ENTRE DADOS, ALGORITMOS E APRENDIZAGEM: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PERSONALIZAÇÃO E AVALIAÇÃO NA EDUCAÇÃO BÁSICA

Resumo

A presença crescente da inteligência artificial (IA) na educação básica vem modificando práticas de ensino, acompanhamento e avaliação, ao mesmo tempo que amplia o debate sobre personalização da aprendizagem e mediação docente. Este artigo analisa criticamente como sistemas baseados em IA podem apoiar processos avaliativos e estratégias pedagógicas personalizadas sem reduzir a aprendizagem a respostas automatizadas ou a perfis de dados. Trata-se de estudo qualitativo, bibliográfico e interpretativo, construído a partir de duas produções recentes fornecidas como corpus central e das referências nelas mobilizadas. A análise foi organizada em três eixos: personalização da aprendizagem e leitura pedagógica dos dados; avaliação mediada por IA, feedback e autoria; e condições éticas, formativas e institucionais para uma integração responsável. Os estudos examinados indicam possibilidades de adaptação de conteúdos, acompanhamento do desempenho, diversificação dos instrumentos avaliativos e feedback mais ágil. Entretanto, tais contribuições dependem de planejamento intencional, formação continuada, infraestrutura, proteção de dados e interpretação docente. Também se observam riscos relacionados à dependência tecnológica, ao uso mecanizado de respostas, à desigualdade de acesso e à adoção de sistemas sem critérios pedagógicos claros. Conclui-se que personalizar e avaliar com apoio de IA exige preservar a centralidade do professor e compreender os dados como evidências parciais, nunca como substitutos do conhecimento pedagógico sobre os estudantes.