STEM e Ensino de Ciências

Um estudo em um curso universitário no Canadá testou, ao longo de um semestre, atividades de gramática em coreano como língua estrangeira mediadas por um chatbot de IA chamado Iruda e encontrou desempenho superior nos itens praticados com o assistente, especialmente entre alunos com menor proficiência inicial e em tarefas de resposta selecionada. Os resultados reforçam o potencial de chatbots para ampliar oportunidades de prática em línguas menos comumente ensinadas, mas também apontam limites para transferência do aprendizado a tarefas mais produtivas e para a necessidade de desenho pedagógico e suporte docente.

Um quase experimento com universitários na China comparou o estudo autônomo de programação com e sem apoio de IA generativa e encontrou um quadro misto: melhora no desempenho durante a prática e avanço em autoeficácia, mas sem ganho em transferência de conhecimento quando a ajuda externa é retirada. Ao rastrear cliques, teclado e padrões de interação com o chatbot, o estudo sugere que o diferencial não é “usar ou não usar” GenAI, e sim como os estudantes questionam, avaliam e aplicam o que a ferramenta produz.

Um estudo com 126 estudantes do ensino médio testou um programa de Educação Física (EF) que combina atividades corporais e cenários ambientais em uma “reserva natural virtual” com apoio de Inteligência Artificial. Em oito semanas, a intervenção apresentou ganhos maiores em alfabetização ecológica e habilidades de investigação do que aulas multimídia em sala e ensino convencional, sugerindo que é possível integrar sustentabilidade e raciocínio científico à EF sem reduzir o tempo de movimento.

Uma revisão sistemática analisou 64 estudos empíricos recentes sobre IA generativa no ensino superior em computação e encontrou um cenário de efeitos majoritariamente positivos, mas instáveis: ganhos de desempenho aparecem com mais consistência quando a personalização é estruturada e ancorada em materiais do curso, enquanto alucinações e uso sem mediação elevam carga cognitiva, alimentam confiança indevida e podem reduzir autonomia na resolução de problemas.

Uma revisão sistemática de 19 estudos empíricos sobre chatbots de IA no ensino de ciências conclui que a maior parte das intervenções tem mirado ganhos de interesse e conteúdo, mas raramente aborda dimensões mais profundas da identidade científica, como afetos epistêmicos, participação em práticas científicas e reconhecimento social. O trabalho propõe um modelo “refinado” de identidade em ciência para orientar design pedagógico, formação docente e currículo, buscando evitar que a adoção de chatbots reduza a aprendizagem a interações motivacionais de curto prazo.

Um estudo em escolas públicas do Cazaquistão testou a combinação de ensino por investigação no modelo 7E, atividades contextualizadas e apoio de IA (incluindo tutoria com ChatGPT) em turmas do 10º ano e encontrou ganhos expressivos tanto em desempenho em química quanto em engajamento. Os resultados sugerem que a tecnologia funciona melhor quando integrada a uma sequência pedagógica bem definida e com supervisão docente, ao mesmo tempo em que expõe desafios de implementação, qualidade das respostas e equidade de acesso.

Um estudo com 622 estudantes do ensino fundamental e médio na China modelou como atitude de aprendizagem em IA, alfabetização em IA e interesse por carreiras na área se relacionam, e encontrou um ponto central para escolas e redes: a alfabetização em IA parece ser o mecanismo que transforma atitude positiva em intenção de seguir profissões ligadas à tecnologia, enquanto diferenças de gênero aparecem nos níveis declarados, mas não no “caminho” que conecta as variáveis.