A utilização de inteligência artificial generativa no ensino superior no contexto educacional português
Date
2025-09-22
Embargo
2028-09-22
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Language
Portuguese
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Abstract
A Inteligência Artificial Generativa emergiu como uma força transformadora no cenário
acadêmico global, revolucionando paradigmas em diversas áreas do conhecimento. No campo
da educação, seu impacto foi particularmente notável ao longo de 2023, suscitando uma gama
de reações entre educadores e pesquisadores. Estes profissionais se viram diante de mudanças
significativas em suas práticas, levantando questões complexas sobre a integração da
Inteligência Artificial Generativa no processo de ensino-aprendizagem. Entre as principais
preocupações, destacam-se os dilemas éticos associados à sua implementação, que desafiam os
fundamentos tradicionais da pedagogia e da integridade académica. Tendo em vista este
contexto, esta dissertação tem como objetivo investigar a utilização da Inteligência Artificial
Generativa no ensino superior português, com foco nas perceções dos professores quanto à sua
aplicabilidade e desafios. Para atingir o objetivo proposto foi realizado um estudo de cunho
quantitativo, de natureza descritiva. Como estratégia de pesquisa foi realizado um survey em
uma amostra de 492 docentes de várias instituições de ensino e áreas de conhecimento. A
análise dos dados foi realizada por meio de estatística descritiva e inferencial. Quanto aos
resultados, observa-se uma compreensão geral sobre o conceito de Inteligência Artificial
Generativa, mas destacam lacunas significativas no conhecimento técnico e na adaptação das
metodologias de ensino. As preocupações éticas e a integridade académica são centrais, com os
professores mostrando disposição para aprender mais sobre o uso ético da tecnologia.
Recomenda-se a implementação de programas de formação contínua e desenvolvimento de
políticas institucionais claras para a integração eficaz da Inteligência Artificial Generativa no
ensino superior.
Keywords
Inteligência Artificial Generativa, Ensino Superior, Ética Académica, Formação Docente, Metodologias de Ensino
Document Type
masterThesis
Publisher Version
Dataset
Citation
Identifiers
TID
204017211
Designation
Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática
Access Type
Embargoed Access