Erros comuns de docentes sem letramento em Inteligência Artificial: uma revisão integrativa para o ensino superior

Abstract

Revisões sobre o papel da Inteligência Artificial (IA) no ensino superior (ES) mostraram aplicações que vão muito além da redação dos trabalhos pelos estudantes e do planejamento didático pelos professores, mas nenhuma delas acompanhou relatos e obstáculos no dia a dia docente para identificar erros no uso dessas tecnologias. Este estudo é uma revisão integrativa que discute o estado da arte para boas práticas no uso da IA no ES, a partir de erros identificados nos relatos de docentes ao longo de um ano atuando com a formação de professores para IA e em pesquisas experimentais sobre automação educacional. A discussão dos erros mais comuns converge para a apresentação de dois relatos e um achado preliminar de procedimentos de pesquisa experimental: eles ilustram o estado da arte para explicar onde está o erro das lições de letramento que docentes deveriam dominar para levar a IA aos cenários do ensino superior. A revisão detalha pormenores de interesse docente e conclui que as lições discutidas consistem nas bases de processos de upskilling docente: uma nova realidade do mundo educacional na Era da IA.