Inteligência Artificial Aplicada à Educação: Um Relato de Experiência Docente na Formação de Acadêmicos de Licenciatura em Computação

• Genarde Macedo Trindade UEA
• Dayane Rosas de Souza Miami University of Science and Technology / SENAC / FATESE

DOI: https://doi.org/10.5753/wie.2023.234325

Resumo

Este artigo apresenta um relato de experiência docente na formação de trinta acadêmicos licenciandos em Computação, na disciplina de Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Para isso, foram elaboradas estratégias de ensino ativo promovendo um ambiente de construção de saberes em colaboração e que estimulasse os acadêmicos a realizarem debates e discussões sobre o ensino da Inteligência Artificial na educação básica. Durante a execução da disciplina analisou-se os processos avaliativos dos alunos, ao final foram coletados dados, nos quais se identificou as percepções de aprendizagem dos acadêmicos como satisfatórias.

Referências

Alves, G., Rebouças, A., & Scaico, P. (2019, July). Coding dojo como prática de aprendizagem colaborativa para apoiar o ensino introdutório de programação: Um estudo de caso. In Anais do XXVII Workshop sobre Educação em Computação (pp. 276-290). SBC.

Alves, S. V. L., Alves, E., & Baia, P. B. (2019, November). Programação e Aprendizagem Baseada em Projetos como estratégias no ensino de Pensamento Computacional para crianças e adolescentes. In Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação (Vol. 8, No. 1, p. 759).

Brasil. (2016). Ministério da Educação. Resolução Nº 5, de 16 de novembro de 2016. Diretrizes Curriculares Nacionais para os cursos de graduação na área da Computação. Disponível em: <https://bit.ly/3cxmiEu>. Acesso em: 03 jun. 2022.

Brasil. (2018). Base nacional comum curricular. [link]. Acesso em: 01 jun. 2023.

Cardozo, J., Martins, R., & Wangenheim, C. (2022). ML4Teens - Introduzindo Machine Learning no Ensino Médio. In Anais do XXX Workshop sobre Educação em Computação, (pp. 204-214). Porto Alegre: SBC.

Costa Junior, A., & Rivera, J. (2022). Robótica Educacional: Uma Experiência de Ensino Híbrido na Formação Inicial de Acadêmicos de Licenciatura em Computação. In Anais do XXX Workshop sobre Educação em Computação, (pp. 49-60). Porto Alegre: SBC.

de Souza Júnior, A. S., & Carvalho, D. A. D. S. O. (2020). SALA DE AULA INVERTIDA E O ENSINO DE PROGRAMAÇÃO DE COMPUTADORES. PROGRAMA DE RESIDÊNCIA PEDAGÓGICA NA LICENCIATURA EM INFORMÁTICA, 48.

Diemer, M. H., Schaeffer, T., & Bercht, M. (2022). Collaby: Um ambiente colaborativo para ensino de Lógica de Programação. Revista Destaques Acadêmicos, 13(4).

do Nascimento, F. G. M., & da Rosa, J. V. A. (2020). Princípio da sala de aula invertida: uma ferramenta para o ensino de química em tempos de pandemia. Brazilian Journal of Development, 6(6), 38513-38525.

Ferrarini, R., Saheb, D., & Torres, P. L. (2019). Metodologias ativas e tecnologias digitais: aproximações e distinções. Revista Educação em Questão, 57(52).

Freitas, K., Batista, I., Lima, W., Silva, P., & Ribeiro, R. (2022). Apresentando Inteligência Artificial para jovens do ensino médio: um relato de experiência. In Anais do XXX Workshop sobre Educação em Computação, (pp. 192-203). Porto Alegre: SBC.

Gerring, J. (2019). Pesquisa de estudo de caso: princípios e práticas. Editora Vozes.

Lira, A., & Scaico, P. D. (2019). O Desafio de Professores da Licenciatura em Computação ao Usarem Práticas de Aprendizagem Ativa: Um Estudo de Caso na Universidade Federal da Paraíba.

Lopes, A., Isotani, S. & Toda, A. (2020). Explorando o Pensamento Computacional com Aprendizado de Máquina: Elaboração de um Material Didático para uma Oficina Introdutória. Anais dos Trabalhos de Conclusão de Curso. Pós-Graduação em Computação Aplicada à Educação Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo.

Oliveira, W., França, R., Lemos, A., da Cruz, M., Scaico, P., Amaral, H., & Teixeira, L. (2020). Os Desafios Enfrentados pela Licenciatura em Computação que a Comunidade de Educação em Computação Precisa Conhecer. In Anais do XXVIII Workshop sobre Educação em Computação, (pp. 191-195). Porto Alegre: SBC.

Salvador, G., Wangenheim, C., Rauber, M., Garcia, A., & Borgatto, A. (2021). Avaliação de Aprendizagem de Machine Learning na Educação Básica: Um Mapeamento da Literatura. In Anais do XXIX Workshop sobre Educação em Computação, (pp. 278-287). Porto Alegre: SBC.

Silva, G. C. G. D. (2021). Metodologias ativas no ensino híbrido: relato de experiência em estágio supervisionado do curso de licenciatura em computação e informática do IFPB-EaD (Bachelor's thesis).

Wangenheim, C. G. v., Alves, N. d. C., RAUBER, M. F., HAUCK, J. C. R., & YETER, I. H. (2021). A proposal for performance-based assessment of the learning of machine learning concepts and practices in k-12. Informatics in Education.