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https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/26498| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Inteligência artificial, educação e pensamento complexo: caminhos para religação de saberes |
| Título(s) alternativo(s): | Artificial intelligence, education, and complex thinking: paths for reconnection of knowledge |
| Autor(es): | Gonsales, Priscila |
| Primeiro Orientador: | Kaufman, Dora |
| Resumo: | Os avanços das aplicações de inteligência artificial (IA) baseada no tratamento de dados (Big Data) vêm trazendo um novo contexto para a cultura digital ou cibercultura. Cada vez mais presente em nosso cotidiano, a IA é uma tecnologia que faz uso de modelos estatísticos de probabilidade que funcionam a partir de correlações e identificação de padrões em dados. Em educação, a IA tem sido frequentemente apontada como fonte para melhoria do ensino a partir de uma visão meramente utilitarista e ferramental, ou seja, unicamente para a personalização da transmissão de conteúdos e acompanhamento/avaliação da apreensão de tais conteúdos. No entanto, a IA traz em si um caráter multidimensional, permeado por benefícios e riscos, além de impactos sociais, econômicos, jurídicos e ambientais que são praticamente desconhecidos por educadores e gestores. Esta pesquisa ressalta a necessidade de uma visão transdisciplinar para a IA na educação, como um campo de conhecimento e suas diversas implicações, tendo como base o pensamento complexo, de Edgar Morin. Um framework lançado em 2020 por um grupo de pesquisadores da Comissão Europeia (BIDARRA et al., 2020) organiza em três aspectos a interface entre a IA e a educação, evidenciando a necessidade de ir além do uso no ensino de conteúdos: 1) aprendizagem com IA (estudo das aplicações de IA voltadas ao ensino); 2) aprendizagem sobre a IA (compreender o funcionamento da IA visando a educação profissional para desenvolvedores de IA); 3) aprendizagem para a IA (compreender os impactos da IA na sociedade, questões éticas como fake news, privacidade e segurança). Por meio da análise de documentos, publicações e estudos recentes (2018-2021), a pesquisa aborda a urgência de políticas institucionais de gestão, formação docente e governança educacional que promovam a reforma do pensamento para a religação dos saberes (MORIN, 2011b), considerando princípios da complexidade, tais como a dialogia, a circularidade e a “ecologia da ação”, no intuito de promover uma visão ecossistêmica do contexto atual da tecnologia e, consequentemente, de um mundo em constante transformação |
| Abstract: | The advances in artificial intelligence (AI) applications based on data processing (Big Data) have brought a new context to digital culture or cyberculture. Increasingly present in our daily lives, AI is a technology that makes use of statistical probability models that work from correlations and identification of patterns in data. In education, AI has often been pointed out as a source for improving teaching from a merely utilitarian and tool viewpoint, that is, solely for the customization of the content transmission and monitoring/evaluation of apprehension of such content. However, AI has a multidimensional character, involving benefits and risks, as well as social, economic, legal, and environmental impacts that are practically unknown by educators and managers. This research highlights the need for a transdisciplinary vision for AI in education, as a field of knowledge and its various implications, based on Edgar Morin's complex thinking. A framework launched in 2020 by a group of researchers from the European Commission (BIDARRA et al., 2020) organizes in three aspects the interface between AI and education, highlighting the need to go beyond the use in content teaching: 1) learning with AI (study of AI applications aimed at teaching); 2) learning about AI (understanding the functioning of AI aimed at professional education for AI developers); 3) learning for AI (understanding the impacts of AI on society, ethical issues such as fake news, privacy, and security). Through the analysis of documents, publications and recent studies (2018-2021), the research addresses the urgency of institutional management policies, teacher training and educational governance that promote the reform of thinking for the reconnection of knowledge (MORIN, 2011b), considering principles of complexity such as dialogic, circularity, the "ecology of action" in order to promote an ecosystemic view of the current context of technology and, consequently, of a world in constant transformation |
| Palavras-chave: | Educação Complexidade Inteligência artificial Big data Transdisciplinaridade Education Complexity Artificial intelligence Big data Transdisciplinary |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo |
| Sigla da Instituição: | PUC-SP |
| metadata.dc.publisher.department: | Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital |
| Citação: | Gonsales, Priscila. Inteligência artificial, educação e pensamento complexo: caminhos para religação de saberes. 2022. Dissertação (Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital) - Programa de Estudos Pós-Graduados em Tecnologias da Inteligência e Design Digital da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2022. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/26498 |
| Data do documento: | 10-Mai-2022 |
| Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Inteligência e Design Digital |
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