A criticidade de professores em formação frente às inteligências artificiais : uma análise sob a teoria crítica da tecnologia de Feenberg

Abstract

A crescente inserção das inteligências artificiais no campo educacional tem ampliado possibilidades de planejamento, produção de materiais didáticos e apoio à aprendizagem, ao mesmo tempo em que suscita questionamentos sobre confiabilidade, autoria, automação e mediação docente. Embora a inteligência artificial compreenda sistemas voltados a diferentes funções, esta pesquisa concentra-se, de modo predominante, em sistemas de inteligência artificial generativa de texto acessados por interfaces conversacionais, sem desconsiderar discussões formativas mais amplas sobre tecnologias digitais e outras aplicações de IA. No contexto da formação inicial de professores, tais transformações tornam relevante investigar não apenas o domínio técnico dessas ferramentas, mas também a capacidade crítica de interpretar seus limites, valores e implicações sociotécnicas. Nesse sentido, esta dissertação tem como objetivo analisar manifestações e deslocamentos na criticidade de licenciandos em Física frente às inteligências artificiais, com ênfase nas IA generativas de texto, à luz da Teoria Crítica da Tecnologia de Andrew Feenberg. Metodologicamente, trata-se de uma pesquisa qualitativa, desenvolvida por meio de estudo de caso com licenciandos em Física vinculados ao Programa Institucional de Bolsa de Iniciação à Docência da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. O percurso investigativo envolveu encontros formativos sobre tecnologia, inteligência artificial e docência, articulando leituras orientadas, debates e tarefas práticas. Os dados foram constituídos a partir de três fontes principais: questionários em escala Likert aplicados no início e no final do percurso, corpus documental composto por tarefas, planos de aula e relatórios produzidos pelos participantes e registros audiovisuais dos encontros formativos. A análise foi orientada por categorias derivadas da Teoria Crítica da Tecnologia, tais como neutralidade tecnológica, ambivalência tecnológica, democratização da tecnologia, valores e pressupostos técnicos, instrumentalização e automação docente. Os resultados indicam deslocamentos parciais nas concepções dos licenciandos ao longo da formação. Observou-se redução de visões estritamente instrumentais sobre a tecnologia e maior reconhecimento dos limites e condicionantes sociotécnicos dos sistemas de IA analisados. Também emergiram compreensões mais elaboradas acerca da necessidade de validação das respostas geradas, da centralidade da mediação docente e dos riscos associados à dependência tecnológica. Contudo, persistiram ambiguidades e contradições, revelando que a criticidade não se constitui de forma linear ou homogênea. Conclui-se que propostas formativas que articulam teoria, prática e reflexão situada mostram-se promissoras para a formação de professores capazes de se relacionar criticamente com sistemas de IA e outras tecnologias emergentes no ensino.

The growing presence of artificial intelligence in education has expanded possibilities for lesson planning, teaching-material production, and learning support, while raising questions about reliability, authorship, automation, and teacher mediation. Although artificial intelligence encompasses systems designed for different functions, this study focuses predominantly on text-generative artificial intelligence systems accessed through conversational interfaces, without disregarding broader formative discussions on digital technologies and other AI applications. In initial teacher education, these transformations make it relevant to investigate not only technical proficiency with such tools, but also the critical capacity to interpret their limits, values, and sociotechnical implications. Accordingly, this dissertation aims to analyze manifestations and shifts in the criticality of preservice Physics teachers regarding artificial intelligence, with emphasis on text-generative AI, in light of Andrew Feenberg's Critical Theory of Technology. Methodologically, this is a qualitative case study with preservice Physics teachers participating in the Institutional Teaching Initiation Scholarship Program at the Federal University of Rio Grande do Sul. The research process involved formative meetings on technology, artificial intelligence, and teaching, combining guided readings, debates, and practical tasks. Data were constituted from three main sources: Likert-scale questionnaires administered at the beginning and end of the process; a documentary corpus comprising tasks, lesson plans, and reports produced by participants; and audiovisual records of the formative meetings. The analysis was guided by categories derived from Critical Theory of Technology, including technological neutrality, technological ambivalence, democratization of technology, technical values and assumptions, instrumentalization, and teaching automation. The results indicate partial shifts in participants' conceptions throughout the formative process. Strictly instrumental views of technology decreased, while recognition of the limits and sociotechnical conditioning of the AI systems analyzed increased. More elaborate understandings also emerged concerning the need to validate generated responses, the centrality of teacher mediation, and risks of technological dependence. However, ambiguities and contradictions persisted, showing that criticality is not constituted linearly or homogeneously. The study concludes that formative proposals articulating theory, practice, and situated reflection are promising for preparing teachers to engage critically with AI systems and other emerging technologies in education.