Explorando a percepção de futuros professores sobre o uso do ChatGPT no contexto educacional

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24215/18509959.39.e7

Palabras clave:

ChatGPT, Inteligência artificial, Percepção dos licenciandos, Ensino, Aprendizagem

Resumen

Este artigo tem como objetivo explorar a percepção de futuros professores em relação ao uso da ferramenta tecnológica Generative Pre-Trained Transformer-ChatGPT no contexto educacional, buscando compreender o nível de conhecimento, aceitação, experiências anteriores, eficácia percebida e desafios na sua utilização. Metodologicamente, a pesquisa é classificada como descritiva e exploratória, com abordagens qualitativa e quantitativa, realizadas com apoio dos softwares IRaMuTeQ e Jamovi. A amostra foi intencional e de conveniência, composta por uma turma de doze licenciandos, que frequentaram a disciplina de Tecnologias aplicadas ao ensino da matemática II, do curso de licenciatura em matemática, no segundo semestre de 2023. Os resultados indicam oportunidades e desafios associados ao uso dessa tecnologia. Enquanto, os licenciandos reconhecem o potencial do ChatGPT para enriquecer o ensino, personalizar a aprendizagem e oferecer suporte, também expressam preocupações relacionadas à dependência dos alunos, destacando a importância da orientação docente e da preparação para garantir um uso ético e eficaz desta ferramenta. Por fim, essa análise permitiu concluir que é necessário a implementação de programas de formação docente que abordem detalhadamente as funcionalidades e limitações do ChatGPT, a fim de capacitar os professores para integrar essa ferramenta de maneira reflexiva e estratégica em suas práticas pedagógicas.

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Biografía del autor/a

Leandro Blass, Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA

Possui graduação em Licenciatura Matemática pela UNIJUÍ (2008), mestrado em Modelagem Matemática pela UNIJUÍ (2011) e Doutorado em Modelagem Computacional pela UERJ (2015). Atualmente é professor Adjunto D do curso de Licenciatura em Matemática da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA). Fazem parte de suas pesquisas os temas: Metodologias ativas e aprendizagens ativas no Ensino Superior, uso de tecnologias, Resolução de Problemas, rubricas avaliativas e estatística aplicada.

Angélica Cristina Rhoden, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, Brasil

Possui graduação em Gestão do Agronegócio, pelo IFFar (2016), mestrado em Agronegócios pela UFSM (2018) e doutorado em Extensão Rural e Desenvolvimento pela UFSM. Pesquisa e interesse em: empreendedorismo, bioeconomia, sistemas integrados de produção, desenvolvimento regional, inovação e práticas sustentáveis na educação.

Ana Maria de Oliveira Pereira, Universidade Federal da Fronteira Sul – UFFS

Graduada em Geografia URI (1995) Mestrado em Educação UPF (2010) Doutorado em Diversidade Cultural e Inclusão Social Universidade FEEVALE (2017) Pós-doc em Educação UNOCHAPEÓ – 2022). Professora Adjunta na UFFS Erechim – Pesquisas; Formação de professores, TDIC e Ecopedagogia.

Citas

S. A. Atlas, ChatGPT para o Ensino Superior e Desenvolvimento Profissional : Um Guia para IA Conversacional. 2023. [Online]. Available: https://digitalcommons.uri.edu/cba_facpubs/558/

M. Warschauer et al., “The Affordances and Contradictions of AI-Generated Text for Second Language Writers,” SSRN Electron. J., vol. 23529, no. 2, pp. 1–45, 2023, doi: 10.2139/ssrn.4404380.

C. K. Y. Chan and K. K. W. Lee, “The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and millennial generation teachers?,” Smart Learn. Environ., vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s40561-023-00269-3.

E. Kasneci et al., “ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education,” Learn. Individ. Differ., vol. 103, no. February, pp. 1–9, Apr. 2023, doi: 10.1016/j.lindif.2023.102274.

C. K. Y. Chan, “A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning,” Int. J. Educ. Technol. High. Educ., vol. 20, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s41239-023-00408-3.

A. C. Gil, Como Elaborar Projetos de Pesquisa, 4th ed. São Paulo: Atlas, 2002.

H. S. Nwana, “Intelligent tutoring systems: an overview,” Artif. Intell. Rev., vol. 4, no. 4, pp. 251–277, 1990, doi: 10.1007/BF00168958.

I. A. Chounta, E. Bardone, A. Raudsep, and M. Pedaste, “Exploring Teachers’ Perceptions of Artificial Intelligence as a Tool to Support their Practice in Estonian K-12 Education,” Int. J. Artif. Intell. Educ., vol. 32, no. 3, pp. 725–755, 2022, doi: 10.1007/s40593-021-00243-5.

B. Al Braiki, S. Harous, N. Zaki, and F. Alnajjar, “Artificial intelligence in education and assessment methods,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 9, no. 5, pp. 1998–2007, Oct. 2020, doi: 10.11591/eei.v9i5.1984.

D. Schiff, “Education for AI, not AI for Education: The Role of Education and Ethics in National AI Policy Strategies,” Int. J. Artif. Intell. Educ., vol. 32, no. 3, pp. 527–563, Sep. 2022, doi: 10.1007/s40593-021-00270-2.

C. K. Y. Chan and W. Hu, “Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education,” Int. J. Educ. Technol. High. Educ., vol. 20, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s41239-023-00411-8.

T. Adiguzel, M. H. Kaya, and F. K. Cansu, “Revolutionizing education with AI: Exploring the transformative potential of ChatGPT,” Contemp. Educ. Technol., vol. 15, no. 3, p. ep429, Jul. 2023, doi: 10.30935/cedtech/13152.

D. O. Eke, “ChatGPT and the rise of generative AI: Threat to academic integrity?,” J. Responsible Technol., vol. 13, no. February, p. 100060, 2023, doi: 10.1016/j.jrt.2023.100060.

D. Castle, M. Denis, and D. Samandar Eweis, “Preparing National Research Ecosystems for AI: strategies and progress in 2024,” Mar. 2024. doi: 10.24948/2024.06.

J. W. Creswell, Projeto de pesquisa : métodos qualitativo, quantitativo e misto, 3rd ed. Porto Alegre: Artmed, 2010.

A. Field, Descobrindo a estatística usando o SPSS, 2nd ed. Porto Alegre: Artmed, 2009.

J. Corbin and A. Strauss, Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory, 4th ed. Thousand Oaks: SAGE Publications, 2015.

B. V. Camargo and A. M. Justo, “IRAMUTEQ: Um software gratuito para análise de dados textuais,” Temas em Psicol., vol. 21, no. 2, pp. 513–518, 2013, doi: 10.9788/tp2013.2-16.

S. Lahlou, “Text mining methods : an answer to Chartier and Meunier,” Pap. Soc. Represent., vol. 20, no. 38, pp. 1–7, 2012, [Online]. Available: http://www.psych.lse.ac.uk/psr/]

C. M. V. Magno and T. V. O. Gonçalves, “O testemunho em pesquisa narrativa e a análise textual discursiva associada ao IRAMUTEQ,” Amaz. Rev. Educ. em Ciências e Matemáticas, vol. 19, no. 42, pp. 18–34, 2023, doi: 10.18542/amazrecm.v19i42.12980.

K. N. Martins, M. C. de Paula, L. P. S. Gomes, and J. E. Santos, “O software IRaMuTeQ como recurso para a análise textual discursiva,” Rev. Pesqui. Qual., vol. 10, no. 24, pp. 213–232, Aug. 2022, doi: 10.33361/RPQ.2022.v.10.n.24.383.

B. V. Camargo and A. M. Justo, “Tutorial para uso do software de análise textual IRAMUTEC,” Laboratório Psicol. Soc. da Comun. e Cognição (LACCOS), Florianóp. Univ. Fed. St. Catarina, p. 32, 2016, [Online]. Available: www.laccos.com.br.

A. H. Kumar, “Analysis of ChatGPT Tool to Assess the Potential of its Utility for Academic Writing in Biomedical Domain,” Biol. Eng. Med. Sci. Reports, vol. 9, no. 1, pp. 24–30, 2023, doi: 10.5530/bems.9.1.5.

J. H. Lubowitz, “ChatGPT, An Artificial Intelligence Chatbot, Is Impacting Medical Literature,” Arthrosc. - J. Arthrosc. Relat. Surg., vol. 39, no. 5, pp. 1121–1122, 2023, doi: 10.1016/j.arthro.2023.01.015.

Publicado

2024-12-31

Cómo citar

[1]
Leandro Blass, Angélica Cristina Rhoden, y Ana Maria de Oliveira Pereira, «Explorando a percepção de futuros professores sobre o uso do ChatGPT no contexto educacional», TEyET, n.º 39, p. e7, dic. 2024.

Número

Sección

Artículos originales