Práticas

Um artigo acadêmico reúne estudos de caso de uso de IA em escolas e universidades e identifica o que diferencia implementações bem-sucedidas: modelos de custo viáveis, infraestrutura mínima (muitas vezes via nuvem), treinamento contínuo de professores e governança de dados. Ao analisar iniciativas como DreamBox, o chatbot Pounce e o Gradescope, o trabalho sugere que o impacto educacional depende menos do “tipo de IA” e mais de como a tecnologia é incorporada à prática pedagógica e aos serviços ao estudante.

Um estudo de caso descreve o desenvolvimento e a implantação inicial de uma ferramenta educacional bilíngue (cazaque–russo) que usa IA generativa para transformar textos em perguntas alinhadas à Taxonomia de Bloom, com pontuação e feedback para avaliação formativa no ensino fundamental II. A iniciativa mira o fortalecimento do pensamento crítico em estudantes do ensino secundário e apresenta, além da arquitetura do sistema, evidências preliminares de qualidade das questões por revisão de especialistas e métricas iniciais de engajamento em um piloto com uma turma.

A disseminação da IA generativa está redesenhando o papel do Learning Experience Designer (LXD), que passa de produtor de materiais a estrategista central na criação de experiências de aprendizagem personalizadas, baseadas em dados e apoiadas por automação inteligente, ao mesmo tempo em que cresce a pressão por formação docente, governança de dados e salvaguardas éticas para evitar novos vetores de desigualdade educacional.