Artigo Anais XI Congresso Nacional de Educação

ANAIS de Evento

ISSN: 2358-8829

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ENSINO SUPERIOR: POSSIBILIDADES, DESAFIOS E IMPACTOS

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Publicado em 02 de dezembro de 2025

Resumo

A inteligência artificial (IA) tem protagonizado uma transformação tecnológica e social que impacta diversas áreas do conhecimento, especialmente a educação. Este trabalho investigou a integração da IA no Ensino Superior, analisando suas implicações para a prática educacional, com a finalidade de compreender sua evolução e impacto na educação universitária, abordando aplicações, benefícios e desafios, especialmente no processo de ensino e aprendizagem, bem como nas questões éticas e regulatórias. Como referencial teórico foram utilizados autores como Teixeira (2019), Azambuja e Silva (2024), Santaella (2023), Costa (2023), Garcia (2020), Kai-Fu Lee (2022), Bauman (2023) e Kaufman (2022), que discutem desde a origem da IA, até sua aplicação na personalização da aprendizagem e o impacto na docência, incluindo os desafios éticos e legais. De cunho qualitativo, a pesquisa envolveu aplicação de questionários via Google Forms, direcionados a acadêmicos e docentes de universidades públicas e privadas da região sul do Maranhão, onde se localiza a Universidade Estadual da Região Tocantina do Maranhão (UEMASUL), além de pesquisa bibliográfica, de caráter exploratório, com os descritores: “Inteligência Artificial”, “Ensino Superior” e “IA no Ensino Superior”, focando em publicações de livros, artigos e revistas científicas indexadas no Google Acadêmico e SciELO. Como resultados, foi possível traçar um panorama atualizado sobre o uso da IA no Ensino Superior, destacando contribuições para a aprendizagem, como personalização de conteúdos, otimização do tempo docente e melhoria no desempenho discente, ainda que em pequena escala. Entre os principais desafios, destacam-se resistência à adoção da IA, necessidade de formação continuada, dependência de recursos automatizados e dilemas éticos sobre privacidade e uso responsável dos dados. Evidenciou-se a necessidade de adequações institucionais para lidar com as demandas regulatórias impostas pela integração da IA no ambiente universitário, e a necessidade de ampliar reflexões sobre o futuro da formação universitária mediada por tecnologias emergentes.

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