INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA E PERSONALIZAÇÃO DA APRENDIZAGEM NOS ANOS INICIAIS DO ENSINO FUNDAMENTAL: POTENCIALIDADES E DESAFIOS

Resumo

A inteligência artificial generativa (IAG) tem se mostrado uma ferramenta promissora na personalização da aprendizagem, especialmente nos anos iniciais do ensino fundamental. Esta tecnologia permite que o ensino seja adaptado às necessidades específicas de cada aluno, promovendo uma educação mais eficaz e motivadora. Estudos como os de Moura (2024) e Alves (2024) evidenciam que a IAG pode fornecer feedback contínuo e personalizar conteúdos, melhorando o aprendizado e engajamento dos estudantes. No entanto, a implementação dessa tecnologia não é isenta de desafios. A infraestrutura escolar, a formação adequada dos professores e as questões éticas envolvendo o uso de dados de crianças são barreiras significativas, conforme discutido por Barbosa (2023) e Santaella e Lucia (2024). Além disso, é necessário que os professores mantenham sua autonomia e possam decidir como e quando utilizar essas ferramentas, para evitar a padronização do ensino. A capacitação contínua dos educadores é essencial para que eles se sintam preparados e seguros para integrar a IAG em suas práticas pedagógicas. A relação entre a IA e o professor deve ser de complementaridade, onde a tecnologia não substitui, mas enriquece o processo de ensino-aprendizagem. Com suporte institucional adequado, políticas públicas eficazes e colaboração entre os agentes educacionais, a IAG pode contribuir para uma educação mais inclusiva e adaptada às necessidades individuais, potencializando as capacidades dos alunos e respeitando as particularidades de cada contexto escolar.