IA na Educação Básica: um estudo descritivo-exploratório com Google Teachable Machine e MIT RAISE Playground
Resumo
Técnicas de Inteligência Artificial (IA), como Machine Learning (ML), contribuem para desenvolvimento da lógica e do Pensamento Computacional (PC) na Educação Básica. Nesse contexto, este paper descreve um estudo descritivo-exploratório para: (i) analisar o perfil cognitivo de estudantes em relação à lógica e PC; (ii) avaliar sua autopercepção de motivação, engajamento e dificuldades no uso de tecnologias de ML; e (iii) investigar possíveis relações entre esses aspectos. Os resultados indicam um bom desempenho em lógica, boa recepção e entendimento de conceitos e das tecnologias de ML, além de uma relação entre baixo desempenho na avaliação diagnóstica e domínio dos conteúdos de ML, reforçando o entrelaçamento entre lógica/PC e ML.Referências
Andrade, J. C., Oliveira, M., and Battetin, V. (2024). Pensamento computacional e educação em inteligência artificial na educação steam: Explorando o ensino por investigação. In Anais Estendidos do XIII Congresso Brasileiro de Informática na Educação, pages 295–301, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Bardin, L. (2015). Análise de conteúdo (la reto & a. pinheiro, tradução)(6ª edição). Lisboa, Portugal: Edições, 70.
Brasil (2023). Projeto de lei nº 3379/2023. [link]. Acesso em: 17 jun. 2025.
Brasil (2024). Projeto de lei nº 4758/2024. [link]. Acesso em: 17 jun. 2025.
Brasil (2025). Projeto de lei nº 2051/2025. [link]. Acesso em: 17 jun. 2025.
Caruso, A. and Cavalheiro, S. (2021). Integração entre pensamento computacional e inteligência artificial: uma revisão sistemática de literatura. In Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 1051–1062, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
França, R. and Tedesco, P. (2015). Desafios e oportunidades ao ensino do pensamento computacional na educação básica no brasil.
Hayashi, E. C., Posada, J. E. G., Maike, V. R., and Baranauskas, M. C. C. (2016). Exploring new formats of the self-assessment manikin in the design with children. In Proceedings of the 15th Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, pages 1–10.
Insider, B. (2025). China’s capital city is making ai education mandatory, even for elementary schoolers. Accessed: 2025-06-17.
Jiang, Z. and Jiang, M. (2024). Beyond answers: Large language model-powered tutoring system in physics education for deep learning and precise understanding.
Kamalov, F., Calong, D. S., and Gurrib, I. (2023). New era of artificial intelligence in education: Towards a sustainable multifaceted revolution.
Lopes, A., Isotani, S., and 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.
Montuori, C., Gambarota, F., Altoè, G., and Arfe, B. (2023). The cognitive effects of computational thinking: A systematic review and meta-analytic study. Computers Education, 210:104961.
Morais, M. D. d. (2019). Machine learning e pensamento computacional no ensino de matemática. In Anais do XXIII Encontro Brasileiro de Estudantes de Pós-Graduação em Educação Matemática, São Paulo, SP, Brasil. UNICSUL - Campus Anália Franco.
Nascimento, E. S. d. O., Oliveira, C. H. S., and Castro, M. F. d. (2024). Uso da inteligência artificial no ensino e avaliação do pensamento computacional: um mapeamento sistemático da literatura. RENOTE, 22(1):295–307.
Prodanov, C. C. and De Freitas, E. C. (2013). Metodologia do trabalho científico: métodos e técnicas da pesquisa e do trabalho acadêmico-2ª Edição. Editora Feevale.
Pujari, Y. P., Prasad, D., Malleswari, D. N., Shetty, M. N., and Gupta, N. (2022). Implementation of machine learning based google teachable machine in early childhood education. International Journal of Early Childhood Special Education, 14(3):4132–4138.
Raschka, S. and Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning - Third Edition. Packt Publishing.
Rodríguez-García, J. D., Moreno-León, J., Román-González, M., and Robles, G. (2021). Evaluation of an online intervention to teach artificial intelligence with learningml to 10-16-year-old students. In Proceedings of the 52nd ACM Technical Symposium on Computer Science Education, SIGCSE ’21, page 177–183, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.
Times, F. (2025a). Estonia launches ai in high schools with us tech groups. Accessed: 2025-06-17.
Times, F. (2025b). Uae to introduce ai classes for children as young as four. Accessed: 2025-06-17.
Webber, C., Flores, D., and Fracasso, D. (2022). Inteligência artificial na escola: Rumo às novas experiências computacionais. 9:27.
Williams, R., Ali, S., Alcantara, R., Burghleh, T., Alghowinem, S., and Breazeal, C. (2024). Doodlebot: An educational robot for creativity and ai literacy. In Proceedings of the 2024 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, HRI ’24, page 772–780, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.
Wing, J. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49:33–35.
Zhang, Q.-W., Wang, H., Li, F., An, S., Qiao, L., Gao, L., Yin, D., and Sun, X. (2024). Cjeval: A benchmark for assessing large language models using chinese junior high school exam data.
Bardin, L. (2015). Análise de conteúdo (la reto & a. pinheiro, tradução)(6ª edição). Lisboa, Portugal: Edições, 70.
Brasil (2023). Projeto de lei nº 3379/2023. [link]. Acesso em: 17 jun. 2025.
Brasil (2024). Projeto de lei nº 4758/2024. [link]. Acesso em: 17 jun. 2025.
Brasil (2025). Projeto de lei nº 2051/2025. [link]. Acesso em: 17 jun. 2025.
Caruso, A. and Cavalheiro, S. (2021). Integração entre pensamento computacional e inteligência artificial: uma revisão sistemática de literatura. In Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 1051–1062, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
França, R. and Tedesco, P. (2015). Desafios e oportunidades ao ensino do pensamento computacional na educação básica no brasil.
Hayashi, E. C., Posada, J. E. G., Maike, V. R., and Baranauskas, M. C. C. (2016). Exploring new formats of the self-assessment manikin in the design with children. In Proceedings of the 15th Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, pages 1–10.
Insider, B. (2025). China’s capital city is making ai education mandatory, even for elementary schoolers. Accessed: 2025-06-17.
Jiang, Z. and Jiang, M. (2024). Beyond answers: Large language model-powered tutoring system in physics education for deep learning and precise understanding.
Kamalov, F., Calong, D. S., and Gurrib, I. (2023). New era of artificial intelligence in education: Towards a sustainable multifaceted revolution.
Lopes, A., Isotani, S., and 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.
Montuori, C., Gambarota, F., Altoè, G., and Arfe, B. (2023). The cognitive effects of computational thinking: A systematic review and meta-analytic study. Computers Education, 210:104961.
Morais, M. D. d. (2019). Machine learning e pensamento computacional no ensino de matemática. In Anais do XXIII Encontro Brasileiro de Estudantes de Pós-Graduação em Educação Matemática, São Paulo, SP, Brasil. UNICSUL - Campus Anália Franco.
Nascimento, E. S. d. O., Oliveira, C. H. S., and Castro, M. F. d. (2024). Uso da inteligência artificial no ensino e avaliação do pensamento computacional: um mapeamento sistemático da literatura. RENOTE, 22(1):295–307.
Prodanov, C. C. and De Freitas, E. C. (2013). Metodologia do trabalho científico: métodos e técnicas da pesquisa e do trabalho acadêmico-2ª Edição. Editora Feevale.
Pujari, Y. P., Prasad, D., Malleswari, D. N., Shetty, M. N., and Gupta, N. (2022). Implementation of machine learning based google teachable machine in early childhood education. International Journal of Early Childhood Special Education, 14(3):4132–4138.
Raschka, S. and Mirjalili, V. (2019). Python Machine Learning - Third Edition. Packt Publishing.
Rodríguez-García, J. D., Moreno-León, J., Román-González, M., and Robles, G. (2021). Evaluation of an online intervention to teach artificial intelligence with learningml to 10-16-year-old students. In Proceedings of the 52nd ACM Technical Symposium on Computer Science Education, SIGCSE ’21, page 177–183, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.
Times, F. (2025a). Estonia launches ai in high schools with us tech groups. Accessed: 2025-06-17.
Times, F. (2025b). Uae to introduce ai classes for children as young as four. Accessed: 2025-06-17.
Webber, C., Flores, D., and Fracasso, D. (2022). Inteligência artificial na escola: Rumo às novas experiências computacionais. 9:27.
Williams, R., Ali, S., Alcantara, R., Burghleh, T., Alghowinem, S., and Breazeal, C. (2024). Doodlebot: An educational robot for creativity and ai literacy. In Proceedings of the 2024 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, HRI ’24, page 772–780, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.
Wing, J. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49:33–35.
Zhang, Q.-W., Wang, H., Li, F., An, S., Qiao, L., Gao, L., Yin, D., and Sun, X. (2024). Cjeval: A benchmark for assessing large language models using chinese junior high school exam data.
Publicado
24/11/2025
Como Citar
NILSON, José; HONDA, Fabrizio; LIMA, Márcia; PIRES, Fernanda; PESSOA, Marcela.
IA na Educação Básica: um estudo descritivo-exploratório com Google Teachable Machine e MIT RAISE Playground. In: WORKSHOP DE INFORMÁTICA NA ESCOLA (WIE), 31. , 2025, Curitiba/PR.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 208-219.
DOI: https://doi.org/10.5753/wie.2025.13502.
