Percepções de Professores do Ensino Médio sobre Orientações Produzidas por Inteligência Artificial: Um Olhar sobre Mediação Docente e Mediação Algorítmica

  • Luciany S. Pamplona Unifei
  • Cláudia Eliane da Matta Unifei
  • Mikael Frank Rezende Júnior Unifei

Resumo


A expansão da inteligência artificial generativa tem transformado as formas de produção, circulação e legitimação do conhecimento no contexto educacional. Este estudo teve como objetivo analisar os fatores que levam professores do ensino médio a atribuírem maior qualidade aos comandos de prompts produzidos por sistemas de IA do que às suas próprias orientações. Trata-se de uma pesquisa qualitativa e exploratória realizada com participantes de um curso de formação continuada sobre inteligência artificial na educação. O corpus foi constituído por 37 documentos de uma atividade do curso de formação continuada, nos quais os docentes compararam suas soluções com aquelas produzidas por sistemas de inteligência artificial generativa e refletiram sobre diferenças, erros e aprendizagens decorrentes dessa interação. Os resultados indicaram uma tendência de valorização das respostas produzidas pela inteligência artificial, atribuída principalmente ao maior detalhamento, à melhor organização das informações e à ampliação das soluções apresentadas. Conclui-se que a confiança atribuída à inteligência artificial está relacionada tanto às características das respostas produzidas quanto aos processos de legitimação e atribuição de credibilidade ao conhecimento em contextos digitais, sem eliminar a importância da mediação docente.
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Formação de Professores, Tecnologia Educacional, Cultura Digital

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Publicado
26/08/2026
PAMPLONA, Luciany S.; MATTA, Cláudia Eliane da; REZENDE JÚNIOR, Mikael Frank. Percepções de Professores do Ensino Médio sobre Orientações Produzidas por Inteligência Artificial: Um Olhar sobre Mediação Docente e Mediação Algorítmica. In: SEMINÁRIO DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA (SEAD), 6. , 2026, Goiânia/GO. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2026 . p. 245-249. ISSN 2763-8995. DOI: https://doi.org/10.5753/sead.2026..