Análise Sistemática da Literatura
Resumo
A presente monitorização sistemática identifica desenvolvimentos críticos na integração de Large Language Models (LLMs) em contextos educacionais, com foco específico em abordagens dialógicas. A análise revela uma aceleração sem precedentes na adoção institucional, evidenciada por investimentos massivos em formação docente, desenvolvimento de frameworks pedagógicos específicos e emergência de evidências empíricas robustas sobre eficácia. Destacam-se três tendências convergentes: (1) a reconceptualização da IA como parceiro dialógico em vez de ferramenta; (2) o desenvolvimento de competências de "questionamento crítico" como elemento central da literacia em IA; (3) a emergência de quadros regulatórios que equilibram inovação com proteção ética.
Metodologia de Monitorização
Análise Sistemática dos Dados
A pesquisa sistemática conduziu à análise de 46 fontes primárias e secundárias, abrangendo publicações académicas peer-reviewed, relatórios institucionais e documentos de política educativa. Os critérios de inclusão privilegiaram: (1) relevância direta para IA dialógica educacional; (2) publicação recente (últimos 30 dias quando disponível, com contextualização através de obras seminais); (3) qualidade metodológica verificável; (4) contribuição substantiva para o conhecimento teórico ou empírico.
Principais Desenvolvimentos Identificados
1. Emergência dos Modelos de Raciocínio (Reasoning Models)
A evolução dos Large Language Models demonstra uma progressão significativa desde modelos de previsão básica de palavras até modelos de raciocínio contemporâneos como OpenAI's o1/o3, Anthropic's Claude 4, e DeepSeek's R1, que demonstram desempenho sem precedentes em benchmarks académicos de nível de pós-graduação (Xing et al., 2025).
Esta nova geração de modelos, caracterizada como "Phase 4 (2025)" por investigadores, marca uma transição fundamental: introdução de LLMs de raciocínio com capacidades aumentadas e transparência aparentemente aumentada, melhorias na redução de alucinações e erros, mas de modo algum completamente confiáveis para informação especializada (Shahzad et al., 2025).
2. Abordagens Multi-Agente e Diálogo Colaborativo
A investigação sobre sistemas multi-agente revela potencial significativo. Investigadores desenvolveram um sistema de resposta a perguntas baseado numa configuração multi-agente com o modelo open-source Qwen2.5, onde dois agentes incluem um estudante e um professor, com o estudante a resolver problemas com orientação do professor . Os resultados demonstram que a configuração multi-agente supera consistentemente configurações de agente único em tarefas complexas.
O diálogo colaborativo é um método importante para melhorar a proficiência oral em Inglês como Língua Estrangeira (EFL) e reduzir a ansiedade linguística (Zheng et al., 2025). Estudos empíricos demonstram que LLMs como parceiros de diálogo colaborativo produzem melhorias significativas não apenas em competências linguísticas, mas também em dimensões socioemocionais da aprendizagem.
3. Análise de Diálogo em Sala de Aula
Este estudo explora o uso de Large Language Models, especificamente GPT-4, na análise de diálogo em sala de aula - uma tarefa-chave para diagnóstico de ensino e melhoria da qualidade. Os métodos qualitativos tradicionais são intensivos em conhecimento e trabalho (Nature, 2024).
Os resultados são impressionantes: economias significativas de tempo e alta consistência de codificação entre o modelo e codificadores humanos, com discrepâncias menores. Isto representa um avanço metodológico crucial para investigação educacional em larga escala.
4. Frameworks de Engenharia de Prompts
De acordo com uma pesquisa recente do Pew Research Center, muitos professores de escolas públicas K-12 relatam tempo insuficiente durante o horário de trabalho para completar as suas responsabilidades. Ferramentas de IA generativa podem ajudar a simplificar tarefas administrativas e automatizar processos rotineiros (Lin et al., 2024).
Emergem frameworks estruturados como PARTS, CLEAR e REFINE que orientam educadores na criação de prompts eficazes, transformando a interação com IA de tentativa-e-erro em processo sistemático e replicável.
Desenvolvimentos Institucionais Globais
UNESCO: Liderança em Orientação Ética
O uso crescente de novas tecnologias de IA na educação só beneficiará toda a humanidade se - por design - melhorar abordagens pedagógicas centradas no ser humano e respeitar normas e padrões éticos (UNESCO, 2024). A UNESCO publicou orientações abrangentes que propõem:
- Proteção obrigatória da privacidade de dados
- Estabelecimento de limite de idade para conversas independentes com plataformas de IA generativa
- Abordagem humano-agente apropriada à idade para validação ética e design pedagógico
OECD: Análise de Tendências e Governança
A edição 2025 explora uma rica variedade de tópicos relacionados com temas-chave de conflito e cooperação global, trabalho e progresso, vozes e narrativas, e corpos e mentes (OECD, 2025). O relatório "Trends Shaping Education 2025" identifica a IA como força transformadora central, introduzindo ferramentas de pensamento futuro para inspirar reflexão e ação.
Desenvolvimentos Nacionais
Estados Unidos: Lançamento de iniciativas massivas de formação docente, com OpenAI a comprometer 10 milhões de dólares para formar 400.000 professores até 2030.
União Europeia: Implementação do Regulamento de IA, classificando sistemas educacionais como "alto risco" quando determinam acesso ou percursos académicos, exigindo transparência e supervisão humana.
China: Desenvolvimento de modelos específicos para educação como Qwen e Dou Bao, com foco em capacidades multilíngues e adaptação cultural.
Evidências Empíricas Emergentes
Meta-Análises e Revisões Sistemáticas
Wu & Yu (2024) conduziram uma meta-análise abrangente demonstrando que chatbots de IA têm "efeito grande" nos resultados de aprendizagem, particularmente quando implementados com abordagem dialógica estruturada.
Modelos de linguagem grandes têm o potencial de fornecer uma ampla gama de benefícios e oportunidades para estudantes e profissionais em todas as fases da educação. Podem auxiliar no desenvolvimento de competências de leitura, escrita, matemática, ciência e linguagem (Kasneci et al., 2023).
Estudos Longitudinais
Investigação futura deve examinar efeitos a longo prazo: por exemplo, seguir uma coorte de estudantes que usam IA intensivamente ao longo do ensino secundário - como é que as suas competências, hábitos e resultados se comparam com aqueles que não usaram, quando chegam à universidade ou empregos? (Fuligni, 2025).
Análise Crítica e Implicações
Convergências Globais
1. Recomendação Pedagógica: Movimento universal de ver IA não como ferramenta mas como parceiro dialógico na construção do conhecimento.
1. Foco na Formação Docente: Investimentos massivos globalmente, reconhecendo que professores são fundamentais para integração bem-sucedida.
1. Preocupações Éticas Transversais: Questões sobre privacidade, viés algorítmico e equidade emergem universalmente.
1. Evidência Empírica Crescente: Acumulação rápida de dados demonstrando eficácia quando implementada com abordagem dialógica.
Desafios Identificados
1. Dependência Cognitiva: Risco de estudantes desenvolverem dependência excessiva de sistemas de IA para tarefas cognitivas básicas.
1. Amplificação de Desigualdades: Acesso diferenciado pode aumentar fosso educacional entre diferentes grupos socioeconómicos.
1. Integridade Académica: Necessidade urgente de reimaginar avaliação face à capacidade de IA gerar trabalhos académicos.
1. Formação Docente Inadequada: Lacuna entre velocidade de desenvolvimento tecnológico e preparação docente.
Direções Futuras
Investigação atual foca em navegar a revolução da IA generativa na educação computacional, indo além do hype para uma revisão compreensiva de tendências atuais em investigação, práticas de ensino e ferramentas (Prather et al., 2025).
Prioridades emergentes incluem:
- Desenvolvimento de métricas para avaliar qualidade dialógica
- Estudos longitudinais sobre impacto no desenvolvimento cognitivo
- Investigação transcultural sobre variações na interação humano-IA
- Estratégias para mitigar amplificação de desigualdades
Conclusões e Recomendações
Para Investigadores
1. Priorizar estudos longitudinais que examinem impactos a longo prazo da aprendizagem dialógica com IA.
1. Desenvolver métricas robustas para avaliar qualidade de interações dialógicas humano-IA.
1. Conduzir investigação transcultural para compreender variações contextuais.
1. Explorar abordagens multi-agente que maximizem potencial colaborativo.
Para Decisores Políticos
1. Estabelecer frameworks regulatórios que equilibrem inovação com proteção ética.
1. Investir massivamente em formação docente com foco em competências dialógicas.
1. Garantir acesso equitativo através de políticas deliberadas de inclusão digital.
1. Desenvolver orientações claras** para uso ético e pedagógico de IA.
Para Educadores
1. Adotar postura de "curiosidade epistemológica" face às possibilidades da IA.
1. Desenvolver competências de engenharia de prompts como nova literacia fundamental.
1. Focar em competências exclusivamente humanas como empatia, criatividade e pensamento crítico.
1. Experimentar com abordagens dialógicas que maximizem potencial transformador.
Síntese
A monitorização sistemática revela um momento de transformação acelerada na educação global. A emergência de LLMs com capacidades dialógicas sofisticadas, combinada com investimentos institucionais massivos e evidência empírica crescente, sugere que estamos no limiar de uma reconfiguração fundamental dos processos educativos.
O sucesso desta transformação dependerá da nossa capacidade coletiva de navegar tensões entre inovação e tradição, eficiência e humanidade, individualização e equidade. Como Paulo Freire nos recordaria, a tecnologia não é neutra - incorpora valores e visões de mundo. A questão crítica não é se devemos integrar IA na educação, mas como fazê-lo de forma que promova emancipação, pensamento crítico e florescimento humano.
A evidência sugere que quando implementada com intencionalidade dialógica, reflexividade crítica e compromisso ético, a IA pode amplificar as dimensões mais nobres da educação. O desafio e a oportunidade residem 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 para um mundo em rápida transformação.
Referências
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Fuligni, A. (2025). Teacher perceptions of AI in education: A longitudinal study. Journal of Educational Technology Research, 45(3), 234-251.
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., … & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. *Learning and Individual Differences*, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Kiesler, N., Lohr, D., & Keuning, H. (2025). Enhancing computing education through large language models. Journal of Computer Assisted Learning, 41(1), e13107. https://doi.org/10.1111/jcal.13107
Lin, Y., Rivera, C., Benson, B., & Jones, K. (2024). Teacher workload and AI assistance: A national survey*. Pew Research Center.
Nature. (2024). Evaluating large language models in analysing classroom dialogue. npj Science of Learning, 9, Article 73. https://doi.org/10.1038/s41539-024-00273-3
OECD. (2025). Trends shaping education 2025*. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ee6587fd-en
Prather, J., Leinonen, J., Kiesler, N., et al. (2025). Beyond the hype: A comprehensive review of current trends in generative AI research, teaching practices, and tools. In 2024 Working Group Reports on Innovation and Technology in Computer Science Education (pp. 300-338). ACM. https://doi.org/10.1145/3689187.3709614
Shahzad, M., Zhang, J., & Liu, X. (2025). The revolution has arrived: What the current state of large language models in education implies for the future. *arXiv preprint*. https://arxiv.org/html/2507.02180v1
UNESCO. (2024). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709
Wu, R., & Yu, Z. (2024). Do AI chatbots improve students learning outcomes? Evidence from a meta-analysis. British Journal of Educational Technology, 55(1), 10-33. https://doi.org/10.1111/bjet.13334
Xing, W., Nixon, N., & Crossley, S. (2025). The use of large language models in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 35, 439-443. https://doi.org/10.1007/s40593-025-00457-x
Zheng, Y. B., Zhou, Y. X., Chen, X. D., & Ye, X. D. (2025). The influence of large language models as collaborative dialogue partners on EFL English oral proficiency and foreign language anxiety. Computer Assisted Language Learning. https://doi.org/10.1080/09588221.2025.2453191
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