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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.

Uma revisão sistemática da literatura, realizada com estudos publicados entre 2015 e 2025 em bases como SciELO, ERIC, Scopus e Google Scholar, mostra que a inteligência artificial vem ganhando centralidade na personalização do ensino, impulsionando tutores inteligentes, plataformas adaptativas e sistemas de recomendação, mas também levantando alertas éticos sobre dados, vieses algorítmicos e risco de desumanização da escola.

Um estudo da Universidade do Colorado avaliou três extensões de navegador com inteligência artificial em 24 provas online de um curso de Farmácia e mostrou que esses sistemas conseguem atingir notas de aprovação em grande parte dos exames, muitas vezes igualando ou superando o desempenho médio dos estudantes, o que expõe fragilidades dos modelos atuais de avaliação remota e pressiona por mudanças no desenho das provas e nas estratégias de integridade acadêmica.

Um grupo de pesquisadores da Indonésia e de Taiwan desenvolveu e validou um sistema de inteligência artificial baseado em vídeo para medir automaticamente o alcance de movimento (range of motion, ROM) de estudantes em aulas de Educação Física, reduzindo a dependência de goniómetros manuais e abrindo caminho para avaliações mais objetivas, rápidas e escaláveis na escola.

Um estudo qualitativo realizado em uma universidade de Londres investiga como ferramentas de IA generativa podem atuar como parceiras de diálogo no processo de feedback acadêmico, reduzindo barreiras emocionais dos estudantes e abrindo caminho para modelos mais participativos de avaliação no ensino superior.

Um grupo de pesquisadores da Universidade Lucian Blaga, na Romênia, desenvolveu o ROboMC, um chatbot educacional multimodal e portátil que combina base de conhecimento validada por especialistas com geração de linguagem via ChatGPT, operando inclusive em um Raspberry Pi e alcançando alta usabilidade em testes com estudantes e docentes de cursos da área de saúde.

Um estudo com docentes de um curso de Pedagogia em uma universidade pública de Fortaleza revela um cenário ambivalente em relação ao uso de inteligência artificial (IA) na produção acadêmica: poucos utilizam as ferramentas de forma sistemática, a maioria se sente pouco preparada para orientar os estudantes e ganham força tanto o reconhecimento de benefícios quanto o receio por impactos na autonomia, criatividade e ética na formação docente.

Um experimento em uma faculdade de negócios no Kuwait indica que políticas flexíveis para o uso de IA generativa em trabalhos acadêmicos podem reduzir a sobrecarga cognitiva, fortalecer a confiança dos estudantes e apoiar a aprendizagem profunda, desde que acompanhadas de discussões presenciais rigorosas e regras claras de integridade.