Resumo


Este artigo analisa de modo crítico a aplicação da inteligência artificial (IA) em ambientes de ensino de tecnologia, enfatizando os avanços, os desafios e as perspectivas futuras desse fenômeno. Inicialmente, apresenta-se uma contextualização histórica e conceitual do uso da IA na educação, para então discorrer sobre os fundamentos teóricos que sustentam a personalização do ensino, a aprendizagem ativa e o pensamento computacional. Na sequência, examinam-se os benefícios da IA em salas de aula voltadas ao ensino de tecnologia — tais como a adaptação de conteúdos, o apoio à aprendizagem de programação e o desenvolvimento de competências de pensamento computacional — e, de modo equilibrado, os contras e riscos associados: dependência tecnológica, perda da mediação adequada do professor, questões éticas, privacidade de dados, viés algorítmico e desinformação. A metodologia proposta considera uma abordagem descritiva-hipotética para investigar a implementação de sistemas de IA em cursos de tecnologia, incluindo coleta e análise de dados quantitativos e qualitativos. Em “resultados esperados”, discutem-se impactos já observados ou plausíveis na aprendizagem, no engajamento estudantil e na formação tecnológica. A conclusão sintetiza as principais contribuições, limitações e indica possibilidades de futuras pesquisas e práticas institucionais que assegurem o uso responsável da IA na educação tecnológica. Palavras-chave: Inteligência Artificial; Personalização do Ensino; Ensino de Tecnologia; Ética na Educação; Pensamento Computacional.


1. Introdução


Nas últimas décadas, a incorporação de tecnologias digitais no contexto educacional tem modificado profundamente tanto os processos de ensino quanto de aprendizagem. Em particular, a adoção de sistemas de inteligência artificial (IA) em ambientes pedagógicos emerge como um elemento de transformação promissora. Historicamente, a educação baseada em tecnologia avançou desde os sistemas de ensino assistido por computador (CAI) até ambientes de aprendizagem on-line integrados e, mais recentemente, plataformas com uso de algoritmos adaptativos e aprendizagem automática. A IA, entendida como conjunto de técnicas de aprendizado de máquina (machine learning), processamento de linguagem natural e agentes inteligentes, abre a possibilidade de que os sistemas educacionais “aprendam” com os estudantes e ajustem o processo conforme cada perfil. Nesse sentido, quando se dirige ao ensino de tecnologia — áreas como programação, robótica, pensamento computacional — a IA assume papel duplo: como objeto de aprendizagem (o próprio tema) e como meio facilitador da aprendizagem. Este artigo situa, portanto, o uso da IA em salas de aula tecnológicas, abordando como os avanços recentes permitem a personalização, quais desafios se colocam (inclusive éticos e pedagógicos) e que perspectivas se delineiam para o futuro.


2. Fundamentação teórica


A fundamentação teórica apoia-se em três grandes vertentes: (a) personalização do ensino mediada por IA, (b) mediação docente no contexto de IA e (c) ética, privacidade e justiça educacional.


2.1 Personalização do ensino e IA


A personalização do ensino refere-se ao ajuste de ritmo, de conteúdo e de recursos pedagógicos às necessidades individuais dos estudantes. Autores como Merino-Campos et al. (2025) identificaram que a IA, ao integrar métodos adaptativos, permite que sistemas ajustem métodos e conteúdos com base no desempenho e no perfil do aluno. MDPI

Em artigo da IEEE Spectrum, destaca-se que a aprendizagem adaptativa, suportada por IA e análise de dados, revoluciona a personalização na educação. IEEE Spectrum

Ferramentas de IA permitem intervenções direcionadas, identificação precoce de alunos em risco e alocação diferenciada de recursos. claned.com

+1 Em suma, a IA atua como mediadora da personalização, viabilizando ambientes de aprendizagem mais flexíveis, centrados no aluno, e com maior autonomia.


2.2 Mediação docente e aprendizagem de tecnologia


Apesar do potencial tecnológico, a literatura destaca a importância da mediação do professor ou instrutor no ecossistema de IA. A aprendizagem de tecnologia — por exemplo programação, pensamento computacional ou uso de ferramentas tecnológicas — requer mais do que conteúdos adaptados: demanda interações, feedback humano, reflexão, colaboração entre estudantes e desenvolvimento de metacognição. A IA pode assumir funções de tutor ou assistente, mas não substitui a função pedagógica principal do docente, que deve projetar a experiência, contextualizar, intervir em momentos críticos e promover a aprendizagem ativa. A mediação humana continua central para garantir que os estudantes não se convertam em “usuários passivos” de sistemas automatizados.


2.3 Ética, privacidade de dados e equidade na IA educacional


A integração da IA em educação também suscita questões éticas relevantes: privacidade, viés algorítmico, transparência, justiça, autonomia dos aprendizes. Conforme apontado em estudo da PMC, “One of the biggest ethical issues … relates to the privacy concerns of students and teachers”. PMC

Em revisão sistemática, identificaram-se tensões entre situações educacionais complexas vs. padronização técnica; agência dos atores vs. automação técnica. Revista Canadense de Aprendizagem

Também se destaca a necessidade de regulação, capacitação de stakeholders e formulação de políticas para uso responsável da IA. BioMed Central

Assim, a fundamentação teórica demonstra que, embora a IA apresente grande potencial, seu uso no ensino de tecnologia requer reflexão crítica e estrutura ética robusta.


3. Desenvolvimento / Discussão


Nesta seção, discute-se, com foco no ensino de tecnologia, os prós e contras da IA em salas de aula.


3.1 Benefícios da IA no ensino de tecnologia e do pensamento computacional


A utilização da IA no ensino de disciplinas tecnológicas apresenta diversas vantagens. Primeiramente, a personalização permite que estudantes com diferentes níveis de proficiência em programação ou robótica sejam atendidos conforme seu ritmo e estilo de aprendizagem. Sistemas adaptativos podem oferecer tarefas mais desafiadoras para quem progride rapidamente e atividades de reforço para quem avança com dificuldade. Em segundo lugar, a IA pode fornecer feedback imediato — essencial quando se ensina codificação ou lógica —, reduzindo tempo de espera e centro de atenção do aluno no processo. Em terceiro lugar, a IA viabiliza ambientes de aprendizagem ativa, em que o estudante interage com ferramentas inteligentes (por exemplo, tutores virtuais, chatbots ou agentes educativos) que promovem a exploração, a experimentação e o erro construtivo. Essa abordagem está fortemente alinhada com o ensino de tecnologia e o desenvolvimento do pensamento computacional — capacidade de decompor problemas, reconhecer padrões, criar algoritmos e abstrair lógica — que exige práticas interativas e personalizadas. Além disso, a IA pode apoiar docentes na análise de dados de aprendizagem, identificando lacunas comuns, facilitando planejamento de aula e customização de recursos didáticos. Em essência, no ensino de tecnologia, a IA pode amplificar a ação do professor, oferecer suporte escalável ao aluno e contribuir para a formação de competências digitais e computacionais que são cada vez mais centrais no século XXI.


3.2 Desafios e riscos — mediação, dependência, desinformação e equidade


Por outro lado, o uso da IA em salas de aula de tecnologia impõe desafios substanciais. Um primeiro desafio é a mediação adequada: se o professor se torna mero supervisor de sistemas de IA, perde-se a função ativa de planejamento, monitoramento e feedback humano, o que pode levar à “deseducação”. A aprendizagem tecnológica requer que o docente intervenha em falhas de lógica, erros de raciocínio ou equívocos que a IA não identifica ou corrige adequadamente. Um segundo risco é a dependência tecnológica: como sinalizado em estudo recente, a sobre-dependência de sistemas de IA afeta habilidades cognitivas, já que “users increasingly favor fast and optimal solutions over slow ones constrained by practicality”. SpringerOpen

Em outras palavras, se o sistema de IA responde automaticamente ao aluno, este pode deixar de exercitar processos de investigação, erro intencional e reflexão. Um terceiro desafio refere-se à privacidade de dados, transparência e viés algorítmico. Como mostramos acima, questões como consentimento informado, coleta excessiva de metadados, monitoramento constante de estudantes e falta de clareza quanto aos processos de decisão dos algoritmos são apontadas. PMC

+1 Em especial no ensino de tecnologia, onde perfis de aluno, histórico de erros, tipo de raciocínio são coletados, há risco de estigmatização, reforço de desigualdades e tratamento padronizado que contraria a personalização pretendida. Um quarto desafio é a equidade no acesso: a IA pode aprofundar divisões entre instituições que dispõem de recursos tecnológicos sofisticados e aquelas que não. Além disso, a própria tecnologia pode replicar viéses sociais, se não for corretamente projetada e monitorada. Revista Canadense de Aprendizagem

+1 Um quinto risco refere-se à desinformação e à integridade acadêmica: plataformas de IA podem gerar resultados errados ou aplicar lógica inadequada, bem como favorecer atalho no aprendizado em detrimento da construção sólida de competências. DataCamp

Assim, o ensino de tecnologia com IA exige um projeto pedagógico, formação docente, infraestrutura e políticas institucionais que mitiguem tais riscos.


3.3 O papel do professor e a mediação pedagógica


Em muitos modelos de IA educacional, o professor permanece central como mediador, orientador e facilitador da aprendizagem. O docente tem papel de definir objetivos de aprendizagem, selecionar e calibrar os recursos de IA, monitorar dados de progresso, intervir quando o algoritmo não cobre as singularidades dos estudantes e fomentar a aprendizagem colaborativa e ativa. A visão da IA como substituto do professor é equivocada; o equilíbrio entre tecnologia e mediação humana é condição para eficácia e sentido pedagógico. A literatura aponta que a IA deve liberar o professor de tarefas rotineiras (por exemplo correção mecânica, análise de dados de presença) e permitir que ele se dedique à reflexão, ao suporte individualizado, ao estímulo de pensamento crítico e à criatividade. casmi.northwestern.edu


3.4 Perspectivas futuras no ensino de tecnologia apoiado por IA


As perspectivas futuras para a IA no ensino de tecnologia são amplas. Pode-se esperar a incorporação de modelos multimodais (texto, imagem, som, simulação) para ensino de programação, robótica e pensamento computacional — como já apontam estudos sobre multimodal Large Language Models (LLMs) que suportam ambientes interativos mais ricos. arXiv

Também se vislumbra uma maior integração entre IA e realidade aumentada/virtual, ambientes imersivos de aprendizagem, tutores virtuais inteligentes capazes de “rastrear” a aprendizagem de cada aluno com base em sinais finos e fornecer roteiros personalizados quase em tempo real. Ainda, espera-se que as abordagens pedagógicas evoluam para utilizar IA para apoiar metacognição, autoavaliação e produção de projetos colaborativos mediados por tecnologia. Contudo, essas possibilidades exigem políticas de governança, regulação, formação contínua de professores, infraestrutura digital robusta e práticas de avaliação inovadoras.


4. Metodologia


Para investigar a aplicação da IA em salas de aula de tecnologia, propõe-se uma abordagem descritiva e exploratória, combinando métodos quantitativos e qualitativos. O estudo hipotético incluiria:

  • Seleção de uma amostra de turmas de cursos de tecnologia (por exemplo, introdução à programação, pensamento computacional) em instituições de ensino médio ou ensino superior.
  • Implementação de um sistema de IA adaptativo que suporte a personalização de tarefas, feedback automatizado e monitoramento do progresso dos estudantes.
  • Coleta de dados quantitativos: desempenho acadêmico (nota, taxa de conclusão), engajamento (tempo de uso, número de tentativas, erros corrigidos), aceitação da tecnologia (questionários).
  • Coleta de dados qualitativos: entrevistas ou grupos focais com estudantes e professores para investigar percepções sobre o uso da IA, papéis do professor, vantagens e críticas.
  • Análise dos dados: utilização de técnicas estatísticas para comparação entre grupos com e sem IA, bem como análise temática qualitativa para extrair fatores facilitadores e barreiras.
  • Consideração de variáveis de controle: nível inicial de proficiência em tecnologia, recursos de infraestrutura, formação do docente e suporte institucional.
  • Aspectos éticos da pesquisa: assegurar anonimização dos dados, obter consentimento informado dos participantes, avaliar impactos de privacidade e viés. Essa metodologia permitiria mapear como a IA age no contexto real de ensino de tecnologia, quais fatores favorecem seu sucesso e quais impedem sua adoção efetiva.


5. Resultados esperados ou observados


A aplicação da IA no ensino de tecnologia pode gerar diversos impactos. Espera-se, por exemplo:

  • Aumento no engajamento dos estudantes: com tarefas adaptadas e feedback mais imediato, alunos tendem a participar mais ativamente e persistir diante de erros.
  • Melhoria no aprendizado de programação e pensamento computacional: ao oferecer sequências de exercícios calibradas, a IA pode favorecer taxas maiores de aquisição de competências.
  • Apoio ao professor: o docente passa a ter acesso a análises de dados de aprendizagem, podendo intervir de forma mais focalizada e estratégica.
  • Redução de desistências ou lacunas de aprendizagem no curso de tecnologia, pois a personalização pode atender diferentes ritmos.
  • Contudo, também se prevê a identificação de desafios significativos: se o professor não estiver bem preparado ou a infraestrutura for insuficiente, a IA poderá gerar pouco impacto ou até agravar desigualdades. A dependência excessiva da IA pode levar a menor desenvolvimento das habilidades de reflexão crítica e resolução autônoma de problemas. Em suma, os resultados esperados são positivos, desde que as condições pedagógicas, éticas e técnicas estejam adequadas.


6. Conclusão

Este artigo demonstrou que a utilização da IA em salas de aula voltadas ao ensino de tecnologia possui elevado potencial para transformar a aprendizagem, tornando-a mais personalizada, dinâmica e alinhada ao século XXI. A IA favorece a aprendizagem ativa, o desenvolvimento de competências digitais e o pensamento computacional, apoiando o professor e os estudantes. No entanto, esse potencial não é automático: há desafios pedagógicos (papel do docente, design da aprendizagem), técnicos (infraestrutura, qualidade dos algoritmos), éticos (privacidade, viés, transparência) e de equidade (acesso desigual, risco de dependência). A mediação humana permanece central e a IA deve funcionar como instrumento de ampliação, e não substituição, da ação educativa. Para avançar, é necessário que instituições de ensino, educadores, pesquisadores e formuladores de política pública trabalhem de forma articulada, garantindo formação docente, políticas de privacidade, regulação adequada, e infraestrutura tecnológica. Em futuras pesquisas, recomenda-se investigar longitudinalmente os efeitos da IA no ensino de tecnologia, especialmente em diferentes contextos socioeconômicos, bem como desenvolver frameworks de avaliação que considerem não apenas desempenho cognitivo, mas também autonomia, pensamento crítico e equidade. Em síntese, a IA tem lugar na educação tecnológica — se for implementada com rigor pedagógico, ético e institucional.