EDUCAÇÃO, FORMAÇÃO & TECNOLOGIAS

Editorial

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0100

O presente número da revista EFT dedicado à Cognição Híbrida procura contribuir para o pensamento e a reflexão sobre as diferentes dimensões de utilização dos ambientes e sistemas de tecnologia educacional com foco na inteligência artificial, em particular, no desenvolvimento das abordagens da cognição híbrida que emergem da interação entre os sistemas cognitivos e as redes sociotécnicas.

A Inteligência Artificial (IA) vai perceber: Explorar a relação entre cognição híbrida, confiança e incerteza em Interfaces Abertas de IA Generativa

Paulo Ferreira, Sónia Sousa — Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0100

As interfaces dos sistemas comerciais de IA generativa de uso generalizado, como o ChatGPT, Claude ou Gemini, podem influenciar a forma como o esforço cognitivo é distribuído antes e durante a execução de tarefas. Este artigo propõe dois conceitos para descrever essa dinâmica: compensação de sistema, entendida como a capacidade do sistema para gerar respostas coerentes a partir de inputs subespecificados, e delegação da intenção, entendida como o comportamento do utilizador de fornecer prompts incompletas e confiar no sistema para inferir parâmetros em falta. Argumenta-se que a compensação de sistema pode enfraquecer sinais de calibração que, noutros contextos de interação, incentivariam uma formulação mais deliberada da intenção. Com base em quatro sessões exploratórias com 33 participantes, identificaram-se cinco padrões recorrentes: (1) subespecificação estruturada, (2) simplificação após o output do sistema, (3) passagem do refinamento do input para o ajustamento do output, (4) reenquadramento progressivo da tarefa e (5) discrepância entre produção e avaliação de prompts. Os resultados sugerem que, em contextos de aprendizagem, os utilizadores tendem a delegar no sistema parte da especificação inicial da tarefa, embora mantenham capacidade para reconhecer prompts mais bem formulados quando lhes são apresentados. Discute-se ainda o papel da fricção construtiva como possível estratégia de desenho de interface para apoiar uma interação humano-IA mais deliberada e calibrada.

Casos para Ensino: O Uso de Inteligência Artificial na sua Elaboração Altera o Resultado da Aplicação?

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0100

O uso da Inteligência Artificial (IA) tem ampliado as possibilidades de inovação pedagógica no ensino superior, incluindo o desenvolvimento de casos para ensino. Este estudo tem como objetivo relatar a experiência de uso da IA na elaboração de um caso para ensino e analisar as percepções de estudantes de graduação em Ciências Contábeis sobre sua aplicação em sala de aula. Trata-se de uma pesquisa descritiva, de caráter exploratório, com abordagem quali-quantitativa, desenvolvida em três etapas: (i) elaboração colaborativa do caso com apoio do ChatGPT-4; (ii) aplicação do caso em quatro turmas do sétimo período de Ciências Contábeis de uma universidade pública federal; e (iii) avaliação das percepções discentes por meio de um survey. Participaram da pesquisa 79 estudantes selecionados por conveniência. Os dados foram coletados por meio de observação participante, de questionários com questões fechadas e abertas e de registros da aplicação do caso. A análise envolveu uma abordagem narrativa para descrever o processo de elaboração e aplicação do caso, estatística descritiva para os dados quantitativos e análise de conteúdo com codificação temática para as respostas abertas. Os resultados indicam que a IA contribuiu para a geração inicial da narrativa, das questões de discussão e do roteiro do vídeo didático, embora tenham sido necessários ajustes e validação pelos pesquisadores para garantir consistência técnica e adequação pedagógica. Na aplicação em sala de aula, os estudantes relataram percepções positivas sobre o engajamento, a contextualização prática dos conteúdos e o desenvolvimento de competências relacionadas à análise, à interpretação e à discussão de problemas contábeis. Conclui-se que a IA pode atuar como ferramenta de apoio à elaboração de casos para ensino, favorecendo a ampliação de possibilidades criativas e a otimização do processo de produção de materiais didáticos, desde que utilizada de forma crítica e complementar à atuação docente.

Perspectivas e tendências de professores de Matemática sobre o desenvolvimento do Pensamento Computacional sob a ótica de um curso de formação continuada

Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 +0100

Este artigo analisa as contribuições de um curso de formação continuada online, intitulado "Pensamento Computacional para o ensino de Matemática", para o desenvolvimento profissional de professores de Matemática. Por meio da análise de questionários aplicados no início e ao final do curso, investigam-se as concepções e tendências dos participantes sobre o Pensamento Computacional (PC) e sua integração ao ensino de Matemática. Tendo como objetivo investigar as perspectivas e tendências de professores de Matemática acerca do desenvolvimento do PC, a partir de uma experiência de formação continuada ofertada na modalidade MOOC, a pesquisa investigou as concepções desses sujeitos distanciando-se de uma visão generalizada ou tecnicista para adotar a perspectiva dos nexos conceituais propostos por Navarro (2021): resolução de problemas, pensamento algébrico e pensamento algorítmico. Na Educação Básica brasileira, a inclusão do PC na Base Nacional Comum Curricular (BNCC) o integra explicitamente às competências a serem desenvolvidas na área de Matemática. Os resultados indicam uma evolução na compreensão do Pensamento Computacional e um aumento na confiança dos docentes para aplicar tais conceitos em sala de aula. A formação demonstrou-se um espaço profícuo para transformar a visão inicial dos participantes sobre o PC, movendo-a de algo restrito à tecnologia para uma compreensão mais ampla e prática. Conclui-se que a formação continuada, ao abordar atividades plugadas, desplugadas e o uso crítico da Inteligência Artificial, apresenta-se como um espaço válido para a mobilização de saberes docentes e para a reflexão sobre o desenvolvimento do pensamento computacional.