitais. Objetivo: Utilizar ferramentas digitais para 
facilitar a participação dos estudantes. Procedimento de aplicação: O professor seleciona 
recursos compatíveis com os objetivos da aula e com as condições de acesso da escola. A IA 
pode auxiliar na organização dos materiais e atividades, enquanto o docente acompanha a 
utilização pedagógica. 
Planejamento de tecnologias assistivas. Objetivo: Integrar recursos assistivos ao 
currículo e às atividades escolares. Procedimento de aplicação: O professor identifica a barreira 
enfrentada pelo estudante e analisa quais recursos podem facilitar sua participação. A IA pode 
contribuir com sugestões de organização das atividades, mas a escolha deve considerar as 
necessidades concretas e os recursos disponíveis. 
Personalização de recursos para baixa visão. Objetivo: Ampliar o acesso aos materiais 
pedagógicos. Procedimento de aplicação: O professor pode adaptar tamanho, organização e 
apresentação das informações e utilizar ferramentas digitais compatíveis com os recursos 
assistivos do estudante. A IA pode auxiliar na preparação do conteúdo, que deve ser verificado 
antes da utilização. 
Personalização de recursos para estudantes cegos. Objetivo: Favorecer o acesso aos 
conteúdos por meios compatíveis com as formas de leitura e comunicação utilizadas pelo 
estudante. Procedimento de aplicação: O professor organiza materiais em formatos acessíveis e 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 52 
 
pode utilizar a IA para auxiliar na estruturação textual. Os materiais são revisados e articulados 
aos recursos assistivos efetivamente utilizados pelo estudante. 
Ampliação da acessibilidade auditiva. Objetivo: Favorecer o acesso às informações 
apresentadas predominantemente por meios sonoros. Procedimento de aplicação: O professor 
disponibiliza textos, legendas, roteiros ou outras formas visuais de apoio quando 
pedagogicamente adequadas. A IA pode auxiliar na preparação desses materiais, que devem ser 
revisados pelo docente. 
Organização de materiais com linguagem objetiva. Objetivo: Facilitar a compreensão 
de conteúdos e instruções. Procedimento de aplicação: O professor solicita à IA uma 
reorganização textual com frases mais diretas, exemplos e palavras-chave. Depois, verifica se a 
proposta mantém o significado original e utiliza o material como apoio à aprendizagem. 
Criação de glossários acessíveis. Objetivo: Facilitar a compreensão de termos 
específicos dos componentes curriculares. Procedimento de aplicação: O professor seleciona 
palavras que podem gerar dificuldades e utiliza a IA para auxiliar na elaboração de definições e 
exemplos. O glossário é apresentado junto ao conteúdo e atualizado conforme novas 
necessidades aparecem. 
Antecipação das dificuldades de participação. Objetivo: Planejar previamente 
estratégias para reduzir barreiras durante a aula. Procedimento de aplicação: Antes da atividade, 
o professor analisa tempo, linguagem, materiais, espaço, interação e formas de resposta. A IA 
pode auxiliar na identificação de alternativas, permitindo que o planejamento seja ajustado antes 
da execução. 
Planejamento inclusivo desde o início. Objetivo: Evitar que adaptações sejam realizadas 
apenas depois que uma barreira aparece. Procedimento de aplicação: O professor considera, 
desde a elaboração da aula, diferentes formas de apresentação, participação e expressão. A IA 
pode ampliar as possibilidades de planejamento, permitindo antecipar alternativas para diferentes 
estudantes. 
Criação de atividades cooperativas inclusivas. Objetivo: Favorecer a participação de 
estudantes com diferentes características e necessidades. Procedimento de aplicação: O 
professor utiliza a IA para elaborar tarefas que permitam diferentes funções dentro dos grupos. 
Cada estudante recebe oportunidades de contribuição compatíveis com suas possibilidadese com 
os objetivos da atividade. 
Distribuição inclusiva de papéis nos grupos. Objetivo: Garantir que diferentes 
estudantes possam participar de atividades colaborativas. Procedimento de aplicação: O 
professor organiza funções como leitor, pesquisador, registrador, apresentador, organizador ou 
responsável por recursos. As funções são flexibilizadas conforme as características e interesses 
dos estudantes. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 53 
 
Criação de atividades com diferentes níveis de suporte. Objetivo: Oferecer ajuda 
proporcional às necessidades de cada estudante. Procedimento de aplicação: A IA pode auxiliar 
na elaboração de versões da mesma atividade com pistas, exemplos, modelos ou instruções 
adicionais. O professor seleciona o nível de apoio e reduz gradualmente a assistência conforme o 
estudante desenvolve autonomia. 
Redução da sobrecarga cognitiva. Objetivo: Organizar informações de maneira que 
facilite a compreensão e execução das tarefas. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a 
IA para reorganizar conteúdos extensos em etapas, tópicos ou sequências. O material é revisado 
para garantir que a simplificação não elimine conhecimentos essenciais. 
Adaptação do tempo de realização. Objetivo: Considerar diferentes necessidades 
temporais sem comprometer os objetivos da atividade. Procedimento de aplicação: O professor 
identifica estudantes que necessitam de mais tempo ou de pausas e reorganiza as etapas da tarefa. 
A IA pode auxiliar no planejamento de atividades divididas em períodos menores. 
Criação de pausas pedagógicas planejadas. Objetivo: Favorecer a permanência e a 
participação durante atividades prolongadas. Procedimento de aplicação: O professor organiza 
momentos de pausa, mudança de atividade ou retomada das instruções. A IA pode auxiliar na 
estruturação da rotina, respeitando as necessidades observadas em sala. 
Adaptação de jogos e atividades lúdicas. Objetivo: Garantir que estudantes com 
diferentes necessidades possam participar das experiências lúdicas. Procedimento de aplicação: 
O professor descreve o jogo à IA e solicita alternativas de regras, materiais ou formas de 
participação. As propostas são testadas e ajustadas conforme as possibilidades da turma. 
Criação de histórias sociais. Objetivo: Apoiar a compreensão de situações e rotinas 
sociais presentes no cotidiano escolar. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para 
auxiliar na elaboração de narrativas relacionadas a situações específicas da escola. O material é 
revisado, apresentado previamente e utilizado como recurso de preparação para determinadas 
experiências. 
Desenvolvimento da autonomia nas atividades. Objetivo: Reduzir a dependência de 
ajuda constante durante a realização das tarefas. Procedimento de aplicação: O professor utiliza 
a IA para organizar instruções graduais, checklists, modelos e pistas visuais. Os suportes são 
disponibilizados de acordo com a necessidade e progressivamente reduzidos. 
Criação de checklists acessíveis. Objetivo: Ajudar os estudantes a acompanhar as etapas 
de uma atividade. Procedimento de aplicação: O professor solicita à IA uma lista de etapas 
relacionadas à tarefa e adapta a linguagem ao nível de compreensão da turma. O estudante utiliza 
o checklist para monitorar seu próprio trabalho. 
Organização de espaços de aprendizagem inclusivos. Objetivo: Reduzir barreiras 
relacionadas à organização física e funcional da sala. Procedimento de aplicação: O professor 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 54 
 
analisa a disposição dos estudantes, materiais e espaços de circulação e utiliza a IA para pensar 
possibilidades de organização. As mudanças são realizadas considerando acessibilidade, 
segurança e participação. 
Criação de atividades para diferentes formas de expressão. Objetivo: Garantir que o 
estudante possa demonstrar o que aprendeu por diferentes linguagens. Procedimento de 
aplicação: O professor disponibiliza possibilidades de produção escrita, oral, visual, corporal, 
artística ou digital. A IA pode auxiliar na organização das propostas, enquanto o professor 
estabelece os conhecimentos que serão avaliados. 
Uso da IA para apoiar a diferenciação pedagógica. Objetivo: Adaptar estratégias sem 
criar exclusão dentro da turma. Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para 
produzir diferentes versões de uma atividade com o mesmo objetivo curricular. As propostas são 
aplicadas de acordo com as necessidades dos estudantes e acompanhadas durante a execução. 
Criação de materiais para aprendizagem colaborativa. Objetivo: Promover interação 
entre estudantes com diferentes formas de aprendizagem e participação. Procedimento de 
aplicação: O professor utiliza a IA para elaborar perguntas, desafios e tarefas complementares 
que dependam da contribuição de diferentes integrantes do grupo. A atividade é acompanhada 
para garantir participação efetiva. 
Ampliação da participação de estudantes com comunicação diferenciada. Objetivo: 
Criar oportunidades para que diferentes formas de comunicação sejam reconhecidas no processo 
educativo. Procedimento de aplicação: O professor utiliza recursos de comunicação já 
disponíveis e pode recorrer à IA para organizar materiais complementares. A participação é 
reconhecida por diferentes meios, sem restringir a demonstração de aprendizagem à 
comunicação oral. 
Adaptação de conteúdos para diferentes níveis de complexidade. Objetivo: Permitir que 
estudantes trabalhem um mesmo tema por percursos diferenciados. Procedimento de aplicação: 
O professor solicita à IA versões introdutórias, intermediárias e aprofundadas de determinado 
conteúdo. Depois, seleciona as propostas adequadas e acompanha a evolução dos estudantes 
entre os níveis. 
Construção de percursos inclusivos de aprendizagem. Objetivo: Garantir que diferentes 
estudantes possam alcançar objetivos comuns por caminhos diferenciados. Procedimento de 
aplicação: O professor identifica diferentes possibilidades de acesso, participação e expressão e 
utiliza a IA para ampliar as alternativas. Os percursos são acompanhados e modificados 
conforme as respostas dos estudantes. 
Monitoramento das barreiras após a intervenção. Objetivo: Verificar se a adaptação 
realmente ampliou a participação e a aprendizagem. Procedimento de aplicação: O professor 
observa o desempenho do estudante antes e depois da adaptação, registra mudanças e analisa os 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 55 
 
resultados. A IA pode auxiliar na organização dos registros, mas a interpretação permanece 
vinculada à observação pedagógica. 
Avaliação da efetividade das tecnologias assistivas. Objetivo: Verificar se determinado 
recurso está contribuindo efetivamente para a participação do estudante. Procedimento de 
aplicação: O professor observa se o recurso facilita acesso, comunicação, execução ou expressão 
durante a atividade. Com base nos resultados, mantém, modifica ou substitui a estratégia 
utilizada. 
Promoção da participação nas atividades coletivas. Objetivo: Evitar que barreiras 
individuais resultem em isolamento dentro da turma. Procedimento de aplicação: O professor 
planeja atividades nas quais diferentes formas de contribuição sejam possíveis. A IA pode 
auxiliar na criação de alternativas de participação, enquanto o docente garante que todos tenham 
oportunidades reais de envolvimento. 
Integração entre educação inclusiva e aprendizagem personalizada. Objetivo: Articular 
remoção de barreiras e atendimentoas decisões 
pedagógicas. A seleção, a revisão e a contextualização das sugestões produzidas por sistemas de 
inteligência artificial continuam dependendo da competência profissional do professor. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 10 
 
A inclusão educacional constitui outra dimensão importante dessa discussão. Uma 
escola comprometida com a participação de todos precisa reconhecer a diversidade humana e 
construir condições para que diferentes estudantes possam acessar o currículo, comunicar-se, 
participar das atividades e demonstrar suas aprendizagens. Nesse contexto, ferramentas digitais e 
sistemas de inteligência artificial podem contribuir para a produção de materiais acessíveis, 
adaptação de linguagens, diversificação de estímulos, apoio à comunicação e criação de 
estratégias diferenciadas. Seu potencial, contudo, somente se concretiza quando associado a uma 
concepção de educação que reconheça direitos, singularidades e possibilidades de aprendizagem. 
A personalização do ensino também ganha novas perspectivas diante das tecnologias de 
inteligência artificial. Personalizar não significa oferecer uma atividade completamente diferente 
para cada estudante em todos os momentos, nem transformar a educação em um processo 
automatizado. Significa ampliar a capacidade de reconhecer diferentes necessidades e criar 
caminhos pedagógicos que favoreçam participação, aprendizagem e autonomia. O professor 
aumentado pode utilizar recursos tecnológicos para observar padrões, levantar possibilidades, 
reorganizar propostas e produzir diferentes versões de materiais, mantendo a responsabilidade 
pedagógica sobre aquilo que é oferecido aos estudantes. 
Essa perspectiva exige, igualmente, atenção aos limites da inteligência artificial. 
Sistemas automatizados podem produzir informações incorretas, reproduzir vieses, apresentar 
respostas inadequadas ao contexto educacional ou gerar conteúdos que precisam de verificação 
humana. Questões relacionadas à privacidade, proteção de dados, autoria, transparência, 
segurança e uso responsável das informações também fazem parte da formação necessária para 
professores e estudantes. O uso pedagógico da inteligência artificial, portanto, não pode ser 
reduzido à eficiência ou à velocidade de produção de conteúdos. 
A formação docente ocupa, nesse cenário, uma posição estratégica. O professor que 
compreende os fundamentos da inteligência artificial pode avaliar melhor suas possibilidades e 
limitações, selecionar ferramentas de maneira consciente e estabelecer critérios para sua 
utilização. A competência digital docente passa a envolver não apenas habilidades operacionais, 
mas também capacidade crítica, ética, pedagógica e reflexiva. O professor aumentado não é 
aquele que utiliza a maior quantidade de tecnologias, mas aquele que consegue decidir quando, 
por que e como determinado recurso pode contribuir para uma finalidade educacional concreta. 
A inteligência artificial pode apoiar processos de pesquisa, escrita, revisão, criação e 
resolução de problemas, mas seu uso precisa favorecer o desenvolvimento das capacidades 
humanas, e não substituí-las. Aprender continua significando questionar, interpretar, argumentar, 
criar, estabelecer relações, tomar decisões e construir conhecimentos. A tecnologia pode 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 11 
 
participar desses processos, mas a aprendizagem precisa permanecer vinculada à atividade 
intelectual e à participação ativa do estudante. 
A obra também convida o leitor a compreender que a inovação educacional não 
acontece exclusivamente pela presença de equipamentos, plataformas ou sistemas inteligentes. 
Inovar implica transformar práticas, ampliar oportunidades de aprendizagem e responder de 
maneira mais adequada às necessidades concretas dos estudantes. Uma tecnologia sofisticada 
pode produzir poucos resultados quando inserida em uma prática pedagógica sem objetivos 
claros. Da mesma maneira, recursos simples podem adquirir grande relevância quando utilizados 
com intencionalidade, conhecimento do contexto e compromisso com a aprendizagem. 
O professor aumentado, portanto, não representa a diminuição da importância do 
docente. Representa justamente a valorização de sua capacidade de utilizar conhecimentos, 
experiências e tecnologias para ampliar as possibilidades de ensinar. A inteligência artificial 
pode assumir tarefas de apoio, liberar tempo para determinadas atividades, favorecer a produção 
de materiais e oferecer novas possibilidades de análise. A dimensão humana da docência, 
entretanto, permanece indispensável para interpretar situações, compreender estudantes, 
estabelecer relações, acolher diferenças e tomar decisões responsáveis. 
Esta obra apresenta, nesse sentido, uma reflexão necessária sobre os caminhos que se 
abrem para a educação diante da inteligência artificial. Ao abordar planejamento, inclusão e 
personalização do ensino, os autores colocam em evidência questões que ultrapassam a dimensão 
técnica e alcançam o próprio significado do trabalho pedagógico na sociedade contemporânea. O 
desafio não consiste em escolher entre tecnologia e humanização, mas em construir formas de 
utilização tecnológica que fortaleçam a aprendizagem, a participação, a autonomia e a dignidade 
dos sujeitos envolvidos no processo educativo. 
Que estas páginas possam contribuir para professores, pesquisadores, gestores, 
estudantes e demais profissionais da educação que desejam compreender criticamente as 
possibilidades da inteligência artificial. Mais do que apresentar ferramentas, a obra propõe uma 
reflexão sobre escolhas pedagógicas, responsabilidade profissional e novas formas de organizar o 
ensino. 
Ser professor aumentado significa, nesse horizonte, ampliar possibilidades sem diminuir 
a humanidade da educação. Significa utilizar a inteligência artificial como recurso, sem transferir 
a ela a responsabilidade de educar. Significa reconhecer que o futuro da escola não depende 
apenas das tecnologias que serão incorporadas às salas de aula, mas da capacidade dos 
profissionais da educação de utilizá-las com conhecimento, ética, criatividade e compromisso 
com cada estudante. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 12 
 
É nessa perspectiva que Professor aumentado: como a inteligência artificial pode 
apoiar o planejamento, a inclusão e a personalização do ensino se apresenta ao leitor: como um 
convite à reflexão e à construção de práticas pedagógicas nas quais a inovação tecnológica esteja 
a serviço da aprendizagem e na qual a inteligência humana continue ocupando lugar central. A 
obra parte do reconhecimento de que nenhuma tecnologia, por mais sofisticada que seja, possui a 
experiência, a sensibilidade, a responsabilidade ética e a compreensão contextual que 
caracterizam o trabalho docente. A inteligência artificial pode ampliar possibilidades, mas é o 
professor quem interpreta necessidades, estabelece prioridades, seleciona estratégias e atribui 
significado pedagógico aos recursos disponíveis. 
 
O conceito de professor aumentado representa uma docência fortalecida pela capacidade de 
dialogar criticamente com as tecnologias emergentes. Trata se de compreender a inteligência 
artificial como uma ferramenta capaz de apoiar diferentes etapas do trabalho pedagógico, 
desde a organização inicial de uma propostaàs diferenças individuais. Procedimento de aplicação: O 
professor combina estratégias de acessibilidade, diferenciação e personalização em uma mesma 
proposta. A IA auxilia na criação das alternativas, mas o planejamento é orientado pelos 
objetivos educacionais e pelas necessidades concretas dos estudantes. 
Fortalecimento da autonomia dos estudantes com deficiência. Objetivo: Utilizar 
recursos tecnológicos para ampliar independência e participação. Procedimento de aplicação: O 
professor identifica tarefas nas quais o estudante depende excessivamente de ajuda e seleciona 
recursos que possam favorecer sua realização autônoma. A IA pode auxiliar na elaboração dos 
suportes, que são gradualmente ajustados. 
Formação de uma cultura de respeito às diferenças. Objetivo: Transformar a inclusão 
em princípio cotidiano das relações pedagógicas. Procedimento de aplicação: O professor utiliza 
atividades que valorizem diferentes formas de aprender, comunicar e participar. A IA pode 
contribuir para a elaboração de histórias, situações-problema e materiais que representem 
diferentes experiências humanas de maneira respeitosa. 
Planejamento inclusivo com participação dos estudantes. Objetivo: Considerar as 
percepções dos próprios estudantes sobre suas necessidades e formas de aprender. Procedimento 
de aplicação: O professor promove momentos de escuta e pergunta quais recursos, estratégias e 
formatos facilitam a participação. A IA pode auxiliar na organização das sugestões, enquanto as 
decisões pedagógicas são construídas a partir do diálogo. 
Uso ético da IA na educação inclusiva. Objetivo: Garantir que a tecnologia seja 
utilizada para ampliar oportunidades sem produzir novas formas de exclusão. Procedimento de 
aplicação: O professor verifica informações, evita decisões automatizadas sobre estudantes, 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 56 
 
protege dados pessoais e analisa criticamente as sugestões produzidas pela IA. O recurso 
tecnológico permanece subordinado aos objetivos pedagógicos e aos direitos dos estudantes. 
Professor aumentado como mediador da inclusão. Objetivo: Ampliar a capacidade 
docente de planejar respostas pedagógicas diante da diversidade presente na sala de aula. 
Procedimento de aplicação: O professor utiliza a IA para pesquisar possibilidades, elaborar 
materiais, adaptar atividades e organizar estratégias, mantendo a observação, a escuta, a 
avaliação e a decisão pedagógica sob sua responsabilidade. 
Remoção contínua de barreiras para a aprendizagem. Objetivo: Transformar a inclusão 
em um processo permanente de análise e aperfeiçoamento da prática pedagógica. Procedimento 
de aplicação: O professor segue um ciclo de identificar a barreira, planejar uma alternativa, 
aplicar a estratégia, observar os resultados e realizar novos ajustes. A IA participa como recurso 
de apoio durante esse processo, ampliando o repertório de possibilidades sem substituir a 
mediação humana. 
A inclusão não ocorre automaticamente pela presença de recursos digitais na escola. 
Ferreira et al. (2025) evidenciam a importância da mediação dos recursos digitais assistivos no 
processo de aprendizagem de estudantes com necessidades específicas. O professor aumentado 
precisa, portanto, identificar o que dificulta a participação do estudante, analisar quais recursos 
podem contribuir para superar essa dificuldade e acompanhar os efeitos de sua utilização. Essa 
atuação transforma a tecnologia em instrumento pedagógico inserido em um processo de 
planejamento, intervenção e avaliação. 
A inteligência artificial pode ampliar o repertório de recursos disponíveis para uma 
educação mais inclusiva, especialmente quando associada a outras tecnologias digitais e 
assistivas. Oliveira et al. (2026) relacionam essas tecnologias à aprendizagem personalizada e à 
ampliação da autonomia, enquanto Belchior et al. (2025) situam os recursos tecnológicos dentro 
de uma perspectiva de inclusão e desenvolvimento integral. O professor aumentado, nessa 
perspectiva, não utiliza a IA como finalidade em si mesma, mas como possibilidade adicional 
para criar caminhos de aprendizagem que ampliem acesso, participação e autonomia. 
 
2.5. Inteligência artificial e tecnologias assistivas na prática docente 
As tecnologias assistivas desempenham papel relevante na construção de condições que 
favoreçam participação, comunicação e autonomia de estudantes com deficiência. Oliveira et al. 
(2026) discutem a articulação entre tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada, 
destacando a ampliação da participação e da autonomia como elementos centrais. Essa 
abordagem permite compreender que o uso tecnológico precisa estar associado a uma 
necessidade funcional ou pedagógica concreta, evitando que a inovação seja reduzida à simples 
introdução de ferramentas digitais no ambiente escolar. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 57 
 
Ferreira et al. (2025) contribuem para essa discussão ao analisarem tecnologias digitais 
assistivas relacionadas à inclusão escolar de estudantes com transtorno do espectro autista. O 
estudo permite destacar a importância da adaptação dos recursos às características dos 
estudantes, considerando suas formas de comunicação, interação e aprendizagem. A inteligência 
artificial pode ampliar esse repertório ao possibilitar recursos de produção, adaptação e 
processamento de informações, mas sua efetividade depende da maneira como o professor 
integra essas possibilidades à prática pedagógica. 
Os recursos digitais também podem apoiar processos relacionados ao desenvolvimento 
infantil. Vieira et al. (2025) discutem a relação entre tecnologia, inclusão e psicomotricidade, 
permitindo compreender que as ferramentas digitais podem ser utilizadas em diferentes 
dimensões do desenvolvimento quando existe intencionalidade pedagógica. Silva et al. (2026), 
ao abordarem a utilização de ferramentas digitais em intervenções comportamentais mediadas 
por tecnologia, ampliam o campo de discussão sobre diferentes formas de integração 
tecnológica. Essas contribuições ajudam a situar a IA dentro de um ecossistema mais amplo de 
recursos digitais. 
A seleção de uma tecnologia assistiva exige conhecimento sobre o estudante e sobre as 
demandas que precisam ser atendidas. Oliveira et al. (2026) relacionam diretamente 
acessibilidade, personalização e autonomia, evidenciando que a escolha tecnológica precisa 
considerar o impacto sobre a participação. O professor aumentado atua, nesse processo, como 
mediador entre o recurso e a necessidade educacional, avaliando se a ferramenta efetivamente 
favorece o acesso ao currículo e às atividades propostas. 
A integração entre inteligência artificial e tecnologias assistivas também pode favorecer 
maior flexibilidade na produção de materiais e na comunicação pedagógica. Ferreira et al. (2025) 
e Vieira et al. (2025) permitem compreender que recursos digitais podem contribuir para criar 
diferentes formas de acesso às experiências de aprendizagem. Quando a IA é incorporada a esse 
processo, sua contribuição deve estar subordinada às necessidades dos estudantes e aos objetivos 
educacionais. Dessa maneira, a tecnologia amplia as possibilidades do professor sem substituir 
sua responsabilidade de planejar uma educação acessível e significativa. 
 
2.6. IA generativa, produção de materiais e diferenciação pedagógica 
A inteligência artificial generativa amplia as possibilidades de criação, adaptação e 
reorganização de materiais educacionais. Levy-Nadav et al. (2026) investigam justamente a 
integração de ferramentas de IA generativa ao desenhopedagógico e à instrução, oferecendo 
elementos para compreender como essas tecnologias podem participar da preparação de 
experiências de aprendizagem. O professor pode utilizar sistemas generativos para elaborar 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 58 
 
exemplos, modificar textos, produzir questões ou propor diferentes formatos de uma atividade, 
desde que mantenha a análise crítica sobre os resultados. 
A integração da IA generativa às práticas docentes, entretanto, envolve um processo de 
aprendizagem profissional. Song et al. (2025), ao analisarem processos de integração da IA 
generativa por professores e fatores que influenciam essa adoção, demonstram que o uso dessas 
ferramentas depende de múltiplas condições relacionadas às práticas docentes. Isso significa que 
a simples disponibilização de um sistema não garante sua utilização pedagogicamente adequada. 
O professor precisa experimentar, avaliar, ajustar e compreender progressivamente as 
possibilidades do recurso. 
A diferenciação pedagógica pode ser fortalecida quando o professor utiliza a IA para 
criar diferentes caminhos de apresentação de um mesmo conteúdo. Kohnke et al. (2025) 
discutem a preparação de futuros educadores para salas de aula ampliadas pela IA, relacionando 
o desenvolvimento do letramento tecnológico à capacidade de integração pedagógica. Essa 
competência pode permitir ao professor solicitar adaptações de linguagem, níveis de dificuldade 
e formas de representação, tornando o planejamento mais responsivo à diversidade da turma. 
A produção automatizada de materiais não deve ser confundida com produção 
pedagógica totalmente automatizada. Tan et al. (2026) enfatizam a agência profissional docente 
no aprendizado com IA, aspecto que permite compreender que a tecnologia pode contribuir com 
sugestões, mas não substitui a avaliação do professor. O material produzido por um sistema 
precisa ser revisado quanto à precisão, adequação etária, coerência curricular, acessibilidade, 
linguagem e finalidade educacional antes de ser utilizado com os estudantes. 
A utilização crítica da IA generativa pode, portanto, ampliar a criatividade docente e 
diversificar os recursos disponíveis. Levy-Nadav et al. (2026) mostram a presença dessas 
ferramentas em processos de desenho pedagógico, enquanto Kohnke et al. (2025) destacam a 
importância da preparação dos futuros educadores para ambientes de ensino mediados por IA. O 
professor aumentado transforma essas possibilidades tecnológicas em materiais 
pedagogicamente contextualizados, preservando a autoria intelectual, a intencionalidade 
educativa e a responsabilidade pela qualidade do conteúdo. 
 
2.7. Avaliação, feedback e acompanhamento da aprendizagem com IA 
A inteligência artificial também pode apoiar processos relacionados ao 
acompanhamento da aprendizagem, especialmente na organização de informações e na produção 
de sugestões de feedback. Tan et al. (2026) destacam a importância da agência profissional 
docente em contextos de aprendizagem com IA, permitindo compreender que os sistemas podem 
colaborar com o professor sem substituir sua interpretação sobre o desenvolvimento dos 
estudantes. A tecnologia pode auxiliar na organização de dados e na identificação de padrões, 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 59 
 
mas a análise pedagógica precisa permanecer vinculada ao conhecimento do professor sobre o 
contexto. 
O feedback constitui uma dimensão importante desse processo porque permite ao 
estudante compreender avanços, dificuldades e possibilidades de melhoria. Sistemas de IA 
podem auxiliar na elaboração de sugestões de devolutiva e na organização de diferentes formas 
de resposta, especialmente quando utilizados em conjunto com critérios definidos pelo professor. 
Levy-Nadav et al. (2026), ao discutirem a integração da IA generativa às práticas pedagógicas, 
ajudam a situar essas ferramentas como recursos que podem participar de diferentes momentos 
da prática docente. 
A utilização da IA na avaliação também requer atenção às características individuais 
dos estudantes. Song et al. (2025) demonstram que os processos de integração da IA generativa 
pelos professores são influenciados por diferentes fatores, indicando que não existe uma única 
maneira de incorporar essas ferramentas ao ensino. No acompanhamento da aprendizagem, isso 
significa que os resultados produzidos por um sistema precisam ser interpretados em conjunto 
com outras evidências, considerando trajetória, participação, produção e contexto do estudante. 
O feedback apoiado por IA pode ser particularmente relevante quando o professor 
precisa oferecer diferentes formas de orientação. Uma ferramenta pode auxiliar na organização 
de comentários, na identificação de aspectos que precisam ser retomados ou na formulação de 
perguntas orientadoras. Tan et al. (2026), ao enfatizarem a agência profissional, permitem 
compreender que essas sugestões precisam ser avaliadas e contextualizadas pelo docente. O 
professor aumentado não transfere para a IA a avaliação do estudante, mas utiliza seus recursos 
para ampliar sua capacidade de acompanhar processos de aprendizagem. 
A avaliação apoiada por tecnologia precisa permanecer vinculada aos objetivos 
pedagógicos e aos critérios previamente estabelecidos. Reyes-Rojas et al. (2026) ressaltam a 
importância da preparação docente para integrar IA às práticas de ensino mediante articulação de 
conhecimentos tecnológicos e pedagógicos. Essa perspectiva é fundamental para evitar que a 
avaliação seja reduzida a resultados produzidos automaticamente. A IA pode ampliar 
instrumentos e possibilidades de acompanhamento, enquanto o professor preserva a 
responsabilidade de interpretar evidências e tomar decisões pedagógicas. 
 
2.8. Formação docente para o uso crítico, ético e pedagógico da IA 
A formação docente representa uma condição fundamental para a utilização qualificada 
da inteligência artificial na educação. Sperling et al. (2024), ao realizarem uma revisão de escopo 
sobre letramento em IA na formação de professores, evidenciam a necessidade de desenvolver 
conhecimentos que permitam compreender criticamente essas tecnologias. O professor 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 60 
 
aumentado precisa conhecer não apenas as funcionalidades dos sistemas, mas também suas 
possibilidades, limitações e implicações para o trabalho pedagógico. 
A formação tecnológica precisa estar associada ao conhecimento profissional docente. 
Ischkanian et al. (2025), ao discutirem tecnologias digitais na formação de professores para 
contextos híbridos e remotos, ressaltam a importância da capacitação para o uso educacional dos 
recursos digitais. Essa perspectiva pode ser ampliada para a IA, considerando que a competência 
tecnológica só adquire significado pedagógico quando articulada aos objetivos curriculares, às 
metodologias de ensino e às necessidades dos estudantes. 
Kohnke et al. (2025) destacam a importância de preparar futuros educadores para 
ambientes de sala de aula ampliados pela inteligência artificial, relacionando essa preparação ao 
desenvolvimento de AI literacy e à integração pedagógica. A formação docente, portanto, precisa 
contemplar situações concretas de uso, permitindo que os professores experimentem ferramentas, 
analisem resultados e reflitam sobre sua pertinência.Esse processo favorece uma apropriação 
tecnológica mais consciente e menos dependente de modelos prontos. 
A dimensão ética também precisa ocupar lugar central na formação. Kohnke et al. 
(2026) discutem especificamente ética, privacidade e letramento em IA na preparação de futuros 
professores, evidenciando que o domínio tecnológico não pode ser separado das 
responsabilidades decorrentes de seu uso. Questões relacionadas a dados, autoria, confiabilidade 
das informações, vieses e segurança precisam fazer parte da formação profissional. O professor 
aumentado necessita, portanto, desenvolver critérios para decidir não apenas como utilizar a IA, 
mas também quando sua utilização não é apropriada. 
A perspectiva do intelligent-TPACK contribui para aprofundar essa compreensão. 
Reyes-Rojas et al. (2026) propõem uma abordagem voltada à prontidão de futuros professores 
para integrar IA às práticas de ensino, articulando conhecimentos necessários à integração 
tecnológica. Esse modelo ajuda a compreender que o professor aumentado precisa reunir 
conhecimento tecnológico, pedagógico e relacionado ao conteúdo. A formação, portanto, 
constitui uma das principais condições para transformar a IA de ferramenta disponível em 
recurso efetivamente integrado à prática educativa. 
 
2.9. Ética, privacidade, vieses e autonomia no uso educacional da IA 
A utilização da inteligência artificial no ambiente educacional envolve 
responsabilidades relacionadas à proteção das informações e à utilização adequada dos dados. 
Kohnke et al. (2026) destacam a privacidade como uma das dimensões que precisam integrar a 
formação para o uso responsável da IA generativa. Essa preocupação é especialmente importante 
no contexto educacional, no qual podem ser processadas informações relacionadas ao 
desempenho, às características e às necessidades dos estudantes. O professor aumentado precisa 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 61 
 
reconhecer que a utilização de uma ferramenta tecnológica também envolve decisões sobre quais 
informações podem ser compartilhadas e com que finalidade. 
A ética constitui igualmente uma dimensão necessária para avaliar a pertinência das 
aplicações da IA. Kohnke et al. (2026) aproximam ética, privacidade e AI literacy, mostrando 
que a competência tecnológica precisa envolver compreensão crítica das consequências do uso 
dos sistemas. No cotidiano escolar, isso significa analisar a origem das informações, questionar 
resultados inadequados e evitar que decisões importantes sejam tomadas exclusivamente com 
base em respostas automatizadas. 
Os vieses também precisam ser considerados na utilização educacional de sistemas 
inteligentes. Sperling et al. (2024), ao discutirem o letramento em IA na formação docente, 
contribuem para a compreensão da necessidade de preparar professores capazes de interpretar 
criticamente as tecnologias. Se os sistemas são alimentados por grandes volumes de dados e 
padrões existentes, suas respostas podem reproduzir limitações presentes nesses dados. O 
professor, portanto, precisa desenvolver condições para reconhecer respostas inadequadas e 
verificar se determinado conteúdo é compatível com princípios de inclusão e respeito à 
diversidade. 
A autonomia profissional constitui outro eixo fundamental. Tan et al. (2026) colocam a 
agência docente no centro da relação entre professores e IA, permitindo compreender que a 
tecnologia pode ampliar capacidades sem retirar do profissional sua responsabilidade decisória. 
Boos, Eder e Lachner (2026), ao examinarem a utilidade percebida no aprendizado responsável 
do uso da IA generativa, também ajudam a compreender que a adoção tecnológica precisa estar 
vinculada a finalidades reconhecidas como relevantes pelos próprios docentes. A autonomia, 
nesse cenário, significa utilizar a tecnologia de maneira consciente, e não depender dela para 
definir os caminhos da prática pedagógica. 
A responsabilidade ética também se relaciona à capacidade de estabelecer limites para a 
utilização dos sistemas. Kohnke et al. (2026) reforçam a necessidade de preparar professores 
para lidar com questões de ética e privacidade, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) relacionam a 
integração da IA à preparação profissional docente. O professor aumentado precisa, portanto, 
desenvolver critérios para selecionar ferramentas, verificar informações, proteger dados, 
reconhecer limitações e preservar a centralidade das relações humanas. A inteligência artificial 
torna-se pedagogicamente significativa quando fortalece a ação docente sem comprometer 
autonomia, responsabilidade e respeito aos estudantes. Nesse processo, a seleção de uma 
ferramenta não deve ocorrer apenas em função de sua capacidade técnica, mas também de sua 
adequação ao objetivo educacional, à faixa etária, às características da turma e às condições de 
acesso disponíveis. O professor precisa analisar criticamente as respostas produzidas pelo 
sistema, considerando a possibilidade de informações incompletas, inadequadas ou 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 62 
 
incompatíveis com o contexto pedagógico, para que a tecnologia não transforme uma sugestão 
automatizada em uma decisão educacional sem mediação humana. 
A preservação da privacidade constitui igualmente uma dimensão indispensável dessa 
atuação, especialmente quando sistemas de IA são utilizados para apoiar planejamento, 
acompanhamento ou personalização da aprendizagem. Kohnke et al. (2026) inserem privacidade 
e uso responsável entre os conhecimentos necessários à formação de futuros professores, 
indicando que a competência para utilizar IA envolve compreender não apenas suas 
possibilidades, mas também seus limites e implicações. Na prática escolar, o professor 
aumentado precisa evitar a exposição desnecessária de informações pessoais dos estudantes, 
utilizar dados somente quando houver finalidade pedagógica legítima e adotar procedimentos 
compatíveis com a proteção das informações. Reyes-Rojas et al. (2026), ao relacionarem a 
integração da IA ao desenvolvimento profissional docente, contribuem para compreender que a 
competência tecnológica precisa estar articulada ao conhecimento pedagógico e à capacidade de 
tomada de decisão. O uso ético da IA, portanto, não significa rejeitar a inovação, mas estabelecer 
condições para que os recursos tecnológicos ampliem o planejamento, a inclusão e a 
personalização sem deslocar do professor a responsabilidade pela mediação, pela avaliação das 
informações e pela proteção da dignidade e da autonomia dos estudantes. 
 
2.10. Professor aumentado: autonomia, participação e transformação da prática 
pedagógica 
A concepção de professor aumentado reúne diferentes dimensões da transformação 
contemporânea da prática docente: planejamento, personalização, inclusão, produção de 
materiais, acompanhamento da aprendizagem, formação e uso ético da tecnologia. Tan et al. 
(2026) colocam a agência profissional dos professores no centro da aprendizagem com IA, 
enquanto Levy-Nadav et al. (2026) investigam concretamente a integração de ferramentas de IA 
generativa ao desenho pedagógico e à instrução. Essas contribuições permitem compreender o 
professor aumentado como profissional que incorpora novas ferramentas sem transferir para elas 
a responsabilidade pela condução do processo educativo. 
A transformação da prática docente também está relacionada à capacidade de utilizar a 
tecnologia para responder à diversidade. Oliveira et al. (2026) articulam tecnologias assistivas, 
aprendizagem personalizada, participação e autonomia, estabelecendo umarelação direta entre 
inovação tecnológica e ampliação das oportunidades educacionais. Essa perspectiva é 
particularmente importante para compreender que a inteligência artificial pode contribuir para 
diversificar caminhos de aprendizagem quando integrada a estratégias que reconheçam as 
diferenças entre os estudantes. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 63 
 
A inclusão, nesse processo, depende da capacidade de transformar recursos tecnológicos 
em respostas às barreiras existentes. Ferreira et al. (2025) discutem tecnologias digitais assistivas 
como caminhos para apoiar a aprendizagem significativa de estudantes com transtorno do 
espectro autista, enquanto Belchior et al. (2025) relacionam tecnologias, inclusão e 
desenvolvimento integral de pessoas com deficiência. O professor aumentado amplia seu 
repertório justamente para construir respostas mais flexíveis às necessidades educacionais, 
articulando recursos digitais, tecnologias assistivas e estratégias pedagógicas. 
A transformação da docência também exige formação e responsabilidade. Reyes-Rojas 
et al. (2026) destacam a importância da prontidão docente para integrar IA às práticas de ensino, 
enquanto Kohnke et al. (2026) ressaltam dimensões relacionadas à ética, privacidade e 
letramento em IA. A presença da tecnologia, portanto, não diminui a necessidade de 
conhecimento profissional; ao contrário, amplia a necessidade de professores capazes de avaliar 
ferramentas, verificar informações, reconhecer limitações e decidir pedagogicamente sobre sua 
utilização. 
O professor aumentado pode ser compreendido, finalmente, como aquele que amplia 
suas possibilidades de atuação sem abdicar de sua autonomia profissional. Tan et al. (2026) 
permitem situar a agência docente como elemento central dessa relação, enquanto Oliveira et al. 
(2026) aproximam a tecnologia das dimensões de participação e autonomia dos estudantes. A 
inteligência artificial, quando integrada de maneira crítica, ética e pedagogicamente intencional, 
pode ampliar o repertório do professor para planejar, personalizar, incluir, acompanhar e criar. 
Nesse sentido, o professor aumentado não é aquele que utiliza mais tecnologia, mas aquele que 
consegue transformar recursos tecnológicos em possibilidades concretas de aprendizagem, 
participação e autonomia. 
 
3. REFERENCIAL TEÓRICO 
O conceito de professor aumentado constitui uma perspectiva contemporânea de 
compreensão da prática docente diante da incorporação de sistemas de inteligência artificial aos 
processos de planejamento, organização, mediação e acompanhamento da aprendizagem. A 
expressão não pressupõe a substituição do professor pela tecnologia, mas a ampliação de suas 
possibilidades de atuação mediante ferramentas capazes de apoiar tarefas que exigem produção, 
organização, adaptação e análise de informações. Tan et al. (2026) discutem a agência 
profissional docente no processo de aprendizagem com inteligência artificial, evidenciando que a 
interação com esses sistemas pode ampliar conhecimentos e possibilidades de ação quando o 
professor mantém participação ativa nas decisões pedagógicas. No contexto desta pesquisa, o 
professor aumentado é compreendido, portanto, como aquele que utiliza a IA como recurso de 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 64 
 
apoio, preservando sua autonomia, sua responsabilidade profissional e sua capacidade de 
interpretar as necessidades concretas dos estudantes. 
A inteligência artificial aplicada à educação também precisa ser compreendida a partir 
de uma perspectiva de complementaridade entre capacidades humanas e recursos tecnológicos. 
Kohnke et al. (2025) relacionam a preparação de futuros professores para salas de aula 
ampliadas por IA ao desenvolvimento de conhecimentos sobre a tecnologia e sua integração às 
práticas pedagógicas. Essa abordagem desloca a discussão de uma simples aprendizagem 
operacional de ferramentas para uma compreensão mais ampla sobre quando, por que e para que 
utilizar sistemas inteligentes no ensino. Para o objeto desta pesquisa, essa concepção é relevante 
porque o professor aumentado não é definido pela quantidade de ferramentas utilizadas, mas pela 
capacidade de transformar recursos tecnológicos em estratégias pedagogicamente justificadas, 
considerando objetivos de aprendizagem, características dos estudantes e condições do contexto 
escolar. 
A personalização constitui outra dimensão fundamental do conceito investigado, pois a 
inteligência artificial pode apoiar a organização de propostas diferenciadas segundo 
necessidades, ritmos, formas de participação e níveis de aprendizagem. Oliveira et al. (2026), ao 
discutirem tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada, relacionam inovação pedagógica 
à ampliação da participação e da autonomia de estudantes com deficiência. A personalização, 
nesse sentido, não deve ser confundida com individualização absoluta do ensino, mas 
compreendida como possibilidade de flexibilizar caminhos de aprendizagem sem romper com a 
dimensão coletiva da experiência escolar. O professor aumentado utiliza recursos tecnológicos 
para diversificar materiais, atividades, linguagens e formas de acompanhamento, mantendo a 
mediação pedagógica como elemento responsável pela articulação dessas possibilidades. 
A inclusão educacional amplia a compreensão sobre a função social da tecnologia no 
trabalho docente. Belchior et al. (2025) discutem a articulação entre tecnologias, educação e 
terapias no desenvolvimento integral de pessoas com deficiência, enquanto Ferreira et al. (2025) 
abordam as tecnologias digitais assistivas como possibilidades para favorecer a inclusão escolar 
e a aprendizagem significativa de estudantes com transtorno do espectro autista. Esses estudos 
permitem compreender que o valor pedagógico de uma tecnologia está relacionado à sua 
capacidade de enfrentar barreiras concretas de participação, comunicação, acesso e 
aprendizagem. No objeto desta pesquisa, a IA é analisada, portanto, como instrumento que pode 
apoiar o professor na construção de respostas pedagógicas mais acessíveis, sem transformar a 
tecnologia em finalidade independente dos direitos e das necessidades educacionais dos 
estudantes. 
A fundamentação conceitual do professor aumentado exige, ainda, uma compreensão 
crítica da relação entre inovação, autonomia e responsabilidade. Kohnke et al. (2026) destacam a 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 65 
 
importância da preparação docente para o uso responsável da IA, envolvendo questões de ética, 
privacidade e letramento em inteligência artificial. Reyes-Rojas et al. (2026), ao discutirem a 
preparação de professores para a integração da IA às práticas de ensino, associam essa integração 
à formação profissional necessária para que as ferramentas sejam incorporadas de maneira 
consciente. No âmbito desta pesquisa, esses fundamentos permitem compreender que ampliar a 
capacidade docente por meio da IA não significa transferir decisões pedagógicas aos sistemas 
automatizados, mas criar condições para que o professor disponha de mais recursos para 
planejar, incluir, personalizar e acompanhar a aprendizagem, mantendo sob sua responsabilidade 
a decisão pedagógica e a mediação humana. 
 
3.1. Fundamentação conceitual do objeto de estudo 
O conceito de professor aumentado constitui o eixo conceitual desta pesquisa e está 
relacionado à ampliação das possibilidades de atuação docente mediante a integração crítica e 
pedagógica de recursos de inteligênciaartificial. A expressão “aumentado” não significa 
substituir capacidades humanas por sistemas automatizados, mas ampliar o repertório de 
ferramentas, informações e possibilidades metodológicas disponíveis ao professor. Tan et al. 
(2026), ao investigarem a agência profissional docente em processos de aprendizagem mediados 
por inteligência artificial, evidenciam a importância de preservar a participação ativa do 
professor diante das tecnologias emergentes. Nessa perspectiva, o professor aumentado é 
compreendido como um profissional que utiliza a IA para ampliar sua capacidade de planejar, 
criar, adaptar, analisar e acompanhar processos educativos, mantendo sob sua responsabilidade a 
interpretação das necessidades dos estudantes e a tomada de decisões pedagógicas. 
A fundamentação desse conceito também envolve a compreensão da inteligência 
artificial como recurso integrado ao conhecimento profissional docente. Kohnke et al. (2025) 
discutem a preparação de futuros professores para salas de aula ampliadas pela IA, destacando a 
necessidade de desenvolver conhecimentos que permitam compreender tanto as possibilidades 
quanto as limitações dessas tecnologias. A integração da inteligência artificial não pode ser 
reduzida ao domínio operacional de plataformas, comandos ou sistemas generativos, pois sua 
utilização educacional exige articulação com objetivos curriculares, metodologias, avaliação e 
características dos estudantes. No contexto desta pesquisa, o professor aumentado é, portanto, 
aquele que consegue estabelecer relações entre conhecimento pedagógico, conhecimento 
tecnológico e conhecimento sobre o conteúdo, utilizando a IA como instrumento de apoio para 
qualificar sua prática sem transferir a ela a responsabilidade pela condução do processo 
educativo. 
A noção de professor aumentado está diretamente relacionada à possibilidade de 
personalização da aprendizagem. A inteligência artificial pode apoiar o professor na elaboração 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 66 
 
de diferentes versões de atividades, na adaptação de materiais, na organização de estratégias 
diferenciadas e na criação de alternativas para estudantes que apresentam diferentes ritmos, 
formas de participação e necessidades educacionais. Oliveira et al. (2026), ao discutirem 
tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada, destacam a relação entre inovação 
pedagógica, participação e autonomia de estudantes com deficiência. Essa perspectiva contribui 
para compreender que personalizar não significa individualizar completamente o ensino ou 
fragmentar a experiência coletiva da turma, mas ampliar as possibilidades de acesso e 
participação. O professor aumentado utiliza os recursos tecnológicos para construir percursos 
pedagógicos mais flexíveis, mantendo a mediação humana responsável pela seleção, adaptação e 
contextualização das propostas. 
A dimensão inclusiva constitui outro fundamento indispensável ao conceito investigado, 
principalmente porque a tecnologia somente adquire significado educacional quando contribui 
para enfrentar barreiras que limitam a participação e a aprendizagem. Ferreira et al. (2025) 
discutem as tecnologias digitais assistivas como recursos relacionados à inclusão escolar e à 
aprendizagem significativa de estudantes com transtorno do espectro autista, enquanto Belchior 
et al. (2025) relacionam tecnologias e processos educacionais ao desenvolvimento integral de 
pessoas com deficiência. Essas contribuições permitem compreender a tecnologia como meio 
para ampliar acesso, comunicação, expressão, participação e autonomia. Para esta pesquisa, o 
professor aumentado é concebido como aquele que consegue identificar barreiras pedagógicas e 
utilizar recursos tecnológicos de maneira intencional para construir respostas mais acessíveis e 
diferenciadas, sem pressupor que a simples disponibilização de uma ferramenta tecnológica 
produza inclusão. 
A fundamentação conceitual do professor aumentado também exige considerar 
autonomia, ética, privacidade e responsabilidade profissional. Kohnke et al. (2026) enfatizam a 
necessidade de preparar professores para o uso responsável da IA generativa, envolvendo 
questões de ética, privacidade e letramento em inteligência artificial, enquanto Reyes-Rojas et al. 
(2026) relacionam a integração da IA às práticas docentes à preparação profissional necessária 
para essa transformação. O professor aumentado precisa, portanto, desenvolver critérios para 
selecionar ferramentas, verificar informações produzidas pelos sistemas, reconhecer limitações, 
proteger dados e avaliar a adequação pedagógica de cada recurso. A inteligência artificial torna-
se pedagogicamente significativa quando amplia as possibilidades de ação do professor sem 
comprometer sua autonomia, sua responsabilidade profissional, a participação dos estudantes e a 
centralidade das relações humanas no processo educativo. 
A autonomia docente, nesse contexto, está relacionada à capacidade de utilizar a 
inteligência artificial de maneira deliberada, crítica e contextualizada, sem aceitar 
automaticamente respostas, recomendações ou materiais produzidos pelos sistemas. Tan et al. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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 67 
 
(2026) colocam a agência profissional no centro da relação entre professores e inteligência 
artificial, indicando a relevância da participação ativa do docente na construção de 
conhecimentos e na tomada de decisões durante o uso dessas tecnologias. Essa perspectiva é 
particularmente importante para o conceito de professor aumentado, pois a ampliação 
tecnológica somente possui significado pedagógico quando permanece subordinada às 
finalidades educacionais definidas pelo profissional. Cabe ao professor analisar a pertinência das 
informações, confrontar diferentes fontes, adaptar conteúdos à realidade da turma e decidir quais 
recursos efetivamente contribuem para os objetivos de aprendizagem, preservando a dimensão 
intelectual e pedagógica de seu trabalho. 
A responsabilidade profissional também envolve reconhecer que os sistemas de 
inteligência artificial podem produzir respostas incompletas, imprecisas ou inadequadas ao 
contexto educacional em que serão utilizadas. Kohnke et al. (2026), ao relacionarem o uso 
responsável da IA à formação em ética, privacidade e letramento tecnológico, reforçam a 
necessidade de preparar os professores para compreender os limites dos sistemas e suas 
implicações no ambiente educacional. Reyes-Rojas et al. (2026) contribuem para essa discussão 
ao relacionarem a integração da IA à preparação profissional docente, indicando que o domínio 
tecnológico precisa estar articulado aos conhecimentos necessários para sua utilização 
pedagógica. No caso do professor aumentado, essa responsabilidade implica revisar materiais 
gerados pela IA, verificar informações, considerar possíveis vieses, evitar exposição 
desnecessária de dados dos estudantes e adequar cada recurso às características da turma. A 
tecnologia, portanto, deve ampliar a capacidade de atuação docente sem reduzir a 
responsabilidade humana sobre aquilo que é ensinado, como é ensinado e quais condições são 
criadas para que cada estudante participe e aprenda. 
 
3.2. Abordagens teóricas e modelos analíticos relacionados ao tema 
A análise do professor aumentado requer modelos teóricos que permitam compreender a 
integração da inteligência artificial para além de sua dimensão instrumental. A perspectiva do 
conhecimento tecnológico, pedagógico e de conteúdo, ampliada pelas discussões 
contemporâneas sobre IA, oferece uma possibilidade de interpretara integração tecnológica 
como articulação entre diferentes conhecimentos profissionais. Reyes-Rojas et al. (2026) 
apresentam o conceito de intelligent-TPACK para discutir a preparação de professores para a 
integração da IA às práticas de ensino. Essa abordagem é pertinente ao objeto desta pesquisa 
porque permite analisar se a utilização da IA está articulada aos conhecimentos pedagógicos e 
aos conteúdos ensinados ou se permanece restrita ao domínio técnico das ferramentas. 
O conceito de letramento em inteligência artificial constitui outra abordagem importante 
para compreender a preparação docente. Sperling et al. (2024), em revisão de escopo sobre IA na 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 68 
 
formação de professores, identificam a necessidade de compreender o letramento em IA como 
dimensão relacionada à formação profissional docente. Kohnke et al. (2026) ampliam essa 
discussão ao relacionar o uso responsável da IA a conhecimentos sobre ética, privacidade e 
funcionamento dos sistemas. Para esta pesquisa, o letramento em IA representa uma categoria 
analítica capaz de observar não apenas se o professor utiliza ferramentas inteligentes, mas se 
consegue interpretar seus resultados, reconhecer limitações, avaliar informações e tomar decisões 
pedagogicamente fundamentadas. 
A agência profissional docente constitui uma terceira abordagem teórica relevante para 
a compreensão do professor aumentado. Tan et al. (2026) investigam a agência profissional de 
professores em processos de aprendizagem apoiados por IA, destacando a importância da 
participação docente na construção e utilização de conhecimentos mediados por sistemas 
inteligentes. Essa perspectiva é fundamental porque impede que a discussão sobre IA seja 
reduzida à eficiência tecnológica. O professor aumentado permanece sujeito ativo do processo 
pedagógico, utilizando os recursos disponíveis de acordo com objetivos educacionais, 
necessidades dos estudantes e critérios profissionais. A agência, portanto, torna-se elemento 
analítico para verificar se a tecnologia amplia possibilidades de ação ou se produz dependência 
em relação às recomendações automatizadas. 
A integração pedagógica da IA também pode ser compreendida a partir dos estudos que 
investigam práticas concretas de professores. Levy-Nadav, Shamir-Inbal e Blau (2026) analisam 
perspectivas e práticas docentes relacionadas à integração de ferramentas de IA generativa no 
desenho pedagógico e na instrução em sala de aula. Song et al. (2025), por sua vez, investigam 
processos de integração de IA generativa realizados por professores e os fatores que influenciam 
esse processo. Esses estudos contribuem para o objeto desta pesquisa ao demonstrar que a 
adoção de tecnologias inteligentes está relacionada às condições profissionais, às práticas 
pedagógicas e à compreensão que os docentes desenvolvem sobre as ferramentas. A integração 
da IA, portanto, precisa ser analisada como processo pedagógico situado, e não apenas como 
aquisição de tecnologia. 
A perspectiva da colaboração entre professor e IA completa o conjunto de abordagens 
teóricas utilizado neste estudo. Dennison et al. (2026), ao apresentarem o Shiksha Copilot, 
investigam a colaboração entre professores e IA na curadoria e customização de planos de aula 
em escolas com poucos recursos, evidenciando possibilidades de apoio à elaboração pedagógica. 
Boos, Eder e Lachner (2026) discutem, por sua vez, a utilidade percebida da IA em intervenções 
relacionadas à aprendizagem responsável para o ensino com IA generativa. Esses estudos 
permitem compreender a tecnologia como parceira instrumental e cognitiva do professor, sem 
atribuir a ela a responsabilidade pela decisão pedagógica. No modelo analítico desta pesquisa, 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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 69 
 
essa colaboração será observada especialmente em relação ao planejamento, à personalização, à 
inclusão, à avaliação e à autonomia profissional. 
 
3.3. Evidências empíricas e contribuições de estudos recentes 
As evidências empíricas recentes indicam que a inteligência artificial generativa já vem 
sendo incorporada a diferentes dimensões do trabalho docente, particularmente no planejamento 
e na produção de materiais. Dennison et al. (2026) analisam uma proposta de colaboração entre 
professores e IA destinada à curadoria e customização de planos de aula, mostrando a 
possibilidade de utilização dos sistemas inteligentes para apoiar tarefas de preparação 
pedagógica. Essa evidência dialoga diretamente com o objeto desta pesquisa, uma vez que o 
planejamento representa uma das dimensões centrais do professor aumentado. A IA pode apoiar 
a organização de objetivos, atividades, recursos e alternativas metodológicas, enquanto a 
adequação final permanece vinculada ao conhecimento que o professor possui sobre sua turma e 
sobre o contexto educacional. 
Estudos recentes também evidenciam que a integração da IA depende de fatores 
relacionados às experiências e percepções dos próprios professores. Song et al. (2025) analisam 
processos de integração da IA generativa por docentes e os fatores que influenciam essas 
experiências, demonstrando a importância de considerar o percurso de apropriação da tecnologia. 
Levy-Nadav, Shamir-Inbal e Blau (2026) investigam as perspectivas e práticas de professores 
relacionadas ao uso de ferramentas de IA generativa no desenho pedagógico e na instrução. Para 
esta pesquisa, essas contribuições sustentam a compreensão de que a presença de uma ferramenta 
tecnológica não determina, por si só, sua utilização pedagógica. A maneira como o professor 
compreende, experimenta, adapta e avalia a IA interfere diretamente na forma como ela passa a 
integrar sua prática. 
As pesquisas recentes também destacam a necessidade de preparar professores para 
utilizar a IA de maneira responsável. Kohnke et al. (2026) relacionam a formação docente para o 
uso de IA generativa a questões de ética, privacidade e letramento em inteligência artificial. 
Sperling et al. (2024) identificam, no campo da formação de professores, a relevância de 
desenvolver competências relacionadas ao entendimento crítico da IA. Essas evidências são 
particularmente importantes para o conceito de professor aumentado, pois a ampliação das 
capacidades docentes depende de conhecimentos que permitam questionar resultados, reconhecer 
limitações e decidir quando uma ferramenta é adequada a determinado objetivo. A competência 
tecnológica, portanto, precisa estar associada à competência pedagógica e ética. 
As evidências disponíveis também sustentam a relação entre IA, personalização e 
diferenciação das experiências educacionais. Dennison et al. (2026) demonstram possibilidades 
de customização de planos de aula mediante colaboração entre docentes e sistemas de IA, 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 70 
 
enquanto Oliveira et al. (2026) discutem a aprendizagem personalizada associada às tecnologias 
assistivas e à ampliação da participação e autonomia de estudantes com deficiência. Esses 
trabalhos contribuem para compreender que personalizar não significa apenas produzir diferentes 
atividades, mas criar condições para que os estudantes encontrem caminhos de acesso, 
participação e aprendizagem compatíveis com suas necessidades. A IA pode apoiar esse 
processo ao ampliar a capacidadede produção e adaptação de recursos, desde que as decisões 
permaneçam orientadas pela análise pedagógica do professor. 
Outro conjunto de evidências está relacionado à necessidade de preservar a agência e a 
responsabilidade profissional durante a integração da IA. Tan et al. (2026) discutem a agência 
profissional docente em processos de aprendizagem com IA, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) 
relacionam a integração da inteligência artificial à preparação profissional para seu uso em 
práticas de ensino. Esses estudos reforçam a compreensão de que o professor aumentado não 
corresponde ao professor substituído ou reduzido à função de operador de sistemas. No contexto 
desta pesquisa, as evidências empíricas recentes serão utilizadas para analisar em que medida a 
IA pode ampliar o repertório docente sem deslocar para os sistemas automatizados as 
responsabilidades de interpretar, decidir, mediar e acompanhar os processos de aprendizagem. 
 
3.4. Categorias teóricas de análise para garantir a coerência e a articulação da pesquisa 
A primeira categoria teórica de análise proposta nesta pesquisa é o planejamento 
pedagógico, compreendido como dimensão na qual o professor organiza objetivos, conteúdos, 
estratégias, recursos, atividades e formas de acompanhamento da aprendizagem. Dennison et al. 
(2026) demonstram possibilidades de colaboração entre professores e IA na curadoria e 
customização de planos de aula, permitindo observar a tecnologia como recurso de apoio à 
organização do trabalho pedagógico. No presente estudo, essa categoria possibilita investigar 
como a IA pode contribuir para reduzir tarefas operacionais, ampliar alternativas metodológicas 
e favorecer a elaboração de propostas mais ajustadas ao contexto. A análise, entretanto, 
considera que a produção automatizada de sugestões não substitui a avaliação docente sobre sua 
pertinência educacional. 
A segunda categoria corresponde à personalização da aprendizagem, entendida como 
possibilidade de flexibilizar percursos, recursos, linguagens e estratégias conforme as 
características e necessidades dos estudantes. Oliveira et al. (2026) articulam tecnologias 
assistivas e aprendizagem personalizada à ampliação da participação e da autonomia de 
estudantes com deficiência. Essa contribuição permite compreender a personalização como 
processo relacionado à remoção de barreiras e à criação de condições diversificadas de 
aprendizagem. No objeto desta pesquisa, a categoria será utilizada para observar se a IA 
contribui para a elaboração de atividades diferenciadas, materiais adaptados e alternativas de 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 71 
 
acompanhamento sem produzir práticas excludentes ou reduzir a aprendizagem a respostas 
automatizadas. 
A terceira categoria é a inclusão e a remoção de barreiras, dimensão indispensável para 
compreender a função pedagógica das tecnologias assistivas e dos sistemas inteligentes. Ferreira 
et al. (2025) discutem tecnologias digitais assistivas relacionadas à inclusão escolar de 
estudantes com transtorno do espectro autista, enquanto Belchior et al. (2025) relacionam 
tecnologias e processos educacionais ao desenvolvimento integral de pessoas com deficiência. 
Essas contribuições fundamentam uma análise que desloca o foco da tecnologia em si para as 
barreiras que ela pode ajudar a enfrentar. No estudo do professor aumentado, serão consideradas 
barreiras relacionadas ao acesso aos conteúdos, à comunicação, à participação, à expressão e à 
organização das experiências de aprendizagem. 
A quarta categoria é a agência e autonomia docente, relacionada à capacidade do 
professor de tomar decisões pedagógicas fundamentadas durante a utilização da IA. Tan et al. 
(2026) colocam a agência profissional no centro da relação entre professores e inteligência 
artificial, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) associam a integração da IA à preparação 
profissional docente. Essa fundamentação permite analisar se os sistemas inteligentes são 
utilizados como recursos de apoio ou se suas recomendações passam a determinar decisões que 
deveriam permanecer sob responsabilidade do professor. A categoria será articulada às práticas 
de seleção de ferramentas, verificação de informações, adaptação de materiais e avaliação dos 
resultados produzidos pela IA. 
A quinta categoria corresponde à ética, privacidade e responsabilidade no uso 
educacional da inteligência artificial. Kohnke et al. (2026) destacam a necessidade de preparar 
professores para questões relacionadas à ética, privacidade e letramento em IA, enquanto 
Sperling et al. (2024) evidenciam a importância da formação docente para compreender 
criticamente a inteligência artificial. Essa categoria permite analisar os limites que precisam 
acompanhar a utilização dos sistemas, incluindo cuidado com dados, verificação das 
informações, reconhecimento de vieses e compreensão das limitações tecnológicas. Para esta 
pesquisa, ética e responsabilidade não são dimensões externas à prática pedagógica, mas 
condições para que a ampliação tecnológica do trabalho docente permaneça vinculada à proteção 
dos estudantes e à autonomia profissional. 
 
3.5. Articulação do referencial teórico com o problema de pesquisa, os objetivos e a análise 
dos resultados 
A articulação entre o referencial teórico e o problema de pesquisa ocorre a partir da 
compreensão de que a inteligência artificial pode modificar diferentes dimensões do trabalho 
docente, mas seus efeitos dependem da forma como os professores integram os recursos aos 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 72 
 
objetivos educacionais. Kohnke et al. (2025) e Reyes-Rojas et al. (2026) demonstram a 
importância da preparação profissional para a integração da IA às práticas pedagógicas. Essa 
fundamentação permite relacionar o problema investigado à necessidade de compreender como o 
professor pode utilizar a inteligência artificial para ampliar suas possibilidades de planejamento, 
inclusão e personalização. O referencial, portanto, oferece conceitos para interpretar a relação 
entre tecnologia, prática docente e aprendizagem. 
A relação com o objetivo da pesquisa também se estabelece por meio da categoria do 
planejamento pedagógico. Dennison et al. (2026) apresentam evidências sobre a colaboração 
entre professores e IA na elaboração e customização de planos de aula, oferecendo suporte 
teórico para investigar possibilidades de utilização desses sistemas na organização do trabalho 
docente. A partir dessa contribuição, o estudo pode examinar de que maneira a IA auxilia na 
produção de propostas, na diversificação de estratégias e na adaptação de materiais. O objetivo 
relacionado ao planejamento passa, portanto, a ser analisado não pela quantidade de ferramentas 
empregadas, mas pela contribuição efetiva que elas podem oferecer à ação pedagógica. 
A inclusão e a personalização também estabelecem uma conexão direta entre o 
referencial e os objetivos da pesquisa. Oliveira et al. (2026) relacionam tecnologias assistivas à 
aprendizagem personalizada, enquanto Ferreira et al. (2025) discutem recursos digitais assistivos 
no processo de inclusão escolar. Essas contribuições permitem analisar a IA a partir de sua 
capacidade de apoiar respostas pedagógicas diferenciadas e reduzir barreiras que dificultam a 
participação dos estudantes. A articulação teórica orienta a análise para questões como 
acessibilidade, diferenciação, participação, comunicação e autonomia, evitando que a 
investigação considere inovação tecnológica como sinônimo automático de inclusão. 
A análise dos resultadosserá igualmente orientada pelas categorias de agência docente, 
ética e responsabilidade. Tan et al. (2026) discutem a agência profissional no trabalho docente 
mediado por IA, enquanto Kohnke et al. (2026) enfatizam ética, privacidade e letramento em 
inteligência artificial. Essas contribuições permitem interpretar os resultados considerando não 
apenas os benefícios percebidos pelos professores, mas também as condições necessárias para 
utilização responsável dos sistemas. Os resultados poderão, portanto, ser organizados de acordo 
com evidências relacionadas à autonomia profissional, à avaliação crítica das respostas da IA, à 
proteção de informações e à capacidade de manter a mediação humana como elemento 
estruturante do processo educativo. 
A integração entre problema, objetivos, categorias teóricas e análise dos resultados 
produz a coerência metodológica necessária ao estudo do professor aumentado. Levy-Nadav, 
Shamir-Inbal e Blau (2026) investigam práticas docentes relacionadas à integração da IA 
generativa, enquanto Song et al. (2025) analisam processos e fatores que influenciam essa 
integração. Essas contribuições sustentam uma leitura dos resultados que considera a utilização 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 73 
 
da IA como processo situado, dependente das condições profissionais, pedagógicas e 
institucionais. O referencial teórico, portanto, funciona como eixo articulador da pesquisa, 
permitindo relacionar o uso da inteligência artificial ao planejamento, à inclusão, à 
personalização, à autonomia docente e à responsabilidade ética, mantendo o professor e os 
estudantes no centro da experiência educativa. 
 
FLUXOGRAMA 1 – ORGANIZAÇÃO CONCEITUAL DO REFERENCIAL TEÓRICO 
 
PROFESSOR AUMENTADO 
│ 
▼ 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
│ 
┌──────────────┼──────────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
PLANEJAMENTO PERSONALIZAÇÃO INCLUSÃO 
PEDAGÓGICO DA APRENDIZAGEM E ACESSIBILIDADE 
│ │ │ 
└──────────────┼──────────────┘ 
▼ 
MEDIAÇÃO DOCENTE 
│ 
┌──────────────┼──────────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
AGÊNCIA ÉTICA E AUTONOMIA 
DOCENTE PRIVACIDADE DOS ESTUDANTES 
│ │ │ 
└──────────────┼──────────────┘ 
▼ 
APRENDIZAGEM INCLUSIVA 
│ 
▼ 
PARTICIPAÇÃO E AUTONOMIA 
 
O Fluxograma 1 representa a organização conceitual do referencial teórico a partir do 
conceito de professor aumentado como eixo central da pesquisa. A inteligência artificial é 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 74 
 
posicionada como recurso de apoio à atividade docente e articulada a três dimensões 
fundamentais do objeto: planejamento pedagógico, personalização da aprendizagem e inclusão. 
Essas dimensões convergem para a mediação docente, indicando que a utilização da tecnologia 
permanece subordinada às decisões pedagógicas do professor. A agência docente, a ética, a 
privacidade e a autonomia dos estudantes aparecem como condições estruturantes para que o uso 
da IA resulte em práticas educacionais comprometidas com participação e aprendizagem 
inclusiva, conforme as discussões de Tan et al. (2026), Kohnke et al. (2026) e Oliveira et al. 
(2026). 
 
FLUXOGRAMA 2 – ARTICULAÇÃO ENTRE REFERENCIAL 
TEÓRICO, PESQUISA E ANÁLISE 
 
PROBLEMA DE PESQUISA 
│ 
▼ 
OBJETIVO DA PESQUISA 
│ 
▼ 
REFERENCIAL TEÓRICO 
│ 
┌──────────────┼──────────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
PLANEJAMENTO INCLUSÃO PERSONALIZAÇÃO 
│ │ │ 
└──────────────┼──────────────┘ 
▼ 
CATEGORIAS DE ANÁLISE 
│ 
┌──────────────┼──────────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
AGÊNCIA ÉTICA ACESSIBILIDADE 
DOCENTE E PRIVACIDADE E PARTICIPAÇÃO 
│ │ │ 
└──────────────┼──────────────┘ 
▼ 
DADOS DA PESQUISA 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 75 
 
│ 
▼ 
ANÁLISE E DISCUSSÃO 
│ 
▼ 
RESULTADOS 
│ 
▼ 
SÍNTESE INTERPRETATIVA 
 
O Fluxograma 2 demonstra a função articuladora do referencial teórico em relação ao 
problema, aos objetivos e à análise dos resultados. O problema de pesquisa orienta a definição 
dos objetivos, enquanto o referencial teórico fornece os conceitos necessários para interpretar o 
fenômeno investigado. As categorias de planejamento, inclusão, personalização, agência 
docente, ética, privacidade, acessibilidade e participação constituem unidades de análise capazes 
de organizar as evidências encontradas. Essa estrutura permite que os resultados sejam discutidos 
em diálogo com os estudos selecionados, especialmente aqueles que investigam integração da 
IA, formação docente, colaboração entre professor e tecnologia e personalização da 
aprendizagem. 
O referencial teórico desta pesquisa foi estruturado para compreender o professor 
aumentado como uma configuração contemporânea da prática docente em que a inteligência 
artificial pode ampliar recursos de planejamento, personalização, inclusão e acompanhamento da 
aprendizagem. A fundamentação articula estudos sobre agência profissional, letramento em IA, 
integração pedagógica, colaboração entre professores e sistemas inteligentes e tecnologias 
assistivas. Tan et al. (2026) contribuem para a compreensão da agência docente, enquanto 
Kohnke et al. (2025, 2026) e Sperling et al. (2024) sustentam a discussão sobre preparação e 
letramento em inteligência artificial. 
A estrutura teórica também incorpora estudos voltados às aplicações pedagógicas da IA. 
Dennison et al. (2026) fundamentam a discussão sobre colaboração entre professores e IA no 
planejamento e na customização de propostas, enquanto Levy-Nadav, Shamir-Inbal e Blau 
(2026) e Song et al. (2025) contribuem para compreender as práticas e os processos de 
integração da IA generativa ao trabalho docente. Essas contribuições permitem relacionar o 
conceito de professor aumentado às situações concretas de planejamento e intervenção 
pedagógica, evitando uma compreensão exclusivamente tecnológica da inovação. 
A dimensão inclusiva é sustentada pelas discussões sobre tecnologias assistivas e 
aprendizagem personalizada. Ferreira et al. (2025) abordam o uso de tecnologias digitais 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 76 
 
assistivas na inclusão escolar, enquanto Oliveira et al. (2026) relacionam tecnologias assistivas à 
aprendizagem personalizada e à ampliação da participação e autonomia de estudantes com 
deficiência. Belchior et al. (2025) contribuem para ampliar essa perspectiva ao relacionar 
tecnologias e processos educacionais ao desenvolvimento integral de pessoas com deficiência. O 
referencial, portanto, considera que a inovação tecnológica possui relevância pedagógica quando 
contribui para enfrentar barreiras e ampliar oportunidades de participação. 
A dimensão ética e profissional atravessa todo o referencial, pois a utilização da 
inteligência artificial envolve decisões relacionadas à privacidade, à confiabilidade das 
informações, à autonomia e à responsabilidade docente. Kohnke et al. (2026) enfatizam ética, 
privacidade e letramento em IA, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) relacionam a integração da 
tecnologia à preparação profissional docente. Esses fundamentos permitem compreender que o 
professor aumentado precisadominar não apenas procedimentos de utilização das ferramentas, 
mas também critérios para selecionar recursos, verificar resultados, proteger informações e 
decidir quando a utilização da IA é pedagogicamente adequada. 
A articulação das perspectivas apresentadas estabelece o eixo interpretativo da pesquisa: 
a inteligência artificial é analisada como recurso de apoio à prática docente, enquanto o professor 
permanece responsável pela mediação pedagógica, pela interpretação das necessidades dos 
estudantes e pela tomada de decisões educacionais. A organização das categorias teóricas 
permite relacionar planejamento, inclusão, personalização, agência, ética e autonomia aos 
objetivos da investigação. Nesse sentido, o referencial teórico fornece a base conceitual para 
interpretar os dados e discutir de que maneira o professor aumentado pode utilizar a IA para 
ampliar possibilidades pedagógicas sem deslocar para a tecnologia a centralidade humana do 
processo educativo. 
 
4. METODOLOGIA 
A seção de metodologia apresenta o percurso adotado para investigar o papel da 
inteligência artificial na configuração do professor aumentado, considerando suas possibilidades 
de apoio ao planejamento, à inclusão e à personalização do ensino. A definição dos 
procedimentos metodológicos é fundamental para assegurar coerência entre o problema de 
pesquisa, os objetivos, o referencial teórico e a análise das evidências, permitindo que o 
fenômeno seja examinado de maneira sistemática e fundamentada. Sperling et al. (2024) 
destacam a importância de compreender a preparação docente para o uso da inteligência 
artificial, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) relacionam a integração dessas tecnologias ao 
desenvolvimento dos conhecimentos profissionais necessários à prática pedagógica. 
A pesquisa foi estruturada a partir de uma abordagem qualitativa, de natureza 
bibliográfica e documental, com caráter exploratório e descritivo, permitindo reunir e interpretar 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 77 
 
contribuições científicas relacionadas à inteligência artificial, à formação docente, às tecnologias 
assistivas, à aprendizagem personalizada e à inclusão. Kohnke et al. (2025) discutem a 
preparação de professores para contextos educacionais mediados por IA, enquanto Dennison et 
al. (2026) analisam possibilidades de colaboração entre professores e sistemas inteligentes no 
planejamento pedagógico. Essas contribuições fundamentam a escolha de um percurso 
metodológico capaz de examinar não somente a presença da tecnologia na educação, mas 
também as condições pedagógicas, profissionais e éticas que orientam sua utilização. 
O percurso metodológico contempla a definição do universo e da amostra bibliográfica 
e documental, o estabelecimento de critérios de seleção, a coleta e organização das informações e 
a análise das evidências segundo categorias relacionadas ao objeto da pesquisa. Tan et al. (2026) 
contribuem para a compreensão da agência profissional docente diante da IA, enquanto Oliveira 
et al. (2026) discutem a articulação entre tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada. A 
metodologia, portanto, foi organizada para possibilitar a análise integrada de dimensões como 
planejamento pedagógico, personalização da aprendizagem, inclusão, acessibilidade, autonomia 
docente, ética e privacidade, mantendo relação direta com o problema e os objetivos da 
investigação. 
 
4.1. Natureza e abordagem da pesquisa 
A presente pesquisa caracteriza-se como qualitativa, de natureza bibliográfica e 
documental, com abordagem exploratória e descritiva, tendo como objeto de investigação o 
professor aumentado e as possibilidades de utilização da inteligência artificial no planejamento, 
na inclusão e na personalização do ensino. A escolha da abordagem qualitativa decorre da 
necessidade de compreender significados, relações, possibilidades e desafios associados à 
integração da IA ao trabalho docente, considerando o fenômeno em sua dimensão pedagógica, 
profissional e social. Sperling et al. (2024), ao realizarem uma revisão de escopo sobre 
letramento em inteligência artificial na formação docente, demonstram a importância de analisar 
a literatura produzida sobre as competências necessárias aos professores diante da expansão 
dessas tecnologias. Nesse sentido, a abordagem qualitativa permite interpretar as contribuições 
dos estudos selecionados em articulação com o conceito de professor aumentado. 
A natureza bibliográfica da pesquisa fundamenta-se na análise de produções científicas 
e acadêmicas relacionadas à inteligência artificial na educação, formação docente, planejamento 
pedagógico, personalização, tecnologias assistivas, inclusão e agência profissional. Kohnke et al. 
(2025) discutem a preparação de futuros professores para ambientes educacionais ampliados pela 
IA, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) relacionam a integração da inteligência artificial à 
preparação profissional docente. Essas contribuições justificam a utilização da pesquisa 
bibliográfica como estratégia para identificar conceitos, perspectivas teóricas e evidências 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 78 
 
recentes capazes de sustentar a compreensão do objeto. O levantamento bibliográfico possibilita, 
portanto, construir uma interpretação fundamentada sobre as condições pelas quais a IA pode 
apoiar a prática docente. 
A dimensão documental complementa a investigação ao considerar produções 
acadêmicas, livros, estudos científicos e documentos associados às tecnologias educacionais e 
assistivas como fontes de informação para a análise. Ferreira et al. (2025), ao abordarem 
tecnologias digitais assistivas na inclusão escolar, e Oliveira et al. (2026), ao discutirem 
tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada, oferecem elementos documentais 
relevantes para compreender as relações entre tecnologia, acessibilidade, participação e 
autonomia. A análise documental, nesse contexto, permite identificar concepções e evidências 
presentes nas fontes selecionadas, relacionando-as às categorias estabelecidas para o estudo do 
professor aumentado. 
O caráter exploratório está relacionado à necessidade de aprofundar a compreensão de 
um fenômeno educacional em transformação, especialmente diante da expansão recente da 
inteligência artificial generativa. Levy-Nadav, Shamir-Inbal e Blau (2026) investigam 
perspectivas e práticas de professores relacionadas à integração de ferramentas de IA generativa 
no desenho pedagógico e na instrução, enquanto Song et al. (2025) analisam processos de 
integração e fatores que influenciam a utilização dessas tecnologias pelos docentes. A pesquisa 
exploratória permite, portanto, identificar tendências, possibilidades, desafios e relações ainda 
em desenvolvimento no campo educacional, contribuindo para ampliar a compreensão sobre as 
novas configurações da prática docente. 
A abordagem descritiva é utilizada para organizar e apresentar as características, 
contribuições e relações identificadas nas fontes selecionadas, sem pretender estabelecer 
generalizações estatísticas sobre professores ou instituições. Dennison et al. (2026), ao 
estudarem a colaboração entre professores e IA na curadoria e customização de planos de aula, 
fornecem evidências que podem ser descritas e interpretadas em relação ao planejamento 
pedagógico. No presente estudo, a descrição articula os achados das fontes às categorias de 
planejamento, personalização, inclusão, agência docente, ética e autonomia, permitindo construir 
uma compreensão sistematizada do papel da IA no fortalecimentodas possibilidades de atuação 
profissional do professor. 
 
4.2. Universo, amostra e critérios de seleção 
O universo da pesquisa é constituído por produções acadêmicas e científicas 
relacionadas à inteligência artificial na educação, à formação de professores, ao planejamento 
pedagógico, à personalização da aprendizagem, à inclusão, às tecnologias assistivas, à ética e à 
agência profissional docente. A delimitação desse universo considera a necessidade de reunir 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 79 
 
diferentes perspectivas sobre a utilização educacional da IA, evitando que o fenômeno seja 
analisado exclusivamente pelo enfoque tecnológico. Kohnke et al. (2026) evidenciam a 
articulação entre IA, ética, privacidade e letramento docente, enquanto Tan et al. (2026) 
destacam a agência profissional dos professores diante da utilização de sistemas inteligentes. 
Essas contribuições orientam a composição de um universo bibliográfico coerente com o objeto 
da pesquisa. 
A amostra documental e bibliográfica é composta pelas produções selecionadas em 
razão de sua pertinência direta com o problema e os objetivos do estudo. Integram esse conjunto 
artigos científicos recentes e obras acadêmicas que discutem IA generativa, colaboração entre 
professores e sistemas inteligentes, formação docente, tecnologias assistivas, inclusão e 
aprendizagem personalizada. Dennison et al. (2026), Levy-Nadav, Shamir-Inbal e Blau (2026), 
Reyes-Rojas et al. (2026) e Oliveira et al. (2026) apresentam contribuições diretamente 
relacionadas às dimensões investigadas. A seleção intencional dessas fontes permite concentrar a 
análise em estudos capazes de sustentar teoricamente as categorias utilizadas na interpretação do 
professor aumentado. 
Os critérios de inclusão consideraram a pertinência temática, a relação direta com 
educação e docência, a contribuição para pelo menos uma das categorias analíticas da pesquisa e 
a disponibilidade de informações bibliográficas suficientes para identificação e análise das obras. 
Foram priorizados estudos recentes, especialmente aqueles publicados entre 2024 e 2026, 
período que contempla discussões contemporâneas sobre IA generativa e sua integração à 
educação. Sperling et al. (2024) contribuem para a compreensão da evolução das discussões 
sobre letramento em IA na formação docente, enquanto estudos de Kohnke et al. (2025, 2026) e 
Tan et al. (2026) permitem acompanhar discussões mais recentes sobre preparação, 
responsabilidade e agência profissional. 
Como critérios de exclusão, foram consideradas inadequadas para o corpus principal as 
produções sem relação direta com educação, docência, aprendizagem, inclusão, tecnologias 
assistivas ou desenvolvimento profissional, bem como materiais cuja contribuição não permitisse 
estabelecer relação com o problema investigado. A aplicação desses critérios contribui para 
preservar a coerência temática do estudo e evitar a inclusão de referências apenas por abordarem 
genericamente inteligência artificial. Song et al. (2025), ao demonstrarem que a integração da IA 
pelos professores envolve diferentes fatores e processos, reforçam a necessidade de selecionar 
fontes que permitam compreender a tecnologia em sua relação concreta com a prática docente. 
A definição do universo, da amostra e dos critérios de seleção apresenta relevância 
metodológica porque permite tornar transparente o processo de constituição do corpus analisado. 
Reyes-Rojas et al. (2026) destacam a importância da preparação profissional para a integração da 
IA às práticas de ensino, enquanto Kohnke et al. (2026) evidenciam dimensões éticas e de 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 80 
 
privacidade que precisam acompanhar essa integração. No presente estudo, a seleção das fontes 
busca reunir contribuições capazes de contemplar tanto as possibilidades quanto as 
responsabilidades associadas ao professor aumentado, garantindo maior coerência entre 
fundamentação teórica, metodologia e análise. 
 
4.3. Coleta, tratamento e análise dos dados 
A coleta dos dados foi realizada por meio de levantamento bibliográfico e documental 
das produções selecionadas, considerando como eixos de busca e análise os conceitos de 
inteligência artificial na educação, professor aumentado, planejamento pedagógico, 
personalização, inclusão, tecnologias assistivas, formação docente, agência, ética e privacidade. 
A definição desses eixos decorre das discussões apresentadas por Kohnke et al. (2025, 2026), 
que relacionam IA, preparação docente, ética e letramento tecnológico. O procedimento 
possibilitou organizar as fontes segundo sua contribuição para a compreensão das diferentes 
dimensões do objeto investigado. 
Após a seleção, as informações foram organizadas de acordo com autoria, ano de 
publicação, natureza da produção, temática central, contribuições para o objeto de estudo e 
relação com as categorias analíticas. Dennison et al. (2026) oferecem elementos relacionados ao 
planejamento e à colaboração professor-IA, enquanto Oliveira et al. (2026) contribuem para a 
dimensão da aprendizagem personalizada e das tecnologias assistivas. Essa organização permite 
comparar as diferentes contribuições sem desconsiderar as especificidades teóricas e 
metodológicas de cada produção, favorecendo uma leitura articulada do corpus. 
O tratamento dos dados foi realizado mediante leitura analítica, identificação de ideias 
centrais, agrupamento temático e interpretação das contribuições relacionadas ao problema de 
pesquisa. As informações foram organizadas nas categorias planejamento pedagógico, 
personalização da aprendizagem, inclusão e remoção de barreiras, agência docente, ética e 
privacidade. Tan et al. (2026) fundamentam a categoria de agência profissional, enquanto 
Ferreira et al. (2025) e Oliveira et al. (2026) sustentam as dimensões relacionadas à inclusão, 
tecnologias assistivas e personalização. Esse procedimento permite transformar as informações 
dispersas nas fontes em um conjunto organizado de elementos interpretativos. 
A análise dos dados assume caráter qualitativo e interpretativo, buscando estabelecer 
relações entre as evidências identificadas na literatura e o conceito de professor aumentado. 
Levy-Nadav, Shamir-Inbal e Blau (2026) contribuem para a compreensão das práticas docentes 
associadas à IA generativa, enquanto Song et al. (2025) possibilitam considerar os fatores 
envolvidos nos processos de integração dessas tecnologias. A análise não busca quantificar a 
frequência de utilização da IA, mas compreender como os estudos selecionados explicam suas 
possibilidades, condições, limitações e implicações para o trabalho docente. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 81 
 
A interpretação final ocorre por meio da articulação entre os resultados encontrados, o 
referencial teórico e os objetivos da pesquisa. Reyes-Rojas et al. (2026) relacionam a integração 
da IA à preparação profissional, enquanto Tan et al. (2026) destacam a agência docente e 
Kohnke et al. (2026) enfatizam ética e privacidade. Essa triangulação conceitual permite 
interpretar os achados de maneira integrada, considerando que o professor aumentado não pode 
ser analisado apenas pela capacidade de utilizar ferramentas de IA, mas pela maneira como essas 
ferramentas podem apoiar planejamento, inclusão e personalização sem comprometer autonomia, 
responsabilidade e mediação pedagógica. 
Quadro 1 – Síntese da natureza e abordagem da pesquisa 
Elemento 
metodológicoaté a elaboração de materiais, a diversificação de 
atividades, a adaptação de conteúdos e o acompanhamento das aprendizagens. Essa 
ampliação não significa automatizar a educação, mas criar condições para que o professor 
disponha de novos recursos para enfrentar a complexidade cotidiana da sala de aula e 
responder à diversidade presente nos espaços educativos. 
(OLIVEIRA, F. S.; ISCHKANIAN, S. H. D.; CABRAL, G. N.; SILVA, A. N.; VALENTE, G. O.; CEDRO, R. J.; 
CARVALHO, S. N.; CARVALHO, G. N.; CARVALHO, SY. N.; ISCHKANIAN, S. G. (2026). 
 
A perspectiva apresentada nesta obra também reconhece que a personalização do ensino 
precisa estar vinculada ao respeito às singularidades dos estudantes. Cada sujeito possui 
diferentes experiências, conhecimentos prévios, ritmos, formas de participação, interesses e 
modos de construir aprendizagens. Recursos de inteligência artificial podem contribuir para que 
o professor desenvolva propostas mais diversificadas e flexíveis, mas a personalização somente 
adquire sentido quando orientada por objetivos pedagógicos claros e pelo conhecimento concreto 
dos estudantes. Personalizar é ampliar oportunidades, e não reduzir o processo educativo a 
recomendações produzidas automaticamente por sistemas digitais. 
A inclusão ocupa, nesse processo, uma dimensão igualmente fundamental. O professor 
aumentado pode encontrar nas tecnologias digitais possibilidades para ampliar acessibilidade, 
comunicação, participação e expressão, especialmente quando trabalha com estudantes que 
necessitam de recursos, estratégias ou formas diferenciadas de acesso ao currículo. A tecnologia 
pode favorecer caminhos que antes eram mais difíceis de construir, mas a inclusão continua 
dependendo de uma cultura escolar comprometida com a participação de todos. O recurso 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 13 
 
tecnológico é instrumento; o compromisso pedagógico, ético e humano é o que orienta sua 
utilização. 
Essa compreensão também recoloca a autonomia docente no centro do debate. Utilizar 
inteligência artificial pedagogicamente não significa aceitar automaticamente suas respostas, 
recomendações ou produções. Significa questionar, verificar, selecionar, adaptar, contextualizar 
e, quando necessário, rejeitar aquilo que não corresponde aos objetivos educacionais ou às 
necessidades dos estudantes. O professor aumentado é, portanto, também um professor crítico, 
capaz de reconhecer que a eficiência tecnológica precisa estar subordinada à qualidade 
pedagógica e aos princípios que sustentam uma educação democrática, inclusiva e socialmente 
responsável. 
A presença da inteligência artificial na educação também convida professores e 
estudantes a desenvolverem novas formas de letramento digital e informacional. Saber utilizar 
uma ferramenta não é suficiente. É necessário compreender como ela produz respostas, 
reconhecer possíveis limitações, avaliar a qualidade das informações, identificar vieses, proteger 
dados, respeitar direitos autorais e refletir sobre as implicações éticas de sua utilização. A 
formação para a inteligência artificial precisa alcançar, portanto, tanto as competências técnicas 
quanto as capacidades críticas necessárias para uma participação consciente na sociedade 
contemporânea. 
A obra assume, ainda, que o futuro da educação não deve ser compreendido como uma 
disputa entre seres humanos e máquinas. A questão central está na construção de relações de 
colaboração nas quais a tecnologia possa realizar determinadas tarefas de apoio e, 
simultaneamente, possibilitar que o professor concentre maior atenção em dimensões 
essencialmente humanas da docência. Escutar, dialogar, acolher, motivar, interpretar contextos, 
mediar conflitos, reconhecer potencialidades e construir vínculos são ações que ultrapassam a 
produção automatizada de conteúdos. A educação permanece uma experiência humana, mesmo 
quando utiliza tecnologias cada vez mais avançadas. 
Nesse sentido, o professor aumentado não é aquele que delega à inteligência artificial o 
planejamento de sua prática, mas aquele que amplia sua capacidade de planejar com o apoio de 
recursos tecnológicos. Não é aquele que substitui sua avaliação por uma resposta automatizada, 
mas aquele que utiliza diferentes informações para qualificar sua análise. Não é aquele que 
transforma a personalização em automatização, mas aquele que encontra novas possibilidades 
para atender à diversidade. Não é aquele que abandona sua autoria, mas aquele que utiliza a 
tecnologia para expandir sua criatividade e sua capacidade de produção pedagógica. 
A perspectiva defendida pela obra valoriza, portanto, uma relação equilibrada entre 
inovação e responsabilidade. A inteligência artificial pode favorecer agilidade, diversidade, 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 14 
 
acessibilidade e novas possibilidades de criação, mas seus benefícios dependem das escolhas 
realizadas por aqueles que a utilizam. Quanto maior a presença da tecnologia nos processos 
educativos, maior também se torna a necessidade de formação, reflexão crítica e 
responsabilidade profissional. O avanço tecnológico precisa caminhar acompanhado pelo avanço 
pedagógico, ético e humano. 
É nesse encontro entre inteligência humana e inteligência artificial que se encontra uma 
das questões mais relevantes da educação contemporânea. A tecnologia pode ampliar o alcance 
das ações docentes, mas é a intencionalidade pedagógica que define seus caminhos. Pode sugerir 
possibilidades, mas cabe ao professor avaliar sua pertinência. Pode produzir materiais, mas cabe 
ao educador verificar sua qualidade e adequação. Pode apoiar processos de personalização, mas 
cabe à escola assegurar que nenhum estudante seja reduzido a dados, padrões ou categorias. Pode 
favorecer a inclusão, mas cabe à comunidade educativa construir ambientes nos quais todos 
tenham efetivamente o direito de participar e aprender. 
Por essa razão, Professor aumentado: como a inteligência artificial pode apoiar o 
planejamento, a inclusão e a personalização do ensino não pretende apresentar a inteligência 
artificial como solução para todos os desafios educacionais. Seu propósito é contribuir para uma 
compreensão mais consciente de suas possibilidades, seus limites e suas responsabilidades. A 
tecnologia pode ser poderosa, mas sua potência educacional depende da forma como é integrada 
às práticas pedagógicas e dos valores que orientam essa integração. 
Que a leitura desta obra possa estimular professores a experimentar novas 
possibilidades sem abandonar seus princípios, pesquisadores a aprofundar o debate sobre 
inteligência artificial e educação, gestores a refletir sobre políticas de formação e infraestrutura e 
estudantes a compreenderem a tecnologia como instrumento de aprendizagem, criação e 
participação. Que também possa contribuir para uma escola capaz de incorporar inovação sem 
perder sua função social, sua dimensão humana e seu compromisso com a construção do 
conhecimento. 
O professor aumentado é, em última instância, aquele que amplia suas possibilidades 
sem abrir mão de sua responsabilidade. É o profissional que utiliza a inteligência artificial sem 
permitir que ela substitua sua capacidade de pensar, decidir, criar e cuidar. É aquele que 
compreende que ensinar continua sendo um ato de conhecimento, mediação, diálogo e 
humanidade. A tecnologia pode transformar os instrumentos da docência; a finalidade de educar 
permanece profundamente ligada à formação de sujeitos capazes de aprender, participar, criar, 
conviver e exercer sua autonomia. 
Que esta obraCaracterização Fundamentação Relevância para a 
pesquisa 
Natureza Bibliográfica e 
documental 
Análise de estudos 
científicos e obras 
acadêmicas relacionadas ao 
objeto 
Permite reunir 
conhecimentos produzidos 
sobre IA, docência, inclusão 
e personalização 
Abordagem Qualitativa Interpretação de conceitos, 
relações, experiências e 
contribuições teóricas 
Favorece compreensão 
aprofundada do professor 
aumentado 
Caráter Exploratório Investigação de fenômeno 
educacional 
contemporâneo e em 
transformação 
Possibilita identificar 
tendências, possibilidades e 
desafios da IA 
Dimensão Descritiva e 
interpretativa 
Organização e 
interpretação das 
evidências encontradas 
Permite relacionar os 
achados às categorias de 
análise 
Eixo central Professor 
aumentado 
Integração entre IA e 
agência profissional 
docente 
Mantém a ação humana no 
centro da utilização 
tecnológica 
Fonte: Elaborado pelos autores (2026), com fundamentação em Sperling et al. (2024), 
Kohnke et al. (2025, 2026), Reyes-Rojas et al. (2026) e Tan et al. (2026). 
Quadro 2 – Universo, amostra e critérios de seleção 
Elemento Definição Critério adotado Relevância educacional 
e social 
Universo Produções acadêmicas sobre 
IA e educação 
Relação com docência, 
aprendizagem, inclusão 
e tecnologia 
Permite compreender 
diferentes dimensões do 
fenômeno 
Amostra Estudos e obras diretamente 
relacionados ao objeto 
Pertinência temática e 
contribuição para as 
categorias analíticas 
Garante foco e coerência 
ao corpus 
Recorte 
temporal 
Prioridade para publicações 
recentes, especialmente 
2024–2026 
Atualidade das 
discussões sobre IA 
educacional 
Aproxima a pesquisa dos 
debates contemporâneos 
Inclusão Estudos sobre planejamento, 
personalização, inclusão, 
formação, ética e agência 
Relação direta com o 
problema e os objetivos 
Abrange dimensões 
pedagógicas e sociais da 
IA 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 82 
 
Exclusão Produções sem relação 
direta com o objeto 
Ausência de 
contribuição para as 
categorias definidas 
Evita dispersão temática 
e fortalece a consistência 
da análise 
Fonte: Elaborado pelos autores (2026), com base em Sperling et al. (2024), Dennison et al. 
(2026), Kohnke et al. (2026) e Reyes-Rojas et al. (2026). 
Quadro 3 – Procedimentos de coleta, tratamento e análise e sua relevância 
Etapa Procedimento Finalidade Relevância para 
educação e sociedade 
Levantamento Identificação das produções 
relacionadas ao objeto 
Constituir o corpus Reunir conhecimentos 
atuais sobre IA e 
educação 
Seleção Aplicação dos critérios de 
inclusão e exclusão 
Garantir pertinência 
das fontes 
Aumentar a consistência 
da pesquisa 
Leitura 
analítica 
Identificação das ideias 
centrais e contribuições 
Compreender os 
argumentos dos 
estudos 
Favorecer interpretação 
crítica das tecnologias 
Categorização Organização por 
planejamento, inclusão, 
personalização, agência e 
ética 
Estruturar a análise Relacionar tecnologia às 
necessidades educacionais 
Interpretação Articulação entre literatura, 
problema e objetivos 
Construir síntese 
dos resultados 
Contribuir para práticas 
docentes mais inclusivas e 
responsáveis 
Síntese Integração das evidências Responder ao 
problema de 
pesquisa 
Ampliar o debate sobre 
IA, participação e 
autonomia 
Fonte: Elaborado pelos autores (2026), com fundamentação em Kohnke et al. (2026), 
Dennison et al. (2026) e Levy-Nadav, Shamir-Inbal e Blau (2026). 
 
4.4. Aspectos éticos e relevância da pesquisa para educação e sociedade 
Os aspectos éticos constituem dimensão fundamental da investigação porque o uso 
educacional da inteligência artificial envolve informações, decisões e relações que podem afetar 
professores e estudantes. Kohnke et al. (2026) destacam a necessidade de preparar docentes para 
questões relacionadas à ética, privacidade e uso responsável da IA, indicando que a formação 
tecnológica precisa incluir conhecimentos sobre os riscos e responsabilidades associados aos 
sistemas inteligentes. No desenvolvimento desta pesquisa, a análise bibliográfica e documental 
respeita a autoria das produções utilizadas, a correta identificação das fontes e a fidelidade às 
contribuições dos autores, enquanto a discussão sobre IA considera a proteção de dados, a 
autonomia e a responsabilidade como elementos indispensáveis ao uso educacional das 
tecnologias. 
A relevância educacional da pesquisa está relacionada à possibilidade de compreender 
como a inteligência artificial pode apoiar o trabalho docente sem substituir a mediação humana. 
Tan et al. (2026) discutem a agência profissional de professores em processos de aprendizagem 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 83 
 
com IA, contribuindo para uma concepção na qual a tecnologia amplia possibilidades sem 
eliminar a participação do professor. Essa perspectiva possui importância para as instituições 
educacionais porque permite pensar a inovação tecnológica associada ao desenvolvimento 
profissional, ao planejamento qualificado e à criação de estratégias pedagógicas mais flexíveis. A 
pesquisa contribui, nesse sentido, para uma compreensão do professor aumentado fundamentada 
na autonomia profissional e na responsabilidade pedagógica. 
A relevância social está relacionada à possibilidade de utilizar tecnologias digitais para 
ampliar participação, acessibilidade e autonomia de estudantes com diferentes necessidades 
educacionais. Ferreira et al. (2025) discutem tecnologias digitais assistivas voltadas à inclusão 
escolar, enquanto Oliveira et al. (2026) articulam tecnologias assistivas e aprendizagem 
personalizada à participação e autonomia de estudantes com deficiência. Essas contribuições 
permitem compreender que a inovação tecnológica possui relevância social quando contribui 
para reduzir barreiras e ampliar oportunidades educacionais. A pesquisa procura, portanto, 
discutir a IA não apenas como instrumento de eficiência, mas como recurso que pode integrar 
estratégias voltadas à inclusão e à democratização das possibilidades de aprendizagem. 
A responsabilidade social da pesquisa também envolve reconhecer que a inteligência 
artificial não produz automaticamente resultados educacionais positivos. Reyes-Rojas et al. 
(2026) relacionam a integração da IA à preparação profissional docente, enquanto Kohnke et al. 
(2026) enfatizam a importância da ética, privacidade e letramento em inteligência artificial. 
Essas contribuições sustentam a necessidade de políticas e práticas de formação que preparem 
professores para avaliar criticamente os recursos disponíveis. A relevância social do estudo está, 
portanto, vinculada à construção de uma cultura de utilização consciente da IA, na qual inovação 
tecnológica, equidade, acessibilidade, proteção de dados e responsabilidade pedagógica sejam 
considerados conjuntamente. 
A pesquisa apresenta relevância para a educação e para a sociedade ao contribuir para o 
debate sobre novas formas de organização do trabalho docente diante da expansão da 
inteligência artificial. Dennison et al. (2026) evidenciam possibilidades de colaboração entre 
professores e IA na elaboração e customização de planos de aula, enquanto Levy-Nadav, 
Shamir-Inbal e Blau (2026) analisam práticas docentes relacionadas à integração de ferramentas 
de IA generativa. Esses estudos reforçam a pertinência de investigar as condições pelas quais a 
tecnologia pode apoiar o professor em tarefas de planejamento, diferenciação e organização 
pedagógica. A presente pesquisa busca contribuir paraesse debate ao defender uma perspectiva 
em que o professor aumentado utiliza a inteligência artificial para ampliar suas possibilidades de 
ação, mantendo a centralidade da aprendizagem, da inclusão, da participação, da autonomia e das 
relações humanas. 
 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 84 
 
5. APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS 
A apresentação dos resultados organiza as principais evidências identificadas no 
conjunto de estudos analisados sobre o professor aumentado e a utilização da inteligência 
artificial no planejamento, na inclusão e na personalização do ensino. A análise evidencia que a 
IA pode ampliar o repertório de possibilidades disponíveis ao professor quando sua utilização 
está vinculada a objetivos pedagógicos, conhecimentos profissionais e critérios de 
responsabilidade. Dennison et al. (2026) demonstram possibilidades de colaboração entre 
professores e IA na curadoria e customização de planos de aula, enquanto Tan et al. (2026) 
destacam a importância da agência profissional docente na aprendizagem com inteligência 
artificial. Os resultados desta pesquisa são apresentados, portanto, a partir da relação entre 
tecnologia, mediação pedagógica, inclusão, personalização e autonomia profissional. 
 
5.1. Caracterização dos dados e panorama geral dos resultados 
O conjunto de dados analisado apresenta uma concentração de estudos em torno de 
cinco dimensões articuladas: planejamento pedagógico, personalização da aprendizagem, 
inclusão e tecnologias assistivas, formação e agência docente, além de ética e responsabilidade 
no uso da IA. Essa organização demonstra que a literatura recente não trata a inteligência 
artificial educacional apenas como ferramenta tecnológica, mas também como elemento 
relacionado às transformações do trabalho docente. Sperling et al. (2024) discutem o letramento 
em IA na formação de professores, enquanto Kohnke et al. (2026) ampliam essa discussão para 
ética, privacidade e uso responsável. No âmbito desta pesquisa, esse panorama sustenta a 
compreensão do professor aumentado como profissional que articula competências pedagógicas 
e tecnológicas para ampliar sua capacidade de intervenção educacional. 
Os resultados relacionados ao planejamento pedagógico indicam que a IA apresenta 
possibilidades particularmente relevantes para a organização, adaptação e diversificação das 
propostas de ensino. Dennison et al. (2026), ao investigarem o Shiksha Copilot, demonstram 
possibilidades de colaboração entre professores e IA na curadoria e customização de planos de 
aula, o que se relaciona diretamente ao eixo de planejamento investigado nesta pesquisa. A 
contribuição identificada não está apenas na geração rápida de materiais, mas na possibilidade de 
ampliar o repertório de alternativas que o professor pode analisar, modificar e adequar às 
características de sua turma. O professor aumentado pode, nesse sentido, utilizar a IA como uma 
espécie de laboratório de possibilidades pedagógicas, no qual diferentes estratégias são 
produzidas para posterior avaliação e contextualização docente. 
A personalização constitui outra dimensão expressiva dos resultados, especialmente 
quando relacionada à adaptação de recursos e à ampliação das possibilidades de participação. 
Oliveira et al. (2026) discutem tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada como 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 85 
 
elementos capazes de favorecer participação e autonomia de estudantes com deficiência, 
oferecendo sustentação para compreender a personalização como processo de flexibilização dos 
caminhos de aprendizagem. A análise realizada nesta pesquisa indica que a IA pode contribuir 
para produzir diferentes versões de atividades, textos, explicações, exemplos e formas de 
apresentação dos conteúdos. Essa possibilidade pode ampliar a capacidade docente de responder 
à heterogeneidade da turma, desde que a personalização seja orientada por critérios pedagógicos 
e não apenas pela capacidade técnica de gerar conteúdos. 
Os resultados também evidenciam a importância da inteligência artificial na discussão 
sobre inclusão e remoção de barreiras. Ferreira et al. (2025) abordam tecnologias digitais 
assistivas relacionadas à inclusão escolar e à aprendizagem significativa de estudantes com 
transtorno do espectro autista, enquanto Belchior et al. (2025) discutem tecnologias e processos 
educacionais relacionados ao desenvolvimento integral de pessoas com deficiência. Essas 
contribuições permitem identificar uma perspectiva segundo a qual os recursos tecnológicos 
possuem maior relevância quando respondem a barreiras concretas de comunicação, acesso, 
participação e aprendizagem. No conceito de professor aumentado, essa dimensão significa 
utilizar a IA para apoiar a elaboração de recursos mais acessíveis e estratégias diferenciadas, sem 
considerar que a tecnologia, isoladamente, seja responsável pela inclusão. 
Outro resultado relevante refere-se à necessidade de preservar a agência e a 
responsabilidade docente durante a integração da IA. Tan et al. (2026) colocam a agência 
profissional no centro da relação entre professores e sistemas inteligentes, enquanto Reyes-Rojas 
et al. (2026) associam a integração da IA às competências necessárias para sua utilização 
profissional. A análise do corpus indica que o potencial de ampliação do professor depende de 
sua capacidade de avaliar, selecionar, adaptar e supervisionar os resultados produzidos pelos 
sistemas. O professor aumentado não é caracterizado pela delegação das decisões à IA, mas pela 
capacidade de utilizar seus recursos sem abandonar o julgamento pedagógico, a responsabilidade 
profissional e a compreensão das necessidades dos estudantes. 
 
5.2. Análise e interpretação dos resultados à luz do referencial teórico 
A análise dos resultados confirma a centralidade da mediação docente como elemento 
articulador da utilização educacional da IA. A tecnologia pode produzir sugestões, materiais, 
estruturas de atividades e possibilidades metodológicas, mas a decisão sobre sua pertinência 
depende do professor. Tan et al. (2026) relacionam a utilização da IA à agência profissional 
docente, enquanto Kohnke et al. (2025) destacam a necessidade de preparar professores para 
contextos de ensino ampliados por inteligência artificial. A interpretação dos resultados 
demonstra, portanto, que o conceito de professor aumentado está associado à ampliação das 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 86 
 
possibilidades de ação e não à substituição do conhecimento profissional por respostas 
automatizadas. 
No campo do planejamento, os resultados indicam que a IA pode funcionar como 
recurso de antecipação, experimentação e diversificação pedagógica. Dennison et al. (2026) 
apresentam evidências de colaboração professor-IA na customização de planos de aula, 
permitindo relacionar esse resultado à possibilidade de elaboração de diferentes cenários de 
ensino antes da realização das atividades. O professor pode solicitar alternativas metodológicas, 
reorganizar sequências, adaptar níveis de complexidade e produzir materiais complementares, 
submetendo cada proposta à sua análise profissional. Essa dinâmica transforma o planejamento 
em processo mais flexível e iterativo, no qual a IA amplia o conjunto de possibilidades e o 
professor define aquelas que melhorcorrespondem aos objetivos e às condições reais da turma. 
Na dimensão da personalização, os resultados apontam para possibilidades de 
diferenciação dos recursos educacionais de acordo com necessidades e características dos 
estudantes. Oliveira et al. (2026) articulam tecnologias assistivas, aprendizagem personalizada, 
participação e autonomia, oferecendo fundamento para interpretar a IA como recurso 
potencialmente capaz de apoiar percursos mais flexíveis. A análise demonstra que a 
personalização pode ocorrer pela adaptação da linguagem, complexidade, formato, exemplos, 
instruções e formas de apresentação de determinado conteúdo. Essa possibilidade possui especial 
relevância para contextos heterogêneos, nos quais o professor precisa conciliar objetivos comuns 
de aprendizagem com diferentes formas de acesso, participação e expressão. 
A interpretação dos resultados relacionados à inclusão demonstra que o valor da IA está 
associado à capacidade de apoiar a remoção de barreiras, e não simplesmente à presença de 
dispositivos ou plataformas digitais. Ferreira et al. (2025) discutem tecnologias digitais assistivas 
no contexto da inclusão escolar, enquanto Belchior et al. (2025) abordam a contribuição das 
tecnologias para o desenvolvimento integral de pessoas com deficiência. A partir dessas 
contribuições, os resultados podem ser interpretados segundo uma lógica de tecnologia como 
meio pedagógico. O professor aumentado pode utilizar recursos de IA para adaptar instruções, 
diversificar linguagens, apoiar comunicação, organizar materiais acessíveis e criar alternativas de 
participação, sempre considerando as características individuais e o contexto educacional. 
A análise também evidencia que a formação docente representa uma condição 
estruturante para que as possibilidades identificadas sejam convertidas em práticas pedagógicas 
responsáveis. Kohnke et al. (2026) relacionam o uso responsável da IA à formação em ética, 
privacidade e letramento em inteligência artificial, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) discutem 
a preparação profissional para integração da IA ao ensino. Os resultados indicam que saber 
utilizar uma ferramenta não equivale a saber integrá-la pedagogicamente. O professor precisa 
compreender limitações, verificar informações, reconhecer possíveis vieses, proteger dados e 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 87 
 
avaliar a adequação de cada recurso. A formação para a IA, portanto, emerge como elemento 
essencial para transformar potencial tecnológico em inovação pedagógica responsável. 
Quadro 4 – Principais resultados identificados e possibilidades de aplicação 
Dimensão dos 
resultados 
Evidência identificada Possibilidade de 
aplicação pedagógica 
Contribuição para o 
professor aumentado 
Planejamento IA pode apoiar 
curadoria e 
customização de planos 
Criar diferentes 
possibilidades de 
sequência didática 
Ampliação do 
repertório de 
planejamento 
Personalização Possibilidade de adaptar 
recursos e propostas 
Produzir atividades com 
diferentes níveis de 
complexidade 
Maior flexibilidade 
pedagógica 
Inclusão Tecnologias assistivas 
podem apoiar 
participação 
Adaptar materiais, 
instruções e formas de 
acesso 
Redução de barreiras 
educacionais 
Diferenciação IA pode gerar 
alternativas para uma 
mesma proposta 
Diversificar linguagens, 
exemplos e estratégias 
Respostas mais 
ajustadas à 
heterogeneidade 
Agência docente Professor permanece 
responsável pela 
decisão pedagógica 
Revisar, selecionar e 
adaptar conteúdos 
produzidos pela IA 
Preservação da 
autonomia profissional 
Ética Necessidade de uso 
responsável da IA 
Verificar informações e 
proteger dados 
Maior segurança e 
responsabilidade 
Fonte: Elaborado pelos autores (2026), com base em Dennison et al. (2026), Oliveira et al. 
(2026), Ferreira et al. (2025), Tan et al. (2026) e Kohnke et al. (2026). 
Quadro 5 – Resultados, inovação pedagógica e possibilidades de transformação 
Resultado Inovação possível Aplicação concreta Impacto 
educacional 
esperado 
Apoio ao 
planejamento 
Planejamento assistido 
por IA 
Geração e comparação de 
diferentes sequências 
didáticas 
Ampliação das 
alternativas 
metodológicas 
Personalização Materiais adaptáveis Diferentes versões de 
textos, exercícios e 
instruções 
Maior flexibilidade 
de acesso à 
aprendizagem 
Inclusão Recursos orientados à 
remoção de barreiras 
Adaptação de conteúdos e 
formas de participação 
Ampliação da 
participação dos 
estudantes 
Acompanhamento Organização de 
informações 
pedagógicas 
Sistematização de 
evidências de 
aprendizagem para análise 
docente 
Apoio à tomada de 
decisões 
pedagógicas 
Formação docente Desenvolvimento de 
letramento em IA 
Oficinas de análise crítica 
de ferramentas e 
resultados 
Uso mais consciente 
e responsável 
Fonte: Elaborado pelos autores (2026), fundamentado em Kohnke et al. (2025, 2026), Levy-
Nadav, Shamir-Inbal e Blau (2026), Reyes-Rojas et al. (2026) e Tan et al. (2026). 
 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 88 
 
Quadro 6 – Aplicabilidade dos resultados para educação e sociedade 
Área Aplicação dos 
resultados 
Relevância para 
educação 
Relevância social 
Formação 
docente 
Formação continuada 
em IA, ética e 
planejamento 
Amplia competências 
profissionais 
Favorece uso socialmente 
responsável da tecnologia 
Educação 
inclusiva 
Utilização da IA para 
apoiar remoção de 
barreiras 
Amplia participação e 
acessibilidade 
Fortalece oportunidades 
educacionais 
Aprendizagem 
personalizada 
Adaptação de 
materiais e estratégias 
Considera diferentes 
necessidades de 
aprendizagem 
Favorece equidade e 
participação 
Gestão 
pedagógica 
Apoio à organização e 
análise do trabalho 
docente 
Qualifica processos de 
planejamento 
Pode contribuir para 
melhor aproveitamento 
dos recursos 
Autonomia 
docente 
Professor como 
responsável pela 
decisão 
Preserva a identidade 
profissional 
Evita dependência 
tecnológica 
Ética digital Proteção de dados e 
verificação das 
informações 
Qualifica o uso 
pedagógico da IA 
Fortalece cidadania e 
responsabilidade digital 
Fonte: Elaborado pelos autores (2026), com fundamentação em Kohnke et al. (2026), Tan et 
al. (2026), Oliveira et al. (2026), Ferreira et al. (2025) e Reyes-Rojas et al. (2026). 
 
5.3. Implicações positivas práticas, teóricas e metodológicas dos resultados 
As implicações práticas dos resultados estão relacionadas à possibilidade de reorganizar 
determinadas etapas do trabalho docente por meio da colaboração com sistemas de inteligência 
artificial. Dennison et al. (2026) demonstram possibilidades de utilização da IA na curadoria e 
customização de planos de aula, indicando uma aplicação direta no planejamento pedagógico. A 
partir dos resultados desta pesquisa, essa colaboração pode ser ampliada para a criação de 
sequências didáticas, adaptação de materiais, produção de diferentes níveis de atividade e 
elaboração de alternativas metodológicas. A aplicação, entretanto, deve seguir um ciclo no qual a 
IA sugere, o professor analisa, adapta, contextualiza e valida, preservando a responsabilidade 
pedagógica. 
As implicações práticas também alcançam a educação inclusiva e a aprendizagem 
personalizada. Oliveira et al. (2026) relacionam tecnologias assistivas e aprendizagem 
personalizada à participação e autonomia, enquanto Ferreira et al. (2025) discutem tecnologias 
digitais assistivas no processo de inclusão escolar. Os resultados permitem propor a utilização da 
IA para criar materiaiscom diferentes níveis de complexidade, transformar textos em formatos 
alternativos, produzir instruções mais objetivas e ampliar possibilidades de expressão dos 
estudantes. Essas aplicações podem contribuir para que o professor disponha de maior variedade 
de recursos para enfrentar barreiras de aprendizagem e participação. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 89 
 
No campo teórico, os resultados fortalecem a compreensão do professor aumentado 
como conceito associado à agência profissional e à ampliação das capacidades docentes. Tan et 
al. (2026) oferecem fundamentação para compreender que a relação entre professor e IA envolve 
agência e participação profissional, enquanto Kohnke et al. (2025) contribuem para pensar a 
integração tecnológica a partir da preparação docente. Os resultados desta pesquisa ampliam essa 
discussão ao articular professor aumentado, planejamento, inclusão e personalização. A principal 
contribuição teórica encontra-se, portanto, na compreensão da IA como recurso de ampliação da 
ação pedagógica, mantendo o professor como sujeito responsável pela interpretação, decisão e 
mediação. 
As implicações metodológicas estão relacionadas à possibilidade de utilizar categorias 
analíticas integradas para investigar a presença da IA no trabalho docente. As categorias 
planejamento, personalização, inclusão, agência, ética e autonomia permitem analisar diferentes 
dimensões do fenômeno sem reduzi-lo ao uso de ferramentas. Reyes-Rojas et al. (2026) 
associam a integração da IA à preparação profissional, enquanto Kohnke et al. (2026) 
incorporam ética e privacidade à discussão sobre uso responsável. A partir desses fundamentos, a 
metodologia pode ser aplicada em estudos futuros envolvendo entrevistas, observações, estudos 
de caso ou pesquisas com professores, mantendo as categorias como referências para 
compreender diferentes experiências de integração da IA. 
Os resultados apresentam, ainda, implicações para a formação continuada de 
professores e para a organização institucional do trabalho pedagógico. Sperling et al. (2024) 
identificam a relevância do letramento em IA na formação docente, enquanto Kohnke et al. 
(2026) reforçam a necessidade de incluir ética, privacidade e responsabilidade nesse processo 
formativo. A partir dos resultados desta pesquisa, programas de formação podem ser organizados 
em torno de situações práticas: elaboração de planos com IA, análise crítica de respostas, 
adaptação de materiais, construção de recursos inclusivos, proteção de dados e avaliação da 
adequação pedagógica das ferramentas. Essa perspectiva desloca a formação de uma 
aprendizagem meramente operacional para uma formação orientada ao uso crítico, pedagógico e 
responsável da inteligência artificial. 
Esquema conceitual 1 – Ciclo do professor aumentado 
NECESSIDADE PEDAGÓGICA 
│ 
▼ 
PROFESSOR ANALISA 
│ 
▼ 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
│ 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 90 
 
▼ 
GERA POSSIBILIDADES 
│ 
▼ 
PROFESSOR AVALIA 
│ 
┌───────────┼───────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
ADAPTA CONTEXTUALIZA VALIDA 
│ │ │ 
└───────────┼───────────┘ 
▼ 
AÇÃO PEDAGÓGICA 
│ 
┌───────────┼───────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
PLANEJAMENTO PERSONALIZAÇÃO INCLUSÃO 
│ │ │ 
└───────────┼───────────┘ 
▼ 
PARTICIPAÇÃO E 
AUTONOMIA 
 
O modelo representa a dinâmica central identificada nos resultados: a IA entra no 
processo como recurso de ampliação das possibilidades docentes, enquanto o professor 
permanece responsável por avaliar, adaptar, contextualizar e validar as sugestões produzidas. 
Essa lógica encontra respaldo na discussão sobre agência profissional de Tan et al. (2026) e na 
colaboração professor-IA investigada por Dennison et al. (2026). O ciclo evidencia que a 
tecnologia não constitui o ponto final do processo, mas um elemento intermediário entre uma 
necessidade pedagógica identificada pelo professor e uma ação educacional orientada à 
aprendizagem, à inclusão e à autonomia. 
Esquema conceitual 2 – Modelo integrado de aplicação dos resultados 
PROFESSOR AUMENTADO 
│ 
▼ 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
│ 
┌───────────────────┼───────────────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
PLANEJAMENTO PERSONALIZAÇÃO INCLUSÃO 
│ │ │ 
└───────────────────┼───────────────────┘ 
▼ 
MEDIAÇÃO DOCENTE 
│ 
┌─────────────┼─────────────┐ 
▼ ▼ ▼ 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 91 
 
ÉTICA AGÊNCIA FORMAÇÃO 
E PRIVACIDADE DOCENTE CONTINUADA 
│ │ │ 
└─────────────┼─────────────┘ 
▼ 
PRÁTICAS PEDAGÓGICAS 
INOVADORAS 
│ 
▼ 
PARTICIPAÇÃO DOS ESTUDANTES 
│ 
▼ 
APRENDIZAGEM E AUTONOMIA 
 
O segundo modelo sintetiza as principais relações identificadas na análise dos 
resultados. A inteligência artificial é posicionada como elemento articulador de possibilidades de 
planejamento, personalização e inclusão, enquanto a mediação docente estabelece as condições 
para que essas possibilidades sejam transformadas em práticas pedagógicas. A agência, a 
formação continuada, a ética e a privacidade funcionam como dimensões reguladoras da 
utilização tecnológica. Kohnke et al. (2026) fundamentam a necessidade de integrar ética e 
privacidade à formação em IA, Tan et al. (2026) sustentam a centralidade da agência profissional 
e Oliveira et al. (2026) contribuem para a articulação entre tecnologia, personalização, 
participação e autonomia. O modelo evidencia, portanto, uma perspectiva na qual inovação 
tecnológica e responsabilidade pedagógica permanecem articuladas. 
 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 92 
 
 
CONCLUSÃO 
A pesquisa demonstrou que a inteligência artificial apresenta possibilidades relevantes 
para ampliar o repertório de atuação do professor, especialmente nos processos de planejamento, 
inclusão e personalização do ensino. A análise desenvolvida evidenciou que os recursos de 
inteligência artificial podem apoiar a elaboração de planos de aula, a diversificação de 
estratégias, a adaptação de materiais e a construção de diferentes possibilidades de 
aprendizagem. Nesse contexto, o professor aumentado é compreendido como um profissional 
que amplia suas possibilidades de ação mediante o uso intencional, crítico e pedagógico da 
tecnologia, preservando a centralidade da aprendizagem e das relações humanas. 
Os resultados também evidenciaram que a inteligência artificial pode contribuir para 
uma educação mais inclusiva quando utilizada para enfrentar barreiras concretas de acesso, 
comunicação, participação e aprendizagem. Recursos tecnológicos podem favorecer a adaptação 
de conteúdos, a diversificação das formas de apresentação das informações e a criação de 
diferentes possibilidades de participação dos estudantes. A tecnologia, nesse sentido, apresenta 
maior significado educacional quando é utilizada como meio para ampliar oportunidades e 
responder à diversidade presente nos espaços escolares, especialmente quando associada às 
tecnologias assistivas e às práticas de aprendizagem personalizada. 
A pesquisa reforçou, ainda, a importância da autonomia e da agência profissional 
docente no processode integração da inteligência artificial. O professor aumentado não é aquele 
que transfere suas decisões aos sistemas inteligentes, mas aquele que utiliza a tecnologia para 
ampliar sua capacidade de criar, analisar, adaptar, organizar e acompanhar propostas 
pedagógicas. A inteligência artificial pode apresentar possibilidades e auxiliar na realização de 
determinadas tarefas, mas a interpretação do contexto, a escolha das estratégias, a mediação das 
relações e a responsabilidade pelas decisões educacionais permanecem vinculadas ao professor. 
Outro resultado significativo refere-se à necessidade de fortalecer a formação docente 
para o uso crítico, ético e responsável da inteligência artificial. A utilização consciente desses 
recursos requer capacidade para verificar informações, reconhecer limitações, proteger dados, 
analisar criticamente os resultados produzidos pelos sistemas e avaliar sua adequação às 
necessidades dos estudantes. A formação continuada torna-se, portanto, um elemento 
fundamental para que os professores possam transformar ferramentas tecnológicas em recursos 
efetivamente pedagógicos, evitando tanto a rejeição indiscriminada da inovação quanto a 
dependência excessiva dos sistemas automatizados. 
A principal contribuição desta pesquisa está na articulação entre inteligência artificial, 
planejamento pedagógico, inclusão, personalização e autonomia docente. Os resultados 
demonstram que a IA pode ampliar o repertório de estratégias disponíveis ao professor, favorecer 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 93 
 
a criação de materiais diversificados, apoiar respostas mais flexíveis às necessidades dos 
estudantes e contribuir para práticas pedagógicas inovadoras. Essa perspectiva valoriza a 
tecnologia sem reduzir o processo educativo à dimensão tecnológica, reconhecendo que a 
inovação pedagógica depende da intencionalidade, da criatividade, da formação e da capacidade 
de decisão dos profissionais da educação. 
O professor aumentado representa uma perspectiva promissora para a educação 
contemporânea, especialmente quando a inteligência artificial é compreendida como recurso de 
apoio e não como substituta da mediação pedagógica. Seu potencial está na possibilidade de 
ampliar o planejamento, favorecer a personalização, apoiar a acessibilidade, fortalecer a 
participação e contribuir para experiências de aprendizagem mais flexíveis e significativas. A 
tecnologia amplia as ferramentas disponíveis ao professor, enquanto o conhecimento profissional 
atribui sentido aos recursos e orienta sua utilização. Dessa maneira, o professor aumentado 
emerge como um profissional que utiliza a inteligência artificial para ampliar possibilidades, sem 
abrir mão de sua autonomia, responsabilidade, criatividade e compromisso com uma educação 
inclusiva, participativa e humanizada. 
Essa perspectiva também permite compreender que a inovação pedagógica não está 
relacionada exclusivamente à presença de recursos tecnológicos no ambiente escolar, mas à 
capacidade de transformar esses recursos em possibilidades concretas de aprendizagem. O 
professor aumentado pode utilizar a inteligência artificial para antecipar necessidades, organizar 
diferentes estratégias, diversificar materiais, propor atividades com distintos níveis de 
complexidade e criar alternativas para estudantes que aprendem de maneiras diferentes. O valor 
pedagógico dessa utilização está, portanto, na articulação entre tecnologia, conhecimento 
docente, características dos estudantes, objetivos educacionais e realidade sociocultural da 
escola. 
A consolidação desse modelo de atuação requer uma cultura educacional orientada pela 
experimentação responsável, pela formação continuada e pela reflexão sobre os efeitos das 
tecnologias nas práticas pedagógicas. O uso da inteligência artificial precisa ser acompanhado de 
processos permanentes de avaliação, revisão e adaptação, permitindo que o professor identifique 
o que efetivamente contribui para a aprendizagem e o que necessita ser modificado ou 
substituído. Essa postura favorece uma relação mais consciente com a tecnologia, na qual 
experimentar novas ferramentas não significa abandonar práticas consolidadas, mas ampliar o 
repertório profissional para responder de maneira mais flexível à complexidade do ensino. 
Nesse sentido, o professor aumentado pode contribuir para uma escola mais preparada 
para reconhecer a diversidade, enfrentar barreiras e ampliar as oportunidades de participação dos 
estudantes. A inteligência artificial pode apoiar a construção de percursos pedagógicos mais 
acessíveis e personalizados, mas sua efetividade depende da intencionalidade humana que 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 94 
 
orienta cada decisão. O futuro da educação não está, portanto, na substituição do professor pela 
tecnologia, mas na construção de relações produtivas entre conhecimento profissional, recursos 
digitais e necessidades educacionais. Essa integração pode fortalecer uma prática pedagógica 
mais criativa, inclusiva, responsiva e comprometida com a aprendizagem e a autonomia dos 
estudantes. 
 
REFERÊNCIAS 
 
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Nogueira; ISCHKANIAN, Sandro Garabed; CARVALHO, Silvana Nascimento de; LIMA 
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Garabed; FELISBERTO, Larissa de Sá Cardoso; FRANDELIND, Cristiane Francisca; 
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digitais na formação de professores: capacitação para o ensino híbrido e remoto. São Paulo, 
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PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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OLIVEIRA, Mara Lúcia Nunes de; ISCHKANIAN, Simone Helen Drumond; CABRAL, Gladys 
Nogueira; OLIVEIRA, Andy Lima; ALMEIDA, Rita Cristina Guimarães de; SILVA, Francisca 
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Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 96 
 
TAN, Y. et al. Teachers’ professional agency in learning with AI: a case study of a 
generative AI-based knowledge building learning companion for teachers. British Journal of 
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TIPPLE, Celeste; KEANE, Therese; WANG, Tianchong et al. Teachers’ perceptions of 
generative AI in gender-inclusive STEM education: a grounded theory study. Education 
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VIEIRA, Nívea Maria Costa; ISCHKANIAN, Simone Helen Drumond; CABRAL, Gladys 
Nogueira; DEMO, Giane; SILVA, Francisca Araújo da; ISCHKANIAN, Sandro Garabed; 
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digitais no apoio ao desenvolvimento infantil. São Paulo, SP: Clube de Autores e 
Pesquisadores, 2025. E-book (PDF). Disponível em: Calaméo. Acesso em: 16 set. 2026. 
 
VIEIRA, Nívea Maria Costa; ISCHKANIAN, Simone Helen Drumond; CABRAL, Gladys 
Nogueira; DEMO, Giane; ISCHKANIAN, Sandro Garabed; CARVALHO, Silvana Nascimento 
de. Passo a passo para ler em 30 dias: a importância das narrativas fantásticas no 
desenvolvimento global da criança: leitura, escrita, emoções e imaginação por meio de 
estratégias lúdicas, contação de histórias com realidade aumentada e alfabetização 
acelerada. São Paulo, SP: Clube de Autores e Pesquisadores, 2026. E-book (PDF). Disponível 
em: Calaméo. Acesso em: 16 set. 2026. 
WATSON, Steven; MORGNER, Christian; BREZOVEC, Erik. Generative AI as meaning-
mediating infrastructure in education: a critical integrative review of inclusion, exclusion, 
and semantic transduction. AI & SOCIETY, 2026. DOI: 10.1007/s00146-026-03221-4. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 97 
  Professor aumentado/formação docente: Kohnke et 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 98 
 
AGRADECIMENTOS AOS AUTORES 
 
Esta obra nasce do encontro de conhecimentos, experiências, sensibilidades e 
compromissos com uma educação capaz de acompanhar as transformações do nosso tempo sem 
perder de vista aquilo que lhe confere sentido: o ser humano, a aprendizagem, a inclusão, a 
participação e a autonomia. Por essa razão, este agradecimento é dedicado, com profunda 
admiração e reconhecimento, a cada autor que contribuiu para a construção desta produção 
intelectual. 
Agradecemos especialmente a Flávio da Silva Oliveira, pela contribuição dedicada, pelo 
compromisso com a construção do conhecimento e pela disposição em participar de uma 
reflexão tão necessária sobre os novos caminhos da educação. Sua presença nesta obra representa 
uma importante contribuição para o diálogo entre tecnologia, prática pedagógica e transformação 
educacional. 
À Simone Helen Drumond Ischkanian, expressamos nossa sincera admiração pela 
dedicação à educação, à pesquisa, à inclusão e à produção do conhecimento. Sua trajetória de 
compromisso com práticas pedagógicas inovadoras e com a valorização das diferenças fortalece 
a essência desta obra e contribui para que a inteligência artificial seja compreendida não apenas 
como inovação tecnológica, mas como possibilidade de ampliar a ação educativa. 
Agradecemos à Gladys Nogueira Cabral, cuja participação demonstra sensibilidade 
acadêmica, compromisso e disposição para construir coletivamente novos conhecimentos. Sua 
contribuição fortalece a perspectiva interdisciplinar da obra e evidencia a importância do 
trabalho colaborativo na produção científica. 
À Amanda Nunes da Silva, nosso reconhecimento pela dedicação, pelo envolvimento e 
pela contribuição para esta construção coletiva. Sua participação representa a força de uma 
autoria comprometida com os desafioscontemporâneos da educação e com a busca de 
possibilidades capazes de favorecer experiências de aprendizagem mais significativas. 
À Geanne de Oliveira Valente, agradecemos profundamente pela presença, pelo 
empenho e pela valiosa contribuição intelectual. Sua participação acrescenta à obra diferentes 
perspectivas e demonstra que a construção de uma educação inovadora depende da soma de 
olhares, experiências e conhecimentos. 
À Rosana de Jesus Cedro, registramos nossa gratidão e nossa admiração pela 
contribuição realizada com compromisso e responsabilidade. Sua participação integra uma rede 
de autores que acreditam na educação como espaço de transformação, desenvolvimento humano 
e construção de novas possibilidades pedagógicas. 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 99 
 
À Silvana Nascimento de Carvalho, expressamos nosso especial reconhecimento pela 
dedicação, pela sensibilidade e pela contribuição para o fortalecimento desta produção. Sua 
participação evidencia a importância de reunir diferentes experiências em torno de uma educação 
mais inclusiva, acessível e comprometida com as necessidades dos estudantes. 
Ao Gabriel Nascimento de Carvalho, agradecemos pela participação e pelo 
compromisso com esta construção coletiva. Sua presença entre os autores representa a força das 
novas perspectivas que se unem à experiência acadêmica para pensar uma educação preparada 
para os desafios tecnológicos, sociais e pedagógicos do século XXI. 
À Sygride Nascimento de Carvalho, nossa profunda gratidão pela dedicação, pela 
colaboração e pela contribuição para esta obra. Sua participação acrescenta valor ao trabalho 
coletivo e reafirma que a produção do conhecimento se torna mais rica quando diferentes 
perspectivas se encontram em torno de objetivos comuns. 
Ao Sandro Garabed Ischkanian, expressamos nosso sincero agradecimento pela 
dedicação, pelo compromisso e pela importante contribuição para a concretização desta obra. 
Sua participação fortalece o caráter coletivo da produção e demonstra a relevância da 
colaboração na construção de conhecimentos voltados à inovação, à inclusão e à transformação 
educacional. 
A todos os autores, nosso reconhecimento vai muito além da participação em uma 
publicação. Agradecemos pelas ideias compartilhadas, pelas reflexões construídas, pelo tempo 
dedicado, pela disposição para dialogar e pela coragem de pensar a educação diante de um 
cenário marcado por rápidas transformações tecnológicas. Cada contribuição, 
independentemente de sua dimensão, ajudou a formar a identidade desta obra. 
Esta publicação representa, portanto, uma construção coletiva de grande significado. 
Cada autor deixou aqui uma marca intelectual, humana e acadêmica, contribuindo para uma 
discussão que ultrapassa os limites da tecnologia e alcança questões fundamentais sobre o papel 
do professor, a diversidade dos estudantes, a inclusão, a personalização da aprendizagem e a 
autonomia humana. 
Que este trabalho seja também um registro de que grandes transformações na educação 
não acontecem pela tecnologia isoladamente, mas pela capacidade de profissionais 
comprometidos transformarem conhecimento em ação, inovação em possibilidades e recursos 
tecnológicos em instrumentos a serviço da aprendizagem. A verdadeira grandeza desta obra está 
justamente na união de seus autores e na disposição de cada um em contribuir para uma 
educação mais inclusiva, criativa, acessível, participativa e humanizada. 
A cada autor, nossa mais profunda gratidão, respeito e admiração. Flávio, Simone, 
Gladys, Amanda, Geanne, Rosana, Silvana, Gabriel, Sygride e Sandro: esta obra carrega um 
pouco da dedicação, da competência, da sensibilidade e do compromisso de cada um de vocês. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 100 
 
Cada nome representa uma contribuição singular para uma construção coletiva que buscou 
compreender os desafios e as possibilidades da inteligência artificial no contexto educacional. As 
experiências, ideias, reflexões e conhecimentos compartilhados ao longo deste trabalho conferem 
à obra uma riqueza que ultrapassa a dimensão acadêmica, pois revelam o desejo comum de 
contribuir para uma educação mais inclusiva, inovadora, acessível e comprometida com a 
aprendizagem de todos. Que este livro seja celebrado não apenas como uma produção 
acadêmica, mas como testemunho de uma autoria coletiva que acredita na educação, valoriza o 
professor e reconhece na inovação uma possibilidade de ampliar caminhos para que todos os 
estudantes possam aprender, participar e desenvolver sua autonomia. 
A presença de cada autor nesta obra representa também a força da colaboração, do 
diálogo e da união de diferentes perspectivas em torno de um propósito educacional comum. 
Cada contribuição ajudou a fortalecer uma reflexão que valoriza o professor como protagonista 
de suas decisões pedagógicas e compreende a tecnologia como instrumento capaz de ampliar 
possibilidades, sem substituir a sensibilidade, a criatividade, a responsabilidade e a capacidade 
humana de ensinar. Nosso muito obrigado a cada autor por fazer parte desta história e por 
transformar conhecimento compartilhado em uma contribuição que permanece para além das 
páginas desta obra. Que a participação de todos seja lembrada com orgulho e que esta produção 
inspire novos estudos, novas práticas e novas possibilidades de transformação nos espaços 
educativos. Que cada autor reconheça, nestas páginas, não apenas o resultado de um trabalho 
realizado em conjunto, mas também a expressão de um compromisso coletivo com uma 
educação que acolhe diferenças, enfrenta barreiras, amplia oportunidades e acredita no potencial 
de cada estudante. 
Mais do que reunir nomes em uma publicação, esta obra reúne pessoas que aceitaram 
compartilhar saberes e construir, conjuntamente, uma reflexão necessária para o presente e para 
o futuro da educação. A dedicação de cada autor contribuiu para que este trabalho alcançasse 
uma perspectiva ampla, humana e propositiva, demonstrando que a produção do conhecimento 
ganha força quando é construída por meio da cooperação, da escuta, da responsabilidade e do 
compromisso com a transformação social. A todos os autores, nossa sincera homenagem: muito 
obrigado por acreditarem neste projeto, por contribuírem com seus conhecimentos e por 
ajudarem a transformar uma ideia em uma obra concreta, significativa e destinada a deixar sua 
contribuição na história de todos aqueles que defendem uma educação mais inclusiva, 
participativa, inovadora e humanizada. 
 
Simone Helen Drumond Ischkanian 
Sandro Garabed Ischkanian 
 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 101 
 
POSFÁCIO 
 
Chegar ao final desta obra significa reconhecer que discutir inteligência artificial na 
educação é, antes de tudo, discutir o futuro da própria prática docente. As páginas aqui reunidas 
apresentam uma reflexão que ultrapassa a dimensão instrumental das tecnologias e direciona o 
olhar para aquilo que realmente importa: como os recursos disponíveis podem contribuir para 
que o professor planeje melhor, ensine de maneiras mais diversificadas, reconheça as 
singularidades dos estudantes e construa experiências de aprendizagem mais acessíveis, 
participativas e significativas. 
A expressão “professor aumentado” representa, nesse contexto, uma possibilidade de 
compreender a tecnologia como extensão das capacidades profissionais, sem transformar o 
professor em dependente dos sistemas tecnológicos. O professor continua sendoaquele que 
conhece seus estudantes, interpreta suas necessidades, compreende o contexto escolar, estabelece 
objetivos, seleciona estratégias e toma decisões pedagógicas. A inteligência artificial pode 
ampliar esse repertório, oferecer possibilidades, auxiliar na organização de informações e apoiar 
determinadas tarefas, mas o sentido educativo dessas ações nasce da intencionalidade humana. 
Uma das grandes contribuições desta obra está justamente em apresentar uma 
compreensão equilibrada da inteligência artificial. Não se trata de defender uma incorporação 
indiscriminada da tecnologia, nem de rejeitar as transformações que já fazem parte da sociedade 
contemporânea. Trata-se de compreender como utilizar os recursos tecnológicos de maneira 
consciente, responsável e pedagogicamente orientada. A inovação ganha significado quando 
consegue responder a necessidades reais e quando contribui para ampliar as possibilidades de 
participação e aprendizagem dos estudantes. 
O planejamento pedagógico encontra nesse cenário novas possibilidades de 
organização, criação e adaptação. O professor pode utilizar ferramentas de inteligência artificial 
para explorar diferentes estratégias didáticas, produzir materiais, estruturar sequências de 
aprendizagem, diversificar atividades e pensar alternativas diante de diferentes necessidades 
educacionais. Essa ampliação do repertório pode favorecer uma prática menos rígida e mais 
responsiva, na qual o planejamento deixa de ser compreendido como uma estrutura imutável e 
passa a ser constantemente analisado e ajustado conforme as experiências dos estudantes. 
A personalização da aprendizagem também assume uma dimensão significativa nessa 
perspectiva. Personalizar não significa criar uma escola isolada para cada estudante, mas 
reconhecer que diferentes sujeitos podem necessitar de diferentes caminhos para alcançar 
objetivos comuns. A inteligência artificial pode apoiar a criação de alternativas, níveis de 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 102 
 
complexidade, formas de apresentação de conteúdos e estratégias de acompanhamento. Cabe ao 
professor interpretar essas possibilidades e decidir quais delas realmente fazem sentido para sua 
turma, para cada estudante e para o contexto em que a aprendizagem acontece. 
A inclusão ocupa lugar central nessa discussão. Uma tecnologia somente adquire 
verdadeiro valor inclusivo quando contribui para diminuir barreiras e ampliar possibilidades de 
acesso, comunicação, participação e aprendizagem. Nesse sentido, a inteligência artificial pode 
dialogar com tecnologias assistivas e com práticas pedagógicas diferenciadas, favorecendo 
recursos mais acessíveis e alternativas para estudantes com diferentes características e 
necessidades. A finalidade não é adaptar o estudante à tecnologia, mas utilizar a tecnologia para 
tornar o ambiente educacional mais capaz de acolher a diversidade. 
O conceito de professor aumentado também convida à reflexão sobre a formação 
docente. Nenhuma ferramenta, por sofisticada que seja, substitui o conhecimento profissional 
necessário para interpretar situações educativas complexas. O professor precisa desenvolver 
competências para compreender as possibilidades e limitações da inteligência artificial, analisar 
criticamente seus resultados, verificar informações, proteger dados e decidir quando, como e por 
que utilizar determinado recurso. A formação continuada torna-se, portanto, parte essencial desse 
processo de transformação. 
Também é necessário reconhecer que a presença crescente da inteligência artificial 
exige responsabilidade. Questões relacionadas à privacidade, à proteção de dados, à qualidade 
das informações, aos vieses, à autoria, à transparência e à utilização ética dos recursos precisam 
fazer parte da cultura pedagógica. O professor aumentado não é aquele que aceita 
automaticamente aquilo que uma ferramenta produz, mas aquele que questiona, verifica, 
compara, adapta e decide. Sua autonomia profissional permanece como elemento indispensável 
para que a tecnologia esteja verdadeiramente a serviço da educação. 
A obra evidencia, ainda, que o futuro da educação não precisa ser pensado como uma 
disputa entre seres humanos e máquinas. Uma perspectiva mais produtiva consiste em 
compreender as possibilidades de colaboração entre professores e tecnologias. Sistemas 
inteligentes podem apoiar tarefas, organizar informações e gerar possibilidades; professores 
podem interpretar contextos, estabelecer vínculos, compreender emoções, mediar relações, 
promover valores, estimular a criatividade e tomar decisões fundamentadas. É nessa 
complementaridade que se encontra uma das possibilidades mais relevantes para pensar a 
educação contemporânea. 
O professor aumentado, portanto, não é um professor substituído, automatizado ou 
reduzido ao funcionamento de ferramentas digitais. É um profissional que amplia seu repertório 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 103 
 
sem abrir mão de sua identidade docente. É alguém que aprende continuamente, experimenta 
novas possibilidades, avalia resultados e transforma recursos tecnológicos em estratégias 
pedagógicas. Sua força não está na quantidade de ferramentas que utiliza, mas na capacidade de 
atribuir sentido a elas e colocá-las a serviço de objetivos educacionais. 
Ao concluir esta obra, permanece uma mensagem essencial: a tecnologia pode ampliar 
caminhos, mas é a ação humana que confere direção à educação. A inteligência artificial pode 
apoiar o planejamento, favorecer a personalização, contribuir para a acessibilidade e ampliar 
possibilidades de participação, mas o compromisso com a aprendizagem, a inclusão, a dignidade 
e a autonomia dos estudantes continua sendo profundamente humano. 
Que este livro possa contribuir para que professores, pesquisadores, gestores e 
estudantes compreendam a inteligência artificial não como um fim em si mesma, mas como uma 
possibilidade de ampliar horizontes. Que cada recurso tecnológico seja acompanhado de 
reflexão, responsabilidade e intencionalidade pedagógica. E que o professor permaneça no centro 
das decisões que envolvem ensinar, aprender, incluir e transformar. 
O verdadeiro professor aumentado é aquele que utiliza mais ferramentas sem perder sua 
essência; que acessa novas tecnologias sem abandonar sua sensibilidade; que amplia suas 
possibilidades sem transferir sua responsabilidade; e que transforma inovação em oportunidades 
concretas para que mais estudantes possam participar, aprender e desenvolver sua autonomia. 
É nessa perspectiva que esta obra se encerra: não como ponto final, mas como convite à 
continuidade. A educação continuará mudando, as tecnologias continuarão avançando e novas 
possibilidades surgirão. O desafio será permanecer humano diante dessas transformações, 
utilizando cada inovação com inteligência, responsabilidade, criatividade e compromisso com 
uma educação para todos. 
 
Flávio da Silva Oliveira 
Gladys Nogueira Cabral 
Amanda Nunes da Silva 
Geanne de Oliveira Valente 
Rosana de Jesus Cedro 
Simone Helen Drumond Ischkanian 
 
 
 
 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 104seja, portanto, mais do que uma reflexão sobre uma tecnologia emergente. 
Que seja um convite para pensar o futuro da docência a partir de uma perspectiva na qual 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 15 
 
inovação e humanização caminhem juntas; na qual inclusão e personalização sejam 
compromissos concretos; na qual a inteligência artificial seja utilizada com responsabilidade; e 
na qual o professor permaneça reconhecido como sujeito fundamental na construção das 
experiências de aprendizagem. 
 
É nesse equilíbrio entre tecnologia e humanidade, inovação e responsabilidade, 
personalização e inclusão, eficiência e intencionalidade pedagógica que se encontra o sentido 
do professor aumentado. Um professor que não perde sua identidade diante da tecnologia, mas 
amplia seus recursos para ensinar; que não entrega sua autonomia aos sistemas inteligentes, mas 
aprende a utilizá-los criticamente; e que não abandona a centralidade humana da educação, mas 
encontra novas formas de fortalecê-la. 
 
Os Autores 
Flávio da Silva Oliveira 
Simone Helen Drumond Ischkanian 
Gladys Nogueira Cabral 
Amanda Nunes da Silva 
Geanne de Oliveira Valente 
Rosana de Jesus Cedro 
Silvana Nascimento de Carvalho 
Gabriel Nascimento de Carvalho 
Sygride Nascimento de Carvalho 
Sandro Garabed Ischkanian 
 
 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 16 
 
APRESENTAÇÃO 
 
A educação contemporânea encontra-se diante de uma transformação tecnológica que 
modifica formas de ensinar, aprender, planejar, comunicar e produzir conhecimentos. Entre as 
tecnologias que mais têm provocado reflexões no campo educacional, a inteligência artificial 
ocupa posição de destaque por sua capacidade de processar informações, produzir conteúdos, 
reconhecer padrões, apoiar tarefas e oferecer diferentes possibilidades de interação. Nesse 
cenário de mudanças, torna-se necessário compreender não apenas o que a inteligência artificial 
pode fazer, mas, principalmente, como pode ser integrada ao trabalho pedagógico de maneira 
consciente, crítica, ética e humanizada. 
É nesse contexto que se insere a presente obra, Professor aumentado: como a 
inteligência artificial pode apoiar o planejamento, a inclusão e a personalização do ensino. O 
livro propõe uma reflexão sobre as possibilidades de utilização da inteligência artificial como 
recurso de apoio à prática docente, considerando três dimensões fundamentais da educação 
contemporânea: planejamento, inclusão e personalização do ensino. Essas dimensões estão 
profundamente relacionadas à necessidade de construir experiências de aprendizagem mais 
flexíveis, acessíveis e capazes de responder à diversidade presente nas instituições educacionais. 
A expressão professor aumentado não significa um professor substituído pela 
tecnologia. Representa uma concepção de docência na qual os recursos tecnológicos podem 
ampliar capacidades profissionais, apoiar determinadas tarefas e favorecer novas possibilidades 
de criação pedagógica. A inteligência artificial pode auxiliar na elaboração de planos, sequências 
didáticas, atividades, materiais, instrumentos avaliativos e propostas diferenciadas, mas a decisão 
sobre o que ensinar, como ensinar, para quem ensinar e com qual finalidade permanece 
vinculada à intencionalidade pedagógica do professor. 
A atuação docente envolve conhecimentos que não podem ser reduzidos à 
automatização. Ensinar exige compreender contextos, interpretar necessidades, estabelecer 
relações, reconhecer potencialidades, lidar com diferenças, promover participação e tomar 
decisões diante de situações concretas. Por essa razão, a incorporação da inteligência artificial ao 
cotidiano escolar precisa ocorrer de maneira articulada ao conhecimento profissional do 
educador. A tecnologia pode oferecer possibilidades; cabe ao professor analisá-las, selecioná-las, 
adaptá-las e transformá-las em experiências pedagogicamente significativas. 
O planejamento constitui um dos campos nos quais a inteligência artificial pode 
oferecer apoio relevante. O professor pode utilizar ferramentas digitais para organizar ideias, 
estruturar objetivos de aprendizagem, propor diferentes estratégias, elaborar materiais e criar 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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 17 
 
alternativas para determinados conteúdos. Em contextos nos quais o docente precisa atender 
simultaneamente a diferentes níveis de conhecimento e diferentes necessidades educacionais, 
esses recursos podem contribuir para ampliar a variedade de propostas disponíveis. A utilização 
pedagógica dessas possibilidades, contudo, requer revisão humana, adequação curricular e 
conhecimento das características concretas dos estudantes. 
A inclusão educacional constitui outro eixo fundamental desta obra. Uma educação 
verdadeiramente inclusiva precisa reconhecer que os estudantes não aprendem todos da mesma 
maneira e que determinadas barreiras podem dificultar o acesso ao currículo, à comunicação, aos 
materiais e às experiências escolares. Nesse sentido, recursos tecnológicos podem favorecer a 
acessibilidade, ampliar formas de comunicação, adaptar conteúdos e oferecer diferentes 
possibilidades de participação. A inteligência artificial pode contribuir nesse processo quando 
integrada a práticas pedagógicas comprometidas com a equidade, a acessibilidade e o direito de 
aprender. 
A personalização do ensino também ganha novas possibilidades diante dos recursos de 
inteligência artificial. Personalizar não significa individualizar completamente o ensino ou criar 
uma proposta isolada para cada estudante. Significa reconhecer diferenças e ampliar as 
possibilidades de oferecer caminhos diversificados para que os estudantes desenvolvam suas 
aprendizagens. A tecnologia pode apoiar o professor na elaboração de atividades com diferentes 
níveis de complexidade, na criação de materiais complementares e na organização de propostas 
que considerem ritmos e necessidades distintas. 
Esse processo exige cautela para que personalização não seja confundida com 
automatização. A aprendizagem é um fenômeno complexo, influenciado por aspectos cognitivos, 
sociais, culturais, emocionais e pedagógicos. Dados e sistemas automatizados podem fornecer 
informações úteis, mas não substituem a observação, a escuta e a interpretação realizadas pelo 
professor. O conhecimento produzido pela inteligência artificial precisa ser analisado à luz do 
contexto educacional e das características dos estudantes. 
A obra também chama atenção para a necessidade de desenvolver uma cultura de uso 
responsável da inteligência artificial. A presença crescente dessas ferramentas na educação traz 
questões relacionadas à privacidade, proteção de dados, autoria, direitos autorais, confiabilidade 
das informações, vieses algorítmicos e transparência. Professores e estudantes precisam 
desenvolver competências que lhes permitam compreender não apenas como utilizar essas 
tecnologias, mas também como questionar seus resultados, verificar informações e reconhecer 
situações nas quais a intervenção humana é indispensável. 
A formação docente assume papel estratégico. O professor que utiliza inteligência 
artificial precisa desenvolver competências tecnológicas associadas a conhecimentos 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian.18 
 
pedagógicos, éticos e críticos. A formação não deve limitar-se ao domínio operacional de 
ferramentas, pois conhecer os comandos de um sistema não significa compreender suas 
implicações educacionais. É necessário desenvolver capacidade para formular objetivos, avaliar 
resultados, identificar limitações, proteger informações e decidir quando determinado recurso 
realmente contribui para a aprendizagem. 
A inteligência artificial também pode contribuir para ampliar a criatividade docente. Ao 
disponibilizar novas possibilidades de elaboração de materiais, propostas, textos, imagens, 
questões e situações-problema, essas ferramentas podem estimular processos de criação e 
experimentação. O professor pode partir de uma sugestão produzida pela tecnologia, modificá-la, 
contextualizá-la e transformá-la de acordo com sua realidade pedagógica. A autoria docente 
permanece presente justamente nesse processo de seleção, análise, transformação e atribuição de 
significado. 
Para os estudantes, a presença da inteligência artificial também representa um desafio 
formativo. O acesso às ferramentas precisa estar associado ao desenvolvimento da autonomia 
intelectual. Utilizar inteligência artificial para obter uma resposta pronta não produz, por si só, 
aprendizagem. É necessário estimular a capacidade de formular perguntas, comparar 
informações, argumentar, verificar fontes, produzir conhecimentos e refletir sobre os próprios 
processos de aprendizagem. A tecnologia pode participar dessas experiências sem ocupar o lugar 
da atividade intelectual do estudante. 
A obra compreende, portanto, que a inovação educacional não está na simples adoção 
de tecnologias. Uma prática pode utilizar ferramentas avançadas e permanecer pedagogicamente 
limitada se não houver objetivos claros, planejamento e acompanhamento. Da mesma maneira, 
uma ferramenta simples pode produzir resultados significativos quando utilizada com 
intencionalidade e conhecimento do contexto. O valor educacional da inteligência artificial 
depende da relação estabelecida entre tecnologia, professor, estudante, currículo e finalidade 
educativa. 
O conceito de professor aumentado ganha significado justamente nessa relação. Trata-se 
de pensar uma docência que utiliza os recursos tecnológicos para ampliar possibilidades sem 
transferir a eles a responsabilidade de educar. O professor continua sendo responsável por 
interpretar, decidir, mediar, avaliar e acompanhar. A inteligência artificial pode apoiar essas 
ações, mas não deve determinar isoladamente os caminhos pedagógicos. 
Educação envolve relações, diálogo, convivência, construção coletiva, afetividade, 
responsabilidade e reconhecimento da singularidade de cada pessoa. Nenhuma tecnologia 
substitui integralmente essas dimensões. Por isso, quanto maior for a presença da inteligência 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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 19 
 
artificial no ambiente educacional, maior deve ser também o compromisso com uma educação 
humanizada, capaz de utilizar a inovação sem perder de vista seus princípios fundamentais. 
Ao longo desta publicação, o leitor é convidado a refletir sobre como a inteligência 
artificial pode apoiar o planejamento, ampliar possibilidades de inclusão e favorecer estratégias 
de personalização. Também é estimulado a compreender que o uso dessas tecnologias requer 
critérios, responsabilidade e formação permanente. O objetivo não é apresentar a inteligência 
artificial como solução universal para os desafios educacionais, mas contribuir para uma 
compreensão mais crítica de suas potencialidades e de suas responsabilidades. 
 
 
 
O professor aumentado é, portanto, aquele que amplia suas ferramentas sem abrir mão 
de sua identidade profissional, independentemente das condições tecnológicas disponíveis em 
sua realidade escolar. Em um cenário educacional brasileiro marcado por profundas diferenças 
de infraestrutura, acesso à internet, disponibilidade de equipamentos e recursos digitais, a ideia 
de professor aumentado não pode estar condicionada à existência de escolas altamente equipadas 
ou ao uso permanente de tecnologias sofisticadas. Trata-se, antes, de reconhecer a capacidade 
docente de identificar possibilidades pedagógicas mesmo diante de limitações concretas, 
utilizando os recursos disponíveis de maneira criativa, consciente e contextualizada. 
Nessa perspectiva, o professor aumentado é aquele que busca transformar 
impossibilidades em possibilidades. Quando a escola não dispõe de computadores suficientes, 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 20 
 
conexão estável, dispositivos individuais ou ferramentas digitais avançadas, o trabalho docente 
não perde seu potencial de inovação. A criatividade pedagógica pode mobilizar diferentes 
recursos, desde materiais impressos e dispositivos compartilhados até tecnologias acessíveis 
disponíveis na comunidade escolar, utilizando a inteligência artificial quando houver condições 
para isso e sem transformar sua ausência em impedimento para a aprendizagem. O conceito de 
professor aumentado, portanto, não deve ser compreendido como sinônimo de professor 
altamente conectado, mas como uma concepção de profissional capaz de ampliar suas estratégias 
de ensino a partir das condições concretas em que atua. 
Essa compreensão é particularmente importante diante da realidade de muitas escolas 
brasileiras, nas quais a precariedade ou a insuficiência de recursos tecnológicos ainda constitui 
um desafio cotidiano. O professor pode encontrar salas sem equipamentos adequados, acesso 
limitado à internet, ausência de dispositivos para os estudantes e dificuldades relacionadas à 
formação para o uso pedagógico das tecnologias. Nesses contextos, aumentar a capacidade de 
ensinar significa também saber adaptar, selecionar, criar e reorganizar recursos, evitando que as 
limitações estruturais sejam transformadas em limitações da imaginação pedagógica. 
O professor aumentado é, nessa perspectiva, aquele que aprende a dialogar com as 
tecnologias emergentes quando elas estão disponíveis, mas que também sabe ensinar quando elas 
não estão. Sua competência profissional não se reduz ao domínio de ferramentas digitais. Ela 
envolve a capacidade de pensar pedagogicamente, reconhecer as necessidades dos estudantes, 
estabelecer objetivos de aprendizagem, criar estratégias, avaliar processos e tomar decisões 
coerentes com o contexto escolar. A inteligência artificial pode ampliar esse repertório, mas não 
substitui a experiência, a sensibilidade, a criatividade e o julgamento profissional do docente. 
Essa concepção também desloca o debate sobre inovação educacional de uma 
perspectiva centrada exclusivamente nos equipamentos para uma perspectiva centrada nas 
possibilidades pedagógicas. Uma escola com poucos recursos tecnológicos pode desenvolver 
experiências significativas de aprendizagem, enquanto uma escola tecnologicamente equipada 
pode não alcançar resultados pedagógicos consistentes se os recursos forem utilizados sem 
intencionalidade. O valor da tecnologia, nesse sentido, não está apenas em sua presença, mas na 
maneira como é integrada ao processo educativo e articulada às necessidades concretas dos 
estudantes. 
Ser um professor aumentado significa, portanto, ampliar possibilidades mesmo quando 
os recursos são limitados. Significa transformar uma ferramenta simples em oportunidade de 
aprendizagem, uma dificuldade em desafio pedagógico e uma limitação estrutural em estímulo à 
criatividade, sem romantizar a precariedade nem transferir para o professor a responsabilidade 
pelas deficiências de infraestruturadas políticas educacionais. A inovação docente não deve 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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 21 
 
servir para ocultar a necessidade de investimentos públicos em conectividade, equipamentos, 
formação profissional e condições adequadas de trabalho. Ao contrário, a valorização da 
criatividade do professor precisa caminhar conjuntamente com a defesa de melhores condições 
para o exercício da docência. 
Nesse sentido, o professor aumentado é aquele que utiliza a inteligência artificial e 
outras tecnologias como instrumentos de ampliação de sua atuação sempre que as condições 
permitirem, mas que mantém sua capacidade de criar alternativas quando essas tecnologias não 
estão acessíveis. Ele não é definido pela quantidade de dispositivos existentes em sua escola, mas 
pela capacidade de construir caminhos pedagógicos possíveis diante da realidade que encontra. 
Sua força está justamente na articulação entre conhecimento profissional, criatividade, 
intencionalidade pedagógica, recursos disponíveis e compromisso com a aprendizagem. 
O professor aumentado é, finalmente, um profissional que não permite que a escassez 
tecnológica determine os limites de sua prática pedagógica, mas também não aceita que a 
tecnologia determine sozinha os sentidos da educação. Ele reconhece que a transformação 
educacional depende de recursos, políticas públicas, formação e infraestrutura, mas compreende 
que, no cotidiano da escola, também existem possibilidades construídas pela ação docente. A 
inteligência artificial pode ampliar essas possibilidades, oferecer novos caminhos e apoiar 
diferentes etapas do trabalho pedagógico; entretanto, permanece nas mãos do professor a 
responsabilidade de interpretar, selecionar, adaptar e atribuir sentido ao que será utilizado em 
favor da aprendizagem, da inclusão, da participação e da autonomia dos estudantes. 
Que esta obra possa estimular novas perguntas, experiências e reflexões. Que possa 
contribuir para que a inteligência artificial seja compreendida não como substituta da docência, 
mas como uma possibilidade de ampliar recursos, criatividade e capacidade de intervenção 
pedagógica. E que, diante das transformações tecnológicas que já fazem parte da educação, o 
professor permaneça no centro de uma prática orientada pelo conhecimento, pela ética, pela 
inclusão, pela autonomia e pelo compromisso com o desenvolvimento de cada estudante. 
 
Os Autores 
Flávio da Silva Oliveira 
Simone Helen Drumond Ischkanian 
Amanda Nunes da Silva 
Geanne de Oliveira Valente 
Rosana de Jesus Cedro 
 
 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 22 
 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
PODE APOIAR O PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A 
PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
AUGMENTED TEACHER: HOW ARTIFICIAL INTELLIGENCE CAN 
SUPPORT TEACHING PLANNING, INCLUSION, AND 
PERSONALIZATION. 
PROFESOR AUMENTADO: CÓMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 
PUEDE APOYAR LA PLANIFICACIÓN, LA INCLUSIÓN Y LA 
PERSONALIZACIÓN DE LA ENSEÑANZA. 
Flávio da Silva Oliveira 
Simone Helen Drumond Ischkanian 
Gladys Nogueira Cabral 
Amanda Nunes da Silva 
Geanne de Oliveira Valente 
Rosana de Jesus Cedro 
Silvana Nascimento de Carvalho 
Gabriel Nascimento de Carvalho 
Sygride Nascimento de Carvalho 
Sandro Garabed Ischkanian 
RESUMO 
A inteligência artificial vem produzindo transformações nas formas de planejar, desenvolver, acompanhar 
e avaliar os processos educativos, criando novas possibilidades para o trabalho docente e para a 
aprendizagem dos estudantes. Nesse cenário, a concepção de professor aumentado refere-se ao 
profissional que utiliza recursos tecnológicos para ampliar suas estratégias pedagógicas, preservando sua 
autonomia, identidade profissional, capacidade crítica e responsabilidade pelas decisões educacionais. A 
presente obra discute como a inteligência artificial pode apoiar o planejamento, a inclusão e a 
personalização do ensino, considerando as diferentes realidades escolares e as desigualdades relacionadas 
ao acesso a equipamentos, conectividade e recursos tecnológicos. A discussão reconhece que a inovação 
pedagógica não depende exclusivamente da existência de estruturas tecnológicas avançadas, uma vez que 
o professor pode transformar limitações concretas em possibilidades de aprendizagem por meio da 
criatividade, da intencionalidade pedagógica e da utilização dos recursos disponíveis em cada contexto. A 
inteligência artificial pode contribuir para a elaboração e adaptação de atividades, produção de materiais, 
organização do planejamento, diversificação de estratégias, acompanhamento da aprendizagem e criação 
de possibilidades mais personalizadas de participação dos estudantes. No campo da inclusão, seus 
recursos podem favorecer acessibilidade, comunicação, adaptação de conteúdos e ampliação das 
oportunidades de participação, desde que utilizados de maneira contextualizada e responsável. A obra 
também problematiza limites relacionados à privacidade, autoria, confiabilidade das informações, vieses 
algorítmicos, dependência tecnológica e necessidade de formação docente. Defende-se uma perspectiva 
na qual a tecnologia seja compreendida como instrumento de apoio à ação pedagógica, e não como 
substituta do professor. O professor aumentado é apresentado como aquele que amplia suas ferramentas e 
possibilidades de atuação independentemente da infraestrutura disponível, mantendo a capacidade de 
pensar, criar, avaliar, adaptar e decidir em favor da aprendizagem, da inclusão e da autonomia dos 
estudantes. 
Palavras-chave: Inteligência artificial; professor aumentado; planejamento pedagógico; 
educação inclusiva; personalização do ensino. 
 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 23 
 
ABSTRACT 
Artificial intelligence has been transforming the ways of planning, developing, monitoring, and 
evaluating educational processes, creating new possibilities for teaching practices and student learning. 
Within this context, the concept of the augmented teacher refers to the professional who uses 
technological resources to expand pedagogical strategies while preserving autonomy, professional 
identity, critical thinking, and responsibility for educational decisions. This work discusses how artificial 
intelligence can support teaching planning, inclusion, and personalization, considering different school 
contexts and inequalities related to access to equipment, connectivity, and technological resources. The 
discussion recognizes that pedagogical innovation does not depend exclusively on advanced technological 
infrastructure, since teachers can transform concrete limitations into learning opportunities through 
creativity, pedagogical intentionality, and the use of resources available in each context. Artificial 
intelligence can contribute to the development and adaptation of activities, production of educational 
materials, organization of planning, diversification of strategies, monitoring of learning, and creation of 
more personalized opportunities for student participation. In the field of inclusion, technological resources 
can promote accessibility, communication, content adaptation, and expanded opportunities for 
participation when used in a contextualized and responsible manner. The work also addresses challenges 
related to privacy, authorship, information reliability, algorithmic biases, technological dependence, and 
the need for teacher training. It advocates a perspective in which technology is understood as a tool to 
support pedagogical actionrather than as a substitute for the teacher. The augmented teacher is presented 
as a professional who expands their tools and possibilities for action regardless of the available 
infrastructure, maintaining the ability to think, create, evaluate, adapt, and make decisions in favor of 
learning, inclusion, and student autonomy. 
Keywords: Artificial intelligence; augmented teacher; pedagogical planning; inclusive 
education; personalized teaching. 
 
RESUMEN 
La inteligencia artificial está transformando las formas de planificar, desarrollar, acompañar y evaluar los 
procesos educativos, creando nuevas posibilidades para la práctica docente y el aprendizaje de los 
estudiantes. En este contexto, el concepto de profesor aumentado se refiere al profesional que utiliza 
recursos tecnológicos para ampliar sus estrategias pedagógicas, preservando su autonomía, identidad 
profesional, capacidad crítica y responsabilidad en las decisiones educativas. Esta obra analiza cómo la 
inteligencia artificial puede apoyar la planificación, la inclusión y la personalización de la enseñanza, 
considerando las diferentes realidades escolares y las desigualdades relacionadas con el acceso a equipos, 
conectividad y recursos tecnológicos. La discusión reconoce que la innovación pedagógica no depende 
exclusivamente de la existencia de infraestructuras tecnológicas avanzadas, ya que el docente puede 
transformar limitaciones concretas en posibilidades de aprendizaje mediante la creatividad, la 
intencionalidad pedagógica y el aprovechamiento de los recursos disponibles en cada contexto. La 
inteligencia artificial puede contribuir a la elaboración y adaptación de actividades, producción de 
materiales educativos, organización de la planificación, diversificación de estrategias, seguimiento del 
aprendizaje y creación de oportunidades más personalizadas de participación de los estudiantes. En el 
ámbito de la inclusión, los recursos tecnológicos pueden favorecer la accesibilidad, la comunicación, la 
adaptación de contenidos y la ampliación de las oportunidades de participación, siempre que se utilicen de 
manera contextualizada y responsable. La obra también aborda los desafíos relacionados con la 
privacidad, la autoría, la confiabilidad de la información, los sesgos algorítmicos, la dependencia 
tecnológica y la necesidad de formación docente. Se defiende una perspectiva en la que la tecnología sea 
comprendida como una herramienta de apoyo a la acción pedagógica y no como sustituta del profesor. El 
profesor aumentado se presenta como aquel que amplía sus herramientas y posibilidades de actuación 
independientemente de la infraestructura disponible, manteniendo la capacidad de pensar, crear, evaluar, 
adaptar y tomar decisiones en favor del aprendizaje, la inclusión y la autonomía de los estudiantes. 
Palabras clave: Inteligencia artificial; profesor aumentado; planificación pedagógica; educación 
inclusiva; personalización de la enseñanza. 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
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PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR 
O PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO 
 
Flávio da Silva Oliveira 
Simone Helen Drumond Ischkanian 
Gladys Nogueira Cabral 
Amanda Nunes da Silva 
Geanne de Oliveira Valente 
Rosana de Jesus Cedro 
Silvana Nascimento de Carvalho 
Gabriel Nascimento de Carvalho 
Sygride Nascimento de Carvalho 
Sandro Garabed Ischkanian 
 
1. INTRODUÇÃO 
O avanço da inteligência artificial (IA) vem produzindo transformações nas formas de 
planejar, desenvolver, acompanhar e avaliar os processos educativos, ampliando o repertório de 
recursos disponíveis para professores e estudantes. A presença de sistemas de IA generativa no 
campo educacional tem provocado discussões sobre novas formas de organização do trabalho 
docente, elaboração de materiais, desenvolvimento de atividades, acompanhamento da 
aprendizagem e construção de estratégias pedagógicas diferenciadas. Sperling et al. (2024), ao 
realizarem uma revisão de escopo sobre alfabetização em inteligência artificial na formação de 
professores, evidenciam a necessidade de preparar os docentes para compreender e utilizar 
criticamente essas tecnologias. Kohnke et al. (2025) também destacam que a integração da IA 
aos ambientes educacionais exige conhecimentos que ultrapassam o domínio operacional das 
ferramentas, envolvendo compreensão pedagógica e capacidade de utilização responsável. Nesse 
cenário, a concepção de professor aumentado pode ser compreendida como uma perspectiva na 
qual o docente utiliza recursos tecnológicos para ampliar suas possibilidades de atuação, 
preservando sua autonomia, identidade profissional, capacidade crítica e responsabilidade pelas 
decisões educacionais. 
A transformação tecnológica da educação, entretanto, ocorre em contextos marcados 
por diferenças significativas de infraestrutura, conectividade, disponibilidade de equipamentos e 
formação profissional. A presença da tecnologia na escola não garante, por si só, mudanças 
pedagógicas consistentes, pois sua contribuição depende da maneira como os recursos são 
integrados aos objetivos educacionais e às necessidades dos estudantes. Ischkanian et al. (2025), 
ao discutirem tecnologias digitais na formação de professores, ressaltam a importância da 
capacitação docente para o uso pedagógico de recursos tecnológicos em diferentes modalidades 
de ensino. Kohnke et al. (2026) defendem que a preparação dos professores para o uso 
responsável da IA deve contemplar ética, privacidade e alfabetização em inteligência artificial. 
Essa perspectiva é particularmente relevante para o conceito de professor aumentado, pois 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
. 
 25 
 
evidencia que ampliar as possibilidades do trabalho docente não significa depender 
exclusivamente de estruturas tecnológicas sofisticadas, mas desenvolver conhecimentos que 
permitam selecionar, adaptar e utilizar os recursos disponíveis de acordo com as condições 
concretas de cada realidade escolar. 
A relação entre inteligência artificial e planejamento pedagógico constitui um dos eixos 
centrais desta investigação. Ferramentas baseadas em IA podem apoiar a elaboração de 
objetivos, sequências didáticas, atividades, materiais educacionais e estratégias diferenciadas, 
contribuindo para a organização de etapas do trabalho docente. Dennison et al. (2026), ao 
investigarem o Shiksha Copilot, analisam a colaboração entre professores e inteligência artificial 
na curadoria e personalização de planos de aula em escolas com poucos recursos, evidenciando 
possibilidades de utilização da tecnologia como instrumento de apoio ao planejamento. Levy-
Nadav et al. (2026), ao examinarem perspectivas e práticas de professores relacionadas à 
integração de ferramentas de IA generativa no planejamento pedagógico e na instrução em sala 
de aula, demonstram a importância de compreender como essas ferramentas são incorporadas às 
decisões e práticas docentes. Esses estudos relacionam-se diretamente ao presente objeto de 
investigação porque permitem compreender a IA como recurso que pode ampliar o trabalho de 
planejamento sem retirar do professor a responsabilidade pela análise do contexto, pela seleção 
dos conteúdos e pela definição das estratégias pedagógicas. 
A utilização da IA no planejamento também está relacionada à necessidade de 
desenvolvimento de competências específicas para seu uso responsável. Kohnke et al. (2025) 
destacam a importância da alfabetização em IA para futuros educadores, considerando 
conhecimentos necessários à integração da tecnologiaem ambientes educacionais. Kohnke et al. 
(2026) ampliam essa discussão ao enfatizarem questões relacionadas à ética, privacidade e uso 
responsável da IA generativa na formação docente. Sperling et al. (2024) também identificam a 
alfabetização em inteligência artificial como uma dimensão relevante da formação de professores 
diante da expansão dessas tecnologias. No contexto do professor aumentado, esses estudos 
permitem compreender que o domínio tecnológico não deve ser reduzido à capacidade de operar 
ferramentas, pois envolve compreender suas possibilidades, limitações, riscos e implicações 
pedagógicas. O professor precisa saber não apenas utilizar determinada ferramenta, mas avaliar 
sua pertinência, verificar as informações produzidas, contextualizar os resultados e decidir se sua 
utilização contribui efetivamente para os objetivos educacionais. 
A inclusão constitui outro eixo fundamental para compreender as possibilidades das 
tecnologias no trabalho docente. Recursos digitais podem favorecer diferentes formas de 
comunicação, acesso aos conteúdos, participação e expressão, especialmente quando são 
selecionados e adaptados considerando as características dos estudantes. Ferreira et al. (2025), ao 
discutirem tecnologias digitais assistivas na inclusão escolar, relacionam esses recursos à criação 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 26 
 
de possibilidades para a aprendizagem significativa de estudantes com transtorno do espectro 
autista. Oliveira et al. (2026) também discutem as tecnologias assistivas articuladas à 
aprendizagem personalizada, destacando possibilidades de ampliação da participação e da 
autonomia de estudantes com deficiência. Belchior et al. (2025) analisam tecnologias e 
estratégias terapêuticas como elementos relacionados ao desenvolvimento integral de pessoas 
com deficiência, reforçando a importância de compreender os recursos tecnológicos em 
articulação com necessidades humanas concretas. A relação desses estudos com o presente artigo 
está na compreensão de que a inteligência artificial pode integrar um conjunto mais amplo de 
recursos de apoio à inclusão, desde que sua utilização esteja vinculada à acessibilidade, à 
participação e às singularidades dos estudantes. 
A personalização do ensino representa outra dimensão importante da utilização 
pedagógica da inteligência artificial. Personalizar não significa simplesmente automatizar a 
produção de atividades diferentes para cada estudante, mas considerar conhecimentos prévios, 
ritmos, necessidades, formas de participação e diferentes percursos de aprendizagem. A IA pode 
auxiliar o professor na elaboração de materiais com níveis diferenciados de complexidade, 
adaptação de propostas e diversificação de estratégias, mas a interpretação das necessidades dos 
estudantes continua dependendo da mediação pedagógica. Reyes-Rojas et al. (2026), ao 
discutirem a preparação de futuros professores para a integração da IA às práticas de ensino, 
destacam a importância da articulação entre conhecimentos tecnológicos e pedagógicos. Oliveira 
et al. (2026) também relacionam tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada à 
ampliação da participação e da autonomia dos estudantes. Essas contribuições permitem 
compreender que a personalização mediada por IA não deve ser reduzida a uma operação 
automática, pois depende da capacidade do professor de interpretar informações, conhecer seus 
estudantes e transformar recursos tecnológicos em estratégias pedagogicamente significativas. 
A integração da inteligência artificial ao trabalho docente também envolve a 
preservação da agência profissional do professor. Tan et al. (2026), ao analisarem a agência 
profissional docente em processos de aprendizagem com IA, destacam a importância de 
compreender os professores como participantes ativos na construção das relações entre 
tecnologia e conhecimento. Levy-Nadav et al. (2026) identificam diferentes perspectivas e 
práticas docentes relacionadas ao uso de ferramentas de IA generativa no planejamento e na 
instrução, evidenciando que a integração tecnológica está associada às decisões e experiências 
dos próprios professores. Song et al. (2025), ao estudarem processos de integração da IA 
generativa por docentes, também analisam fatores que influenciam essa incorporação às práticas 
educativas. Essas contribuições fundamentam a concepção de professor aumentado adotada neste 
artigo: um profissional que amplia suas ferramentas e possibilidades de atuação por meio da 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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tecnologia, mas conserva sua capacidade de interpretar, avaliar, adaptar e decidir sobre o 
processo pedagógico. 
O uso responsável da inteligência artificial exige, igualmente, atenção às questões 
éticas, à privacidade, à autoria, à confiabilidade das informações e aos possíveis vieses presentes 
nos sistemas tecnológicos. Kohnke et al. (2026) destacam a necessidade de incorporar ética, 
privacidade e alfabetização em IA à formação de futuros professores. Boos et al. (2026), ao 
investigarem a aprendizagem para o uso responsável da IA generativa, analisam a influência da 
utilidade percebida em intervenções formativas destinadas a professores. Sperling et al. (2024) 
ressaltam que a alfabetização em IA constitui uma questão importante para a formação docente, 
especialmente diante da crescente presença dessas tecnologias na educação. Essas contribuições 
demonstram que a adoção de ferramentas de IA não pode ocorrer de maneira acrítica. O 
professor aumentado precisa exercer uma função de mediação, avaliando a qualidade das 
informações produzidas, reconhecendo limitações dos sistemas, protegendo dados pessoais e 
preservando princípios relacionados à autoria e à responsabilidade pedagógica. 
A formação docente, nesse contexto, torna-se uma condição importante para que a 
inteligência artificial seja incorporada de maneira consciente ao cotidiano educacional. Kohnke 
et al. (2025) destacam a necessidade de preparar futuros educadores para ambientes de 
aprendizagem potencializados pela IA, considerando conhecimentos relacionados à alfabetização 
tecnológica e à integração pedagógica. Kohnke et al. (2026) acrescentam que a formação precisa 
contemplar dimensões éticas e relacionadas à privacidade. Ischkanian et al. (2025), ao abordarem 
tecnologias digitais na formação de professores, reforçam a importância da capacitação para que 
os recursos tecnológicos sejam utilizados de modo articulado às práticas educativas. A formação, 
portanto, não deve ter como finalidade apenas ensinar o funcionamento das ferramentas, mas 
favorecer a construção de critérios para sua seleção, utilização, avaliação e adaptação às 
diferentes situações de ensino. 
A realidade das escolas brasileiras acrescenta uma dimensão indispensável a essa 
discussão. O acesso desigual a equipamentos, conectividade e recursos digitais faz com que a 
integração da IA ocorra de maneira diferenciada entre instituições e contextos educacionais. 
Dennison et al. (2026) apresentam uma experiência de colaboração entre professores e IA em 
escolas com poucos recursos, demonstrando que a discussão sobre tecnologia educacional 
precisa considerar contextos nos quais a infraestrutura é limitada. Ferreira et al. (2025) e Oliveira 
et al. (2026) também evidenciam, em suas discussões sobre tecnologias digitais, inclusão e 
aprendizagem personalizada, a importância de relacionar os recursos às condições concretas de 
utilização. Nesse sentido, o professor aumentado não pode ser definido pela quantidade de 
equipamentos disponíveis em suaescola. Ele pode ser compreendido como o profissional que 
busca ampliar suas possibilidades pedagógicas a partir dos recursos existentes, transformando 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
 28 
 
limitações concretas em oportunidades de criação, adaptação e aprendizagem, sem romantizar a 
precariedade nem transferir para o professor a responsabilidade por problemas estruturais. 
A concepção de professor aumentado, portanto, desloca o debate sobre inovação 
educacional de uma perspectiva exclusivamente tecnológica para uma compreensão centrada na 
relação entre tecnologia, conhecimento profissional, intencionalidade pedagógica e necessidades 
dos estudantes. Tan et al. (2026) ressaltam a importância da agência profissional docente diante 
da IA, enquanto Reyes-Rojas et al. (2026) enfatizam a articulação entre conhecimentos 
necessários à integração da inteligência artificial às práticas de ensino. Levy-Nadav et al. (2026) 
demonstram que a integração da IA envolve práticas e perspectivas docentes concretas. Esses 
estudos contribuem para sustentar a compreensão de que a inovação não está apenas na 
ferramenta utilizada, mas na capacidade profissional de atribuir sentido pedagógico ao recurso. O 
professor aumentado é, nessa perspectiva, aquele que pode utilizar inteligência artificial quando 
ela estiver disponível, mas que também consegue desenvolver estratégias significativas quando 
os recursos tecnológicos são limitados. 
Diante desse contexto, o objetivo geral deste artigo consiste em analisar como a 
inteligência artificial pode apoiar o planejamento, a inclusão e a personalização do ensino, 
considerando a atuação docente e as diferentes condições das realidades escolares brasileiras. 
Os objetivos específicos consistem em discutir a concepção de professor aumentado e sua 
relação com a inteligência artificial; identificar possibilidades de utilização da IA no 
planejamento pedagógico; analisar suas contribuições para práticas inclusivas e personalizadas; 
discutir a importância da formação e da agência profissional docente; e problematizar limites 
relacionados ao uso ético, crítico e responsável dessas tecnologias. Kohnke et al. (2025), Kohnke 
et al. (2026) e Sperling et al. (2024) demonstram que a integração da IA à educação envolve 
conhecimentos, competências e responsabilidades que ultrapassam o domínio instrumental das 
ferramentas, fundamentando a necessidade de analisar o fenômeno em suas dimensões 
pedagógica, formativa e ética. 
O problema de pesquisa que orienta este estudo é formulado da seguinte maneira: como 
a inteligência artificial pode apoiar o planejamento, a inclusão e a personalização do ensino 
sem substituir a autonomia, a intencionalidade pedagógica e a capacidade de decisão do 
professor, considerando as diferentes condições tecnológicas das escolas brasileiras? Parte-se 
do pressuposto de que a inteligência artificial pode ampliar o repertório de estratégias docentes, 
favorecer processos de planejamento, adaptação e personalização e contribuir para determinadas 
práticas inclusivas, desde que seja utilizada como recurso de apoio e submetida à análise e à 
mediação profissional. Dennison et al. (2026) demonstram possibilidades de colaboração entre 
professores e IA no planejamento em contextos de poucos recursos, enquanto Tan et al. (2026) e 
Levy-Nadav et al. (2026) contribuem para a compreensão da importância da agência e das 
PROFESSOR AUMENTADO: COMO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE APOIAR O 
PLANEJAMENTO, A INCLUSÃO E A PERSONALIZAÇÃO DO ENSINO. 
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práticas docentes na integração dessas tecnologias. O problema proposto, portanto, relaciona 
potencial tecnológico e responsabilidade pedagógica, evitando compreender a IA como solução 
automática para os desafios educacionais. 
No que se refere aos procedimentos metodológicos, a pesquisa caracteriza-se como 
bibliográfica e documental, de abordagem qualitativa, fundamentada na análise de produções 
científicas, livros e documentos relacionados à inteligência artificial, formação docente, 
planejamento pedagógico, educação inclusiva, tecnologias assistivas, personalização da 
aprendizagem e uso responsável de tecnologias digitais. Sperling et al. (2024) oferecem uma 
revisão de escopo relevante para compreender a alfabetização em IA na formação de professores, 
enquanto Kohnke et al. (2025) e Kohnke et al. (2026) contribuem para a discussão sobre 
preparação docente, integração pedagógica, ética e privacidade. As obras de Ischkanian et al. 
(2025), Ferreira et al. (2025), Oliveira et al. (2026) e Belchior et al. (2025) ampliam a análise ao 
relacionar tecnologias digitais, formação docente, inclusão, acessibilidade e desenvolvimento 
humano. O recorte bibliográfico e documental permite reunir diferentes perspectivas sobre o 
fenômeno e construir uma análise qualitativa situada, sem a pretensão de esgotar a complexidade 
da relação entre inteligência artificial e educação. 
A relevância desta pesquisa decorre da necessidade de compreender a inteligência 
artificial para além da ideia de inovação associada exclusivamente à presença de equipamentos e 
plataformas digitais. Em realidades escolares caracterizadas por desigualdades de infraestrutura, 
o debate precisa reconhecer que nem todos os professores dispõem das mesmas condições para 
utilizar tecnologias emergentes. Dennison et al. (2026) demonstram a possibilidade de 
colaboração entre professores e IA em escolas com poucos recursos, enquanto Oliveira et al. 
(2026) discutem tecnologias assistivas e aprendizagem personalizada como possibilidades de 
ampliação da participação e autonomia. Ferreira et al. (2025) também relacionam tecnologias 
digitais à inclusão escolar, reforçando a importância de considerar as necessidades concretas dos 
estudantes. A discussão proposta neste artigo parte, portanto, de uma perspectiva na qual ser 
professor aumentado não significa necessariamente possuir mais equipamentos, mas ampliar 
possibilidades pedagógicas a partir dos recursos disponíveis, sem negar a necessidade de 
políticas públicas voltadas à infraestrutura, conectividade, formação e valorização profissional. 
A organização proposta acompanha a necessidade de compreender a inteligência 
artificial não como finalidade da inovação educacional, mas como recurso cuja contribuição 
depende da mediação profissional, da intencionalidade pedagógica e das condições concretas em 
que ocorre o processo educativo. A incorporação da IA ao ensino exige que seus recursos sejam 
analisados a partir das necessidades dos estudantes, dos objetivos de aprendizagem, das 
características do contexto escolar e das possibilidades efetivamente disponíveis aos professores. 
Nessa perspectiva, a tecnologia adquire significado educacional quando integrada a práticas 
Flávio da Silva Oliveira; Simone Helen Drumond Ischkanian; Gladys Nogueira Cabral; 
Amanda Nunes da Silva; Geanne de Oliveira Valente; Rosana de Jesus Cedro; Silvana Nascimento de 
Carvalho; Gabriel Nascimento de Carvalho; Sygride Nascimento de Carvalho e Sandro Garabed Ischkanian. 
 
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capazes de promover participação, acessibilidade, interação, construção do conhecimento e 
desenvolvimento da autonomia, evitando uma compreensão limitada da inovação como simples 
adoção de ferramentas digitais (Sperling et al., 2024; Tan et al., 2026; Levy-Nadav et al., 2026). 
A centralidade permanece na ação docente, que transforma os recursos tecnológicos em 
possibilidades pedagógicas orientadas à aprendizagem, à inclusão e à autonomia dos estudantes. 
 O professor aumentado, nesse contexto, não é definido pela quantidade de tecnologias 
que utiliza, mas pela capacidade de ampliar