Graduação em tempos de inteligência artificial : percepções de discentes e docentes de uma Instituição Federal de Ensino Superior

Abstract

Este estudo apresenta, como tema norteador, o campo da Inteligência Artificial na Educação (IAEd). O advento da Inteligência Artificial (IA) tem apresentado inúmeros desafios ao campo da Educação, principalmente na última década. Este trabalho tem como objetivo identificar as relações existentes entre as percepções de ensinoaprendizagem e de inteligência artificial de discentes e docentes de uma Instituição Federal de Ensino Superior. Para tal, foi realizado um estudo de caráter exploratório e descritivo, com dados coletados de forma online, a partir de itens abordando a percepção dos participantes sobre os processos de ensino-aprendizagem e sobre a Inteligência Artificial aplicada à Educação. A amostra foi composta por 352 participantes entre docentes e discentes da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Do total da amostra, 77,27% (272) foi composta por graduandos e 22,72% (80) por professores com titulação de doutorado. Foi realizada uma MANOVA assim como Correlações de Pearson entre os itens coletados. Os principais achados apontaram para a IA ocupando um lugar otimista para quem hoje está crítico ao processo da educação e que as principais resistências se encontram em quem hoje está satisfeito com os processos atuais, sendo percebido também o imenso potencial de mudança que tem a IA, no âmbito do Ensino Superior.

This study presents, as a guiding theme, the field of Artificial Intelligence in Education (AIEd). The advent of Artificial Intelligence (AI) has presented numerous challenges to the field of Education, especially in the last decade. This work aims to identify the relationships between the perceptions of teaching-learning and AI of students and teachers at a Federal Higher Education Institution. In order to do that, an exploratory and descriptive study was carried out, with data collected online, based on items addressing the participants' perception of the teaching-learning processes and Artificial Intelligence applied to Education. The sample consisted of 352 participants, including professors and students, at the Federal University of Rio Grande do Sul. Of the total sample, 77.27% (272) were undergraduates and 22.72% (80) were professors with a doctorate degree. A MANOVA was performed as well as Pearson Correlations between the collected items. The main findings point to AI occupying an optimistic place for those who are currently critical of the education process and that the main resistance is found in those who are currently satisfied with current processes, also indicating the immense potential for change that AI has, within the scope of Higher Education.