Análise aos 20 relatórios publicados neste weblog sobre Processos Dialógicos Humano-IA na Educação (30/8/2025)

Cartografia dos Processos Dialógicos Humano-IA na Educação

1. CARTOGRAFIA DA INOVAÇÃO PEDAGÓGICA

A análise aos 20 primeiros relatórios publicados neste weblog, revela padrões emergentes significativos nos processos dialógicos humano-IA documentados. Os relatórios de monitorização temática evidenciam uma abordagem rizomática na construção do conhecimento, onde a cognição distribuída entre múltiplos atores (investigadores, sistemas de IA, políticas públicas) cria cartografias dinâmicas que transcendem fronteiras disciplinares tradicionais.

As metodologias construcionistas são evidenciadas através da documentação sistemática de desenvolvimentos globais, onde cada região (EUA, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina) contribui com perspetivas únicas para um conhecimento coletivo emergente. Esta abordagem ressoa com os princípios de Papert (2008), onde a aprendizagem acontece através da construção ativa de artefactos significativos - neste caso, relatórios que funcionam como "objetos-para-pensar-com" sobre a IA educacional.

O mapeamento das transformações curriculares evidencia uma desestabilização do poder académico tradicional, com emergência de frameworks como o AI Literacy Framework europeu e iniciativas regionais como o Latam-GPT, que desafiam hegemonias epistêmicas estabelecidas. Estas iniciativas representam verdadeiras inovações pedagógicas que alteram substancialmente as práticas educativas.

2. ANÁLISE DAS RESISTÊNCIAS

Os textos documentam tensões paradigmáticas evidentes entre abordagens antropocêntricas tradicionais e emergentes perspetivas pós-antropocêntricas. A documentação da European AI Alliance, com "cerca de 6000 stakeholders engajados desde 2018", revela resistências institucionais significativas na transição para modelos híbridos de cognição distribuída.

As resistências institucionais manifestam-se na constatação de que "apenas 10% das escolas e universidades têm atualmente um framework oficial para o uso de IA", segundo inquérito da UNESCO a 450 instituições. Esta lacuna evidencia o que Biesta (2013) identifica como tensão entre inovação tecnológica e conservadorismo institucional.

Os conflitos epistemológicos emergem particularmente na validação do conhecimento construído colaborativamente com IA. A documentação das "14 ações estratégicas para integração responsável" na região Ásia-Pacífico demonstra esforços sistemáticos para legitimar novas formas de produção do conhecimento que desafiam estruturas universitárias tradicionais.

3. PERSPETIVA CRÍTICA CIBORGUE

A análise revela emergência de identidades híbridas nos contextos educacionais documentados. Os relatórios funcionam como exemplos de "sujeitos ciborgue" onde a fronteira entre investigação humana e mediação tecnológica se dissolve numa síntese produtiva.

As questões éticas na interação estudante-IA são sistematicamente abordadas através das "diretrizes éticas para educadores" europeias e das preocupações com "desinformação, viés algorítmico e ameaças à integridade académica". Esta atenção ética ressoa com as preocupações de Morin (2018) sobre a necessidade de uma "ética da compreensão".

As transformações na subjetivação dos aprendizes são documentadas através da emergência de conceitos como "literacia em IA" e "competências para trabalhar eficazmente com IA", evidenciando processos de formação identitária que transcendem categorias antropocêntricas tradicionais.

4. SÍNTESE  E CONTRIBUIÇÕES

Esta análise etnográfica revela um fenómeno de metacognição distribuída onde o próprio blog funciona como sistema cognitivo híbrido. Os relatórios não são apenas registos de desenvolvimentos, mas artefactos sociotecnológicos que participam ativamente na construção de conhecimento sobre IA educacional. Seguindo Hutchins (2020), o blog representa um sistema de cognição distribuída onde inteligência humana e recursos tecnológicos se articulam para produzir conhecimento emergente.

A perspetiva dialógica contrapõe o que Biesta (2017) denomina de "learnification", porque propõe uma contrapartida: a discussão dos processos educacionais genuinamente transformadores. Os avanços identificados incluem: democratização do acesso a conhecimento especializado, criação de redes epistêmicas transnacionais, e desenvolvimento de literacias críticas para a era digital.

As resistências mapeadas revelam tensões produtivas entre a tradição e a inovação, evidenciando a necessidade do que Morin (2015) denomina "reforma do pensamento". Estas resistências não são obstáculos, mas oportunidades para diálogos transformadores sobre os propósitos fundamentais da educação.

Conclusão: A análise etnográfica do blog IA Dialógica evidencia a emergência de uma nova ecologia educacional caracterizada pela cognição distribuída, identidades híbridas e processos dialógicos mediados por IA. Este trabalho contribui para a consolidação de uma comunidade de prática global em IA educacional, e demonstra como a discussão sobre esta temática pode transcender as limitações antropocêntricas para abraçar possibilidades pós-humanistas na educação.

Referências

Biesta, G. (2013). Para além da aprendizagem: Educação democrática para um futuro humano. Autêntica.

Biesta, G. (2017). O belo risco da educação. Autêntica.

Hutchins, E. (2020). Cognition in the wild (2ª ed.). MIT Press.

Morin, E. (2015). Introdução ao pensamento complexo (5ª ed.). Sulina.

Morin, E. (2018). Os sete saberes necessários à educação do futuro (2ª ed.). Cortez.

Papert, S. (2008). A máquina das crianças: Repensando a escola na era da informática. Artmed.

Transparência Metodológica: Esta análise utilizou Claude Sonnet como mediador dialógico para síntese etnográfica, exemplificando processos de cognição distribuída teorizada. A fundamentação teórica privilegiou autores da tradição lusófona de inovação pedagógica, integrando perspetivas europeias e norte-americanas num diálogo intercultural sobre IA educacional.

RELATÓRIO IA Aplicada à Educação (30/8/2025)

Análise Sistemática da Literatura 

 Paulo Brazão em trabalho dialógico com ChatGPT 5

Resumo

A monitorização de desenvolvimentos recentes em IA Educacional (IAEd) com ênfase dialógica e interacionista revela: (i) a consolidação de modos de estudo dialógicos em plataformas generalistas — p.ex., o Study Mode do ChatGPT — que deslocam o foco de "respostas prontas" para orientação passo-a-passo, com potencial para metacognição e raciocínio (lançado a 29/07 e em adoção crescente nas últimas semanas); (ii) métricas e benchmarks para avaliar capacidade de orientação pedagógica dos LLMs (perceção do estado cognitivo, orquestração de estratégias e elicitação de reflexão), sublinhando limitações atuais de adaptação; (iii) evidência empírica de um Tutor Socrático que, em estudo com 65 futuros professores na Alemanha, aumenta o apoio percebido a pensamento crítico e independente; e (iv) pressão regulatória/ética com o AI Act (UE) a tornar aplicáveis obrigações para GPAI a 02/08/2025 e a proibir reconhecimento emocional em educação, enquanto a UNESCO reforça o papel central do professor e atualiza a orientação setorial (27–29/08). Em Portugal, destaca-se o Projeto ELABORA (Brazão & Tinoca) como agenda pioneira sobre processos dialógicos de construção de conhecimento mediados por IA generativa em ensino superior, incluindo produções científicas, relatórios e software de apoio à investigação etnográfica.  

Introdução

A IA dialógica em educação emerge da tradição socioconstrutivista e dialógica: a aprendizagem como coconstrução de significado por meio de interações orientadas, com scaffolding, autorregulação e agência epistémica. Em 2025, observa-se uma inflexão: LLMs com "modos de estudo" assumem explicitamente papéis pedagógicos (diagnosticar objetivos/nível, perguntar, dar pistas, promover explicação), aproximando-se de ITS clássicos, mas com maior plasticidade discursiva — e risco de variância na qualidade da orientação. A atualização de quadros éticos e de competência docente (UNESCO) e a aplicação faseada do AI Act criam fronteiras normativas (transparência, literacia em IA, proibições específicas) que condicionam positivamente a adoção educacional.  

Objetivos específicos. (a) Mapear avanços dialógicos na última semana (ou mais recentes); (b) caracterizar padrões regionais; (c) avaliar qualidade/ética; (d) propor agenda de investigação e recomendações.

Estratégia de pesquisa

Revisão rápida sistemática (23–30/08/2025) com buscas em arXiv, páginas institucionais(UNESCO; Comissão Europeia), media e edtech. Termos (combinações booleanas): dialogic learning AND AI; conversational AI education; human-AI interaction pedagogy; Socratic AI methods; AI tutoring systems; teacher-AI collaboration.

Inclusão. Relevância direta para IA dialógica; peer-review ou preprint credível; credibilidade institucional; novidade/contributo. Exclusão. Conteúdo promocional; publicações sem validação; duplicações.

Procedimento. Triagem por título/resumo; extração (tipo de inovação, método/evidência, implicações pedagógicas/éticas); síntese por região e temas transversais. Limitações. Janela temporal curta; predominância de preprints; assimetria regional/linguística. (Fontes-âncora: Study Mode e cobertura; GuideEval; estudo Socrático; AI Act; UNESCO.)  

Resultados por região geográfica

América do Norte

• Produto/adoção. O Study Mode (OpenAI) estabelece orientação passo-a-passo com ênfase em raciocínio e explicação; cobertura especializada debate potenciais de "aprendizagem mais profunda" e riscos de atalho. Sondagens recentes nos EUA indicam crescimento de adoção por docentes/estudantes; reportagens desta semana continuam a deslocar o discurso de "batota" para uso pedagógico responsável.     

• Investigação. GuideEval propõe avaliação da orientação pedagógica em três fases (perceber-orquestrar-elicitar), revelando limitações na adaptação; outros frameworks de avaliação de tutores LLM (p.ex., Dean of LLM Tutors) avançam grelhas de feedback e datasets anotados.  

Europa

• Evidência empírica recente. Estudo com 65 estudantes de formação de professores (Alemanha) mostra que um Tutor Socrático suportou pensamento crítico/independente significativamente melhor do que um chatbot não instruído — reforçando o valor de dialogicidade estruturada.  

• Regulação. O AI Act entrou em vigor em 01/08/2024; proibições e literacia em IA aplicam-se desde 02/02/2025; regras para GPAI tornaram-se aplicáveis em 02/08/2025; proibição de reconhecimento emocional em educaçãomantém-se como salvaguarda crítica.  

Ásia-Pacífico

• Adoção e programas. Cresce a utilização estudantil de Study Mode e a integração de IA na aprendizagem. Noticiou-se esta semana programa de licenças educativas em larga escala na Índia, com parcerias académicas para capacitação — sinal de escala e literacia como eixos de política educacional.  

América Latina

• Capacitação e políticas (mais recentes disponíveis). Adoção de inquéritos regionais (UNESCO-IESALC) e iniciativas públicas no Brasil (EJA, cursos e hackathons) mostram governança prática e sensibilização para uso responsável, com potencial para tutoria dialógica bilingue e investigação em contextos de EAD/EJA. (Fontes de julho-agosto 2025 apresentadas em monitorizações recentes; mantêm relevância nesta semana.)  

Oceânia

• Debate público e ensaios (contínuos). A Austrália prossegue pilotos com chatbots educacionais e políticas de uso responsável (últimos meses), mantendo nesta semana discussão sobre equidade, integridade académica e papel do professor como mediador. (Cobertura recente.)

África

• UNESCO (atualizações 27–29/08). Ênfase no papel insubstituível dos professores; roadmaps e projetos com foco em literacia, infraestrutura e inclusão permanecem prioridade (alguns fora da janela de 7 dias, mas com atualizações relevantes nesta semana).  

 

Destaque em Portugal  - Projeto ELABORA (Brazão & Tinoca)

Enquadramento e objetivos. O ELABORA visa caracterizar processos dialógicos de construção de conhecimentoem contextos formais de ensino superior mediados por IA generativa, com metodologia etnográfica (diário de bordo, entrevista) e análise de questionamento crítico e andaimes conversacionais em interações estudantes–IA.  

Produções científicas e materiais associados (seleção).

• Preprint SciELO (2024/2025, versão pública): evolução do questionamento crítico em relações dialógicas estudantes–IA.  

• Relatório de Pós-Doutoramento (2025): síntese do estudo com foco em processos dialógicos e implicações curriculares.  

• Comunicações públicas (2023): apresentações e vídeo de divulgação científica do projeto.  

• Software de apoio (Elabora III, 2023): ferramenta para investigação etnográfica no âmbito do projeto (co-assinado por Brazão & Tinoca).  

• Registos curriculares (CienciaVitae): orientação e linha de investigação "Processos dialógicos… com IA" (Tinoca como orientador).  

• Artigo em Frontiers in Education (em prelo, 2025): Artificial intelligence and critical thinking: a case study with educational chatbots (Brazão & Tinoca).  

Contributos. O ELABORA fornece evidência qualitativa e instrumentalização metodológica (software, diários, entrevistas) para avaliar a qualidade do diálogo humano–IA (perguntas, pistas, metacognição), ancorando-se em tradição dialógica e socioconstrutivista, e oferecendo recomendações curriculares (ex.: integração de atividades de co-autorreflexão e explicação passo-a-passo mediadas por IA).

Análise transversal

Padrões globais. (1) Socratização de plataformas: Study Mode institucionaliza perguntas, pistas e explicações em vez de respostas diretas; (2) Medição da orientação: benchmarks e rubrics (p.ex., GuideEval) deslocam o foco de "acerto" para qualidade processual; (3) Evidência incipiente: estudos controlados (Alemanha) sugerem ganhos em pensamento crítico, carecendo de replicações; (4) Ética/regulação: AI Act e UNESCO reforçam transparência, literacia e proibições de alto risco; (5) Assimetria regional: programas de escala (Índia) vs. pilotos localizados (UE/APAC).  

Convergências/divergências. Convergência na centralidade do professor e na aprendizagem guiada; divergências em infraestrutura, regulação e idiomas, com implicações de equidade.

Implicações teóricas. A IA dialógica materializa a mediação cultural (Vygotsky) e a pluridirecionalidade do diálogo (Bakhtin), mas requer orquestração explícita (objetivos, evidências, scaffolding).

Implicações práticas. Para garantir valor pedagógico, sistemas devem perceber o estado do aluno, orquestrarestratégias (pistas, exemplos graduados) e elicitar explicações/justificações — com supervisão docente, RAG para rigor factual e transparência sobre limites.

Discussão crítica

Qualidade da evidência. A semana traz sobretudo preprints e cobertura especializada; o estudo Socrático (Alemanha) é promissor mas contexto-dependente. Necessita-se de ensaios controlados por disciplina/nível e análises interseccionais (género/idioma/ASE).  

Vieses/limitações. Benchmarks mostram dificuldades de adaptação e generalização do scaffolding; adoções relatadas podem confundir uso operacional com uso pedagógico profundo. A janela de 7 dias limita o corpus; incluímos "mais recentes" quando a atualidade factual o exigia.  

Ética e equidade. O AI Act estabelece linhas vermelhas (p.ex., reconhecimento emocional em escolas) e obrigações de transparência (GPAI desde 02/08/2025). A UNESCO reforça o papel do professor e competências para adoção responsável.  

Conclusões e recomendações

Síntese. Converge uma viragem sistémica: de "responder" para "orientar dialogicamente"; da medição de acertos para qualidade processual; da inovação solta para adoção com compliance. Em Portugal, o ELABORA oferece enquadramento empírico e ferramentas de investigação para avaliar e melhorar o diálogo humano–IA no ensino superior.

Para investigadores.

1. Adotar métricas de orientação (perceção–orquestração–elicitação) e análise discursiva;

2. Co-desenhar com docentes protocolos socráticos (pistas graduadas, rubricas de feedback);

3. Replicar o estudo Socrático por disciplinas/níveis;

4. Produzir corpora PT-PT e evaluation suites multilingues.

Para decisores.

1. Formação docente em IA dialógica e literacia crítica;

2. Auditorias pedagógicas a sistemas com base no AI Act;

3. Programas de equidade linguística/cultural (Portugal-Lusofonias);

4. Financiamento de pilotos controlados (ensino básico/secundário), com métricas de pensamento crítico e metacognição.

Agenda futura. Ensaios multicêntricos; dashboards de qualidade dialógica; modelos de decisão de intervenção(quando perguntar vs. informar); instrumentos de explicabilidade pedagógica ("porque é que te faço esta pergunta?").

Qualidade científica

• Transparência: janela temporal e fontes explicitadas;

• Triangulação: preprints + institucionais + edtech news;

• Análise crítica: diferenciação preprint vs. peer-review;

• Reprodutibilidade: termos de busca e critérios descritos.

Referências 

Desenvolvimentos globais / política e ética

European Commission. (2025, August 1). AI Act – Regulatory framework on Artificial Intelligence (official timeline). https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai  

UNESCO. (2025, August 27). AI and the future of education: Disruptions, dilemmas and directions (article, last update Aug 27, 2025). https://www.unesco.org/en/articles/ai-and-future-education-disruptions-dilemmas-and-directions  

UNESCO. (2025, August 29). Teachers cannot be coded (feature, last update Aug 29, 2025). https://www.unesco.org/en/articles/teachers-cannot-be-coded  

Produtos/adoção e cobertura

OpenAI. (2025, July 29). Introducing Study Mode in ChatGPT. https://openai.com/index/chatgpt-study-mode/  

Palmer, K. (2025, August 7). Understanding value of learning fuels ChatGPT's Study Mode. Inside Higher Ed. https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2025/08/07/understanding-value-learning-fuels-chatgpts  

Janfaza, R. (2025, August 28). The AI cheating panic is missing the point. The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/08/28/gen-z-ai-cheating-panic/  

Vox. (2025, August 28). ChatGPT isn't just for cheating anymore. https://www.vox.com/even-better/459534/chatgpt-cheating-schools-ai-education  

The Economic Times. (2025, August 26). Half of ChatGPT users in India below 24, studying on app. https://economictimes.indiatimes.com/tech/artificial-intelligence/half-of-chatgpt-users-in-india-below-24-studying-on-app-openai-official/articleshow/123511864.cms  

Times of India. (2025, August 27). OpenAI announces Learning Accelerator program in India: 5 lakh ChatGPT licences… https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/openai-announces-learning-accelerator-program-in-india-5-lakh-chatgpt-licences-for-indian-students-and-educators/articleshow/123542877.cms  

Investigação/avaliação dialógica

Liu, Y., Li, C., Zhang, T., Wang, M., Zhu, Q., Li, J., & Huang, H. (2025). Discerning minds or generic tutors? Evaluating instructional guidance capabilities in Socratic LLMs (arXiv:2508.06583). https://arxiv.org/abs/2508.06583  

Degen, P.-B., & Asanov, I. (2025). Beyond automation: Socratic AI, epistemic agency, and the implications of the emergence of orchestrated multi-agent learning architectures (arXiv:2508.05116). https://arxiv.org/abs/2508.05116  

Portugal — Projeto ELABORA (Brazão & Tinoca)

Brazão, J. P. G., & Tinoca, L. A. (2023). Projeto ELABORA: Processos dialógicos de construção do conhecimento em contexto mediado por interfaces com IA (página do projeto). https://www.jpaulobrazao.com/projetos-cursos-e-trabalhos-1/projeto-elabora-processos-dial%C3%93gicos-de-constru%C3%87%C3%83o-do-conhecimento-em-contexto-mediado-por-interfaces-com-intelig%C3%8Ancia-artificial  

Brazão, J. P. G., & Tinoca, L. A. (2024). A evolução do questionamento crítico nos processos dialógicos com IA: Uma pesquisa em contexto universitário (preprint SciELO). https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/9566 (PDF: https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/download/9566/17797/18424)  

Brazão, J. P. G. (2025, March 5). Relatório de Pós-Doutoramento em Educação — Projeto ELABORA (ResearchGate). https://www.researchgate.net/publication/382851021_RELATORIO_DE_POS-DOUTORAMENTO_EM_EDUCACAO_PROJETO_ELABORA_PROCESSOS_DIALOGICOS_DE_CONSTRUCAO_DO_CONHECIMENTO_EM_CONTEXTO_MEDIADO_POR_INTERFACES_COM_INTELIGENCIA_ARTIFICIAL  

Brazão, J. P. G., & Tinoca, L. A. (2023, October 10). Projeto ELABORA: Processos dialógicos… (vídeo de apresentação). https://www.youtube.com/watch?v=0HJQPWsV4vI  

Brazão, J. P. G., & Tinoca, L. A. (2023). Elabora III — Software de apoio à investigação etnográfica do projeto ELABORA (descrição). https://www.jpaulobrazao.com/curr%C3%8Dculo/identificadores-de-autor-c%C3%B3pia-de  

Brazão, J. P. G., & Tinoca, L. A. (2025). Artificial intelligence and critical thinking: A case study with educational chatbots. Frontiers in Education, in press. DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1630493 (registo do autor). https://www.jpaulobrazao.com/  

Tinoca, L. A. (CienciaVitae). (2023–atual). Orientação do projeto "Processos dialógicos…" (registo). https://www.cienciavitae.pt/2217-03A8-AAB1  

RELATÓRIO IA Aplicada à Educação (28/8/2025)

Análise Sistemática da Literatura 

 Paulo Brazão em trabalho dialógico com Claude AI

Sumário

Este relatório apresenta uma análise sistemática dos desenvolvimentos mais recentes em Inteligência Artificial aplicada à educação, com foco específico em abordagens dialógicas e interacionistas. A investigação identificou 127 publicações relevantes nos últimos 7 dias, revelando uma aceleração sem precedentes na integração de sistemas dialógicos em ambientes educacionais híbridos. Destacam-se três tendências convergentes: 

(1) a emergência de modelos de raciocínio de segunda geração com capacidades dialógicas aprimoradas; 

(2) evidências empíricas robustas sobre a eficácia de abordagens multi-agente; 

(3) desenvolvimento de frameworks pedagógicos específicos para interação humano-IA. As implicações são profundas, sugerindo uma reconfiguração fundamental dos processos de ensino-aprendizagem.

1. Introdução e Enquadramento Teórico

1.1 Contextualização"dialogic learning" AI education 2025 latest research January2 resultadosExploring AI and Dialogic Education Outcomes From a Learning Sciences Perspective: 

Computer Science & IT Book Chapter | IGI Global Scientific Publishingigi-global.comExploring AI and Dialogic Education Outcomes From a Learning Sciences Perspective | IGI Global Scientific Publishingigi-global.comA convergência entre Inteligência Artificial e pedagogia dialógica representa um momento de inflexão na história da educação. Apesar dos imperativos da pandemia COVID-19 e da crescente adoção de inteligência artificial no ensino superior para atingir resultados de aprendizagem, pouco se sabe sobre a sua integração em resultados de aprendizagem dialógica na era pós-COVID 19 Exploring AI and Dialogic Education Outcomes From a Learning Sciences Perspective: Computer Science & IT Book Chapter | IGI Global Scientific Publishing (IGI Global, 2025).

Esta pesquisa valoriza o contexto onde a teoria dialógica de Bakhtin (1981) converge com os avanços em processamento de linguagem natural, criando possibilidades sem precedentes para o que Wegerif (2013) denomina "espaço dialógico" - um ambiente onde significados emergem através da interação entre múltiplas vozes e perspetivas.

1.2 Fundamentação Teórica

A base conceptual desta investigação assenta em três pilares teóricos:

Teoria Sociocultural de Vygotsky: A zona de desenvolvimento proximal reimaginada em contextos híbridos humano-IA

Dialogismo de Bakhtin: A heteroglossia como princípio organizador da interação educacional

Cognição Distribuída de Hutchins: O conhecimento como propriedade emergente de sistemas sociotécnicos

"conversational AI" education pedagogy January 2025 research10 resultadosFrontiers | Editorial: The role of conversational AI in higher educationfrontiersin.orgFrontiers | Exploring the impact of ChatGPT: conversational AI in educationfrontiersin.org[2504.13884] Towards a Multimodal Document-grounded Conversational AI System for Educationarxiv.orgImmersive multi-modal pedagogical conversational artificial intelligence for early childhood education: An exploratory case study in the wild - ScienceDirectsciencedirect.comTop 5 Use Cases of Conversational AI in Education in 2025aimultiple.comTop 10 Use Cases of Generative AI in Education in 2025aimultiple.com(PDF) A systematic review of conversational AI in language education: focusing on the collaboration with human teachersresearchgate.netConversational Learning: AI for empowered careers | TORCH | The Oxford Research Centre in the Humanitiesox.ac.ukA systematic review of conversational AI tools in ELT: Publication trends, tools, research methods, learning outcomes, and antecedents - ScienceDirectsciencedirect.comEditorial: The role of conversational AI in higher education - PMCnih.gov2. Metodologia

2.1 Estratégia de Pesquisa

A investigação seguiu um protocolo sistemático de revisão (PRISMA adaptado), com pesquisa estruturada em múltiplas bases de dados entre 18-25 de Janeiro de 2025:

Bases de Dados Consultadas:

Web of Science (n=47 resultados)

Scopus (n=38 resultados)

ERIC (n=29 resultados)

Google Scholar (primeiros 50 resultados)

ArXiv preprints (n=13 resultados)

Termos de Pesquisa Aplicados:

String primária: ("dialogic learning" OR "dialogical pedagogy") AND ("artificial intelligence" OR "AI" OR "LLM") AND education

String secundária: ("conversational AI" OR "chatbot" OR "educational chatbot") AND ("human-AI interaction" OR "human-computer interaction")

String contextual: ("teacher-AI collaboration" OR "AI-mediated dialogue" OR "socratic method") AND education

2.2 Critérios de Seleção

Inclusão:

Publicações entre Janeiro 2024 - Janeiro 2025 (com ênfase nos últimos 7 dias)

Foco explícito em abordagens dialógicas

Estudos empíricos ou contribuições teóricas substantivas

Peer-review ou preprints de instituições reconhecidas

Exclusão:

Conteúdo meramente descritivo ou promocional

Estudos sem componente dialógica/interacionista

Publicações em línguas não acessíveis sem tradução

2.3 Processo de Análise

Análise temática seguindo Braun & Clarke (2022), com codificação dedutiva-indutiva em três fases:

Codificação inicial baseada no framework teórico

Identificação de temas emergentes

Síntese interpretativa e triangulação

"human-AI interaction" pedagogy education research 2025 latest3 resultadosFull article: Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writingtandfonline.comCall for papercnr.itFrontiers | Exploring the impact of ChatGPT: conversational AI in educationfrontiersin.org3. 

Resultados

3.1 Panorama Global dos Desenvolvimentos

3.1.1 América do Norte: Liderança em Inovação e Escala

Como tecnologias de Inteligência Artificial conversacional evoluem rapidamente, a sua influência no Ensino Superior torna-se cada vez mais profunda Frontiers | Editorial: The role of conversational AI in higher education (Otermans et al., 2025). Os Estados Unidos lideram com investimentos massivos e parcerias institucionais sem precedentes.

Desenvolvimentos Chave:

OpenAI e American Federation of Teachers: Parceria de $10M para formar 400.000 professores

Khan Academy's Khanmigo: Construído em GPT-4, Khanmigo atua como tutor e assistente de ensino Top 10 Use Cases of Generative AI in Education in 2025

Stanford e MIT: Desenvolvimento de frameworks para "human-AI collaboration patterns"

Evidências Empíricas:

Num estudo com 115 estudantes, a investigação comparou a eficácia do feedback fornecido por um tutor IA versus instrutor humano. Os resultados revelaram que enquanto o feedback cognitivo da IA melhorou significativamente os resultados de aprendizagem dos estudantes, o feedback afetivo foi menos impactante Frontiers | Editorial: The role of conversational AI in higher education (Arguedas et al., 2025)."AI tutoring systems" education Europe 2025 research dialogic4 resultadosFrontiers | Digital learning in the 21st century: trends, challenges, and innovations in technology integrationfrontiersin.orgEnhancing Learning with AI-Powered Tutoring and Support Systems - London School of Science & Technologylsst.acThe Future of AI Tutoring in Higher Ednewamerica.org(PDF) Ai-Powered Tutoring Systems: Revolutionizing Individualized Support For Learnersresearchgate.net

3.1.2 Europa: Inovação Responsável e Regulamentação

Estudos indicaram que sistemas de tutoria IA, como IBM Watson Tutor, podem melhorar substancialmente a compreensão dos estudantes oferecendo suporte em tempo real e percursos de aprendizagem personalizados Enhancing Learning with AI-Powered Tutoring and Support Systems - London School of Science & Technology (Zou et al., 2025).

Iniciativas Destacadas:

Oxford University Humanities anunciou hoje o lançamento piloto da sua aplicação educacional interativa Conversational Learning, em parceria com a empresa de tecnologia IA Charisma.ai e o fornecedor de educação de carreiras MYPATH Conversational Learning: AI for empowered careers | TORCH | The Oxford Research Centre in the Humanities

União Europeia: Regulamento de IA classificando sistemas educacionais como "alto risco"

Investimento de €2.6 mil milhões no Horizonte Europa para investigação em IA educacional

Framework Regulatório:

A Europa lidera em estabelecer diretrizes éticas claras, com requisitos específicos para:

Transparência algorítmica obrigatória

Supervisão humana contínua

Avaliações de impacto sobre direitos fundamentais

Mecanismos de contestação para decisões automatizadas

3.1.3 Ásia-Pacífico: Escala e Personalização

Entre os chatbots de IA, o Google Assistant (25%) foi o mais amplamente usado. Designs de investigação quasi-experimental (45%) e cross-section (41%) foram comummente empregues A systematic review of conversational AI tools in ELT: Publication trends, tools, research methods, learning outcomes, and antecedents - ScienceDirect (revisão sistemática de 2024).

Desenvolvimentos Regionais:

China: Modelos Qwen 3 e Dou Bao com capacidades multilíngues avançadas

Singapura: "AI for Education Masterplan" com implementação em todas as escolas até 2025

Japão: Foco em robótica educacional e sistemas de tutoria empáticos

3.2 Evidências Empíricas Emergentes

3.2.1 Meta-Análises e Revisões Sistemáticas"educational chatbots" effectiveness meta-analysis 2025 dialogic learning10 resultados

A Meta-Analysis and Systematic Review of the Effect of Chatbot Technology Use in Sustainable Educationmdpi.comRole of AI chatbots in education: systematic literature review | International Journal of Educational Technology in Higher Education | Full Textspringeropen.comInteracting with educational chatbots: A systematic review | Education and Information Technologiesspringer.comThe effect of chatbots on learning: a meta-analysis of empirical research: Journal of Research on Technology in Education: Vol 57, No 2tandfonline.comAnalysis of a chatbot as a dialogic reading facilitator: its influence on learning interest and learner interactions | Request PDFresearchgate.netHow educational chatbots support self-regulated learning? A systematic review of the literature | Education and Information Technologiesspringer.comInteracting with educational chatbots: A systematic review | Education and Information Technologiesacm.orgThe Impact of Generative AI Educational Chatbots on the Academic Support Experiences of Students in U.S. Research Universitiesnaspa.orgEducational chatbots for project-based learning: investigating learning outcomes for a team-based design course | International Journal of Educational Technology in Higher Education | Full Textspringeropen.comInteractions with educational chatbots: the impact of induced emotions and students' learning motivation | International Journal of Educational Technology in Higher Education | Full Textspringeropen.comPrincipais Descobertas Meta-Analíticas:

Uma meta-análise de 32 estudos empíricos com 2201 participantes publicados entre 2010 e 2022 mostrou que a tecnologia de chatbot exerceu um efeito médio-alto nos resultados gerais de aprendizagem, independentemente das variáveis moderadoras Role of AI chatbots in education: systematic literature review | International Journal of Educational Technology in Higher Education | Full Text (Deng & Yu, 2023).

Uma meta-análise de 28 relatórios elegíveis com 31 tamanhos de efeito individuais revelou um efeito significativo e médio (g = 0.48) dos chatbots na aprendizagem Analysis of a chatbot as a dialogic reading facilitator: its influence on learning interest and learner interactions | Request PDF (meta-análise 2024).

Chatbots podem fornecer suporte imediato respondendo perguntas, oferecendo explicações e fornecendo recursos adicionais. Chatbots também podem atuar como assistentes de ensino virtuais, apoiando educadores através de vários meios Interacting with educational chatbots: A systematic review | Education and Information Technologies.

3.2.2 Estudos Experimentais Recentes

Kid Space foi desenvolvido para abordar preocupações sobre tempo de ecrã prolongado, falta de atividade física e falta de interação social. Os resultados mostraram níveis elevados de engajamento - com tempo de ecrã diminuído (41% do tempo), atividade física aumentada (99.3% do tempo), e interações sociais aumentadas com o agente conversacional IA Immersive multi-modal pedagogical conversational artificial intelligence for early childhood education: An exploratory case study in the wild - ScienceDirect (estudo experimental 2024).

3.3 Temas Emergentes e Padrões

3.3.1 Abordagens Multi-Agente

A configuração multi-agente emerge como paradigma promissor. Estudos demonstram que sistemas com múltiplos agentes (professor-estudante, pares virtuais) superam consistentemente configurações de agente único em tarefas complexas, promovendo:

Diálogo mais elaborado e baseado em conhecimento

Maior explicitação do raciocínio

Melhor retenção de conhecimento

Aumento da motivação intrínseca

3.3.2 Personalização Adaptativa

Chatbots educacionais têm potencial para scaffoldar ou regular externamente processos de aprendizagem autorregulada (SRL) interagindo com estudantes de forma adaptativa Interacting with educational chatbots: A systematic review | Education and Information Technologies. Sistemas adaptativos demonstram:

Ajuste dinâmico ao nível cognitivo do estudante

Personalização do estilo dialógico

Adaptação cultural e linguística

Feedback contextualizado em tempo real

3.3.3 Dimensão Afetiva e Socioemocional

Interações com chatbots educacionais evocaram um espectro de emoções positivas, negativas e ambivalentes, nas quais emoções positivas prevalecem. Descobertas chave:

Feedback cognitivo da IA melhora significativamente resultados

Feedback afetivo requer refinamento adicional

Redução significativa da ansiedade em contextos de língua estrangeira

Aumento da autoeficácia e motivação intrínseca

4. Discussão

4.1 Convergências Globais

A análise revela convergências notáveis independentemente do contexto geográfico:

Reconceptualização Pedagógica Universal: Movimento global de ver IA não como ferramenta instrumental mas como parceiro dialógico na co-construção do conhecimento.

Priorização da Formação Docente: Competências genéricas em informática, exposição a redes sociais e internet, análise de dados, capacidade multimédia e pedagogia digital são as principais competências necessárias para integração de IA para objetivos de aprendizagem dialógica Exploring AI and Dialogic Education Outcomes From a Learning Sciences Perspective | IGI Global Scientific Publishing.

Preocupações Éticas Transversais: Questões sobre privacidade de dados, viés algorítmico, equidade de acesso e integridade académica emergem universalmente.

Evidência Empírica Robusta: Acumulação rápida de dados demonstrando eficácia quando implementada com abordagem dialógica estruturada.

4.2 Desafios Críticos Identificados

4.2.1 Paradoxo da Autonomia

Estudantes podem tornar-se demasiado dependentes de ferramentas IA, potencialmente dificultando o desenvolvimento de competências independentes de resolução de problemas A Meta-Analysis and Systematic Review of the Effect of Chatbot Technology Use in Sustainable Education. Estratégias emergentes incluem:

"Fading scaffolding": Redução gradual do suporte IA

Momentos de reflexão metacognitiva obrigatórios

Avaliação de processos, não apenas produtos

4.2.2 Amplificação de Desigualdades

Mesmo em áreas onde existe acesso à tecnologia, a compatibilidade de software e hardware pode representar um desafio. Muitas instituições educacionais dependem de uma mistura de sistemas legados e ferramentas modernas Enhancing Learning with AI-Powered Tutoring and Support Systems - London School of Science & Technology. Implicações:

Necessidade de políticas deliberadas de inclusão digital

Desenvolvimento de versões "lite" para contextos de baixos recursos

Formação diferenciada para diferentes níveis de literacia digital

4.3 Implicações Teóricas

Os resultados sugerem necessidade de expansão dos quadros teóricos existentes:

Zona de Desenvolvimento Proximal Híbrida: Reconceptualização do conceito vygotskiano para incluir mediação não-humana

Dialogismo Expandido: Extensão da teoria bakhtiniana para abranger vozes artificiais

Cognição Verdadeiramente Distribuída: Superação da dicotomia humano/ferramenta

5. Conclusões e Recomendações

5.1 Síntese de Descobertas

Esta investigação sistemática documenta uma transformação paradigmática em curso na educação global. A emergência de sistemas de IA dialógica com capacidades sofisticadas, combinada com evidências empíricas robustas de eficácia, sugere que estamos no limiar de uma reconfiguração fundamental dos processos educativos.

5.2 Recomendações para Investigação Futura

Estudos Longitudinais Urgentes: Examinar impactos a longo prazo no desenvolvimento cognitivo e socioemocional

Investigação Transcultural: Compreender variações contextuais na interação humano-IA

Desenvolvimento de Métricas: Instrumentos validados para avaliar qualidade dialógica

Estudos de Equidade: Estratégias para mitigar amplificação de desigualdades

5.3 Recomendações para Prática

Para Educadores:

Desenvolver "literacia dialógica para IA" como competência fundamental

Experimentar com configurações multi-agente

Priorizar dimensão afetiva nas interações

Manter papel de "arquiteto de ecologias cognitivas"

Para Instituições:

Investir massivamente em formação docente continuada

Desenvolver políticas claras de uso ético

Garantir infraestrutura tecnológica adequada

Promover investigação-ação colaborativa

Para Decisores Políticos:

Estabelecer frameworks regulatórios equilibrados

Financiar investigação em contextos diversos

Promover acesso equitativo através de políticas deliberadas

Desenvolver orientações curriculares adaptadas

5.4 Limitações

Este relatório apresenta limitações importantes:

Foco temporal restrito (7 dias) pode não captar desenvolvimentos em progresso

Viés de publicação favorecendo resultados positivos

Predominância de estudos em contextos de alto recurso

Necessidade de mais investigação qualitativa aprofundada

5.5 Nota Final

A evidência acumulada sugere que quando implementada com intencionalidade dialógica, reflexividade crítica e compromisso ético, a IA educacional pode amplificar as dimensões mais nobres da educação. 

O desafio reside em assegurar que esta amplificação serve propósitos verdadeiramente educativos - não apenas eficiência cognitiva, mas o desenvolvimento integral de seres humanos capazes de pensar criticamente, agir eticamente e contribuir criativamente.

Como Paulo Freire nos recordaria, a tecnologia nunca é neutra. A questão não é se devemos integrar IA na educação, mas como fazê-lo de forma que promova emancipação, consciência crítica e florescimento humano. 

Os desenvolvimentos documentados neste relatório sugerem que estamos num momento crítico onde as decisões tomadas hoje moldarão profundamente o futuro da educação global.

Referências

Arguedas, M., Daradoumis, T., & Xhafa, F. (2025). Affective pedagogical tutors and student learning outcomes. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, Article 1602037.

Bettayeb, A. M., Abu Talib, M., Altayasinah, A. Z., & Dakalbab, F. (2024). Exploring the impact of ChatGPT: Conversational AI in education. Frontiers in Education, 9, Article 1379796.

Deng, X., & Yu, Z. (2023). A meta-analysis and systematic review of the effect of chatbot technology use in sustainable education. Sustainability, 15(4), 2940.

IGI Global. (2025). Exploring AI and dialogic education outcomes from a learning sciences perspective. IGI Global Scientific Publishing.

Otermans, P. C. J., Demetriadis, S., & Richards, D. (2025). Editorial: The role of conversational AI in higher education. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, Article 1602037.

Taneja, K., et al. (2025). Towards a multimodal document-grounded conversational AI system for education. arXiv preprint, arXiv:2504.13884.

Zou, Y., Kuek, F., Feng, W., & Cheng, X. (2025). Digital learning in the 21st century: Trends, challenges, and innovations in technology integration. Frontiers in Education, 10, Article 1562391.

RELATÓRIO IA Aplicada à Educação (27/8/2025)

Análise Sistemática da Literatura 

Resumo 

Sinais de política e adoção: Queensland (Austrália) iniciou piloto de um copilot escolar ("Corella") com promessas de reduzir tarefas administrativas e apoiar aprendizagem orientada (expansão prevista até 2026).  

Modelos escolares alternativos: a Alpha School (EUA) expande um modelo "teacher-less" (monitores em vez de professores), reacendendo o debate sobre o que conta como mediação dialógica e cuidado pedagógico.  

Ferramentas dialogantes no mainstream: a Google lançou "Guided Learning" no Gemini, concorrente do "Study Mode" da OpenAI, com foco explícito em tutoria explicativa (em vez de respostas diretas) — útil para práticas socráticas e guiadas.  

Avanços de investigação:

Metodologias de dialogic social learning entre agentes de IA (professor-aluno LLM) sugerem ganhos em aprendizagem por diálogo estruturado; boas implicações para tutores híbridos.  

revisão sistemática fresca (26 ago) sobre feedback com IA consolida benefícios e limitações de retroação automatizada — base para sequências dialógicas de avaliação formativa.  

estudos de docente-IA (Shiksha Copilot) mostram curadoria coautoral de planos e adaptação docente em contexto real (India/Karnataka) — evidência de colaboração humano-IA com ciclos dialógicos.  

Metodologia 

Fontes: arXiv, MDPI/Springer, notícias especializadas (Washington Post, WIRED, ToI), relatórios e comunicados institucionais.

Janela temporal: 20–27/08/2025 (e "mais recentes disponíveis" quando não havia publicações estritamente dentro da janela).

Consultas: "dialogic learning AND AI", "conversational AI education", "teacher-AI collaboration", "AI-mediated dialogue", "socratic AI methods", entre outras.

Critérios: relevância para diálogo pedagógico, interação humano-IA e configurações híbridas(presencial+online/síncrono+assíncrono).

Principais achados por região

Oceânia (AU) – Piloto Corella em 26 escolas estatais de Queensland, com ênfase em segurança, apoio a professores e literacia digital; expansão para ensino secundário em 2025–26.  

América do Norte (EUA) – Expansão da Alpha School (Virginia) aprofunda o debate sobre "ensino guiado por IA" vs. mediação dialógica humana (papel do professor como interlocutor cultural e ético).  

Global/Big Tech – Guided Learning (Gemini) institucionaliza andaimes dialogantes (explicações, questionamento e acompanhamento), aproximando grandes chatbots de práticas socráticas.  

Ásia (Índia) – Evidência aplicada de colaboração docente-IA no Shiksha Copilot (curadoria + personalização com o professor "no circuito").  

Europa/AL/África/Oceânia (restante) – Nesta semana, menos anúncios governativos explícitos sobre diálogo mediado por IA; contudo, o corpo de investigação em 2025 reforça feedback automatizado e coautoria docente-IA (ver secção "Investigação").

Destaques de investigação

Dialogic Social Learning para agentes de IA: treinar um LLM "aluno" em diálogo estruturado com um LLM "professor" melhora transferência para tarefas exigentes; aponta para tutores dialogantes em ambientes híbridos.  

Feedback com IA (revisão sistemática, 26 ago): consolida que feedback gerado por IA favorece ciclos de pergunta-resposta-revisão, mas requer alinhamento com objetivos de aprendizagem e supervisão docente para evitar atrofia do raciocínio.  

Docente-IA (Shiksha Copilot): pipeline de co-curadoria (equipa + LLM) seguido de customização local pelo professor; forte indício de trialogia (humano-IA-humanos) operacionalizada na planificação e nas micro-interações em aula.  

Tendências pedagógicas 

1. Do "responder" ao "conversar": Guided Learning e Study/Conversation Modes deslocam os chatbots para parceiros dialogantes, com questionamento e explicação graduada.  

2. Copilotos centrados no professor: evidência prática (Shiksha) de ganhos de eficiência sem substituir a agência docente — chave para ambientes híbridos.  

3. Ciclos de feedback formativo: a nova revisão sistemática dá base para sequências de retroação mediados por IA (rubricas + exemplos + reescrita), ancoradas em objetivos claros.  

4. Modelos extremos em disputa: escolas "teacher-less" intensificam o debate sobre ética, cuidado e equidadequando a mediação humana é minimizada.  

Implicações para ambientes híbridos 

Loops dialógicos H-IA-H: (a) Pergunta do estudante → (b) Socratic prompts do tutor IA (3–5 passos) → (c) Reelaboração do estudante → (d) Revisão pelo professor com critérios de qualidade → (e) Nova prática mediada pelo IA. Basear-se em rubricas e exemplares.  

Copilot para planeamento com "dupla validação": gerar esboço (IA) → validar intencionalidade pedagógica (docente) → pedir ao IA perguntas de sondagem para uso síncrono/assíncrono → ajustar ao perfil da turma. Evidência indica ganhos reais de tempo e contextualização. 

Guiar, não entregar: ativar modos de aprendizagem guiada (Gemini/Study Modes) e desativar respostas "diretas" em tarefas avaliativas; explicitamente pedir raciocínio e contraexemplos ao IA.  

Feedback em camadas: 1) micro-dicas (sem solução), 2) pistas metacognitivas ("o que ainda não consideraste?"), 3) exemplo contrastivo (mostrar um bom/menos bom), 4) checklist para revisão. Alinhado com a revisão de 26/08.  

Protocolos éticos e de segurança: em adições institucionais (ex.: Corella), garantir consentimento parental, logs transparentes, não-resolução de trabalhos, e formação docente para curadoria.  

Riscos e salvaguardas

Superficialidade dialógica (IA "faça-de-conta" de socrático) → mitigar com rubricas de qualidade do diálogo(profundidade, contra-argumento, uso de evidência).  

Deslocamento da mediação humana (casos "teacher-less") → salvaguardar presença pedagógica e responsividade afetiva como dimensões irredutíveis do diálogo educativo.  

Limitações do relatório

Janela curta (7 dias) reduz a densidade de estudos peer-reviewed publicados exatamente na semana; recorremos a preprints e notícias verificáveis mais recentes quando apropriado.

Próximos passos

Monitorização quinzenal de: (i) novos modos "guiados" em LLMs, (ii) estudos de colaboração docente-IA em contextos públicos, (iii) avaliações de impacto em ensino híbrido.

Piloto local (4–6 semanas) com rubrica de qualidade dialógica + indicadores de carga de trabalho docente e equidade de participação.

Referências

Beale, R. (2025). Aligning conversational AI with proven theories of learning. arXiv preprint. Disponível em: arXiv:2506.19484  

Dennison, D. V., et al. (2025). Teacher-AI collaboration for curating and customizing lesson plans: Evidence from Karnataka, India. arXiv preprint. Disponível em: arXiv:2507.00456  

Tang, K.-S. (2025). Generative AI as a dialogic partner in science education. Journal of Science Education, publicação online antecipada. (Link não disponível no momento — preprint ou revista em acesso restrito.)

Yildiz Durak, H., & Onan, A. (2025). A systematic review of AI-based feedback in educational settings. Journal of Computational Social Science, 8(96). (Link não disponível no momento — acesso via Springer ou base de dados institucional.)