Inteligência Artificial no Ensino de Geometria Espacial
Recursos educacionais e cultura digital para o Ensino Fundamental
Palavras-chave:
Ensino Básico; Ludicidade; Redes Neurais.Resumo
O artigo investiga o impacto da IA no ensino de geometria espacial por meio de um jogo
educativo, implementado em uma escola pública do Norte do Brasil para o ensino fundamental.
Utilizando uma abordagem quali-quantitativa e pesquisa-ação, foram aplicados questionários e
observações para avaliar o jogo na promoção de aprendizagem significativa e inclusão digital. Os
resultados indicam que a IA pode ser adaptada com sucesso para ambientes educacionais, contribuindo
para o interesse e a motivação dos alunos e apoiando o professor na facilitação do aprendizado
conectado ao cotidiano dos estudantes.
Downloads
Métricas
Referências
AUSUBEL, David. P. Aquisição e retenção de conhecimentos: uma perspectiva cognitiva. Lisboa:
Plátano, 2003.
BADIN, Enauara; BORDIGNON, Marieli; AGOSTI, Cristiano. Inteligência artificial aplicada ao
ensino de expressões algébricas: sistema tutor inteligente PAT2Math. Unoesc & Ciência-ACET, v.
, n. 1, p. 61-68, 2017. Disponível em: https://core.ac.uk/download/pdf/235124604.pdf
BARDIN, Laurence. Análise de conteúdo. Lisboa: Edições 70, LDA, 2011.
FAVA, Rui. Trabalho, Educação e Inteligência Artificial: a era do indivíduo versátil. Porto Alegre:
Penso, 2018.
FERNANDES, Lacorderio Tavares. Aprendizagem significativa: uma proposta de ensino e
aprendizagem da geometria euclidiana espacial no ensino médio. 2015. Dissertação de Mestrado.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
FERNANDES-SOBRINHO, Marcos. Temas sociocientíficos no Enem e no livro didático:
limitações e potencialidades para o ensino de Física. 2016. Tese de Doutorado. UnB. Disponível em:
http://www.realp.unb.br/jspui/handle/10482/21065?locale=pt_BR. Acesso em: 28 out. 2024.
FERNANDES-SOBRINHO, M. Riscos e Desafios da Inteligência Artificial a Direitos Humanos e
Fundamentais no contexto brasileiro atual. Revista Jurídica Direito & Realidade, v.107, p. 107-124,
Disponível em: https://revistas.fucamp.edu.br/index.php/direito-realidade/article/view/3212.
Acesso em: 28 out. 2024.
FERNANDES-SOBRINHO, Marcos; FERNANDES, Paula Silva Resende. Inteligência Artificial
Generativa, Educação e o Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 4 (ODS 4): riscos, possibilidades
e potencialidades. In: XVI Reunião Regional da ANPEd/Sudeste), 2024, Vitória/ES (no prelo).
FONSECA, Maria da Conceição F. R. et al. O ensino de Geometria na escola fundamental–Três
questões para formação do professor das séries iniciais. Belo Horizonte: Autêntica, 2009.
FUNDAMENTAL, Ensino. Coleção explorando o ensino: Matemática. Brasília, Ministério da,
GOOGLE. Teachable Machine. 2022. Disponível em: https://teachablemachine.withgoogle.com/.
HIRAI, Cíntia Yumi. Machine Learning e ensino individualizado na Matemática: uma ferramenta
para o professor. UFSCAR. 2021.
HIRATSUKA, Paulo Isamo. O lúdico na superação de dificuldades no ensino de
geometria. Educação em Revista, v. 7, n. 1-2, p. 55-66, 2006.
DOI: http://doi.org/10.53628/emrede.v11i ISSN 2359-6082
Esta obra está licenciada sob
uma Licença Creative Commons
LUDERMIR, Teresa Bernarda. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e
tendências. Estudos Avançados, v. 35, p. 85-94, 2021.
MARQUES, V. D.; CALDEIRA, C. R. da C. Dificuldades e carências na aprendizagem da
Matemática do Ensino Fundamental e suas implicações no conhecimento da Geometria. Revista
Thema, v. 15, n. 2, p. 403–413, 2018. https://doi.org/10.15536/thema.15.2018.403-413.851
MORAN, José Manuel. Novas tecnologias e mediação pedagógica. 21ª ed. São Paulo. Papirus. 2013.
MORAN, José Manuel. Metodologias ativas para uma aprendizagem mais profunda. In:
BACICH, L.; MORAN, J. (orgs). Metodologias ativas para uma educação inovadora: Uma abordagem
teórico-prática. Porto Alegre1: Penso, 2018.
MOREIRA, Marco Antonio. A., MASINI, E. F. S. Aprendizagem Significativa: a teoria de David
Ausubel. 2ª ed. São Paulo: Centauro, 2006.
MOREIRA, Marco Antônio. Aprendizagem significativa: a teoria de David Ausubel. Moraes. 1982.
MOREIRA, Marco Antônio. Teorias de aprendizagem. São Paulo: Editora pedagógica e
universitária, 1999.
ORANGE, CBGPR; DE SANTANA, A. L. L. S. Os softwares como ferramenta auxiliadora no
processo de ensino aprendizagem da matemática. Universidade Federal da Paraíba-UFPB, p. 9,
PERRY, Gabriela T. et al. Necessidades específicas do design de jogos educacionais. SBGames 2007,
p. 7-9, 2007.
SANTOS, Anderson Oramisio. Contextualização: conceitos e possibilidades de saberes no ensino de
matemática nos primeiros anos do ensino fundamental. Cadernos da FUCAMP, v. 13, n. 18, 2014.
TEACHABLE MACHINE, 2022. https://teachablemachine.withgoogle.com/
VERASZTO, Estéfano Vizconde; BAIÃO, Emerson Rodrigo; SOUZA, Henderson Tavares de.
Tecnologias educacionais: aplicações e possibilidades. Curitiba: Appris, 2019.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 Claudiany Calaça de Sousa, Marcos Fernandes Sobrinho, Anderson Rodrigo da Silva
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ao submeter um artigo à revista EmRede e tê-lo aprovado, os autores concordam em ceder, sem remuneração, os seguintes direitos à EmRede: os direitos de primeira publicação e a permissão para que EmRede redistribua esse artigo e seus metadados aos serviços de indexação e referência que seus editores julguem apropriados. Em virtude de aparecerem nesta revista de acesso público, os artigos são de uso gratuito, com atribuições que permitem a distribuição, remix, adaptação e criação a partir do seu trabalho, mesmo para fins comerciais, desde que seja atribuído o devido crédito pela criação original à Revista EmRede.
Licença Creative Commons - Atribuição 4.0 Internacional (CC-BY).