Dossiê temático "Inteligência Artificial Generativa aplicada ao ensino e à pesquisa: Limites e Possibilidades".

Apresentação

 O avanço dos grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT, Gemini e Llama, impõe à educação desafios metodológicos, éticos e políticos, além de demandar uma reflexão sobre o papel do Estado, das instituições educacionais e dos educadores na governança responsável e estratégica da IA, em sintonia com debates internacionais, como os protagonizados pela UNESCO (SAMPAIO et al., 2024; UNESCO, 2024; REIS et al., 2023)

O dossiê temático "Inteligência Artificial Generativa aplicada ao ensino e à pesquisa: Limites e Possibilidades", reflete esta necessidade de reflexão e de estudos sobre a crescente inserção de ferramentas de IA generativa no cotidiano educacional e científico brasileiro.  Com ele se busca fomentar o debate fundamentado e plural sobre as potencialidades, riscos e tensões na adoção dessas tecnologias, dialogando também com o contexto regulatório nacional e global e reconhecendo os desafios de governança, transparência, proteção de dados e responsabilidade legal (REIS et al., 2023).

Objetivos

Objetiva-se criar um espaço multidisciplinar e crítico para a reunião de investigações, experiências e reflexões teóricas sobre a aplicação, os limites e as implicações sociotécnicas, éticas, gerenciais e pedagógicas da IA generativa em contextos educacionais. Além disso, busca-se analisar propostas de governança democrática, diretrizes públicas e regulamentações que impactam o uso dessas tecnologias na educação brasileira (REIS et al., 2023).

Organização

NIAE — Núcleo de Estudos e Pesquisa sobre IA aplicada à Educação – Faelch/UFLA

Coordenador: Prof. Ronei Ximenes Martins.

Escopo Temático

O dossiê acolherá trabalhos sobre, mas não restritos a aplicação de IA generativa:

-  no planejamento educacional e gestão acadêmica;

- na produção de conteúdo didático;

- nos processos de avaliação;

- na pesquisa científica no campo educacional;

- na formação de professores;

- em contextos de baixa conectividade; e

- em cenários de inclusão, acessibilidade, pluralidade linguística e superação de desigualdades;

Estrutura

- Artigos de Pesquisa ou Relatos de Experiência: trabalhos inéditos, entre 5.000 e 8.000 palavras.

- Ensaios teóricos ou críticos: textos com até 5.000 palavras.

- Análises comparativas: textos de experimentos com respostas de IA e análise de resultados com até 2.500 palavras.

Submissão e Avaliação

Além da estrutura anterior, os trabalhos devem respeitar as demais normas editoriais da Revista Devir Educação (mais informações no link: https://devireducacao.ded.ufla.br/index.php/DEVIR/about/submissions     

As submissões aceitas seguirão para avaliação por pares, priorizando rigor científico, originalidade e pertinência.

 

Datas Relevantes

Submissão: até 15 de setembro de 2025

Resultados: até 15 de dezembro de 2025

Publicação: Fevereiro/2026

Convidamos pesquisadores, professores e gestores acadêmicos/escolares a submeterem artigos, relatos ou ensaios.

Referências

REIS, Bruno Ferreira dos; ALMEIDA, Virgílio Augusto Fernandes de; FILGUEIRAS, Fernando. Governança e regulação da inteligência artificial: desafios e perspectivas para o Brasil. Brasília, DF: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), 2023. Disponível em: https://www.ipea.gov.br/portal/images/stories/PDFs/TDs/td_2894.pdf. Acesso em: 12 abr. 2025.

SAMPAIO, Rafael Cardoso et al. ChatGPT e outras IAs transformarão a pesquisa científica: reflexões sobre seus usos. Revista de Sociologia e Política, v. 32, e008, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-98732432e008. Acesso em: 16 abr. 2025.

UNESCO. Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO, 2024. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146. Acesso em: 16 abr. 2025.