Alfabetização de professores na incorporação da inteligência artificial em escolas rurais na América Latina
A formação de professores rurais em inteligência artificial (IA) tem ganhado importância nos últimos anos, visto que a IA é considerada uma ferramenta que permeia todos os campos do conhecimento. No entanto, desafios e limitações significativas persistem nas escolas rurais, relacionados à conectividade, à falta de recursos tecnológicos e à formação específica insuficiente dos professores. Nesse contexto, o objetivo deste artigo de pesquisa é mensurar o nível de alfabetização em IA entre professores rurais na América Latina. Para tanto, foi implementada uma abordagem metodológica quantitativa. Com base na conceituação de alfabetização em IA aplicada ao contexto rural e utilizando o instrumento inspirado na versão de Mohammed et al. (2021), as dimensões de conhecimento conceitual, ética e responsabilidade profissional, aplicação educacional e atitudes em relação à IA foram mensuradas utilizando uma escala Likert. Isso permitiu a identificação do nível de alfabetização em IA, e os dados foram então analisados com base nos resultados obtidos. Por fim, conclui-se que o nível de alfabetização entre professores rurais na América Latina está em um nível intermediário, sugerindo a necessidade de fortalecer a formação docente para alcançar uma melhor compreensão do tema. A qualificação é necessária, visto que a aplicação é atualmente realizada de forma autodidata, demonstrando assim uma atitude positiva em relação à chegada da IA às escolas.
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Asociación Médica Mundial. (2013). Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial: Principios éticos para las investigaciones médicas en seres humanos. JAMA, 310(20), 2191–2194.
Carlino, P. (2013). Alfabetización académica diez años después: hacia la consolidación de una agenda de investigación. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 18(57), 355–381.
Colombia. Congreso de la República. (1994). Ley 115 de 1994 (Ley General de Educación). Diario Oficial 41.214, 8 de febrero de 1994. https://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_0115_1994.html
Castrillón, O. D., Sarache, W., & Ruiz-Herrera, S. (2020). Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial. Formación Universitaria, 13(1), 93–102. https://doi.org/10.4067/S0718-50062020000100093
Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE Publications.
Cotrina-Aliaga, J. C., Vera-Flores, M. Ángel, Ortiz-Cotrina, W. C., & Sosa-Celi, P. (2021). Uso de la Inteligencia Artificial (IA) como estrategia en la educación superior. Revista Iberoamericana De La Educación. https://doi.org/10.31876/ie.vi.81
Dillman, D. A., Smyth, J. D., & Christian, L. M. (2014). Internet, phone, mail, and mixed-mode surveys: The tailored design method (4th ed.). Wiley.
Eaton, E., Koenig, S., Schulz, C., Maurelli, F., Lee, J., Eckroth, J., Crowley, M., Freedman, R. G., Cardona-Rivera, R. E., Machado, T., & Williams, T. (2018). Blue Sky Ideas in Artificial Intelligence Education from the EAAI 2017 New and Future AI Educator Program. AI Matters, 3(4), 23-31. https://doi.org/10.1145/3175502.3175509
García Peña, V. R., Mora Marcillo, A. B., & Ávila Ramírez, J. A. (2020). La inteligencia artificial en la educación. Dominio de las Ciencias, 6 (Extra 3), 28. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8231632
Kulik, J. A., & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of intelligent tutoring systems: A meta-analytic review. Review of Educational Research, 86(1), 42–78. https://doi.org/10.3102/0034654315581420
Labandeira, PJ (sf). Alfabetización en movimiento. Recuperado de https://ppl-ai-file-upload.s3.amazonaws.com/web/direct-files/attachments/71222681/17a3ff74-0344-48df-93b5-c34b9b4970f0/Alfabetizacion_en_movimiento.pdf
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
Martínez, Y. S. (2019). La inteligencia artificial en la transformación de procesos universitarios. TIES, Revista de Tecnología e Innovación en Educación Superior, (2). https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2019.2.1
Miao, F., Holmes, W., Huang, R., & Zhang, H. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. UNESCO. https://discovery.ucl.ac.uk/10130180/
McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the Dartmouth summer research project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12–14. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904
Mohammed, N., et al. (2021). Instrumentos para medir la alfabetización en IA en contextos educativos.
Moreno Padilla, R. D. (2019). La llegada de la inteligencia artificial a la educación. Revista RITI, 7(14), 260–270. https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.022
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
Nivela-Cornejo, M. A., Echeverría‐Desiderio, S. V., & Otero‐Agreda, O. E. (2020, 1 de septiembre). Estilos de aprendizajes e inteligencia artificial = Learning styles and artificial intelligence = Estilos de aprendizagem e inteligência artificial [Artículo de investigación] Ciencias de la educación. Polo del Conocimiento. https://doi.org/10.23857/pc.v5i9.1686
Ocaña-Fernandez, Y., Valenzuela-Fernandez, L., & Garro-Aburto, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568. doi: http://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274
Pérez Hilario, N. M. (2023). Alfabetización en tecnologías de información y comunicación y competencias de innovación en docentes de educación Inicial de la provincia de Chupaca.
Reinozo, M., & Benavides, S. (2011). La lectura: Herramientas para la alfabetización académica de los estudiantes de ingeniería. Educere, 15(51), 369-378. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=35621559007
Tenberga, I., & Daniela, L. (2024). Artificial intelligence literacy competencies for teachers through self-assessment tools. Sustainability, 16(23), 10386. https://doi.org/10.3390/su162310386
UNESCO. (2015). Education 2030: Incheon Declaration and Framework for Action. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000245656
Vivar, J. M. F., & Peñalvo, F. J. G. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4). Comunicar: Revista científica de comunicación y educación, (74), 37-47.
Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens—With new examples of knowledge, skills and attitudes. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/115376
Wang, B., Rau, P.-L. P., & Yuan, T. (2023). Measuring user competence in using artificial intelligence: Validity and reliability of artificial intelligence literacy scale. Behaviour & Information Technology, 42(9), 1324–1337. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2072768
Wolf, C., Joye, D., Smith, T. W., & Fu, Y.-C. (2016). The SAGE handbook of survey methodology. SAGE Publications.
Yang, J., & Zhang, B. (2019). Artificial Intelligence in Intelligent Tutoring Robots: A systematic review and design guidelines. Applied Sciences, 9(10), 2078. https://doi.org/10.3390/app9102078
