Agentes de Inteligência Artificial na Educação Matemática: construção de framework analítico-pedagógico para a formação inicial docente

Descrição

A integração de sistemas de Inteligência Artificial (IA) no contexto educacional acelerou-se significativamente a partir de 2022, com a popularização de modelos de linguagem de larga escala (LLMs) e a emergência de agentes de IA dotados de autonomia, capacidade de planejamento e uso de ferramentas externas. Na Educação Matemática, esses sistemas configuram dispositivos de mediação pedagógica cuja natureza, escopo funcional e implicações formativas ainda carecem de sistematização conceitual robusta, sobretudo no contexto da formação inicial de professores. Este projeto tem como objetivo construir, a partir de literatura científica e documentos institucionais, um framework analítico-pedagógico para a compreensão crítica de agentes de IA como dispositivos de mediação na formação inicial de professores de Matemática. A pesquisa caracteriza-se como teórico-analítica, qualitativa, exploratória e propositiva, articulando duas etapas metodológicas principais: (i) revisão de escopo (scoping review) conduzida segundo o protocolo PRISMA-ScR (Tricco et al., 2018) e o framework de Arksey e O’Malley (2005) atualizado por Levac, Colquhoun e O’Brien (2010), com busca nas bases Scopus, Web of Science e ERIC, recorte temporal 2015–2026, em português, inglês e espanhol; e (ii) análise temática (Braun & Clarke, 2006) do corpus selecionado, com codificação mista, categorias a priori derivadas dos referenciais teóricos e categorias emergentes. A construção do framework observará critérios de coerência interna, completude conceitual, parcimônia, ancoragem teórica e utilidade pedagógica, com estrutura final definida iterativamente a partir do corpus revisado. O referencial teórico articula fundamentos computacionais (Russell & Norvig; Wooldridge), teorias de mediação pedagógica (Vygotsky; Bruner; Chevallard), abordagens instrumentais em Educação Matemática (Rabardel; Trouche; Drijvers; Borba), literatura sobre IA na Educação (Luckin; Holmes; UNESCO; OECD) e marcos normativos brasileiros (BNCC; BNCC-Computação). Os produtos esperados incluem o framework analítico-pedagógico de agentes de IA aplicável à Educação Matemática, o quadro de dimensões e indicadores observáveis, as diretrizes pedagógicas para uso crítico desses sistemas na formação inicial, ao menos um artigo científico em periódico, o resumo para o Salão de Iniciação Científica e o relatório PIBIC. A pesquisa contribui diretamente para o ODS 4 (Educação de Qualidade) e para a atualização curricular dos cursos de Licenciatura em Matemática frente ao cenário da Educação 4.0.