Artigo Anais do X CONEDU

ANAIS de Evento

ISSN: 2358-8829

ANÁLISE COMPARATIVA DO CONSENSO DE BEIJING SOBRE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E A EDUCAÇÃO E DA ESTRATÉGIA BRASILEIRA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (EBIA): DESAFIOS E PERSPECTIVAS

Palavra-chaves: , , , , Comunicação Oral (CO) GT 19 - Tecnologias e educação
"2024-11-08" // app/Providers/../Base/Publico/Artigo/resources/show_includes/info_artigo.blade.php
App\Base\Administrativo\Model\Artigo {#1843 // app/Providers/../Base/Publico/Artigo/resources/show_includes/info_artigo.blade.php
  #connection: "mysql"
  +table: "artigo"
  #primaryKey: "id"
  #keyType: "int"
  +incrementing: true
  #with: []
  #withCount: []
  +preventsLazyLoading: false
  #perPage: 15
  +exists: true
  +wasRecentlyCreated: false
  #escapeWhenCastingToString: false
  #attributes: array:35 [
    "id" => 110594
    "edicao_id" => 358
    "trabalho_id" => 2429
    "inscrito_id" => 5293
    "titulo" => "ANÁLISE COMPARATIVA DO CONSENSO DE BEIJING SOBRE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E A EDUCAÇÃO E DA ESTRATÉGIA BRASILEIRA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (EBIA): DESAFIOS E PERSPECTIVAS"
    "resumo" => "Este estudo realiza uma análise comparativa entre os documentos “Consenso de Beijing sobre a inteligência artificial e a educação" (2019) e "Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA)" (2021), mapeando divergências e convergências nas visões sobre aplicações da IA no contexto educacional do século XXI. A pesquisa considera o cenário brasileiro e internacional, buscando embasamento em autores como Gjergji e Denunzio (2023), Desmurget (2023), Seabra (2021), Lucas e Moreira (2018), Kaufman (2018), que discutem as contradições e o potencial transformador da IA para o futuro da aprendizagem. A análise também leva em consideração o contexto histórico e social da integração da IA no âmbito da inovação dos processos de ensino e aprendizagem, marcada por debates sobre equidade, riscos, acesso e ética. Um quadro comparativo sintetiza as principais características de cada documento, destacando pontos relevantes para a discussão. A pesquisa identificou convergências em diversos pontos, como o potencial da IA para personalizar e flexibilizar o aprendizado, desenvolver habilidades digitais dos aprendentes e competências digitais dos professores, promover a equidade e impactar o mercado de trabalho. Os resultados contribuem para a compreensão das diferentes perspectivas sobre a IA na educação e da importância de utilizar as tecnologias emergentes para robustecer os sistemas educacionais, oferecendo subsídios para o debate sobre o futuro da educação mediada por tecnologias."
    "modalidade" => "Comunicação Oral (CO)"
    "area_tematica" => "GT 19 - Tecnologias e educação"
    "palavra_chave" => ", , , , "
    "idioma" => "Português"
    "arquivo" => "TRABALHO_COMPLETO_EV200_MD1_ID5293_TB2429_25102024071817.pdf"
    "created_at" => "2024-11-05 15:04:10"
    "updated_at" => null
    "ativo" => 1
    "autor_nome" => "YRIS ARAÚJO BANDEIRA"
    "autor_nome_curto" => "YRIS"
    "autor_email" => "yrisbandeira@gmail.com"
    "autor_ies" => ""
    "autor_imagem" => ""
    "edicao_url" => "anais-do-x-congresso-nacional-de-educacao"
    "edicao_nome" => "Anais do X CONEDU"
    "edicao_evento" => "Congresso Nacional de Educação"
    "edicao_ano" => 2024
    "edicao_pasta" => "anais/conedu/2024"
    "edicao_logo" => null
    "edicao_capa" => "672e00ce1ea8c_08112024091510.png"
    "data_publicacao" => "2024-11-08"
    "edicao_publicada_em" => "2024-11-05 10:05:04"
    "publicacao_id" => 19
    "publicacao_nome" => "Anais CONEDU"
    "publicacao_codigo" => "2358-8829"
    "tipo_codigo_id" => 1
    "tipo_codigo_nome" => "ISSN"
    "tipo_publicacao_id" => 1
    "tipo_publicacao_nome" => "ANAIS de Evento"
  ]
  #original: array:35 [
    "id" => 110594
    "edicao_id" => 358
    "trabalho_id" => 2429
    "inscrito_id" => 5293
    "titulo" => "ANÁLISE COMPARATIVA DO CONSENSO DE BEIJING SOBRE A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E A EDUCAÇÃO E DA ESTRATÉGIA BRASILEIRA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (EBIA): DESAFIOS E PERSPECTIVAS"
    "resumo" => "Este estudo realiza uma análise comparativa entre os documentos “Consenso de Beijing sobre a inteligência artificial e a educação" (2019) e "Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA)" (2021), mapeando divergências e convergências nas visões sobre aplicações da IA no contexto educacional do século XXI. A pesquisa considera o cenário brasileiro e internacional, buscando embasamento em autores como Gjergji e Denunzio (2023), Desmurget (2023), Seabra (2021), Lucas e Moreira (2018), Kaufman (2018), que discutem as contradições e o potencial transformador da IA para o futuro da aprendizagem. A análise também leva em consideração o contexto histórico e social da integração da IA no âmbito da inovação dos processos de ensino e aprendizagem, marcada por debates sobre equidade, riscos, acesso e ética. Um quadro comparativo sintetiza as principais características de cada documento, destacando pontos relevantes para a discussão. A pesquisa identificou convergências em diversos pontos, como o potencial da IA para personalizar e flexibilizar o aprendizado, desenvolver habilidades digitais dos aprendentes e competências digitais dos professores, promover a equidade e impactar o mercado de trabalho. Os resultados contribuem para a compreensão das diferentes perspectivas sobre a IA na educação e da importância de utilizar as tecnologias emergentes para robustecer os sistemas educacionais, oferecendo subsídios para o debate sobre o futuro da educação mediada por tecnologias."
    "modalidade" => "Comunicação Oral (CO)"
    "area_tematica" => "GT 19 - Tecnologias e educação"
    "palavra_chave" => ", , , , "
    "idioma" => "Português"
    "arquivo" => "TRABALHO_COMPLETO_EV200_MD1_ID5293_TB2429_25102024071817.pdf"
    "created_at" => "2024-11-05 15:04:10"
    "updated_at" => null
    "ativo" => 1
    "autor_nome" => "YRIS ARAÚJO BANDEIRA"
    "autor_nome_curto" => "YRIS"
    "autor_email" => "yrisbandeira@gmail.com"
    "autor_ies" => ""
    "autor_imagem" => ""
    "edicao_url" => "anais-do-x-congresso-nacional-de-educacao"
    "edicao_nome" => "Anais do X CONEDU"
    "edicao_evento" => "Congresso Nacional de Educação"
    "edicao_ano" => 2024
    "edicao_pasta" => "anais/conedu/2024"
    "edicao_logo" => null
    "edicao_capa" => "672e00ce1ea8c_08112024091510.png"
    "data_publicacao" => "2024-11-08"
    "edicao_publicada_em" => "2024-11-05 10:05:04"
    "publicacao_id" => 19
    "publicacao_nome" => "Anais CONEDU"
    "publicacao_codigo" => "2358-8829"
    "tipo_codigo_id" => 1
    "tipo_codigo_nome" => "ISSN"
    "tipo_publicacao_id" => 1
    "tipo_publicacao_nome" => "ANAIS de Evento"
  ]
  #changes: []
  #casts: array:14 [
    "id" => "integer"
    "edicao_id" => "integer"
    "trabalho_id" => "integer"
    "inscrito_id" => "integer"
    "titulo" => "string"
    "resumo" => "string"
    "modalidade" => "string"
    "area_tematica" => "string"
    "palavra_chave" => "string"
    "idioma" => "string"
    "arquivo" => "string"
    "created_at" => "datetime"
    "updated_at" => "datetime"
    "ativo" => "boolean"
  ]
  #classCastCache: []
  #attributeCastCache: []
  #dates: []
  #dateFormat: null
  #appends: []
  #dispatchesEvents: []
  #observables: []
  #relations: []
  #touches: []
  +timestamps: false
  #hidden: []
  #visible: []
  +fillable: array:13 [
    0 => "edicao_id"
    1 => "trabalho_id"
    2 => "inscrito_id"
    3 => "titulo"
    4 => "resumo"
    5 => "modalidade"
    6 => "area_tematica"
    7 => "palavra_chave"
    8 => "idioma"
    9 => "arquivo"
    10 => "created_at"
    11 => "updated_at"
    12 => "ativo"
  ]
  #guarded: array:1 [
    0 => "*"
  ]
}
Publicado em 08 de novembro de 2024

Resumo

Este estudo realiza uma análise comparativa entre os documentos “Consenso de Beijing sobre a inteligência artificial e a educação" (2019) e "Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA)" (2021), mapeando divergências e convergências nas visões sobre aplicações da IA no contexto educacional do século XXI. A pesquisa considera o cenário brasileiro e internacional, buscando embasamento em autores como Gjergji e Denunzio (2023), Desmurget (2023), Seabra (2021), Lucas e Moreira (2018), Kaufman (2018), que discutem as contradições e o potencial transformador da IA para o futuro da aprendizagem. A análise também leva em consideração o contexto histórico e social da integração da IA no âmbito da inovação dos processos de ensino e aprendizagem, marcada por debates sobre equidade, riscos, acesso e ética. Um quadro comparativo sintetiza as principais características de cada documento, destacando pontos relevantes para a discussão. A pesquisa identificou convergências em diversos pontos, como o potencial da IA para personalizar e flexibilizar o aprendizado, desenvolver habilidades digitais dos aprendentes e competências digitais dos professores, promover a equidade e impactar o mercado de trabalho. Os resultados contribuem para a compreensão das diferentes perspectivas sobre a IA na educação e da importância de utilizar as tecnologias emergentes para robustecer os sistemas educacionais, oferecendo subsídios para o debate sobre o futuro da educação mediada por tecnologias.

Compartilhe:

Visualização do Artigo


Deixe um comentário

Precisamos validar o formulário.