Inteligência Artificial para Fortalecer o Apoio Pedagógico a Estudantes com Transtornos de Aprendizagem
DOI:
https://doi.org/10.63803/prisma.v1n4.33Palavras-chave:
Inteligência artificial, Apoio pedagógico, Transtornos de aprendizagem, Tecnologia educacional, Educação inclusivaResumo
Os transtornos de aprendizagem representam desafios persistentes para os sistemas educacionais, exigindo frequentemente mecanismos de apoio diferenciados que ultrapassam a capacidade dos modelos pedagógicos tradicionais. Os avanços recentes na inteligência artificial (IA) introduziram possibilidades transformadoras para intervenções individualizadas, adaptativas e baseadas em evidências. Este artigo examina como a IA pode fortalecer o acompanhamento pedagógico de estudantes com transtornos de aprendizagem ao integrar precisão diagnóstica, trajetórias personalizadas de aprendizagem e monitoramento contínuo. Por meio de uma revisão sistemática da literatura atual e da análise de estudos de caso aplicados, o estudo destaca o potencial de ferramentas impulsionadas por IA, como sistemas tutoriais inteligentes, processamento de linguagem natural e análises preditivas. Os resultados sugerem que a IA não apenas complementa o papel dos educadores, mas também promove inclusão, engajamento e crescimento acadêmico em aprendizes com dislexia, discalculia, transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH) e outros desafios cognitivos. São apresentadas recomendações para orientar futuras políticas e práticas educacionais no aproveitamento da IA para uma pedagogia inclusiva.
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Referências
Anderson , T., & Shattuck, J. (2012). Design-Based Research: A Decade of Progress in Education Research? Educational Researcher, 41(1), 16-25. https://doi.org/https://doi.org/10.3102/0013189X11428813
Baker, T., & Smith, L. (2019). Educ-AI-tion Rebooted? Exploring the future of artificial intelligence in schools. Nesta. https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf
Braun, V., & Clarke, V. (2021 ). One size fits all? What counts as quality practice in (reflexive) thematic analysis? Qualitative Research in Psychology, 18(3), 328-352 . https://doi.org/https://doi.org/10.1080/14780887.2020.1769238
Cerón Silva, S., Ballesteros Lara, M., Salama Muhammad, I., Cerón Silva, D., Cerón Silva, A., & Salazar Rodríguez, R. (2025). Artificial Intelligence as a Co-Teacher: The Future of Personalized Teaching. LATAM Revista Latinoamericana De Ciencias Sociales Y Humanidades, 5(6), 3853–3865. https://doi.org/https://doi.org/10.56712/latam.v5i6.3283
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge. https://doi.org/https://doi.org/10.4324/9780203771587
Deci, E., & Ryan, R. (2000). The "What" and "Why" of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227-268. https://doi.org/https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01
Hall, A., & Tannebaum, R. (2013). Test Review: J. L. Wiederholt & B. R. Bryant. (2012). Gray Oral Reading Tests—Fifth Edition (GORT-5). Austin, TX: Pro-Ed. Journal of Psychoeducational Assessment, 31(5), 516-520. https://doi.org/https://doi.org/10.1177/0734282912468578
Holmes, W. (2022). Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning. OECD Education Working Papers.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education. Promise and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson. https://www.pearson.com/content/dam/one-dot-com/one-dot-com/global/Files/about-pearson/innovation/open-ideas/IntelligenceUnleashedSPANISH.pdf
Ma, W., Adesope, O., Nesbit, J., & Liu, Q. (2014). Intelligent Tutoring Systems and Learning Outcomes: A Meta-Analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4), 901–918. https://doi.org/https://doi.org/10.1037/a0037123
McKenney, S., & Reeves, T. (2021). Educational design research: Portraying, conducting, and enhancing productive scholarship. Medical Education, 5(1), 82-92. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/medu.14280
Piech, C., Spencer, J., Huang, J., Ganguli, S., Sahami, M., Guibas, L., & Sohl-Dickstein, J. (2015). Deep Knowledge Tracing. Computer Science, 1-13. https://doi.org/https://arxiv.org/abs/1506.05908}
Rosli, R. (2011). est Review: A. J. Connolly KeyMath-3 Diagnostic Assessment: Manual Forms A and B. Minneapolis, MN: Pearson, 2007. Journal of Psychoeducational Assessment, 29(1), 94-97. https://doi.org/https://doi.org/10.1177/0734282910370138
Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers?: AI and the Future of Education. Polity Press.
Singer, J., & Willett, J. (2003). Applied Longitudinal Data Analysis: Modeling Change and Event Occurrence. Oxford University Press. https://doi.org/https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780195152968.001.0001
UNESCO. (2023). UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
Zaraii Zavaraki, E. (2024). Artificial Intelligence for People with Special Educational Needs. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.1004158
Zawacki-Richter, O., Marín, V., Bond, M., & Gouverneur , F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? Int J Educ Technol High Educ, 16(39 ). https://doi.org/https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
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